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          數(shù)據(jù)分析,這一年我學(xué)了什么

          共 3197字,需瀏覽 7分鐘

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          2021-10-13 13:28


          今天跟大家推薦一個(gè)自學(xué)數(shù)據(jù)分析的文科妹子,她本科就讀于重慶雙非市場(chǎng)營銷專業(yè),后保研至某985大學(xué),自學(xué)數(shù)據(jù)分析相關(guān)內(nèi)容,研究生期間先后在亞馬遜、阿里實(shí)習(xí)做數(shù)據(jù)分析師工作。個(gè)人公眾號(hào)為:「DataGo數(shù)據(jù)狗」,主要輸出數(shù)據(jù)分析方法、方法應(yīng)用沉淀、數(shù)據(jù)產(chǎn)品和個(gè)人經(jīng)歷等等。內(nèi)容包括從數(shù)據(jù)獲取的爬蟲,數(shù)據(jù)埋點(diǎn),數(shù)據(jù)分析的R、python工具介紹和統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用AB test、歸因分析、機(jī)器學(xué)習(xí)模型原理,數(shù)據(jù)可視化的tableau,Power BI和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的SQL,文科專業(yè)都能跟著學(xué)會(huì)的公眾號(hào),系統(tǒng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析。

          關(guān)注甜甜的公眾號(hào)「DataGo數(shù)據(jù)狗」后,在后臺(tái)回復(fù)統(tǒng)計(jì)學(xué)】三個(gè)字,可獲得她自學(xué)的教材書籍!甜甜的很多原創(chuàng)有趣的文章被【Python愛好者社區(qū)】、【CSDN】、【腳本之家】等大V公眾號(hào)轉(zhuǎn)載,文章總閱讀量達(dá)到50萬+。

          (點(diǎn)擊進(jìn)入可關(guān)注甜甜的公眾號(hào))


          《數(shù)據(jù)分析方法沉淀

          甜甜最近在更新數(shù)據(jù)分析實(shí)習(xí)中用到的分析方法,并結(jié)合工作場(chǎng)景加入分析實(shí)例,做到如何結(jié)合合適的方法得到結(jié)果,來提高運(yùn)營效率。關(guān)注她獲取最新的【數(shù)據(jù)運(yùn)營36計(jì)】系列文章更新。

          一圖講清因果推斷方法論,無法 AB 測(cè)試時(shí)分析的萬能鑰匙

          數(shù)據(jù)運(yùn)營36計(jì)(一):生存分析與用戶行為如何聯(lián)系起來

          數(shù)據(jù)運(yùn)營36計(jì)(二):如何用合成控制法判斷策略實(shí)施效果

          數(shù)據(jù)運(yùn)營36計(jì)(三):熵權(quán)法如何確定指標(biāo)權(quán)重構(gòu)建評(píng)價(jià)體系

          數(shù)據(jù)運(yùn)營36計(jì)(四):互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道歸因分析之Shapley Value

          數(shù)據(jù)運(yùn)營36計(jì)(五):馬爾可夫鏈對(duì)營銷渠道歸因建模,R語言實(shí)現(xiàn)

          數(shù)據(jù)運(yùn)營36計(jì)(六):BG/NBD概率模型預(yù)測(cè)用戶生命周期LTV,Python實(shí)現(xiàn)

          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(七):營銷增益模型(uplift model)如何識(shí)別營銷敏感用戶群,Python實(shí)現(xiàn)
          數(shù)據(jù)運(yùn)營36計(jì)(八):斷點(diǎn)回歸(RDD)評(píng)估產(chǎn)品設(shè)計(jì)效果
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(九):傾向得分匹配法(PSM)量化評(píng)估效果分析
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(十):Facebook開源時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法 Prophet在分析師中熱門使用
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(11):如何用貝葉斯概率準(zhǔn)確提供業(yè)務(wù)方營銷轉(zhuǎn)化率
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(12):做不了AB測(cè)試,如何量化評(píng)估營銷、產(chǎn)品改版等對(duì)業(yè)務(wù)的效果
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(13):中介模型利用問卷數(shù)據(jù)探究用戶心理過程,產(chǎn)品優(yōu)化思路來源
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(14):A/B測(cè)試中的10個(gè)陷阱,一不注意就白做
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(15):這個(gè)序貫檢驗(yàn)方法讓 A/B 實(shí)驗(yàn)節(jié)約一半樣本量
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(16):和 A/B 測(cè)試同等重要的觀察性研究:群組研究 VS 病例-對(duì)照方法
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(17):Uber的 A/B 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(18):Shopify如何使用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)和反事實(shí)來優(yōu)化產(chǎn)品
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(19):美國生鮮配送平臺(tái)【Instacart】如何實(shí)現(xiàn)按時(shí)配送——使用分位數(shù)回歸
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(20):優(yōu)化新財(cái)年廣告預(yù)算,乘法營銷組合模型的Python實(shí)現(xiàn)
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(21):Uber、Netflix 常用倍差法模型量化營銷活動(dòng)、產(chǎn)品改版影響效果
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(22):分析師入門常見錯(cuò)誤 "幸存者偏差",如何用匹配和加權(quán)法規(guī)避
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(23):長(zhǎng)期轉(zhuǎn)化率 A/B 實(shí)驗(yàn)的問題,用邊際結(jié)構(gòu)模型糾正后結(jié)論反轉(zhuǎn)
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(24):因果推斷結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)估計(jì)個(gè)體處理效應(yīng)
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(25):微軟開源 DoWhy 之因果分析快速入門
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(26):傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)據(jù)分析,沃爾瑪如何用馬爾可夫鏈優(yōu)化揀貨流程
          數(shù)據(jù)分析36計(jì)(27):分析師與用戶研究員,玩轉(zhuǎn)定量研究和定性研究,落地研究結(jié)論


