巡山猫说数据

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  • 「杂谈」如何回答面试中的问题

    上周日,帮一个做B端业务的商业产品总监面了两个入门不久的同学。这里给大家分享下过程,以及师兄在里面看到的一些普遍的问题。

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  • 「原理」如何提升新用户留存率?

    最近工作上事情有点多,所以转载了一些还不错的文章,都是各个大佬的账号,感兴趣的可以去看看前几期文章。

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  • 「原理」需求分层-KANO模型解读

    今天我们来讲讲,一个常见的需求分层的原理模型。想必大家都清楚马斯洛需求分层,我们今天来从另一个角度观察下需求分层:KANO模型。

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  • 「09」数据分析究竟在做什么

    根据数学的理论知识,结合当前的业务场景,通过算法,模型,模拟未来会发生什么,从而引导业务往更好的方向发展

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  • 「06」数据仓库基础知识

    数仓,DataWarehouse,是一个 面向主题的、集成的、稳定的、与时间相关的 数据集合。

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  • 「07」月薪20000与月薪5000的数据分析师,到底差在哪里?

    前面的一系列文章,笔者顺着数据全链路的方向,介绍了从埋点到数仓建设到指标相关的基础知识,还有常用的波动分析 和 AB-Test等工作内容

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  • 「08」说说数据分析师的 “技能点”

    上篇文章,笔者按照自己的理解,把数据分析师分为了 初级、中级、高级 三个阶段,并大致归纳了一下三个阶段的数据分析师的价值

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  • 「02」工作5年,我总结了指标里的这些“坑”

    作为一个5年+的数据打工人,相信只要与数据打过交道,都直接或间接的接触过“指标”相关的问题或需求,那么,我们今天就来聊聊指标里的那些“坑”

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  • 「原理」需求攻略-如何提升数据的输出价值

    可能大家都会有个疑惑,来了一个需求,要我们跑个数据,我们不输出数据,我们要输出啥?其实输出数据是最简单的,但是不知道大家是否有想过,他要这个数据的背后是什么?

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  • 「基础」SQL-Hive中的select from 解析

    Hive系列文章预计10-20篇,主要讲数据分析中最基础的SQL技能。每周定期更新,欢迎关注公众号。

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  • 「原理」需求攻略-需求的分类与拆解

    我们日常工作中经常接触到的一个问题:我有个需求,帮我做一下呗。我们这两篇就来聊聊需求。

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  • 「基础」SQL-Hive中常用的表格操作(下)

    下面我们将建好的表t_od_use_cnt重命名为t_od_use_cnt_new,然后再改回来。

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  • 「原理」AB测试-案例串讲及踩坑事项

    上篇文章我们详细的解读了AB测试的原理及流程。今天我们来结合流程,讲讲具体的AB测试案例,以及AB测试中需要注意的问题,还有面试中可能会踩的坑。

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  • 「基础」SQL-Hive中常用的表格操作(上)

    Hive系列文章预计10-20篇,主要讲数据分析中最基础的SQL技能。每周定期更新,欢迎关注公众号。

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  • 「原理」AB测试-详细过程和原理解读

    AB测试最核心的原理,就四个字:假设检验。检验我们提出的假设是否正确。对应到AB测试中,就是检验实验组&对照组,指标是否有显著差异。

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  • 「基础」SQL-Hive中常用的数据库操作

    如果想删除数据库,要么先将数据库中的表全部删除,此时可以使用CASCADE关键字,使用该关键字后,Hive会自己将数据库下的表全部删除。慎用慎用!

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  • 「原理」AB测试-来源及实验过程

    「原理」这个专题,主要介绍数据分析师的常用分析方法和原理。我们先从目前最常用的AB-Test讲起。

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  • 「基础」SQL-Hive简介及常用数据类型

    Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 S...

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  • 「16」用户-渠道的ROI计算及优化方案

    今天我们来讲讲渠道上线后,我们如何计算渠道ROI,以及ROI计算后,该如何调控渠道。

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  • 「15」用户-用户渠道的寻找及质量评估

    渠道是一种传递产品的通道,只要能够触达到用户都可以当成渠道。根据我们上节课说的渠道分类,我们可以有以下几种寻找渠道的方式。

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