全网最良心的【数据分析自学课程】它来了！必备的Excel/SQL/Tableau

关于P1的一个小笔记。

P1

数据分析（观测、实验、应用）

观测

采集数据

解析系统日志、埋点获取新数据、通过传感器采集、爬虫、API

存储数据; 各种数据库

Hive、M有SQL、Presto、Impala

展示数据：可视化

分析数据的目的

1.发现异常 （设定Benchmark）

2.找到数据之间的因果关系

可视化看相关性

实验

提出假设、验证假设

所有未经世事数据验证的想法都是假设

AB测试（对照试验）

如何在业务只有少量数据设计数据实验？(量太小)

如何无法同时测试两个版本比较数据？（不同时间测试）

应用

如何应用数据创造价值

1.基于数据反馈不断迭代产品和业务策略

2.基于数据训练算法，让机器自动化完成任务

拆解方法

MECE法则

二分法、象限拆解发、杜邦分析法、AARRR，PEST, RFM,SWOT,5W1H （太过理论化）

将数据用于算法