@@@直播课
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jupyter notebook
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@@@以下是云课堂之前教学
@数据分析的成长经验。
@数据工作范围
@以前测算人数：统计局静态数据
现在测算人数：手机位置定位动态可视化
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@三个案例（腾讯离职员工去向，婚恋匹配，财富分配模型）
@数据分析门槛相对低，可以在后续进行方向延展。
@英文报错要看懂；先选行业再选企业性质；金融领域需要学算法；
@《python科学数据手册》
@数据分析基本框架
分类：描述性分析；规范性分析（A/Btesting）；预测性分析
步骤：
1.构建问题
2.解决问题
3.传达结果并采取行动
@场景：
1.犯罪现场分析——《分析复购率不足的原因》
2.疯狂科学家——《流失用户召回A/Btesting》
3.预测故事——《大促GMV预测》
@模型：
LR
GDBT
@评估指标：
ROC
reach/ctr
@电商用户基础分析RFM
@电商分析框架
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