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作者简介:

王汉生,北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系,嘉茂荣聘教授,博导,系主任。在理论研究方面,关注高维数据分析。在业界实践靳雯涵方面,王汉生教授是国内最早从统计数据分析角度闻继霞关注并研究搜索引擎营销,社交网络数据,以及位置轨迹数据分析的学者。曾与百度合作完成百度分析师高级培训,并担任百度认证专家委员会委员。在推进统计应用在电子商务以及移动互联网应用方面建树颇多。

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数据

1.什么是数据

定义:凡是可以被电子化记录的都是数据

2.数据的价值

收朴太珠入价值:如SEM等搜索引擎广告付费,它通过百度自有数据的支持,进行精马句和黄家驹对比照准匹配,创造收入价值。

支出价值:如在渠道运营中,通过精准数据分析,减少老用户比重较大渠道,将预算放到拉新用户的渠道中,节省开支。

风险价值:如现在的个人征信系统,可以通过收集信息,对人员信用进行调查,防范一些风险的发生,这也是数据价值的体现暗夜帝王的娃娃妻。

3豆荚行动队.什么是数野猫口神龙事件据思维

回归分析法——寻找变量

因变量Y:因为别人的改变而改变的变量,这是业务的核心诉求

自变量X:用来解释因变量Y极品素人的相关变量,通俗点说,自变量X的改变,影响了因变量Y的变化。X表吴燕雯现了数据分析者对业务的洞殷无双君上邪见。

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大数据

1.大数据与统计学的关系

  • 统计学关注的核心是对数据的分析建模,并通过建模对业务的不确定性进行刻画,这是对大数据的贡献。
  • 大数据不能代替抽样,相反,越是大数据抽样越是重要。

2.大数据的准确度

预测不准是常态,预测准确是变态

  • 相关关系:客观现象存在的一种非确定的相互依存关系。
  • 因果关系:第一四书五经六艺七谋八略个事件(因)和第二个事件(果)之间的作用关系,其中后一事风流艳遇被认为是前一事的结果。

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培养数据思维

1. 提高沟通效率

专业人士摆脱自己的知识诅咒,需求部门克服对于数据的恐惧。公司内部自上而下培养数据思维。

2. 抓住商业机会

3个步骤

  • 我所在的创业方向,数据能邓朴方,大长今,亚洲杯否帮到我
  • 如果数据很重要,将业务中的因变量Y和自变量X梳理清楚
  • 在战略层面上,保证docsifyY和X的高质量供给、长时间积累

3.生活中的数据思维

  • 培养数据思维能帮助你养成一种思考有的放矢的习惯
  • 将注意力聚焦到相关的自变量X上
  • 尝试最简单的数据分析,分析一些简单的相关关系,因果关系

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各种数据分析方法

1.回归分析

线性回归:因变量Y必须是连续型数据,而对解释性变量X没有太多要求。

0-1回归:例如性别只有男或者女,购买只有买或者不买。

定序回归:因变量Y为定序数据(关乎顺序的数据)的回归分析模型。如电影评分,商品满意度评分等。

计数回归:如果因变量Y是一个计数数据(非负整数),那么对应的回归分析模型就是计数回归。如PV、UV等。

生存回归:因变量Y为生存数据(刻画一个现象或者个体存续时间)的回归麻田真夕分析模型。如电子产品使用寿命。

2.数据可视化

统计图,具备准确、有效、简青春帅哥洁、美观四个特点

常见邱培龙有:柱状图、堆积柱状图、饼图、直方图查番号、折线图、散点图、箱线图、茎叶图等。

3.机器学习

4.非结构七友丫蛋蛋化数据

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