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貝葉斯在用戶流失判斷中的應用貝葉斯的兩個概率 在貝葉斯計算中，其實主要是兩個概率的理解 一個是基礎概率（先驗概率） 一個是后驗概率（現(xiàn)象概率） p(a|b)=p(ab)/p...
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取數(shù)素養(yǎng)之窗口函數(shù)分組統(tǒng)計 top n 的需求 場景需求：需要找出每個品類下購買金額top 10的用戶，而group by只對聚合的結(jié)果進行作用 返回一個結(jié)果值，...
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數(shù)據(jù)分析的流程以我的數(shù)據(jù)日常為例，簡單將數(shù)據(jù)分析的流程梳理一下。數(shù)據(jù)的整個流程可以劃分為 數(shù)據(jù)目的 數(shù)據(jù)獲取 數(shù)據(jù)處理及認知 模型分析 數(shù)據(jù)結(jié)論及方案 數(shù)據(jù)報...
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核心的數(shù)據(jù)指標在數(shù)據(jù)的日常應用中，數(shù)據(jù)指標是最常見也是最容易反應問題的。那么在日常分析過程中，需要關注哪些指標呢？如何去關注指標呢？ 其實，關注的核心指標完全...
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數(shù)據(jù)認知之數(shù)據(jù)描述當我們拿到一批規(guī)范的數(shù)據(jù)時，首先要做的是對這批數(shù)據(jù)有個初步的了解。這個過程不僅是了解數(shù)據(jù)的過程，也是數(shù)據(jù)向我們描述的過程，一不小心就會被它花了眼...
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RFM模型之番外篇在前面兩篇的理論和操作中已經(jīng)說的比較明白，RFM用戶分層是根據(jù)用戶的R（最近消費）F（消費頻率）M（消費金額）三個維度來對用戶進行切片。 既然是...
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RFM模型之實踐篇了解了RFM的理論之后，實踐才是重中之重。 此處的實踐基于tableau中實現(xiàn) 所涉的參數(shù)可基于實際業(yè)務進行調(diào)整 數(shù)據(jù)源使用tableau自帶的...
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RFM模型之理論篇RFM模型想必很多搞數(shù)據(jù)做運營的同學都聽說過，最常用在用戶分層管理中。而且很多提到RFM模型都會動不動就祭出這張圖，很多人看到這個圖就暈菜了。 ...
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圖表故事之圖表作用一圖勝千言 數(shù)據(jù)分析的過程和結(jié)果的呈現(xiàn)最直觀的是采取圖表的形式，圖表直觀有沖擊力。只有正確地使用圖表，才可以向業(yè)務方講好數(shù)據(jù)故事，從而來支撐業(yè)務...