数据分析师如何构建数据指标体系？理解以下四个模型就够了！

本书以数据分析思维为主题，主要介绍对比思维、分群思维以及相关思维三大数据分析思维，同事以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础以及案例分析等多模块内容...

坚持写作两年，我的第一本书出版啦， 本周限时优惠，免费送30本！

哈喽大家好，跟大家分享一个消息，我的第一本书《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》出版了！之前也没有跟大家透露过这个消息，总想着做出来再说吧，要是一不小心...

Python大数据分析告诉你，为何电影《哪吒》5天破10亿！！

不知道大家最近有没有去看电影，最近身边的朋友都在向我安利一部叫做《哪吒之魔童降世》的动漫电影。大家无一例外，都说非常的好看。

Python实战：A/B试验提升课程转化率的成效分析（二）

数据集和完整代码移步知识星球：https://t.zsxq.com/aAMByVv

Python实战：A/B试验提升课程转化率的成效分析（一）

A/B 试验是对比分析中的较为经典的方法，通过控制试验变量研究对照组与试验组之间是否存在显著差异，从而决定是否大规模推广新策略。A/B试验是探究因果关系最为有效...

运营案例拆解|从数据角度看蜜雪冰城为何能成为奶茶界的拼多多

Hello，大家好，今天给大家带来一个案例拆解——蜜雪冰城案例拆解— 低价营销“土法”起家，作者是我的好友会飞的猪能上树，喜欢这篇文章的小伙伴可以关注他的公众号...

Python实战：利用Uplift模型识别营销敏感用户提升市场策略（二）

经过上述过程的处理，数据集已经处理成营销增益模型所需的输入形式了。下面正式开始构建营销增益模型，和其他有监督模型一样，营销增益模型也需要划分训练集和验证集。我们...

Python实战：利用Uplift模型识别营销敏感用户提升转化率（一）

营销增益模型（Uplift）是用户转化分析中常用的模型，今天的文章基于营销数据利用Python进行实战识别营销敏感客户群体，以在实际营销活动中降低企业成本。

Python实战|利用生存分析预测用户流失周期（二）

Cox风险比例模型是用户流失分析中较为常用的方法，该模型不仅可以预测用户是否会流失，还能预测用户何时流失，下面一起来看看Cox风险比例模型如何预测用户流失。

Python实战|利用生存分析预测用户流失周期（一）

生存分析(survivalanalysis)源于生物医学，早期主要是是对生存时间进行分析，后来该方法也应用于各类商业分析，主要研究用户从一种状态转变到另一种状态...

用户增长数据指标体系及实践案例PPT分享

数据指标是什么？必知必会的数据指标类型都在这了

导读：数据指标体系是构建数据中台的重要一环。数据指标的建立让运营及产品人员更直观地看到基本指标的变动，让数据分析师更便捷地开展数据分析工作。

数据分析都提过什么样的奇葩建议

数据分析师的工作内容中，不管是数据底层搭建，报表体系建设，数据维度拆解，问题原因分析等等，或多或少都和“数据”都有那么一点关系。

【数据分析思维】能落地的用户画像长啥样？

用户画像，大数据时代老生常谈且又长久不衰的话题，公司都在搞，文章满天飞，在这个人人都喊“数据驱动业务”的时代，你不懂用户画像，不搞用户画像，你都不好意思跟别人聊...

Python实战|利用Dowhy框架实现因果推断实战（二）

利用Dowhy框架进行因果分为推断上下两篇

数据思维|总结常用的数据分析思维和分析方法

掌握常用的数据分析方法论是培养数据分析思维的基础，俗话说“工欲善其事，必先利其器”，而数据分析方法论就是数据分析是最强大的武器之一。这一节会围绕数据分析常用分析...

5个理论模型构建用户流失外部因素分析框架

用户流失存在于产品生命周期的各个阶段，用户的流失不仅会受到产品本身，即内部因素的影响，同时也会受到外部因素的影响，例如，政治经济环境、市场竞争环境等。外部因素和...

同期群分析解读用户生命周期，剖析真实用户行为和价值

漂亮的平均数并不是数据分析的最优解，只是用数据造出来的虚幻景象，会运营决策造成误导。数据不会说谎，只是做数据的人没有做到精准的分析而导致对数据呈现的错误解读。在...

数据分析方法论|利用对比分析有效地说明数据结果和结论

对比分析是数据分析中最常用的、最好用、最实用分析方法之一。没有对比就不能说明问题，这也是对比分析在数据分析领域经久不衰的原因之一。对比分析是将两个或两个以上具有...

平均值真的是最优解吗？何不试试用数据分箱进行结构化分析

平均值是数据分析中常用的方法，是利用特征数据的平均指标来反映业务目前所处的位置和发展水平。平均值虽好，但是它真的可以反应业务的真实形态吗？答案当然是否定的。平均...