數(shù)據(jù)分析運用案例（數(shù)據(jù)分析運用案例范文）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析運用案例的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用案例四網(wǎng)絡(luò)營銷行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析通過使用什么大數(shù)據(jù)分析工具實

• 2、Python數(shù)據(jù)分析案例-藥品數(shù)據(jù)分析案例

• 3、大數(shù)據(jù)和智慧交通有哪些應(yīng)用的案例

• 4、案例分享：如何通過數(shù)據(jù)分析進行活動效果評估

一、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用案例四網(wǎng)絡(luò)營銷行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析通過使用什么大數(shù)據(jù)分析工具實

專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具

2、各種Python數(shù)據(jù)可視化第三方庫

3、其它語言的數(shù)據(jù)可視化框架

一、專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具

1、FineReport

FineReport是一款純Java編寫的、集數(shù)據(jù)展示(報表)和數(shù)據(jù)錄入(表單)功能于一身的企業(yè)級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設(shè)計復(fù)雜的中國式報表，搭建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能產(chǎn)品，提供了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自助數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化于一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數(shù)據(jù)透視表。上手簡單，可視化庫豐富?？梢猿洚?dāng)數(shù)據(jù)報表的門戶，也可以充當(dāng)各業(yè)務(wù)分析的平臺。

二、Python的數(shù)據(jù)可視化第三方庫

Python正慢慢地成為數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的主流語言之一。在Python的生態(tài)里，很多開發(fā)者們提供了非常豐富的、用于各種場景的數(shù)據(jù)可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結(jié)合Python語言繪制出漂亮的圖表。

1、pyecharts

Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數(shù)據(jù)可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)圖表。當(dāng)Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發(fā)者維護的Echarts Python接口，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式數(shù)據(jù)可視化工具，它提供了優(yōu)雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能地可視化大型數(shù)據(jù)集以及流數(shù)據(jù)，幫助我們制作交互式圖表、可視化儀表板等。

三、其他數(shù)據(jù)可視化工具

1、Echarts

前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數(shù)據(jù)可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)圖表。

大家都知道去年春節(jié)以及近期央視大規(guī)劃報道的百度大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，如百度遷徙、百度司南、百度大數(shù)據(jù)預(yù)測等等，這些產(chǎn)品的數(shù)據(jù)可視化均是通過ECharts來實現(xiàn)的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復(fù)雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞云等。

回答于 2021-08-19

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大數(shù)據(jù)分析工具有哪些，有什么特點

　一、hadoop Hadoop 是一個能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設(shè)計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對失敗的節(jié)點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以并行的方式工作，通過并行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數(shù)據(jù)。此外，Hadoop 依賴于社區(qū)服務(wù)器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。 Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產(chǎn)平臺上是非常理想的。Hadoop 上的應(yīng)用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。 二、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學(xué)、工程、技術(shù)聯(lián)邦協(xié)調(diào)理事會向國會提交了“重大挑戰(zhàn)項目：高性能計算與 通信”的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統(tǒng)科學(xué)戰(zhàn)略項目，其目的是通過加強研究與開發(fā)解決一批重要的科學(xué)與技術(shù)挑戰(zhàn)問題。HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標(biāo)要達到：開發(fā)可擴展的計算系統(tǒng)及相關(guān)軟件，以支持太位級網(wǎng)絡(luò)傳輸性能，開發(fā)千兆 比特網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，擴展研究和教育機構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)連接能力。 三、Storm Storm是自由的開源軟件，一個分布式的、容錯的實時計算系統(tǒng)。Storm可以非?？煽康奶幚睚嫶蟮臄?shù)據(jù)流，用于處理Hadoop的批量數(shù)據(jù)。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應(yīng)用企業(yè)包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、 Admaster等等。 Storm有許多應(yīng)用領(lǐng)域：實時分析、在線機器學(xué)習(xí)、不停頓的計算、分布式RPC(遠(yuǎn)過程調(diào)用協(xié)議，一種通過網(wǎng)絡(luò)從遠(yuǎn)程計算機程序上請求服務(wù))、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的汽車行業(yè)數(shù)據(jù)分析找哪家？可以咨詢麥柯萊依斯，麥柯萊依斯信息咨詢(上海)有限公司，提供汽車行業(yè)相關(guān)企業(yè)共同需要的世界各國供應(yīng)商信息 ，如采購、配套、工廠情況、動態(tài)、汽車產(chǎn)銷量數(shù)據(jù)、技術(shù)、市場調(diào)研報告、還有預(yù)測型市場投放計劃等，節(jié)省企業(yè)在信息收集上花費的時間與成本。麥柯萊依斯通過新聞發(fā)布、個別調(diào)查，從外部機構(gòu)購買，與企業(yè)合作等方式，獨立取材，集中收集、整合并分析數(shù)據(jù)信息，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，面向汽車行業(yè)專業(yè)人士，提供數(shù)據(jù)服務(wù)。期待您的來電！

