摘要：
3.1 编写sub过程 实例： Sub 建立10个表() If sheets.count>=10 then exit sub Sheets.add , sheets(sheets.count) , 1 Call 建立10个表 ‘过程递归 End sub Sub 选取统计() Dim msg as s 阅读全文
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5.1 数据的抽取要正确反映业务需求 1) 使用控制变量确保数据真实反映业务。 2) 注意时效性，确保抽取的数据所对应的当时业务场景，与现在的业务需求即将应用的业务场景没有明显重大的改变。 5.2 数据抽样 当总数据量过大，针对数据全集分析运算会耗费较多运算资源时，就要采取抽样措施；或者，在很多小概 阅读全文
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4.1 如何有效地优化模型 4.1.1 从业务思路上优化 1) 有没有更加明显且直观的规则、指标可以代替复杂的建模？ 2) 有没有一些明显的业务逻辑（业务假设）在前期的建模阶段被疏忽了呢？ 3) 通过前期的初步建模和数据熟悉，是否有新的发现，甚至能颠覆之前的业务推测（直觉）？ 4) 目标变量的定义是 阅读全文
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2.1 数据类型 数据类型 所占字节 Byte 1 Boolean 2 Integer 2 Long 4 Single 4 Double 8 Currency 8 Decimal 14 Date 8 Object 4 String 10 Variant 16 实例 Sub test() Dim su 阅读全文
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1.1 常见对象及含义 1.2 worksheets方法一览 1.3 事件分类 1.4 字符处理函数 实例 sub strcomp运算() msgbox strcomp("ABCD","abcd",1) '参数1以文本比较方式，不区分大小写，返回0，表示相等 msgbox strcomp("ABCD 阅读全文
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3.1 目标客户的特征分析 在目标客户的典型特征分析中，业务场景可以是试运营之前的虚拟特征探索（来源历史数据模拟推测），也可以是试运营之后来自真实运营数据基础上的分析、挖掘和提炼，两者目标一致，只是思路不同、数据来源不同而已。另外，分析技术也有一定的差异。 3.2 目标客户的预测（响应、分类）模型 阅读全文
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2.1 数据挖掘概念 数据挖掘（Data Mining）是知识发现（KDD）的核心部分，它指的是从数据集合众自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为规则、概念、规律及模式等。总体来说，数据挖掘融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可 阅读全文
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1.1 现代营销理论：3P3C理论 数据化运营来源于现代营销管理，所以我们首先从3P3C理论讲起。 在3P3C理论中，数据化运营6要素的内容如下： Probability(概率)：营销、运营活动以概率为核心，追求精细化和精准率 Product(产品)：注重产品功能，强调产品卖点 Prospects( 阅读全文