导读：什么是数据分析？需要掌握哪些技能？如何进行数据分析？本文全面梳理了数据分析知识体系，从数据分析的定义讲起，详细介绍了分析思维模型和经典分析模型及指标体系。一 数据分析定义数据分析是...

作者：Dipanjan，来源：机器之心我是小z数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。分享这篇文章，...

目录1.明确需求和目的 对一家全球超市四年（2011-2014）的销售数据进行 人、货、场分析，并给出提升销量的针对性建议。场：整体运营情况分析，包括销售额、销量、利润、客单价、市场布局...

本篇是一个学习的总结：psm背后的原理及其应用，主要目的是梳理自己对知识的理解，也同时分享给和我遇到同样业务问题的同学。问题背景：互联网经常会有许多的活动，比如剁手的618，双11，如何衡...

RAM DEWANI| 作者VK|编译https://juejin.im/post/6845166891640553479你可以在Excel中执行建模，只需几个步骤。下面是一个教程...

特征重要性分析用于了解每个特征(变量或输入)对于做出预测的有用性或价值。目标是确定对模型输出影响最大的最重要的特征，它是机器学习中经常使用的一种方法。为什么特征重要性分析很重要?如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。特征重要性分析可以识别并关注最具

来源：顾先生的数据挖掘作者：顾先生最近重新过了一遍ABtest，本着输出是最好的输入的精神，我决定用比较通俗的话来讲讲对ABtest的理解。本文的框架就是根据一个栗子，并以问答的方式把 ...

前言如果不能量化，就不要妄论优化。随着MVP、growth hacking概念的日益普及，有越来越多的业务在产品迭代中应用了growth hacking的思路。然而在实践过程中，我们也发...

如今，商业领域的决策越来越重视数据驱动，数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义，发掘数据背后的价值。但是我们发现，实践中很多图表并不容易让人理解，甚至...

从牛客网上找到的搜狐畅游数据分析岗位的笔试题，精选了14道题目来给大家解析下，内容涵盖统计学、Excel、SQL、Python、业务理解。统计学Excel业务理解SQLPython1统计学...