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數(shù)據(jù)分析

1717內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋數(shù)據(jù)分析相關(guān)研究熱點(diǎn)、技術(shù)難點(diǎn)與應(yīng)用場(chǎng)景，讓用戶更好地學(xué)習(xí)、使用數(shù)據(jù)分析的各種工具。

共 1717 條

數(shù)據(jù)要素化時(shí)代，數(shù)據(jù)治理要這么做

在數(shù)據(jù)要素化時(shí)代，以數(shù)據(jù)治理為基礎(chǔ)，構(gòu)建組織數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系，提供可用、好用的數(shù)據(jù)，支撐組織業(yè)務(wù)流程改造、產(chǎn)品創(chuàng)新、風(fēng)險(xiǎn)防控，不斷提升組織數(shù)據(jù)能力，挖掘組織數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值，已經(jīng)成為組織數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必由之路。

2025-11-20 08:24:27

數(shù)據(jù)要素數(shù)據(jù)治理元數(shù)據(jù)

做數(shù)據(jù)十年，終于見到能落地的“經(jīng)營(yíng)分析思路”

“做經(jīng)營(yíng)分析不要光堆數(shù)據(jù)，要有洞察，要能找到業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)機(jī)會(huì)”。這是很多公司的要求，然而卻讓同學(xué)們犯難：到底該怎么弄？怎么就從數(shù)字里看到機(jī)會(huì)呢？

2025-11-04 08:10:43

數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)分析 ROI

利用AI全方位優(yōu)化數(shù)據(jù)分析工作流的實(shí)戰(zhàn)技巧

在數(shù)據(jù)量爆炸式增長(zhǎng)的時(shí)代，企業(yè)掌握的海量信息中有高達(dá)73%未被利用。傳統(tǒng)分析模式在數(shù)據(jù)孤島與復(fù)雜性面前節(jié)節(jié)敗退，而AI正在改寫這一局面。

2025-10-23 07:23:00

數(shù)據(jù)分析 AI 數(shù)據(jù)孤島

數(shù)據(jù)分析報(bào)告，如何提出能落地的“建議”？

如果連數(shù)據(jù)證據(jù)都沒有，說明假設(shè)是隨口編的，就能直接推翻了，如果發(fā)現(xiàn)真的情況都符合，比如人家真的加了很多班，缺數(shù)“情有可原”，那么就能輸出：“確實(shí)加班太多，建議提醒即可”的結(jié)論，還人家清白。

2025-10-13 03:00:01

數(shù)據(jù)分析落地邏輯樹

做數(shù)據(jù)十年，終于見到靠譜的績(jī)效分析模型！

績(jī)效分析是數(shù)據(jù)分析中最重要，也是最容易見成效的部分。績(jī)效是業(yè)務(wù)部門行動(dòng)的指揮棒，是企業(yè)里領(lǐng)導(dǎo)們最關(guān)心的事。數(shù)據(jù)分析想引起領(lǐng)導(dǎo)重視、驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展，通過績(jī)效分析來輔助領(lǐng)導(dǎo)決策是最快捷的方法了。

2025-10-11 02:15:00

績(jī)效分析模型監(jiān)控

ManageEngine卓豪在Endpoint Central中引入數(shù)字員工體驗(yàn)（DEX）功能，邁向自主終端管理

新功能助力IT團(tuán)隊(duì)主動(dòng)解決問題、減少工單數(shù)量并確保無縫的員工體驗(yàn)

2025-10-10 14:27:43

這才是大廠的經(jīng)營(yíng)分析，而不是念同環(huán)比

大環(huán)境越不好，經(jīng)營(yíng)分析越重要，這幾年，“業(yè)財(cái)打通”“降本增效”“新機(jī)會(huì)點(diǎn)”成為很多大廠的口號(hào)，對(duì)經(jīng)營(yíng)分析輸出“有價(jià)值的洞察”的要求也日漸增多。可到底該怎么做，今天詳細(xì)給大家講解下。

2025-09-29 02:11:00

經(jīng)營(yíng)分析業(yè)務(wù)分析財(cái)務(wù)分析

Elasticsearch 大數(shù)據(jù)量掃描三招改動(dòng)，性能提升 2 倍！

大數(shù)據(jù)量處理的性能優(yōu)化需要從多個(gè)維度入手。單純依靠硬件擴(kuò)容往往收效甚微，而通過合理的架構(gòu)設(shè)計(jì)和查詢優(yōu)化，往往能夠取得更好的效果。

