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CDA助教老师
ID-MAP是什么？
ID-MAP 开发用户标签的时候，有项非常重要的内容——ID-MApping，即把用户不同来源的身份标识通过数据手段识别为同一个主体。用户的属性、行为相关数据分散在不同的数据来源中，通过ID-MApping能够 把用户在不同场景下的行为串联起来，消除数据孤岛。图3-7展示了用 户与设备间的多对多关系。图3-8展示了同一用户在不同平台间的行为 示意图。 图3-7 用户和设备间的多对多关系图3-8 串
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CyanLeo
Excel常用函数
记录一些容易忘记或者略复杂的操作1. 条件格式可以通过公式自定义。2. 函数可以通过查看文档理解工作原理进行自主学习。3. 常用查询函数：MATCH函数：在数组或单元格区域搜索指定项，然后返回该项的相对位置。OFFSET函数：返回相对参考单元格n行m列的区域的值。INDEX函数：返回参考区域的值。可以组合使用实现反向查询。4. NETWORKDAYS函数：返回两个日期之间的完整工作日数。
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yueyue92
EXCEL-方法论：同期群分析
同期群分析作用：衡量指定对象组在某一段时期内的持续性行为差异举例：产品新功能上线，各类用户活跃性表现；各渠道投放广告拉新，用户留存表现（月留存率计算）下图为月复购率的处理方法，将原数据做差值处理，得出数值，进行值字段百分比计算（与首月相比）数据注意事项：1.理解每条数据的含义，例如一笔订单下会有多个商品，会出现多条数据，因此计算有的指标时需要删除重复字段
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CyanLeo
认识数据分析
1.1 什么是数据分析根据方法论的指导，使用数据分析软件实现数据价值发现；数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。它的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息，集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。1.2 为什么需要数据分析？记录业务轨迹，为未来业务决策提供参考及思考。1.3 职位划分纯数据数
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CyanLeo
数据的结构
2._数据的结构.pdf
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CDA助教老师
用户画像用的Hive数据仓库是什么样的？
建立用户画像首先需要建立数据仓库，用于存储用户标签数据。 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，依赖于HDFS存储数据，提供的 SQL语言可以查询存储在HDFS中的数据。开发时一般使用Hive作为数据仓库，存储标签和用户特征库等相关数据。 “ 数 据 仓 库 之 父 ”W.H.Inmon 在 《 Building the Data Warehouse》一书中定义数据仓库是“一个面向主题的、集成
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CDA助教老师
​标签命名方式有什么参考规则?
标签命名方式有什么参考规则? 为了便于对诸多标签进行集中管理，需要对每个标签对应的标签 id 进 行 命 名 。 例 如 ， 对 性 别 为 “ 男 ” 的 用 户 打 上 标 签 “ATTRITUBE_U_01_001” ， 性 别 为 “ 女 ” 的 用 户 打 上 标 签“ATTRITUBE_U_01_002”。下面我们详细介绍如何建立起这套标签命名方式。 对于一个标签，可以从标签主题、刻画
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申宗康
excel课堂笔记！
sumif函数的参数如下：第一个参数：Range为条件区域，用于条件判断的单元格区域。第二个参数：Criteria是求和条件，由数字、逻辑表达式等组成的判定条件。第三个参数：Sum_range 为实际求和区域，需要求和的单元格、区域或引用。当省略第三个参数时，则条件区域就是实际求和区域。SUMIFS(sum_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_
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CDA116563
DAY2
笔记day2.docx图表以及指标（类别，场景指标，及应用）
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CDA117556
笔记更新
