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用户分群是指将庞大的用户群体按照特定标准划分为具有相似特征的子群体的过程。通过分群，企业可以识别出高价值用户、潜在流失用户、新用户等不同群体，从而实施精准的市场...
SHAP（SHapley Additive exPlanations）基于博弈论，为每个特征分配预测贡献值，是目前最强大的模型解释工具。
特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程，它直接影响模型的性能上限。根据实践经验，在机器学习项目中，特征工程通常占据整个项目时间的60%...
数据分析师在日常工作中越来越多地需要运用机器学习技术来解决复杂的业务问题。传统的数据分析主要关注描述性分析（发生了什么）和诊断性分析（为什么发生），而机器学习则...
在因果推断的广阔领域中，研究者常常面临一个根本性挑战：如何从观察数据中识别因果关系？当随机对照试验（RCT）因伦理、成本或可行性限制而无法实施时，断点回归设计（...
在现实世界的政策评估中，我们经常遇到这样的情况：一项政策只在某个地区、某个企业或某个特定群体中实施，而我们需要评估这项政策的效果。这种"单一处理单元"的问题给传...
企业每年投入巨额资金进行营销活动，但如何准确评估这些投入的真实回报却是一个长期存在的挑战。
因果推断正迅速从学术研究领域走向工业界应用。随着企业对数据科学的要求从"发生了什么"提升到"为什么会发生"和"干预会带来什么效果"，传统的相关性分析已无法满足需...
工具变量（Instrumental Variables, IV）方法被誉为"计量经济学的皇冠"，它通过寻找一个特殊的"代理"变量，帮助我们穿透内生性的迷雾，识别...
腾讯云TDP ｜ KOL (已认证)
某知名大厂现任全栈工程师、Tencent开发者社区领袖/创作之星、Tencent TDP KOL
中断时间序列分析（Interrupted Time Series, ITS）正是为解决这一难题而生的强大工具。作为一种准实验研究方法，ITS通过分析干预前后结果...
政策评估面临的核心难题是反事实问题：我们无法同时观察到同一群体在政策实施和未实施两种情况下的结果。例如，我们想知道某项就业培训政策是否提高了参与者的收入，但我们...
在理想的世界中，我们总是可以通过随机对照试验（RCT）来评估处理效应，随机化能够确保处理组和对照组在所有观测和未观测特征上具有可比性。然而，在现实世界中，由于伦...
在我们深入探讨因果推断之前，必须明确区分相关性和因果性这两个基本概念。这一区分是理解因果推断方法论的基石。
A-B测试通过将用户随机分配到不同组别，比较不同策略对关键指标的影响，已成为互联网行业优化产品的重要手段。然而，传统的A-B测试方法存在一个根本性局限：它们通常...
在数据驱动的决策时代，A/B测试已成为企业优化产品、提升用户体验的核心工具。然而，许多团队在急于获得实验结果时，往往忽略了一个关键的前置步骤——A/A测试。这种...
在数字时代，数据驱动的决策已成为企业成功的关键因素。A/B测试作为最常用的实验方法，帮助企业比较两个版本的网页、应用或营销策略的效果。然而，随着业务复杂性的增加...
在当今数据驱动的产品开发环境中，A/B测试已成为优化用户体验、提升关键业务指标的核心工具。无论是初创公司还是科技巨头，都在利用这种科学的实验方法将决策过程从"我...
想象一个场景：一个大型电商团队遵循了所有“最佳实践”——他们确定了清晰的指标，计算了所需的样本量，进行了随机的流量分配，并在达到样本量后一次性分析了结果。数据显...
想象一下，你是一位产品经理，负责优化用户的注册流程。经过数周的设计与开发，新版本（B版本）终于准备就绪。它的布局更简洁，字段更少，理论上应该能提升注册转化率。
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