2025-09-28 01:10:00

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)項(xiàng)目

這才是真正的“銷售分析”，而不是羅列地區(qū)產(chǎn)品收入

從本質(zhì)上看，銷售們?cè)诤醯氖悄軖甑藉X。因此：總收入最大化才是激勵(lì)目標(biāo)。如果采用一種新策略/學(xué)習(xí)一種新做法能提升收入，那和額外給獎(jiǎng)金的效果是一樣的，還能節(jié)省銷售費(fèi)用。

2025-09-28 01:00:00

銷售策略監(jiān)控 toB業(yè)務(wù)

別再同環(huán)比，這五步讓數(shù)據(jù)分析更深入

如果在某個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，我們已經(jīng)做了很多次驗(yàn)證，論證了業(yè)務(wù)問題的關(guān)鍵指標(biāo)+判斷標(biāo)準(zhǔn)+因果關(guān)系，這時(shí)候就可以直接套用，這就是我們說的：業(yè)務(wù)分析模型。不過在沉淀出來之前，還是得多做論證的，特別是因果關(guān)系論證，做的不夠細(xì)致，分分鐘被打臉。

2025-09-26 01:00:50

數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)場(chǎng)景模型

一個(gè)核心+三條主線，講透數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的內(nèi)涵

我們討論數(shù)據(jù)要素治理制度。數(shù)據(jù)要素治理涉及的主體非常廣泛，包括政府、企業(yè)和社會(huì)多方，更關(guān)注在數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)中各方主體的責(zé)任和義務(wù)如何協(xié)同。

2025-09-17 04:00:00

數(shù)據(jù)資產(chǎn)化數(shù)據(jù)治理

數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表全攻略：從概念到實(shí)踐的系統(tǒng)解析原創(chuàng)

數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的重要一環(huán)，它不僅關(guān)系到企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表的真實(shí)性和完整性，更關(guān)系到企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的有效管理和價(jià)值實(shí)現(xiàn)。

2025-09-11 03:00:00

數(shù)據(jù)資產(chǎn)數(shù)據(jù)合作數(shù)據(jù)交易

數(shù)據(jù)指標(biāo)異動(dòng)，學(xué)會(huì)這套分析框架就夠了

想正確解題，關(guān)鍵在于：不能就數(shù)論數(shù)，得讀懂?dāng)?shù)據(jù)波動(dòng)背后的業(yè)務(wù)含義。這樣才能知道：哪些是真正的異動(dòng)，哪些是正常波動(dòng)。

2025-09-04 02:11:00

數(shù)據(jù)指標(biāo)框架

深度拆解“用戶行為分析”：分析流程、建模思路、業(yè)務(wù)應(yīng)用

想做好用戶行為分析，密切結(jié)合業(yè)務(wù)，清晰目標(biāo)，找到關(guān)鍵行為路徑，樹立判斷偏好的標(biāo)準(zhǔn)，一樣都少不了。很多公司，業(yè)務(wù)沒有清晰思路，數(shù)據(jù)缺少主動(dòng)梳理能力，只能盯著一堆指標(biāo)大眼瞪小眼了。?

2025-09-03 02:23:00

行為分析分析流程建模思路

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策：從“經(jīng)驗(yàn)判斷”到“科學(xué)歸因”與“精準(zhǔn)預(yù)測(cè)”

兄弟，最怕的是啥？是公司明明有數(shù)據(jù)，但你想看的時(shí)候，要么沒權(quán)限，要么得填一堆審批單，等批下來黃花菜都涼了；要么就是數(shù)據(jù)藏在某個(gè)表的犄角旮旯里，你得寫九曲十八彎的SQL才能把它挖出來。

2025-09-02 04:00:00

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品經(jīng)理

“人貨場(chǎng)模型”深度拆解：分析框架、建模思路、業(yè)務(wù)建議

?“我看到收入下降/新增用戶減少/轉(zhuǎn)化率不行，該怎么進(jìn)一步分析呢？”很多人有類似困惑，尤其怕寫了一堆“同步收入下降5%，環(huán)比下降”得不出對(duì)業(yè)務(wù)有價(jià)值的結(jié)論。