第一天 岗位介绍及需要掌握技能、数据结构、数据格式、Excel函数、值显示方式、一、岗位分类介绍1、纯数据：数据维护：数据准确性，偏工具，数据库重要；实时生产产生的数据。数据治理：数据架构理解，需要经验。帮业务人快速找到需要的数据。数据梳理。撰写政策。需要对业务理解强。数据分析师：Bi开发工程师：可视化看板BI工具，搭建平台展现出信息，执行数据更新，保证数据能够准确完整呈现，底层逻辑数据开发工
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CDA117556
笔记更新
第一天 岗位介绍及需要掌握技能、数据结构、数据格式、Excel函数、值显示方式、一、岗位分类介绍1、纯数据：数据维护：数据准确性，偏工具，数据库重要；实时生产产生的数据。数据治理：数据架构理解，需要经验。帮业务人快速找到需要的数据。数据梳理。撰写政策。需要对业务理解强。数据分析师：Bi开发工程师：可视化看板BI工具，搭建平台展现出信息，执行数据更新，保证数据能够准确完整呈现，底层逻辑数据开发工
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CDA117901
前笔记摘要
2021.12.27
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CDA113142
2021.12.27课堂学习笔记
2021.12.27主要学习课程内容为同期群分析及日常取数
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星星的小橙子
笔记
课堂笔记1227
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CDA助教老师
从业务场景的角度出发对标签体系如何进行归类？
从业务场景的角度出发对标签体系如何进行归类？通过应用场景对标签进行归类也是常见的标签划分方式。图2-4 画像标签应用场景划分 图2-4展示了具体的画像标签应用场景划分。 从业务场景的角度出发，可以将用户标签体系归为用户属性、用户行为、营销场景、地域细分、偏好细分、用户分层等维度。每个维 度可细分出二级标签、三级标签等。 ·用户属性：包括用户的年龄、性别、设备型号、安装/注册状态、 职业等刻画
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CDA助教老师
​社交属性维度是什么？
社交属性维度是什么？ 社交属性用于了解用户的家庭成员、社交关系、社交偏好、社交活跃程度等方面，通过这些信息可以更好地为用户提供个性化服务。 表2-5是常用的社交属性维度标签示例。在日常使用社交软件时，我们可以发现社交软件中的信息流广告会结合我们的社交特征进行个性化推送。如图2-2所示，结合我所在城 市、经常活跃地段及近期收藏的电脑相关文章，在微信朋友圈给我推送了相关电脑营销的广告。如图2-3所示，
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CDA助教老师
风险控制维度是什么？
风险控制维度是什么？ 互联网企业的用户可能会遇到薅羊毛、恶意刷单、借贷欺诈等行为的用户，为了防止这类用户给平台带来损失和风险，互联网公司需要在风险控制维度构建起相关的指标体系，有效监控平台的不良用户。结合公司业务方向，例如可从账号风险、设备风险、借贷风险等维度入手构建风控维度标签体系。下面详细介绍一些常见的风险控制 维度的标签示例，如表2-4所示。
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CDA助教老师
​用户消费维度如何建设?
用户消费维度如何建设?对于用户消费维度指标体系的建设，可从用户浏览、加购、下单、收藏、搜索商品对应的品类入手，品类越细越精确，给用户推荐或营销商品的准确性越高。如图2-1所示，根据用户相关行为对应商品品类建设指标体系，本案例精确到商品三级品类。 表2-3 用户消费维度标签示例这里通过一个场景来介绍构建用户消费维度的标签的应用。某女装大促活动期间，渠道运营人员需要筛选出平台上的优质用户，并通过短信、
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CDA助教老师
​用户行为维度是什么?
用户行为维度是什么?用户行为维度是另一种刻画用户的常见维度，通过用户行为可以挖掘其偏好和特征。常见用户行为维度指标（见表2-2）包括：用户订单相关行为、下单/访问行为、用户近30天行为类型指标、用户高频活跃时间段、用户购买品类、点击偏好、营销敏感度等相关行为。 表2-2 用户行为维度标签示例
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CDA助教老师
常见用户属性有哪些?
常见用户属性 用户属性是刻画用户的基础。常见用户属性指标包括：用户的年龄、性别、安装时间、注册状态、城市、省份、活跃登录地、历史购买状态、历史购买金额等。 用户属性维度的标签建成后可以提供客服电话服务，为运营人员 了解用户基本情况提供帮助。 用户属性标签包含统计类、规则类、机器学习挖掘类等类型。下图表 2-1给出了常用的用户属性维度标签。 表2-1 用户属性维度标签示例表2-1对于相同的一级标签类
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