数据科学

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
10

自2014年以来数据工程的发展历程

在本文中,我将探讨数据编排和数据建模的演变趋势,重点介绍工具的发展及其对数据工程师的核心优势。

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Jul
18

适合初级数据科学家的十大机器学习算法

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!

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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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May
09

面向数据团队的ML和Gen AI

在这篇文章中,我们将探讨如下问题:数据团队中的AI现状——数据从业者如何使用和期望使用ML和AI;AI和ML用例——数据团队应用不同类型模型的最流行方式;AI和ML系统中的数据质量——常见的数据质量问题以及如何发现它们;获得可靠数据的五个步骤——如何构建适合关键业务用例的AI和ML系统。

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Apr
17

谁将赢得生成式人工智能竞赛?

Bing的用户流量只有Google的十分之一,Bing永远只能限制在一个较小的洞察窗口中,留给其微调搜索算法的信息也少得多。因此,这是关于生成式人工智能竞争未来的最佳猜测。获得最多数据并将其纳入持续改进循环中的人将是赢家。

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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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