2025-08-28 03:20:00

深度拆解分析框架建模思路

活動(dòng)效果評(píng)估體系，就該這樣搭建！

如果要開展ABtest，還需提前做埋點(diǎn)，接入測(cè)試平臺(tái)，因此要在活動(dòng)前期定好標(biāo)準(zhǔn)，之后再上線測(cè)試。需注意的是：如果只是對(duì)比有活動(dòng)/無活動(dòng)，未免兒戲，送東西肯定有人領(lǐng)，可以建議運(yùn)營(yíng)選多幾種方式（比如會(huì)員優(yōu)惠券）進(jìn)行對(duì)比，得到結(jié)論更有價(jià)值。 ? ? ? ? ?

2025-08-26 02:45:00

活動(dòng)效果評(píng)估體系

數(shù)據(jù)空間入門必看：用 “三元論” 拆解核心要素，看完秒懂底層邏輯

數(shù)據(jù)空間三元論通過物理模型、能力框架、技術(shù)構(gòu)件逐層解析，由粗及細(xì)、由表及里，采用解構(gòu)和建構(gòu)理論方法，對(duì)數(shù)據(jù)空間的理論原理、組成部分、技術(shù)路線進(jìn)行全面透析，嘗試探究數(shù)據(jù)空間全新科學(xué)理論，構(gòu)建一個(gè)跨越技術(shù)和范式的數(shù)據(jù)空間完整圖景，以進(jìn)一步探索數(shù)據(jù)空間的最佳實(shí)踐框架。

2025-08-18 01:00:00

數(shù)據(jù)空間底層邏輯技術(shù)

Python 數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)：提升洞察力的五個(gè)核心技術(shù)

本文將分享五個(gè)經(jīng)過實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證的核心技術(shù)，涵蓋數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程到建模優(yōu)化的全流程，幫助您突破分析瓶頸，顯著提高工作效率。

2025-08-05 08:27:19

Python 數(shù)據(jù)分析開發(fā)

總做描述性統(tǒng)計(jì)，深入的數(shù)據(jù)分析到底怎么做？？?

很多人聽到上邊的質(zhì)問就頭皮發(fā)麻。名為數(shù)據(jù)分析師，實(shí)則是SQL工具人，每天搓數(shù)卻沒有業(yè)務(wù)認(rèn)可的產(chǎn)出，是數(shù)據(jù)人最怕的事。該如何從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)落地？

2025-08-05 02:22:00

數(shù)據(jù)分析 SQL 工具人

終于有人把數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)講明白了

關(guān)于數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)，各國(guó)基于數(shù)據(jù)主權(quán)或數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求有著不同的法律和規(guī)定。對(duì)于“跨境”，它不僅是一種物理意義上的數(shù)據(jù)傳輸，還涉及不同法律系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)和適應(yīng)。

2025-07-30 04:44:00

數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)

如何在體育數(shù)據(jù)分析中使用機(jī)器學(xué)習(xí)？譯文精選

機(jī)器學(xué)習(xí)在這方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，因?yàn)樗梢苑治鲇嘘P(guān)球員和比賽的數(shù)據(jù)，以識(shí)別隱藏的模式。通過觀察這些模式，教練可以為球員制定個(gè)性化的比賽計(jì)劃。在現(xiàn)代體育時(shí)代，數(shù)據(jù)分析被用來幫助球隊(duì)確定更科學(xué)的訓(xùn)練方法，確定招募球員，并規(guī)劃比賽策略。本文將介紹機(jī)器學(xué)習(xí)在體育領(lǐng)域的應(yīng)用，并演示如何實(shí)現(xiàn)。

2025-07-29 07:51:41

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析人工智能

聊聊爬取數(shù)據(jù)的四種技巧

筆者曾經(jīng)服務(wù)于北京一家彩票公司，使用 JSOUP 抓取競(jìng)彩的彩票結(jié)果數(shù)據(jù)，Jsoup 非常適合處理靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)的數(shù)據(jù)提取。

