数据分析

对于那些对Python数据生态系统不太熟悉的人士，我将简要地介绍一部分重要的库。

一个用户的流失可能是因为缺乏新手引导，还没体验到产品的核心价值就流失了，也有可能是老用户经历了一次大改版，觉得产品不再像以前用的那么顺手了，但无论什么原因流失，用户一旦离开产品，触达到用户的方式和渠道就非常有…

本文为大家介绍了在数据科学和机器学习中所需要的基本数学技能，并且分类给出了相应的主题建议。

新零售概念很抽象，炒的也热（题外话，对新零售概念感兴趣的同学可以读读刘润老师写的《新零售：低价高效的数据赋能之路》，算比较通俗易懂的），比较主流的模式为线上线下一体化，选出的商品大多同时满足线上和线下场景的售…

本文从概率论出发，为你阐述贝叶斯网络。

本文为大家介绍如何在R中使用LIME来解释机器学习模型，并提供了相关代码。

同样的其他的数据, 比如发弹幕等等也是从其他维度去刻画用户的行为特征， 那么我们就可以得到比如用户 a， 30天观看天数XX天, 日均观看时长xx 分钟, 是否留存, 这样很多行的数据. 发现了影…

关于Python数据分析，其实网上能够找到的学习资源很多，主要分为两类：一类是提供各种资源的推荐，比如书单、教程、以及学习的先后顺序；另一类是提供具体的学习内容，知识点或实际案例。

构建业务数据分析体系，对于分析师同学有两个方面的要求： 第一，要了解业务模式，能够解释数据背后的业务含义，找到业务的问题点、提升点，驱动业务向前发展； 第二，不能只做数据、图表的堆砌，需要根据业务的流…

完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。

数据可视化实际上就是为了更好的传达信息，透过繁杂的数据通过图表等方式清晰，有效的传达信息，且还要注意采用的表达方式不会分散用户的注意。

随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。那么，大数据的就业方向有哪些呢？我们该如何择业呢？

众所周知，精通Excel不叫精通数据分析，会讲述啤酒与尿不湿的案例并不代表你能洞悉数据，PPT做得漂亮也并不能为你的数据分析能力加分……我们做数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题，并得出结论。换句话说，…

预估基准可靠性将帮助我们集中精力进行可靠性分析，确定必要的故障预防措施，以及确定潜在的成本和收益。

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