| 导语 一个产品模块或活动，多少人参与？很好回答。如果没有它，大盘DAU会影响多少？就不太好回答。这个就是“增量贡献”，增量贡献无法直接统计，但又是管理者最关心的话题，因为ROI很重要，要决定在哪里“投资”。下面就谈一谈增量贡献的量化，以及如果没有AB实验，怎么量化？ 增长为什么要做量化 做增长产品的数据分析，和其他的数据分析，个人认为最大的特色在于量化，为什么要做量化？因为，做增长，是个强数据驱动的方法，要把有限的资源发挥出最大的价值，所以必须准确计算出每个Driver的ROI，才能更有效分配资源，做
在之前的两篇文章里，我们详细介绍了AB测试的理论基础，以及如何科学全面地对AB测试的结果进行分析。有了这些基础之后，我们来看一下实际工作如何进行AB测试。
作者：刘健阁（Jiange Liu），PCG 数据分析师 实验设计 AB Test 实验一般有 2 个目的： 判断哪个更好：例如，有 2 个 UI 设计，究竟是 A 更好一些，还是 B 更好一些，我们需要实验判定 计算收益：例如，最近新上线了一个直播功能，那么直播功能究竟给平台带了来多少额外的 DAU，多少额外的使用时长，多少直播以外的视频观看时长等 我们一般比较熟知的是上述第 1 个目的，对于第 2 个目的，对于收益的量化，计算 ROI，往往对数据分析师和管理者非常重要。 对于一般的 ABTest 实验
文章[2] 策略的改变，不是由我们随便“拍脑袋”得出，而是一种建立在数据基础上的思维方式，数据反馈会告诉我们做的好不好，哪里有问题，以及衡量可以带来多少确定性的增长。
“把用户分为两拨儿，一拨儿依然使用旧版本产品，另一拨儿测试新版本产品，最后比较两拨儿人的指标，比如转化率，人均利润等等，看哪拨儿用户的指标结果好，就说明哪版产品更好，为后续产品更新迭代提供数据支持。”
代谢组学几乎完全不涉及生物信息学最核心的序列比对，包括武汉中科院数物所波谱国重实验室等主流科研机构都是利用化学计量学和多元统计分析方法，对通过核磁共振（NMR）、液相色谱质谱联用（LC-MS）、气相色谱质谱联用（GC-MS）等手段获取的小分子代谢物（相对分子质量MW小于1000）的定量数据进行处理。除此之外只有一些商业公司在做外包服务，因此相比基因组、转录组、蛋白质组显得非常小众。
阅读建议：本文是实战中总结出的「AB实验最佳流程」，其中内容涉及数据分析、产品、运营、研发的工作，帮助你更科学的评估实验。由于篇幅较长，建议「关注」「收藏」，闲暇时间拿来品品。
数据存储涉及到数据库的概念和数据库语言,这方面不一定要深钻研,但至少要理解数据的存储方式、数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少,精通最好。可从常用的select查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
DOE（Design of Experiments）是一种实验设计方法，用于探索和验证因素对结果的影响。在DOE中，通常会将实验分为多个组合，每个组合都会控制一个因素，并测量其对结果的影响。通过这种方式，可以更全面地了解因素对结果的影响，并确定最佳因素组合。
主成分分析法 (PCA) 是一种常用的数据分析手段。对于一组不同维度 之间可能存在线性相关关系的数据，PCA 能够把这组数据通过正交变换变 成各个维度之间线性无关的数据。经过 PCA 处理的数据中的各个样本之间 的关系往往更直观，所以它是一种非常常用的数据分析和预处理工具。PCA处理之后的数据各个维度之间是线性无关的，通过剔除方差较小的那些维度上的数据我们可以达到数据降维的目的。在本文中，SIGAI将介绍PCA 的原理、应用以及缺陷。
作者：brainzhou 腾讯IEG增值服务部 产品策划 |导语 随着大数据和人工智能技术的成熟，互联网产品现在越来越依赖数据，作为产品经理如果不懂数据，就好比没有牙齿的鲨鱼一样，战斗力大大下降。 关于硅谷那些互联网巨头早就开始A/B测试的佳话就不说了，中心思想只有一个：互联网公司的产品，如果要创新，必须得搞A/B test。A/B测试，就像它的名字一样，听起来如此简单，但是真正要把它能规模化地应用在自己的产品当中，还是需要深入了解下其原理和实施过程的。 1 A/B测试的定义及特点 1、在互联网产品迭
近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。 最新的一个例子是采用 2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。 该数据集维度达到 15000 维。 大多数数据挖掘算法都直接对数据逐列处理，在数据数目一大时，导致算法越来越慢。该项目的最重要的就是在减少数据列数的同时保证丢失的数据信息尽可能少。 以该项目为例，我们开始来探讨在当前数据