2025-07-28 02:11:00

爬取數(shù)據(jù)JSOUP

Python 數(shù)據(jù)分析五大核心庫(kù)：數(shù)據(jù)科學(xué)家必備利器

本文將深入解析Python數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域最具影響力的五大核心庫(kù)，助你從數(shù)據(jù)清洗到機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)全流程掌控。

2025-07-21 05:55:00

Python 數(shù)據(jù)分析 Pandas

Python 數(shù)據(jù)分析：Pandas 數(shù)據(jù)操作（二）

本節(jié)學(xué)習(xí)了Pandas數(shù)據(jù)的一般操作方法，需要掌握.loc[]、.iloc[]方法的使用，以及知道df[]是一種按列提取數(shù)據(jù)的方法。

2025-07-18 07:59:56

Pandas 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

Pandas 進(jìn)階秘籍：掌握這五個(gè)實(shí)用技巧，告別復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的煩惱

本文將為您揭示 Pandas 進(jìn)階的五個(gè)實(shí)用技巧，這些技巧能幫助您在面對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)處理任務(wù)時(shí)更加游刃有余，提升工作效率，解鎖數(shù)據(jù)的深層價(jià)值。

2025-07-16 07:05:00

Pandas 數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)處理

Python 數(shù)據(jù)分析：Pandas 數(shù)據(jù)操作（一）

在掌握了Pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)后，接下來應(yīng)該學(xué)會(huì)如何操作數(shù)據(jù)。現(xiàn)在讓我們來看看在Pandas中如何定位和操作數(shù)據(jù)。

2025-07-14 07:21:00

Pandas 數(shù)據(jù)分析 Python

一文看懂“AB實(shí)驗(yàn)”：統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，分析思路，業(yè)務(wù)應(yīng)用

AB實(shí)驗(yàn)，對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)是“雙樣本T檢驗(yàn)”，而且常用的AB實(shí)驗(yàn)平臺(tái)會(huì)直接通報(bào)結(jié)果，所以直接看P值是不是小于0.05就好了。P值大于0.05說明沒有組間差異，業(yè)務(wù)動(dòng)作做了白做，回去重做！

2025-07-11 01:22:00

統(tǒng)計(jì)學(xué)AB實(shí)驗(yàn)雙樣本

Python 數(shù)據(jù)分析：初識(shí) Pandas

本文我們了解了Pandas擴(kuò)展包的安裝、導(dǎo)入，以及創(chuàng)建Series、DataFrame格式數(shù)據(jù)（后面會(huì)詳細(xì)講這兩種格式）。

2025-07-09 07:50:00

Pandas Python 數(shù)據(jù)分析

經(jīng)營(yíng)分析，如何識(shí)別指標(biāo)異動(dòng)+準(zhǔn)確歸因

做經(jīng)營(yíng)分析，經(jīng)常會(huì)陷入“上月漲了1%，本月跌了2%”的苦惱中。報(bào)告上雖然密密麻麻列了很多指標(biāo)的同比，環(huán)比漲跌。但不知道怎么歸因，只能寫膚淺的“收入低了，因?yàn)榭蛦蝺r(jià)低了……”

2025-07-08 01:55:00

經(jīng)營(yíng)分析準(zhǔn)確歸因識(shí)別指標(biāo)

這才是有用的銷售分析，而不是羅列完成率

如果市場(chǎng)部和銷售部杠起來，堅(jiān)持認(rèn)為“產(chǎn)品力沒問題，是銷售不會(huì)賣！”那么強(qiáng)烈建議拆分一個(gè)報(bào)告，單獨(dú)研究。否則兩部門懟上，你這份銷售報(bào)告交出去總要被一頭罵。

2025-07-02 09:38:48

銷售分析渠道分類主營(yíng)產(chǎn)品

別做無效標(biāo)簽，三招讓“用戶畫像”精準(zhǔn)賦能增長(zhǎng)

本篇里審時(shí)度勢(shì)四個(gè)字出現(xiàn)了3次，這是把數(shù)據(jù)理論應(yīng)用到企業(yè)里很重要的一環(huán)。在企業(yè)里推動(dòng)項(xiàng)目需要找準(zhǔn)切入點(diǎn)，配合業(yè)務(wù)節(jié)奏，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)上效果，才能吸引大家的注意，提升數(shù)據(jù)分析的地位。

