第10讲数据分析与描述.ppt-详细资料

数据的指标体系不好搞？别急，GrowingIO 的模型整理得挺清楚的，不管你是做运营、产品还是数据，读完这篇都能理出一套实用思路。它从目标导向、过程驱动、结果评估三个角度来搭框架，思路挺系统的，配了案例，也比较接地气。埋点和无埋点两种采集方式都有提到，适合不同场景，新手别怕复杂，文章讲得还挺友好。尤其协作流程部分，把产品-数据-开发三个角色怎么配合拆得细，适合团队内部拉齐流程用。推荐你结合文末这几个相关文章一起看，比如那篇埋点优化就比较实用，适合想打磨指标体系的同学顺手点进去看看。

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《数据分析就业班》课程资料涵盖了丰富的内容，帮助学员掌握数据分析的核心技能，提升就业竞争力。内容包括数据类型、描述性统计、概率论、统计推断等基础概念，以及Python中Pandas库的数据预处理、Excel的数据整理应用、Scikit-learn库的预测模型构建和数据可视化等内容。案例分析涵盖电商、金融、医疗、社交媒体等多个行业，帮助学员理解不同行业的数据需求和分析方法。此外，资料还包含简历撰写技巧、面试准备策略等就业指南。

详细数据分析——变量描述（一） t组1t组2t组3t组4t组5t组6t组7t组8t组9t组10 t客户分群tcluster-1tcluster-8tcluster-12tcluster-9tcluster-7tcluster-5tcluster-10tcluster-3tcluster-11tcluster-4tcluster-6tcluster-2 t客户数t占总客户比例t0.065 t0.090 t0.197 t0.193 t0.102 t0.158 t0.125 t0.011 t0.035 t0.020 t0.005 t0.001 tARPUt68.53 t98.87 t126.41 t

频率术语其实挺简单，理解了就能用得顺手。频率是指把一些定性观测值分成不同的组，看每组里面的个案数。有时候，直接计算每组个案占总数的比例就叫相对频率。其实这和平时做数据时不同类别的数据是一样的。你可以把它想象成给每个类别打个标签，算算每个标签出现的频率。你要是做 SPSS 数据的话，这个概念就有用了，能你更清晰地解读数据分布。给你推荐一篇 SPSS 的教程，里面讲得挺详细的，直接戳链接看看吧。

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