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一般用哪些工具做大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)圖表分析的工具其實有很多，關(guān)鍵要看題主的是在什么樣的業(yè)務(wù)場景下。一般情況下，Excel就可以滿足日常的使用需求，當(dāng)然前提在于你對Excel足夠熟練。當(dāng)然，如果你懂代碼，可以用：Echarts ，如果你懂設(shè)計，可以用：Ai。這些都可以做大數(shù)據(jù)圖表分析出來。可是從題主的描述中，我看到兩個關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)積累多、領(lǐng)導(dǎo)看。這就注定了Excel很難擔(dān)此重任。所以在制作統(tǒng)計圖表方面，你可能就需要使用一些更為靈活的軟件。作為業(yè)務(wù)人員或者分析師，你可能需要用到商業(yè)智能類的軟件，比如：永洪BI對于BI類產(chǎn)品來說，進行大數(shù)據(jù)圖表分析簡直就是小菜一碟，而永洪BI在國內(nèi)的廠商中應(yīng)該是做的最好的了。進行大數(shù)據(jù)圖表分析的時候，只需要把數(shù)據(jù)導(dǎo)入產(chǎn)品中，通過拖拖拽拽就可以生成統(tǒng)計圖表了，而且完全不用擔(dān)心數(shù)據(jù)量大的問題。以下是幾張有代表性的：使用BI軟件可以解決統(tǒng)計圖表制作的問題，但是大數(shù)據(jù)圖表分析的過程中，如何讓圖表表達更清楚的含義，有以下幾個原則可以借鑒：越簡單越好，專注于表達核心信息；在需要表達細(xì)節(jié)的時候，可以放更多的信息；差異越大越好，這樣會使得你的統(tǒng)計圖表更明顯，易于理解；

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大數(shù)據(jù)分析一般用什么工具分析

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一般用哪些工具做大數(shù)據(jù)分析？

大數(shù)據(jù)工具：數(shù)據(jù)建模工具SPSS：主要用于數(shù)據(jù)建模工作，功能穩(wěn)定且強大，能夠滿足中小企業(yè)在業(yè)務(wù)模型建立過程中的需求。 大數(shù)據(jù)工具：數(shù)據(jù)可視化分析工具億信華辰一站式數(shù)據(jù)分析平臺ABI，提供ETL數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模以及一系列的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，提供的數(shù)據(jù)分析工具豐富：除了中國式復(fù)雜報表、dashboard、大屏報表外，ABI還支持自助式分析，包括拖拽式多維分析、看板和看板集，業(yè)務(wù)用戶通過簡單拖拽即可隨心所欲的進行探索式自助分析。同時，類word即席報告、幻燈片報告，讓匯報展示更加出彩。

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二、Python數(shù)據(jù)分析案例-藥品數(shù)據(jù)分析案例

最近學(xué)習(xí)了python數(shù)據(jù)分析的一些基礎(chǔ)知識，有numpy,pandas,matplotlib等，找了一個藥品數(shù)據(jù)分析的小項目練一下手。

數(shù)據(jù)分析的步驟一般可以分為6個：

1，明確分析的目的

2，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

3，數(shù)據(jù)清洗

4，數(shù)據(jù)分析

5，數(shù)據(jù)可視化

6，分析報告

數(shù)據(jù)分析的目的：

通過對朝陽區(qū)醫(yī)院的藥品銷售數(shù)據(jù)的分析，了解朝陽醫(yī)院的患者的月均消費次數(shù)，月均消費金額、客單價以及消費趨勢、需求量前幾位的藥品等。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件讀取函數(shù)將數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中，這里需要注意的是文件名和Excel中的sheet頁的名字。讀取完數(shù)據(jù)后可以對數(shù)據(jù)進行預(yù)覽和查看一些基本信息。

通過數(shù)據(jù)的基本信息可以看出來，總行數(shù)6578，但是社?？ㄌ栔挥?576，其他行只有6577行，說明存在缺失值，這些將在數(shù)據(jù)清洗中進行處理。