2025-06-26 04:22:00

標(biāo)簽用戶畫像 VIP用戶

基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)：計(jì)算空難事件概率

使用相對(duì)頻數(shù)法所得的概率是一個(gè)近似值，而非確切值。但隨著觀測(cè)次數(shù)的增加，相應(yīng)的近似概率趨于接近實(shí)際概率。這個(gè)性質(zhì)通常被稱為大數(shù)定律。

2025-06-16 15:27:51

統(tǒng)計(jì)學(xué)空難事件計(jì)算

騰訊面試：Doris 物化視圖的使用場(chǎng)景是怎么樣的，有哪幾種數(shù)據(jù)更新方式？

本文將詳細(xì)介紹Doris物化視圖的相關(guān)知識(shí)，包括其基本概念、原理、優(yōu)勢(shì)、使用場(chǎng)景、創(chuàng)建和管理方法等。

2025-06-12 09:30:25

Doris物化視圖大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

五張圖，搭建完整的“數(shù)據(jù)指標(biāo)體系”

每一個(gè)視頻，有：播放次數(shù)、播放人數(shù)、人均播放時(shí)長(zhǎng)、會(huì)員觀看數(shù)、10%/30%/50%/90%播放完成數(shù)、單個(gè)視頻發(fā)布后首日至第七日每日播放數(shù)據(jù)。還能分成：僅PC端播放、僅移動(dòng)端播放，PC+移動(dòng)端播放……同時(shí)由于是自己的平臺(tái)播放，所以能統(tǒng)計(jì)到每個(gè)用戶站內(nèi)其他視頻瀏覽行為。

2025-06-12 02:55:00

數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

五個(gè) Python 操作，輕松搞定文本分析

本文將深入探討 Python 在文本分析中最常用的五個(gè)操作，幫助你掌握文本分析的核心技能。

2025-06-10 08:25:00

Python 文本分析數(shù)據(jù)分析

八張圖講透：“數(shù)據(jù)支持決策”的完整攻略

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策,需要的是業(yè)務(wù)流程與數(shù)據(jù)緊密配合，領(lǐng)導(dǎo)層參與推動(dòng)，才能實(shí)現(xiàn)的事。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，從來都不是一個(gè)神機(jī)妙算的世外高人，拿著數(shù)據(jù)口念咒語(yǔ)：“媽咪媽咪轟”就轟出來一個(gè)驚天地泣鬼神的結(jié)論，這是基本常識(shí)。

2025-06-10 04:11:00

數(shù)據(jù)決策分析

NumPy 實(shí)戰(zhàn)：十個(gè)高頻操作助你輕松搞定數(shù)據(jù)分析

本文將深入剖析 NumPy 中最常用且最重要的十個(gè)操作，幫助你快速掌握科學(xué)計(jì)算的核心技能！

2025-06-09 07:35:00

NumPy 數(shù)據(jù)分析數(shù)組

Pandas 數(shù)據(jù)分析：五大核心操作助你高效挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值

作為數(shù)據(jù)分析師日常工作的核心支撐工具，Pandas能輕松處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，執(zhí)行復(fù)雜轉(zhuǎn)換和聚合操作。本文將深入剖析Pandas數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用頻率最高的五個(gè)核心操作。

2025-06-06 08:35:41

Pandas 數(shù)據(jù)分析 Python

做數(shù)據(jù)分析十年，第一次見到靠譜的“歸因模型”

潛在用戶、新用戶、已開戶用戶三類人。三類人需求差異明顯，客服服務(wù)政策也有區(qū)別。比如潛在用戶咨詢，本身屬于有潛在收益行為，因此是可以作為銷售線索轉(zhuǎn)營(yíng)銷系統(tǒng)跟進(jìn)的。

2025-06-06 03:22:00

數(shù)據(jù)分析歸因模型系統(tǒng)

用戶生命周期分析：三個(gè)關(guān)鍵階段，一個(gè)深層策略

如果用平均值的話，會(huì)把這些實(shí)際上是0的人平均掉，又是在制造虛假繁榮。如果剔除出去，只統(tǒng)計(jì)有消費(fèi)的人，顯然又會(huì)高估渠道價(jià)值。

