@@@直播课
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jupyter notebook
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@@@以下是云课堂之前教学
@数据分析的成长经验。
@数据工作范围
@以前测算人数:统计局静态数据
现在测算人数:手机位置定位动态可视化
@三个案例(腾讯离职员工去向,婚恋匹配,财富分配模型)
@数据分析门槛相对低,可以在后续进行方向延展。
@英文报错要看懂;先选行业再选企业性质;金融领域需要学算法;
@《python科学数据手册》
@数据分析基本框架
分类:描述性分析;规范性分析(A/Btesting);预测性分析
步骤:
1.构建问题
2.解决问题
3.传达结果并采取行动
@场景:
1.犯罪现场分析——《分析复购率不足的原因》
2.疯狂科学家——《流失用户召回A/Btesting》
3.预测故事——《大促GMV预测》
@模型:
LR
GDBT
@评估指标:
ROC
reach/ctr
@电商用户基础分析RFM
@电商分析框架
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