數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗過程一般包括：選擇子集、列名重命名、缺失數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)排序及異常值處理等。

（1）選擇子集

在我們獲取到的數(shù)據(jù)中，可能數(shù)據(jù)量非常龐大，并不是每一列都有價值都需要分析，這時候就需要從整個數(shù)據(jù)中選取合適的子集進行分析，這樣就可以提高效率。但是這個案例數(shù)據(jù)列較少，可以忽略這一步。

（2）列名重命名

在數(shù)據(jù)分析過程中，有些列名和數(shù)據(jù)容易混淆或產(chǎn)生歧義，不利于數(shù)據(jù)分析，這時候需要把列名換成容易理解的名稱，可以采用rename函數(shù)實現(xiàn)：

（3）缺失數(shù)據(jù)處理

通過查看基本信息可以推測“社?？ㄌ枴边@列存在缺失值，如果不處理這些缺失值會干擾后面的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。缺失數(shù)據(jù)常用的處理方式有：刪除缺失值，一般用于少量缺失值，對整體數(shù)據(jù)影響不大的情況；平均值填充，對于數(shù)值型常用；算法填充等。在本次案例中缺失值商量很少，直接使用dropna函數(shù)刪除缺失數(shù)據(jù)。

（4）數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換

在導(dǎo)入數(shù)據(jù)時為了防止導(dǎo)入不進來，會強制所有數(shù)據(jù)都是object類型，但實際數(shù)據(jù)分析過程中“銷售數(shù)量”，“應(yīng)收金額”，“實收金額”，這些列需要浮點型（float）數(shù)據(jù)，“銷售時間”需要改成時間格式，因此需要對數(shù)據(jù)類型進行轉(zhuǎn)換，可以使用astype()函數(shù)。

（5）異常值處理

查看數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計信息：我們可以看到最小值出現(xiàn)了負(fù)數(shù)，原因是銷售數(shù)量的值為負(fù)數(shù)，需要將銷售數(shù)量小于0的數(shù)據(jù)剔除掉。

數(shù)據(jù)分析及可視化

這里涉及到的數(shù)據(jù)可視化的部分并不多所以將數(shù)據(jù)分析和可視化結(jié)合起來，數(shù)據(jù)分析之前我們應(yīng)該確定分析的指標(biāo)。

（1）指標(biāo)1：月均消費次數(shù)   計算：月均消費次數(shù) = 總消費次數(shù) / 月份數(shù)

（2）指標(biāo)2：月均消費金額   計算：月均消費金額 = 總消費金額 / 月份數(shù)

（3）指標(biāo)3：客單價  計算：客單價 = 總消費金額 / 總消費次數(shù)

（4）指標(biāo)4：消費趨勢

每天的消費金額分布情況：一橫軸為時間，縱軸為實收金額畫散點圖。

結(jié)論：從散點圖可以看出，每天消費金額在500以下的占絕大多數(shù)，個別天存在消費金額很大的情況。

月消費金額變化趨勢，將銷售時間按月聚合分組，然后求出分組后的累計金額，畫出折線圖。

結(jié)論：1月，4月，5月，6月的消費金額變化不大，基本持平，2月和3月金額較低，可能是受春節(jié)假期影響，部分外來居民回家了，7月份最低是因為數(shù)據(jù)不全造成的。

藥品銷售情況分析，對“商品名稱”和“銷售數(shù)量”這兩列數(shù)據(jù)進行聚合為Series形式，方便后面統(tǒng)計。

結(jié)論：對于銷售量排在前幾位的藥品，醫(yī)院應(yīng)該時刻關(guān)注，保證藥品不會短缺而影響患者。

三、大數(shù)據(jù)和智慧交通有哪些應(yīng)用的案例

互聯(lián)網(wǎng)WebGL三維可視化技術(shù)在交通監(jiān)控管理系統(tǒng)中的應(yīng)用場景。

如交通體系決策支持系統(tǒng)，通過可視化技術(shù)結(jié)合大數(shù)據(jù)分析，利用三維模型展示當(dāng)前交通數(shù)據(jù)分析結(jié)果及未來交通態(tài)勢發(fā)展分析模型的預(yù)測，3D場景案例如下，更多在官網(wǎng)案例中心獲取~

