数据分析

Jan
14

数据科学行业的工资变化与未来

本文是为那些对2024年美国数据科学领域薪资细分感兴趣的人准备的。如果你已经关注我几年了,这篇文章可能会让你感到熟悉。这次的分析对比了2022年和2024年的平均水平,揭示了一些有趣的变化趋势。无论是帮助你评估当前职位,还是为新工作的面试做准备,这些信息都可能非常有用。

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Oct
27

如何高效沟通:数据科学家与利益相关方的沟通指南

利益相关方是指在项目或业务的决策或活动中拥有既得利益的任何人。他们可以是公司内部的同事,也可能是外部客户。
这意味着,你需要掌握与非数据科学背景的利益相关方进行有效沟通的艺术。

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Sep
02

提升电子邮件营销转化率的三种有效方法

有时候,我们会过于专注于用户获取,并在付费营销上投入大量资金,反而忽略了通过CRM优化所有渠道的转化。如果策略得当,电子邮件营销可以为你带来更高的长期投资回报率。

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Aug
19

数据工程师找工作的顶级职业网站

数据工程现在非常热门,这意味着有大量的工作机会。在这篇文章中,我想探索专门针对数据工程师的职业网站。我们将深入研究当前可用的数据工程角色的主要方面,以及到2025年进入该领域所需的条件。这将有助于初级IT人员和中级软件工程师寻求职业转换。

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Jul
15

数据解读终极指南

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

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Jul
15

MMM:用于营销组合建模和广告支出回报率的贝叶斯框架

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。

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Apr
10

Snowflake VS BigQuery — 两个云数据仓库的对比

选择最佳数据仓库,满足运营需求及目标,是业务战略的重要组成部分。将数据仓库投入实施可能也会很困难。但是,一旦完成了数据仓库的开发,丰厚的投资回报可能会随之而来,同时,你也会更加了解数据。Snowflake 和 Google BigQuery 是成熟、强大的云数据仓库巨头,数千家公司的使用反馈都非常好,本文将针对这两个平台做出比较。

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Apr
10

Power BI现已与Jupyter Notebooks集成

今天,我想和你分享一些令人兴奋的消息:Power BI现在与Jupyter Notebooks集成了! 作为一个喜欢与数据打交道的人,这种集成将改变游戏规则。在本文中,我将为你提供如何使用此集成的分步指南,并分享一些示例用例来帮助你入门。

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