前面用Python底层编写进行计量经济分析（一）：多元线性回归（参数估计、T检验、拟合优度、F检验）写过在多元线性回归时的参数检验方法t检验和方程整体的F检验。在分析中和实际情况中，我们可能会假定因素之间可能存在一定的约束条件。我们在意的不仅是x对y的影响，也关心我们的约束条件是否成立。于是产生了检验线性约束条件是否成立的F检验、似然比检验（LR）、沃尔德检验（Wald）和拉格朗日乘子检验（LM）

本文主要整理和参考了李宏毅的强化学习系列课程和莫烦python的强化学习教程本系列主要分几个部分进行介绍强化学习背景介绍SARSA算法原理和Agent实现Q-learning算法原理和Agent实现DQN算法原理和Agent实现Double-DQN、Dueling DQN结构原理和Agent实现Policy Gradients算法原理和Agent实现A2C、A3C算法原理和Age...

之前上学时计量经济学的模型实现总是用Eviews等软件实现。但是对于点击鼠标得到结果的方式，总是让自己感觉没有参与模型建立的过程。所以准备利用python写代码进行计量经济分析，对自己也做一个技术沉淀。暂时准备写以下几篇，后面再慢慢补充；多元线性回归和显著性检验（参数估计、T检验、F检验、拟合优度）多重共线性（导致结果、检验——方差膨胀因子、补救措施——岭回归）异方差（导致结果、检验——W...

一、漏斗分析漏斗分析是针对产品时间轴上流程上的数据分析方法，这与数据的横向对比存在本质逻辑的不同。漏斗分析希望通过观察每个流程节点上的转化与流失的人数得到出现问题或可以改进的流程节点。比如用户再网上购物时，一个购买用户会经历下面类似的流程链条：首页->搜索浏览->点击详情页->(加入购物车)->提交订单->结算->购买成功再比如，一个网上现金贷业务业务营...

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本来想自己总结一下关于数据分析的一些东西，包括漏斗分析、存留分析、用户粘性、用户价值（rfm）和用户画像分析等方面的内容。但是网上资料十分多，自知肯定没有那些资深大牛写得好，而且自己写东西时间有限，想多总结一些关于模型和统计方面的东西。所以还是直接转载别人表述的比较清晰的文章吧，在此基础上加入一些自己的理解和注释。一、什么是用户画像？用户画像是通过对用户各类特征进行标识，通过标识给用户贴上各类..

这本书很符合分析中的二八定律，前面20%的内容，蕴含了整本书80%的内容。在数据的时代，我们希望我们的产品发展和用户增长都是数据驱动的。确保产品服务和营销有依据可寻。依据数据分析和数据挖掘的产品迭代在理论上是不断变优的。具体的，我们的数据分析结果需要深入，全面，并且最好符合认知才能正确的指导产品发展。一、什么指标是好的数据指标衡量一个指标的好坏的重要标准，是指标是可以比较的，并且简单易懂。...