近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。 最新的一个例子是采用 2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。 该数据集维度达到 15000 维。 大多数数据挖掘算法都直接对数据逐列处理，在数据数目一大时，导致算法越来越慢。该项目的最重要的就是在减少数据列数的同时保证丢失的数据信息尽可能少。 以该项目为例，我们开始来探讨在当前数
实验设计(DoE)是一种优化反应和工艺的统计方法，允许不同因素同时发生变化，以便筛选出反应空间的较佳值。
等价类划分 是把所有可能输入的数据分为若干个区域，然后从每个区域中取少量有代表性的数据进行测试即可。
如果分组在3张图里面体现不出来，实际上后续差异分析是有风险的。这个时候需要根据你自己不合格的3张图，仔细探索哪些样本是离群点，自行查询中间过程可能的问题所在，或者检查是否有其它混杂因素，都是会影响我们的差异分析结果的生物学解释。
大家好，我是虫爸。今天给大家分享一款亿级流量实验平台。在互联网行业，要上线一个策略(CTR预估、CVR预估等)，或者一个功能，如果贸然全量上线，那么如果新策略效果不佳，可能会造成不小的损失，要么丢失用户，要么损失收入。
无法衡量就无法优化，对于互联网产品而言，不仅是推荐系统，整个 app 系统的更新迭代必然需要建立一套度量衡，来把控整个流程优化的方向。而 abtest 系统就是一个很好的进行变量控制和优化方向选取的工具，循环：衡量-发现-迭代-验证。所谓精细化迭代是一种建立在数据基础上的思维方式——用较少的成本获得较好的效果。无数据，不优化， 线上分流实验是进行推荐算法优化的必由之路。并且 abtest 不仅是推荐迭代的利器，他还可服务于所有需要逐步完善的产品迭代。有人说为什么需要 abtest ，为什么不能够前后进行实验比较；因为同时期测试的 abtest 非常有必要的原因是不同时间的测试无法说明 b 比 a 好，通常时间也是一个变量，比如电商的双十一等。
京东大数据研发部与中科院、美国西北大学、美国加州大学伯克利分校等相关机构合作，深度参与技术研究，在即将举行的第三十二届美国人工智能顶级国际会议AAAI-2018中，京东大数据研发部共有3篇论文被接收，这也是单个部门首次同时3篇论文入选。AAAI-2018美国人工智能协会（AAAI）是人工智能行业领域顶级协会，该协会主办的年会是人工智能领域最具影响力的学术会议。此次会议的论文接收率为24.6%。京东集团副总裁、大数据研发部负责人翁志表示，京东大数据团队专注于数据挖掘处理能力的提升和机器学习、模式识别、人机交互
A、正交实验设计法，就是使用已经造好了的正交表格来安排实验并进行数据分析的一种方法，目的就是最少的测试用例达到最高的测试覆盖率
📷 工欲善其事，必先利其器！ 数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析方法、手段和技能，特别是要掌握软件分析工具！我曾经说过，我的学习方法，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理，因为是老师，再去教给别人！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 ---- 下面我来简介各种我掌握或理解的大数据时代的各种数据分析工具或软件，前提是从新闻传播学领域的视角来讲，或者是针对社会科学领域的朋友、学生来讲。 掌握：小数
上一篇文章《爬取11088个知乎专栏，打破发现壁垒》 里提到，知乎官方没有搜素专栏的功能，于是我通过爬取几十万用户个人主页所专注的专栏从而获取到11088个知乎专栏。
转载自：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html
数据分析和绘图通常是一个非常耗费时间的工作。为了提高数据分析和绘图的效率，Graphpad公司开发了一款名为Graphpad Prism的软件。Graphpad Prism软件具有简单易用、功能齐全且灵活等特点，已经成为了科学实验数据分析和绘图中必不可少的工具。本文将介绍Graphpad Prism软件的特点和使用方法，并通过荧光定量PCR数据分析为例，详细讲述了软件的使用流程。
又称功能测试或数据驱动测试，是用来检测每个功能是否正常使用。黑盒测试主要意味着测试要在软件的接口处进行，这种测试方法是将测试对象看成一个盒子，测试人员不考虑内部，直接按照需求规则说明书，直接检查他的功能是否符合要求。
在机器学习中，随着数据特征的增加，需要更大的计算资源来训练模型。这可能导致模型的训练时间和内存消耗增加，甚至可能导致模型无法训练或训练结果不准确。
