文章分类 - 数理统计/算法/数据分析
(转)如何根据变量类型选择数据分析方法?
摘要:面对大量数据,你将如何开展数据分析?您会选择什么样的数据分析方法呢?您是否看着数据感到迷茫,无所适从。认真读完这篇文章,或许你将有所收获。把握两个关键 1、抓住业务问题不放松。您费大力气收集数据的动机是什么?你想解决什么问题?这是核心,是方向,这是业务把握层面。 2、全面理解数据。哪些变...
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(转)用户画像数据建模方法
摘要:从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网(World Wide Web)开始,到20年后2011年,互联网真正走向了一个新的里程碑,进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后,人们逐渐冷静下来,更加聚焦于如何利用大数据挖 掘潜在的商业价值,如何在企业中实实在在的应用大数据技术。...
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(转)EDM中的测试(A/B Testing)策略和方法
摘要:数据分析中有一种方法叫对比分析,而A/B test则是对比分析的典范。试验组VS控制组,测试过好孰好孰坏一目了然,从某种程度上讲A/B test与统计学中的T检验和方差分析有着类似的思路,前面2篇介绍了A/B test 的基本概念和实现方法,本篇则推荐的是EDM过程中A/B test的应用范例。 在给一个客户推荐电子邮件服务商的时候,我们考虑到他在这方面的总预算不过几十K€,每年才发送不到10万封邮件,所以推荐了一个最经济实惠的邮件服务商。结果那位客户却是个“行家”,理直气壮的质问我们为什么不推荐Neolane!我们顿时集体失语。(注脚:Neolane是一个管理多渠道营销活动的软件,起步价在5
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(转)电子商务中的数据分析指标
摘要:电子商务行当的数据统计,以前认为数据挖掘是那么神圣,其实更重要的是对数据的敏感。那些数据有用?那些数据没用?那些数据有什么用?那些数据对什么有用?下面说说我的一些看法。一个电子商务网站应该统计那些数据。 1、流量数据: a)流量来源明细。这个说明入口引流的质量如何。 b)流量去向明细。这说明产品或者活动的吸引力如何。 c)访问了哪些产品。这说明当前访客对什么感兴趣。 d)购买了哪些产品。当前顾客需要什么产品。 e)回头访客的访问路径。顾客比较关注什么类型的产品。 f)访客的收藏。顾客比较关心的东西,至少当时客户曾经想购买来着。 g)等等。 2、销售数据: a)收货人信息。订...
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(转)理清网站数据分析思路导图
摘要:下图是一个网站分析的生命周期示意图,在确认好分析需求并收集好我们所需要的数据后(强调一下,明确分析需求很重要,这可以避免为了分析而分析),我们就可以充分使用网站分析工具的各种报告对数据展开分析。但网站分析工具中的数据量非常大,你可能一不小心就淹没在数据的海洋中,你得有一个明确的分析思路,知道要利用哪些报告或哪些报告视图才能帮助你快速找到问题的答案。以下是网站分析中涉及到的数据模块,这也提供了一个网站数据分析的大概思路。根据上边的数据模块所涉及的内容,在网站分析报告中我一般会对下边所列出的板块与指标进行具体分析(以下列出的是在网站数据分析中一些我个人觉得比较重要的板块与指标,不同的网站重要的数据
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数理统计及算法 blog收集 (慢慢积累)
摘要:http://www.cnblogs.com/emanlee/category/160107.htmlhttp://blog.csdn.net/xiazdong/article/category/1226802
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(转)大小写希腊字母读法
摘要:大写 小写 中文名 A α 阿尔法 B β 贝塔 Γ γ 伽玛 Δ δ 德尔塔 Ε ε 伊普西隆 Ζ ζ 泽塔 Η η 伊塔 Θ θ 西塔 Ι ι 约塔 Κ κ 卡帕 ∧ λ 兰姆达 Μ μ 米欧 Ν ν 纽 Ξ ξ 克西 Ο ο 欧米克隆 ∏ π 派 Ρ ρ 柔 ∑ σ 西格玛 Τ τ 陶 Υ υ 玉普西隆 Φ φ 弗爱 Χ χ 凯 Ψ ψ 普赛 Ω ω 奥米伽
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