2025-06-05 03:22:00

生命周期策略 CDP

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)治理解決方案

“非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”是什么？相較于記錄了生產(chǎn)、業(yè)務(wù)、交易和客戶信息等的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的信息涵蓋了更為廣泛的內(nèi)容。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指的是：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，沒有預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型，不方便用數(shù)據(jù)庫(kù)二維邏輯表來表現(xiàn)的數(shù)據(jù)。

2025-06-05 01:22:00

數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容管理

這才是數(shù)據(jù)支持決策，而不是出個(gè)Excel報(bào)表

決策是個(gè)業(yè)務(wù)能力，理論上跟數(shù)據(jù)沒啥關(guān)系！就像小伙子去約會(huì)，如果他高大英俊，氣質(zhì)不凡，腰纏萬貫。那即使他啥都不做，都有大把女生撲上門來，滿意度還賊高。

2025-05-29 02:23:00

Excel 報(bào)表數(shù)據(jù)

改到半夜！一篇數(shù)據(jù)分析報(bào)告的“逆襲”

如果數(shù)量到位了，但轉(zhuǎn)化不好，這時(shí)候再考慮人的因素。在用戶中，有可能有些人有需求，可以識(shí)別出來，看推廣是否已觸達(dá)這些人群。這里一提及“有需求”很多同學(xué)可能自然聯(lián)想到推薦算法。

2025-05-26 02:42:00

數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景

七張圖詳解“用戶分析”：用戶策略、分層、標(biāo)簽

如果用戶行為本身發(fā)生得很隨機(jī)，則測(cè)算可以簡(jiǎn)化。比如啤酒、瓜子、礦泉水一類零食，用戶購(gòu)買可能完全是臨時(shí)起意，沒啥深入思考，也沒啥忠誠(chéng)度可言。此時(shí)只靠按單次廣告投放核算成本即可。

2025-05-14 02:10:00

用戶分析用戶策略分層

搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，這是我見過最完整的攻略

和很多數(shù)據(jù)分析問題一樣，OSM等理論本身沒有問題。問題是不能把理論當(dāng)教條，不深入業(yè)務(wù)流程之中，不考了具體場(chǎng)景，是沒法搭建出好用的指標(biāo)體系的。

2025-05-09 02:22:00

數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

如果沒有預(yù)測(cè)性AI，你的數(shù)據(jù)就浪費(fèi)了

企業(yè)數(shù)據(jù)分析正經(jīng)歷從描述性、預(yù)測(cè)性到規(guī)范性分析的躍遷，但數(shù)據(jù)質(zhì)量、孤島、治理漏洞和失控的云成本構(gòu)成轉(zhuǎn)型四大攔路虎。

2025-05-08 07:05:00

數(shù)據(jù)分析 AI CIO

Python 數(shù)據(jù)分析新手最常犯的五個(gè)錯(cuò)誤及解決方案

Python 數(shù)據(jù)分析中的許多常見“陷阱”源于將傳統(tǒng)編程習(xí)慣直接套用在向量化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上，或忽視了數(shù)據(jù)本身的特性和質(zhì)量。

2025-05-06 08:10:00

Python 數(shù)據(jù)分析編程

一文搞懂“預(yù)測(cè)模型”：建模思路，模型分類，應(yīng)用場(chǎng)景

時(shí)間序列法就是模擬過去的走勢(shì)，然后按過去的走勢(shì)推演。這種做法和我們用肉眼觀察數(shù)據(jù)走勢(shì)，拍腦袋拍個(gè)數(shù)值沒有思路上的區(qū)別，僅僅是用公式替代了肉眼觀察，增加了精確度而已。

2025-04-29 01:55:00

預(yù)測(cè)模型建模思路模型分類

九張圖，看懂?dāng)?shù)據(jù)分析如何由淺入深

如果平地一聲雷，甩一套新模板出去，不但培訓(xùn)需要時(shí)間，而且和現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對(duì)不上，很有可能制造新的數(shù)據(jù)垃圾。因此更好的做法是，先基于現(xiàn)有分類，梳理出邏輯，再培訓(xùn)，提升規(guī)范度。

2025-04-27 01:44:00

數(shù)據(jù)分析指標(biāo)模板

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