          《熱點(diǎn)問題的數(shù)據(jù)分析研究

          比如自己研究流行病學(xué)模型,并建模分析趨勢(shì)。妹子還特別喜歡玩吃雞游戲,并且還利用吃雞游戲中的比賽真實(shí)數(shù)據(jù)來分析如何提高成功率。

          哈佛大學(xué)數(shù)據(jù)模型驗(yàn)證:溫暖濕潤的天氣不會(huì)使新型肺炎的減少

          統(tǒng)計(jì)學(xué)解釋為什么確診病情需要連續(xù)兩次篩查

          Nature/Science等數(shù)據(jù)模擬仿真警告疫情全球爆發(fā)或已不可避免

          數(shù)據(jù)可視化發(fā)現(xiàn)[吃雞]秘密

          漫威電影宇宙觀影指南,口碑票房最佳都是誰

          數(shù)據(jù)解讀星巴克“貓爪杯”如何撓你的心

          爬取點(diǎn)評(píng)成都數(shù)據(jù),只為告訴你哪家火鍋?zhàn)詈贸?/span>

          6000+個(gè)景點(diǎn)數(shù)據(jù)可視化,國慶出游避免擁擠,這一篇就夠了


          《Python、R等分析工具的介紹

          甜甜還自學(xué)了一些數(shù)據(jù)分析工具,其中包括Python、R等數(shù)據(jù)分析語言,SQL、mangodb等數(shù)據(jù)庫查詢語句,tableau、PowerBI等商業(yè)可視化軟件。

          Python調(diào)用高德地圖API實(shí)現(xiàn)經(jīng)緯度換算、地圖可視化

          LeetCode上的8個(gè)SQL問題,測(cè)測(cè)你會(huì)幾個(gè)

          用Power BI了解站在豬年風(fēng)口上的豬有多金貴

          R+ECharts2Shiny實(shí)現(xiàn)web動(dòng)態(tài)交互式可視化數(shù)據(jù)(上)

          R+ECharts2Shiny實(shí)現(xiàn)web動(dòng)態(tài)交互式可視化數(shù)據(jù)(中)

          R語言實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析——非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)

          用R語言分析與預(yù)測(cè)員工離職

          R語言實(shí)現(xiàn)EDA HeatMap

          過去50年在美國發(fā)生的槍擊案——R語言數(shù)據(jù)分析

          100行python代碼,輕松完成貪吃蛇小游戲

          Python數(shù)據(jù)分析常見庫介紹之Numpy

          Python中numpy庫易混淆點(diǎn)

          Python數(shù)據(jù)分析常見庫介紹之Scipy

          Python數(shù)據(jù)分析常見庫介紹之Pandas

          Python數(shù)據(jù)分析常見庫介紹之Matplotlib

          Python數(shù)據(jù)分析常見庫介紹之Scikit-Learn

          人生苦短,我要用pyecharts畫圖


          《機(jī)器學(xué)習(xí)模型

          妹子還將自學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,用通俗易懂的話術(shù)介紹原理,并用Python實(shí)現(xiàn)。

          機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之樸素貝葉斯

          機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之隱馬爾可夫模型
          機(jī)器學(xué)習(xí)之SVM支持向量機(jī)(一)
          隱馬爾可夫模型HMM及Python實(shí)現(xiàn)
          機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之樸素貝葉斯
          Python數(shù)據(jù)分析之缺失值處理
          Python數(shù)據(jù)分析之邏輯回歸(logistic regression)
          Python數(shù)據(jù)分析之主成分分析(PCA)
          Python數(shù)據(jù)分析之k-近鄰算法(kNN)
          Python數(shù)據(jù)分析之決策樹(基礎(chǔ)篇)
          Python數(shù)據(jù)分析之決策樹(進(jìn)階篇)
          三分鐘了解協(xié)同過濾算法
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          自然語言處理之TF-IDF算法


          《爬蟲原理及實(shí)例講解

          數(shù)據(jù)來源也是數(shù)據(jù)分析的重要一環(huán)節(jié),跟著她能學(xué)習(xí)如何自己獲取數(shù)據(jù)分析熱點(diǎn)問題。

          Python爬蟲從入門到出門(第一講)

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          2018最后一天,我分析了自己的朋友圈好友

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