数据分析

Sep
23

如何通过面试中的AB测试问题(以doordash为例)

A/B 测试是许多数据科学面试的主要内容。想想亚马逊、Uber和 YouTube—所有这些公司的应用程序都有不断变化的功能,而每一次变化背后都有一个 A/B 测试。了解 A/B 测试并知道如何在面试中讨论这种方法,可以让你比其他候选人更有优势。 本文模拟了一个面试过程,提供了一个循序渐进的指南,指导你如何证明你对关键概念和逻辑考虑的掌握程度。

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Sep
21

从头了解时间序列分析

时间序列分析(Time Series Analysis)是一种处理时间序列数据或趋势分析的统计技术,是用有关历史值和相关模式的信息来预测未来活动的一种分析。 大多数情况下,这与趋势分析、周期性波动分析和季节性问题有关。 在本篇文章中,我们将对时间序列做出介绍,并提供一些时间序列分析的方法和技术。

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Sep
17

电商零售业是怎么运用数据分析的?

电子商务分析,是分析和测试电子商务网站性能的过程,目的是改善访问者和客户的体验并最终增加收入。 在分析电子商务网站时,应该结合使用传统和用户驱动的工具和方法,通过定量和定性数据来了解用户体验。在这篇文章中,我们介绍了一个通过数据分析帮助客户提升收入的分析案例。

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Sep
11

新兴数据岗位:Analytics Engineer分析工程师是什么?

随着数据行业的发展,新兴的职位也出现在了市场中。分析工程师为用户提供干净的数据集,以一种能够回答他们自己的问题的方式对数据进行建模。 数据分析师花时间分析数据,而分析工程师则花时间转换、测试、部署和记录数据。本文将根据市场上对这个岗位职能的要求,带你了解这个新兴岗位——分析工程师。

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Aug
29

东京奥运接近尾声:Data Analysis在体育行业有哪些应用以及工作机会?

奥运刚刚过去,你知道体育行业中也有数据分析吗?数据分析师们会从各种来源收集场内和场外数据,然后分析和解释这些数据,来寻找有意义的见解。 场上数据包括球员表现和健康状况,以及比赛和战术的可行性。本文将介绍体育行业中,数据分析的应用、常用模型、以及就业机会。

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May
14

用Python进行探索性数据分析(EDA)实例——扒了200多天的2万条聊天记录,我发现了群聊的秘密

探索性数据分析(Exploratory Data Analysis)是数据科学家必备的基础技能之一。EDA的主要工作是对数据进行整理和清洗、查看数据的分布和特征、发现数据背后的意义、并从中获得启发。本文会以一个WhatsApp的项目为例,带领你了解用Python进行探索性数据分析的过程和相关代码,增加数据科学相关知识,丰富你的实战经验!

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Jul
08

不懂数据分析,如何当好HR?员工流失率每减少1%,可减少500万美元的商业成本

员工流失率每减少1%,就可以避免500万美元的商业成本

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Dec
06

做过这5个数据科学项目,下一个工作机会就是你的!

想在数据科学这行找工作,你必须身怀各种数据操作技能。如何能更好滴展现你有这些技能呢?那就是通过你做过的相关项目。把这些projects放进简历里,通过他们,告诉大佬们:这些技能,本人都会!加入哪些项目更容易吸引面试官的注意呢?

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