本文主要介绍了SPSS软件的基本概念、功能和使用方法，并以实例进行说明。首先阐述了SPSS软件在数据分析和统计分析方面的优势和特点，然后介绍了如何使用SPSS软件进行数据导入、处理和分析，并探讨了其在学术研究和实验数据处理中的应用。最后，总结了SPSS软件在数据分析和统计分析中的重要作用。
上一篇【这套系统，可能真的是数据分析师们未来5年的机遇！】引起了同学们强烈反响，其中提到一个关键点：CDP与增长实验结合，很容易让数据分析师立功。今天我们就系统的讲解下这一点。话不多说，直接上干货！
作者| Nicolaus Henke, Jacques Bughin, Michael Chui, James Manyika, Tamim Saleh, Bill Wiseman, and Guru Sethupathy 编译团队|Aileen Elaine 廖远舒 大数据的潜力在不断增长。充分利用这项优势意味着公司将他们的战略视角与大数据结合分析，做出更好的、更快的决策。 大数据只是炒作么？ 恰恰相反：早期的研究可能只对最终结果产生了部分影响。麦肯锡全球研究所(McKinsey Global I
作者：李江
对一个测试工程师来说,测试用例的设计编写是一项必须掌握的能力，但有效的设计和熟练的编写测试用例却是一个十分复杂的技术，测试用例编写者不仅要掌握软件测试技术和流程，而且要对整个软件不管从业务，还是对软件的设计、程序模块的结构、功能规格说明等都要有透彻的理解。
黑盒测试是以用户的角度，从输入数据与输出数据的对应关系出发进行测试的。很明显，如果外部特性本身有问题或规格说明的规定有误，用墨盒测试方法是发现不了的。
导语：本文详细的解释了机器学习中，经常会用到数据清洗与特征提取的方法PCA，从理论、数据、代码三个层次予以分析。
今天就让我们走进 Twitter 的数据分析世界，看看科技公司对于一个数据分析师的要求是什么？他们的实际工作内容究竟是哪些？ 到了今年 6 月 17 日，Robert Chang 就在 Twitter 工作两年了。根据他个人的工作经历，Twitter 数据分析（以下简称为 DS）有了下面三个层面的变化： 1.机器学习已经在 Twitter 多个核心产品中扮演越来越重要的角色，而这之前完全是「机器学习」的禁区。最典型的例子就是「当你离开时」这个功能。当用户离开页面或者电脑，去
本文主要介绍了Prism（棱镜）软件的基本功能、应用范围以及使用方法，着重介绍了该软件在科学数据分析、绘图方面的优势和价值。通过具体案例的分析和说明，阐述了如何使用该软件进行数据分析、绘图等操作，并总结了一些注意事项和技巧。
Froc寄语：数据分析师（或者时髦一些的说法是数据科学家），是公司不可或缺的重要组成人员，一家缺失数据分析师的公司，至少说明这家公司缺少数据驱动的意识，在未来竞争中，一定处于被动。一直以来，我致力于推进数据化运营，而数据化运营需要解决几个核心问题：
模型纷繁复杂，要根据分析目的和模型对数据的要求选择模型；显著性检验在python中比较隐秘，需要日常积累
导语：本文详细的解释了机器学习中，经常会用到数据清洗与特征提取的方法PCA，从理论、数据、代码三个层次予以分析。 机器学习，这个名词大家都耳熟能详。虽然这个概念很早就被人提出来了，但是鉴于科技水平的落
关于高小榕教授的介绍，可以查看本社区之前分享的《第1期 | 国内脑机接口领域专家教授汇总》
2018年4月28日，教育部高等教育司发函〔2018〕18号《教育部高等教育司关于公布有关企业支持的产学合作协同育人项目申报指南（2018年第一批）的函》。
Prism是一款非常实用的科学数据分析和可视化工具，它可以帮助用户更方便地进行数据处理、分析和建模。除了常规的数据操作，Prism还提供了一些独特的功能，例如自定义模板和数据批量分析等，这些功能让用户更快速、更高效地完成数据分析任务。
没有哪个统计值比P值更富于争议了，数百篇博客和论文围绕许多统计学家嗤笑的“零假设显著性检验”展开。（null hypothesis significance testing：零假设显著性检验，NHST
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kCDYOInF8KjHstIMAWSljA
Origin是一款科学绘图和数据分析软件，它可以帮助你更好地展示和处理实验数据。使用Origin，你可以通过简单的拖拽、点击等方式创建各种漂亮的图表，例如折线图、柱状图、散点图等，以便更好地理解数据趋势和关联性。
在信息时代，数据已经成为了最重要的资产之一。随着数据采集和存储技术的不断发展，数据分析和挖掘也变得越来越重要。而对于数据分析人员而言，一款强大且易用的数据分析工具是非常关键的。Minitab软件作为一款常用的数据分析软件，被广泛地应用于企业和学术研究中。本文将从软件的基本功能和使用方法入手，详细介绍Minitab软件在数据分析中的应用。
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