数据分析

用不同类型的指标来评估我们的模型。

要当一名“高级”数据分析师，一直吃老本是不可能的。只有不断学习不断思考才能做到顶尖。

为了快速定位业务问题，不能依赖于每次出现问题后思考分析思路，而应该固化已经成熟的排查方案。

本文第一部分介绍产品数据分析中最基础的两个分析模型；第二部分结合案例来谈谈这些模型在实战中要注意的关键点。

本文就讲一讲这些最基本的需求，为了便于理解，主要从物流仓储的几个环节进行描述。

数据分析师最怕什么？数据错误！。这个看起来非常低级的错误，却是数据分析师永远无法摆脱的痛。

大多数朋友只是听说过“数据驱动增长”这个名词，对其方法还缺乏系统的认识。

数据收集的小差异或错误可能会导致出现重大问题，错误信息和不准确的推论。

新手数据科学家最容易踩的5个坑，来看看你有没有中招

数据分析该如何改变提数工程师的命运，充分发挥数据分析的作用

关于本地化广告或者数据在线广告领域，你有没有什么想说的，有没有被地铁口英语培训的推销员追过半条街。

对于数据分析，我一直强调核心是业务，通过业务的分析逻辑影射到数据分析的处理逻辑，而数据分析工具则是帮助我们实现结果的手段。

前些天，看到某公司对数据分析师的招聘要求有一条： 分析客户人群的购买习惯，并通过客户购买行为做出相关数据分析。 好项目，正好让大家练手Python，于是决定研究亚马逊上Top100的细分品类——女式内衣！！！的销售情况。 这个话题，遐想空间很大，各位老司机坐稳咯！ 需要爬取的具体字段：排名（Rank），商品名（item_name），商品详情页链接（item_…

数据分析团队的需要完成六项任务。在分配任务与增设新职时,企业领导人需要充分评估这六大任务。

数字化管理的好处是不言自明的，企业里面拿数字来管理部门和个人，是最客观的。在中国实施数字化管理的企业很少，但凡是知名企业全部是进行数字化考核的企业，可见数字化管理的重要性。