交通路段內(nèi)三維場景瀏覽

三維設(shè)備模型可視化與數(shù)據(jù)交互

交通路段輔助設(shè)施、設(shè)備健康管理

內(nèi)場機房設(shè)施設(shè)備維護

交通路段突發(fā)應(yīng)急事件演練

四、案例分享：如何通過數(shù)據(jù)分析進行活動效果評估

作者介紹

@郝笑笑 微信號：hao-xiao-xiao。

目前在互聯(lián)網(wǎng)公司擔(dān)任數(shù)據(jù)分析師，并負(fù)責(zé)DAU流量的增長策略與數(shù)據(jù)監(jiān)控。

希望可以和各位一起交流學(xué)習(xí)。

1    導(dǎo)語

相信對于很多剛?cè)腴T的分析師小白來說，評估活動效果、洞察業(yè)務(wù)機會，是所有工作中最可以體現(xiàn)價值感的事情，但也可能是令我們最頭疼的事情。本文作者基于自身的實際工作經(jīng)歷，結(jié)合一個真實的運營活動，對活動評估中可以復(fù)用的數(shù)據(jù)分析“套路”進行總結(jié)和整理，希望能夠給初接觸數(shù)據(jù)分析的同學(xué)帶來幫助。

一般來說，互聯(lián)網(wǎng)公司的運營活動按照目的可以分為3種：拉新、促活、品牌宣傳，盡管每種活動關(guān)注的核心績效指標(biāo)完全不同，但是分析的思路還是可以套路化的。接下來，本文將以某次促活活動為案例，分享下如何對一場活動的效果進行量化評估。

2    活動背景

伴隨著移動互聯(lián)網(wǎng)用戶的增速越來越趨于飽和，用戶增長的破局方法不得不從拉新獲客轉(zhuǎn)換為如何促活存量用戶。

通過第三方廣告媒體app（比如微信、抖音等）投放針對老用戶的素材對用戶促活，已經(jīng)成為很多公司用來提升存量老用戶活躍度的有效方法（后續(xù)會統(tǒng)稱為“渠道拉活”）

某公司的市場投放部門也開始投入預(yù)算試水「渠道拉活」這一項目，在項目啟動一段時間后，已經(jīng)回收累積了大量的用戶數(shù)據(jù)，但是：

渠道拉活對于DAU的帶動貢獻究竟有多大？

是否值得持續(xù)投入更多的資源？

活動情況的ROI如何？是否符合預(yù)期？

活動是否存在改進空間？

這些領(lǐng)導(dǎo)和業(yè)務(wù)方非常關(guān)注的問題，需要分析師基于數(shù)據(jù)給出公正和客觀的答復(fù)。

3    分析框架和指標(biāo)體系

3.1 分析框架

活動整體增量效果評估 (包括短期效果分析、長期效果分析)

ROI 核算（計算單用戶的拉新或者促活成本）

參活用戶質(zhì)量評估

活動存在問題分析

3.2指標(biāo)體系

3.21  流量規(guī)模

數(shù)據(jù)指標(biāo)：

DAU

參與活動的用戶數(shù)（舉例：渠道拉活成功召回的用戶數(shù)）

通過活動首次調(diào)起app的uv（舉例：通過渠道拉活首次調(diào)起app的uv）

通過活動首次調(diào)起app的uv占day的比例（舉例：通過渠道拉活首次調(diào)起uv的dau占比）

可解決的問題：

通過對比事先制定好的活動KPI指標(biāo)，評估目標(biāo)完成率；

與其他活動對比，評估促活的核心指標(biāo)（通常是DAU）是否達到預(yù)期；

評估渠道拉活能夠召回的用戶量級有多大；

評估對DAU的凈增量貢獻有多大；

3.22用戶質(zhì)量、用戶畫像

數(shù)據(jù)指標(biāo)：

留存率（次日回訪率、7日回訪率、30日回訪率）

日均使用時長

核心功能滲透率

核心功能人均PV

人群畫像（性別、城市、消費能力）

可解決的問題：

評估渠道召回用戶的質(zhì)量

監(jiān)測是否存在刷量作弊渠道

3.23用戶行為

數(shù)據(jù)指標(biāo)：

站外轉(zhuǎn)化漏斗（舉例：廣告曝光-廣告點擊-成功調(diào)起app-deeplink抵達特定頁面）

站內(nèi)核心行為的轉(zhuǎn)化漏斗（舉例：活動頁-列表頁-詳情頁）

可解決的問題：

評估用戶從站外渠道到抵達App的路徑是否順暢，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品bug或者可以改善的機會點

