数据分析

  • 从零开始,构建数据化运营体系

    数据化运营是一个近年来兴起的概念,它在运营的基础上,提出了以数据驱动决策的口号。 在了解数据化运营前,运营们有没有过如下的问题: 不同渠道,效果究竟是好是坏? 活跃数下降了,到底是…

    6天前 0
  • 【面试套路】如何回答商业分析师Case Interview

    大家好,我是Minnie。在商业分析师(Business Analyst,简称BA)这个行业我干了不少年,认识了不少相似背景的同行,也认识了许多不同背景的同学。 米妮 Linked…

    2022年6月18日 0
  • 【商业分析】为产品找一个完美指标

    本文约1200字,阅读时间3分钟。本文转载自“米妮老师”公众号文章。欢迎转载,请注明出处。 引用某管理学大师的名言:如果你不能衡量它,那么你就不能有效增长它。 商业分析师在面试中经…

    2022年6月18日 0
  • 数据分析之AB TESTING实战(附PYTHON代码)

    目录 1、增长黑客 1)前言 2)运用分析指标框架,驱动互联网产品和运营 3)增长黑客大致分为如下几个步骤 2、AB testing介绍 1)AB testing对比方案图示展示 …

    2022年6月18日 0
  • ​数据分析必备的统计学知识大梳理!

    我经常在文章中讲,做数据分析离不开统计学知识,它为我们的数据分析提供理论基础,然而很多数据分析师在学习统计学知识时感到头疼,看了很多统计学的书籍,里面讲了很多复杂的数学公式和推导,…

    2022年6月17日 0
  • 热度排行榜:时间衰减模型之牛顿冷却定律

    对于新业务,通常由于样本有限或资源有限,无法构建复杂的模型。这个阶段最好的解决办法就是基于先前的经验或对有限样本进行数据分析提出一些简单的冷启动策略。 热门排行榜是最常见的冷启动策…

    2022年6月15日 0
  • 看完后,别再说自己不懂用户画像了

    用户画像是一个挺新颖的词,最初它是大数据行业言必及之的时髦概念。现在我们谈及用户画像,它也是和精准营销、精细化运营直接钩挂的。这篇文章主要讲产品运营角度的用户画像。 希望看完后,解…

    2022年6月13日 0
  • 在R中用Lavaan包做验证性因子分析

    今天教大家如何在R中做验证性因子分析,R中能做CFA的包不止一个,但lavaan是最常用的SEM包。lavaan是latent variable analysis的组合,从名称中我…

    2022年6月12日 0
  • 用R计算AVE和CR

    AVE(Average Variance Extracted)是平均萃取变异量,又叫平均提取方差值,是检验结构变量内部一致性的统计量。 CR(Composite Reliabili…

    2022年6月12日 0
  • 验证性因子分析步骤讲解

    通过一个实例来具体了解一下,验证性因子分析的操作步骤以及过程中需要注意的内容。 1、背景 当前有一份215份的研究量表数据,共由四个因子表示,第一个因子共5项,分别是A1~A5;第…

    2022年6月12日 0
  • 实用教程!验证性因子分析思路总结

    验证性因子分析,是用于测量因子与测量项(量表题项)之间的对应关系是否与研究者预测保持一致的一种研究方法。尽管因子分析适合任何学科使用,但以社会科学居多。 Step1:因子分析类型 …

    2022年6月12日 0
  • 效度分析(2)验证性因子分析详细步骤文字版

    二、验证性因子分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA) 前面我们也分析过EFA和CFA的区别,我再重新总结一下(找到一个简洁的): CFA的进行必…

    2022年6月11日 0
  • 效度分析(1)探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis,EFA)

    效度是指测量的有效性程度,是测量工具能测出所要测量特质的程度,即准确性、有用性。 该部分的效度分析主要是结构效度分析 结构效度指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。效度…

    2022年6月11日 0
  • 一份来自清华的「数据分析」笔记!

    欢迎加群交流数据分析: 我们正处在一个被数据化包围的时代,大部分公司正迎来需要进行数据分析挖掘的阶段,岗位也要求越来越多的人得掌握一些数据分析的技能。 数据化越来越常见。比如年初疫…

    2022年6月10日 0
  • 功能强大的python包(三):Seaborn

    1. Seaborn简介 Seaborn是一个基于matplotlib且数据结构与Pandas统一的统计图制作库。 Seaborn库旨在以数据可视化为中心来挖掘并理解数据。 Sea…

    2022年6月10日 0
  • 功能强大的python包(二):Pandas

    1. Pandas简介 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算)。 Pandas是一种结构化数据工具集,可以用于数据挖掘、数…

    2022年6月10日 0
  • 风控模型—群体稳定性指标(PSI)深入理解应用

    风控业务背景 在风控中,稳定性压倒一切。原因在于,一套风控模型正式上线运行后往往需要很久(通常一年以上)才会被替换下线。如果模型不稳定,意味着模型不可控,对于业务本身而言就是一种不…

    2022年6月9日 0
  • 理论加实践,终于把时间序列预测ARIMA模型讲明白了

    本文将通过一段时间内电力负荷波动的数据集来实战演示完整的ARIMA模型的建模及参数选择过程,其中包括数据准备、随机性、稳定性检验。本文旨在实践中学习,在实战过程中穿插理论知识梳理和…

    2022年6月2日 0
  • 时间序列预测模型-ARIMA原理及Python实现!

    1、数据介绍 再介绍本篇的内容之前,我们先来看一下本文用到的数据。本文用到的中国银行股票数据下载:http://pan.baidu.com/s/1gfxRFbH。 我们先来导入一下…

    2022年6月1日 0
  • 自相关系数 ACF与偏自相关系数PACF,拖尾和截尾

    1、ACF y(t,s)=E(Xt-µt)(Xs-µs) 定义ρ(t,s)为时间序列的自相关系数,为ACF ρ(t,s)=y(t,s)/sqrt(DXt * DXs) E为期望,D…

    2022年6月1日 0

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