Blog

经过十年的不断探索和应用，机器学习已经成为数据科学家工具包中的一个重要工具，并且已经广为人知。为了有效地利用机器学习的力量，理解其基本概念及其实际应用至关重要。在本文中，我们将探讨最适合数据科学入门者的十大机器学习算法，以及如何应用它们。让我们开始吧！

我将介绍以下内容：追踪哪些指标：如何为你的业务建立收入方程和驱动树;如何追踪：如何设置监控并避免常见陷阱。我们将讨论如何选择合适的时间范围，处理季节性变化，掌握分组数据等;提取见解：如何以结构化和可重复的方式识别问题和机会。我们将介绍你可能遇到的最常见的趋势类型，以及如何解读它们。听起来很简单，但细节决定成

在本文中，我们的重点有两个方面。首先，我们开发了一个贝叶斯模型，以提高每个媒体渠道表现的透明度。其次，我们优化预算分配，以最大化我们的关注变量，这里是收入。除了详细介绍贝叶斯方法在MMM中的应用外，我们还提供了使用公共数据集的实现和应用演练。我们测试了模型的准确性，并计算了每个渠道的广告支出回报率（ROAS）。最后，我们优化了一个假设的预算在三个渠道之间的分配，以最大化收入。

许多人在没有充分了解实际工作环境的情况下加入了创业公司或大型科技公司，往往会感到失望。在本文中，我将根据自己在从小型10人创业公司到Uber和Meta等大型科技巨头的工作经验，介绍关键差异。希望这能帮助你决定自己的职业发展方向。