評估活動的站內(nèi)承接策略是否合理

4    分析過程

4.1活動效果評估以及活動ROI分析

在量化DAU (或者活躍天數(shù)) 貢獻時，需要減去用戶的自然活躍量，即計算“凈增量”貢獻。該貢獻可以分為當(dāng)日貢獻和長期貢獻。

當(dāng)日貢獻是指：當(dāng)日的召回用戶對于當(dāng)日DAU的增量貢獻

長期貢獻是指：由于召回用戶的后續(xù)回流，在后續(xù)特定時間范圍還會持續(xù)貢獻的用戶天數(shù)增量。比如，活動后的50個參與用戶，在后續(xù)30天內(nèi)人均活躍天數(shù)比活動前提高10天，那么促活的增量貢獻就是1500天。

不得不承認(rèn)，AB實驗最擅長處理歸因和量化的問題。它的思想是，將流量隨機分為數(shù)量均勻和特征均勻的兩組（即對照組和實驗組），實驗組用戶只有在產(chǎn)品策略上與對照組不同，因此我們可以認(rèn)為兩組用戶在同一時間維度上的指標(biāo)差異，可以完全歸因于策略上的差異。

然而，該廣告拉活項目無法設(shè)計對應(yīng)的AB實驗，但我們可以基于AB測試的思想，構(gòu)造與實驗組“相似”的用戶群體作為對照組。具體過程如下：

將拉活渠道喚起app的用戶作為實驗組，未曾被拉活召回的存量用戶作為對照組；

選取可能影響用戶未來活躍度的特征（比如機型、新增渠道、歷史活躍度、…），基于“特征相同”的原則，對兩組用戶劃分為 N 對實驗組和對照組。注意盡量將特征通過區(qū)間離散化，避免劃分出的某一組落入的樣本數(shù)過少，導(dǎo)致兩組樣本的指標(biāo)差異不可信，比如特征「新增日期間隔」可以離散化為：7天內(nèi)、8-14天、14天以上；

計算 N 對實驗組和對照組的每一組的指標(biāo)差異值，以及實驗組的總指標(biāo)差異（等于每一組指標(biāo)差異*人群占比的相乘結(jié)果求和）

通過以上方法，可以計算出拉活對于當(dāng)日DAU的貢獻、以及拉活對于未來30天DAU的總增量貢獻。

實際上，對于拉活對DAU的單次短期貢獻，有更為簡便的方法，即基于“首次歸因”的思想，通過“拉活首次調(diào)起app的uv”進行量化評估，即如果用戶多次啟動過app，那么只有當(dāng)通過促活廣告首次調(diào)起app了，才會計入到促活廣告的功勞。

值得一提的是，“首次歸因”的方法也可以應(yīng)用至“產(chǎn)品新上線功能評估”的效果量化中，通常我們可以將“啟動app后首次訪問該功能的用戶量”作為該功能對dau的貢獻量。

對于活動成本的核算，我們可以通過 “總成本消耗量 / 總DAU增量”，計算每個DAU增量的成本，以評估ROI是否符合預(yù)期。

4.2用戶行為分析、和用戶質(zhì)量評估

可以以「大盤未參活用戶」、「同期同類活動」、「往期同類活動」分別作為對比基準(zhǔn)，基于用戶行為漏斗、留存率、核心行為pv、人均使用時長等指標(biāo)，識別本次促活策略是否有薅羊毛或者作弊嚴(yán)重的渠道，并評估活動拉來的用戶質(zhì)量好壞。但這里不作為本次分享重點，因此不再展開贅述。

5    結(jié)語

作為數(shù)據(jù)分析師，實際工作中遇到的促活策略往往是五花八門，但是活動效果好壞的評估過程依然是有章可循的。最后，簡單總結(jié)下本文對于后續(xù)活動評估的可復(fù)用之處：

如何構(gòu)建活動評估的指標(biāo)體系；

如何量化歸因活動的短期貢獻（即“首次歸因”法）；   

如何在無法開展AB測試的情況下，通過構(gòu)造對照組的方式，快速地量化評估長期的增量貢獻；

1、回“數(shù)據(jù)產(chǎn)品”，獲取<大廠數(shù)據(jù)產(chǎn)品面試題>

2、回“數(shù)據(jù)中臺”，獲取<大廠數(shù)據(jù)中臺資料>

3、回“商業(yè)分析”，獲取<大廠商業(yè)分析面試題>；

4、回“交個朋友”，進交流群，認(rèn)識更多的數(shù)據(jù)小伙伴。

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)分析運用案例相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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