三个必备高级分析方法，了解你的客户
高级的分析和数据科学方法的一大目的就是了解客户。与任何其他领域（供应链、物联网、金融等）相比，了解客户在数据科学领域重要的多。原因很明显——业务成功与否取决于你对客户的了解程度。而在客户分析中，最常见的就属客户细分、客户历程分析、以及营销归因了。本文将带你了解这几类数据分析技术。
用SQL分析——用户参与度和活动直方图的分析
用户参与度是展现用户喜欢使用品的最佳指标之一。如果你可以找到正确的产品，并扩展产品种类，就可以提高用户参与度。评估用户参与度的常用指标有MAU 和 DAU，DAU/MAU 转换率（即日活跃用户与月活跃用户的比值）。这个指标能表明用户与产品互动的“深度”。本文将向你演示如何使用 SQL 进行分析。
数据分析如何在Fintech中发挥作用？
数据分析有助于公司做出明智的业务决策，在提高效率和客户体验方面也发挥着重要作用。大数据收集大量信息，包括客户年龄、客户行为、性别、住址和财产等详细信息。Fintech公司利用分析来评估数据，并建立准确的客户档案。这样，就可以制定客户细分策略，不断满足客户期望和需求。本文将为你介绍了解数据分析在Fintech中的作用。
数据科学面试中Product Sense问题，怎么完美解答？
Product Sense是数据岗位面试中的重要一环。公司用它们测试你判断并解决实际产品问题的能力、查看你对公司产品和业务的熟悉程度、检查你是否可以以有效且有序地传达你的解决方案等等。本文将从分析与指标相关问题、评估新产品/功能带来的影响、产品设计方面入手，带你了解如何回答Product Sense问题。
数据大浪潮你跟上了吗：如何转行Business Analyst 商业分析师？
商业分析师评估过去和当前的业务数据，主要工作是改进公司内的决策过程。他们与利益相关者密切合作，以确定目标、最佳实践、和其他收集和分析需求相关的数据的积极方法。各企业都在使用消费者偏好、习惯和其他数据洞察来帮助做出决策。本文将带大家一起了解这个话题——如何转行商业分析师，拿到商业分析师的工作？
市场分析——这三个技能最重要
市场营销，尤其是数字营销，几乎无法离开数据，这让数据分析师、数据科学家所使用的数字营销路数丰富，且颇有意义。因为他们需要经常分析大量数据，这就更加要求分析类人才掌握潜在项目，项目领域也要不断拓宽。然而，营销数据存在一些致命的问题，可能会破坏市场分析项目进程。本文将介绍3 个重要技能，帮助你克服这些问题。
如何回答ML机器学习的面试问题?
机器学习面试中，除了答案以外，面试官还想看到你对该主题/问题更深层次的了解。在回答问题时，简单地陈述答案是不够的，你应该将问题展开讲述，例如陈述利弊、讨论替代模型/算法、编写方程式、甚至建议如何生产模型等。让我们来看看下面的几个例子，帮助我们了解应该如何回答 ML 面试问题。
6步数字营销数据分析策略，帮你推动业务增长
数字营销数据分析策略可以帮助企业具备竞争优势。正确地收集数据，并利用数字营销数据分析技术可以为你的业务提供宝贵的见解，告诉你应该将资金投资在哪里、你的用户关心哪部分业务，以及你的营销工作会何时才能转化为销售额。本篇文章，为你提供最新的数字营销数据分析策略，讲解如何尝试最新趋势，并将风险降至最低。
