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CDA持证人阿涛哥

六顶思考帽之黄帽子大臣

黄帽子大臣：他是全国最乐观开朗的人，超级乐天派属性，不管国家逢饥荒还是干旱总是相信一切都会好起来，哪怕是隔壁敌国都打到殿门口了还是相信肯定会有人来救驾的类型，看什么都充满了机遇和希望，哪怕是自己从未尝试过的新方针，也能去信心满满操作一番，看似充满正能量，但又鲁莽了点。

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CDA持证人阿涛哥

六顶思考帽之红帽子大臣

红帽子大臣：她是唯一的女性大臣，外号“鸟国林黛玉”，爱感情用事多愁善感，迷之相信自己女人的直觉，遇到事情总爱说“我想这个应该就是对的吧，相信自己的直觉”，但问她要些理论依据时往往给不出，也不够坚定，不小心就被说服站队了，其他五个大臣曾经都想和她谈恋爱但都被这种过于感性敏感的性格劝退了。

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CDA持证人阿涛哥

六顶思考帽之白帽子大臣

白帽子大臣：他是个典型的数据狂，资料狂，死面瘫，想和他讲道理是不可能的，他的情绪永远不会因为你的言论产生一丝波澜。非要争论点什么的时候，他就会说“好了我不喜欢无意义的辩驳，我们来分析下数据就知道谁对谁错了”，每当你问他对某事的看法时，他总是会递给你一沓资料让你自己看，所以没多少人爱和他玩。

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CDA持证人阿涛哥

什么是目标管理的SMART原则?

SMART原则数据分析师在目标设定中，SMART原则被普遍运用。S（Specific）：目标必须是具体的，要对标特定的工作指标，不能笼统；M（Measurable）：目标必须是可衡量的，衡量的指标是数量化或者行为化的，验证这些指标的数据或者信息是可以获取的；A（Attainable）：目标必须是可实现的，在付出努力的情况下可以实现；R（Relevant）：与其他目标有一定的相关性T（Time-bo

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CDA持证人阿涛哥

CDA数据分析师八大思维方式之演绎思维

演绎思维演绎思维的方向是由一般到个别，也就是说，演绎的前提是一般性的抽象知识，而结论是个别性的具体知识。演绎的主要形式是「三段论」由大前提、小前提、结论三部分组成。以物理学上一个常识为例。大前提：金属能导电。小前提：铜是金属。结论：铜能导电。从这个例子中可以看出，大前提是已知的一般原理（金属能导电），小前提是研究的特殊场合（铜是金属），结论是将特殊场合归到一般原理之下得出的新知识（铜能导电）。

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CDA持证人阿涛哥

CDA数据分析师八大思维方式之逆向思维

逆向思维有时候，我们需要打破常规的思维模式，从相反的方向来思考问题。我们接着讲小明的故事。有一次，小明去买西红柿，跟阿姨之间又有一段对话。小明：“阿姨，你这西红柿多少钱一斤？”阿姨：“3块5毛。”小明挑了 3 个放到秤盘：“阿姨，帮我称一下。”阿姨：“一斤半，3 块 7 毛。”小明去掉其中最大的西红柿：“做汤不用那么多。”摊主：“一斤二两，3 块。”小明拿起刚刚去掉的那个最大的西红柿，付了 7

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CDA持证人阿涛哥

CDA数据分析师八大思维方式之假设思维

假设思维当我们还没有足够的数据和证据来证明某件事的时候，我们可以先大胆假设，然后再小心求证，验证假设是否成立。比如，有一天，小明去买水果，跟买水果的阿姨之间有一段对话。小明：“阿姨，你这桔子甜不甜？”阿姨：“甜啊，不信你试试。”小明：“好，那我试一个。”小明剥开一个桔子，尝了一口：“嗯，不错，确实挺甜的，给我称两斤。”这个故事只是一个简单的类比，不必深究细节。从中可以看出假设检验的基本思维过程，首

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CDA持证人阿涛哥

CDA数据分析师八大思维方式之相关思维

相关思维在大数据时代，核心就是相关思维，这种思维是建立在相关分析的基础上。啤酒与尿布的故事，是一个相关分析的经典案例。这个故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，当时沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上

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CDA持证人阿涛哥

CDA数据分析师八大思维方式之溯源思维

溯源思维有时候，即使运用了对比思维和细分思维，依然分析不出来结论，怎么办？此时可以试试溯源思维，追溯数据源的详细记录，然后基于此思考数据源背后可能隐藏的逻辑关系，或许会有意外的洞察。比如说，小明的妈妈通过对比思维，知道了小明的此次考试成绩不好，通过细分思维，也知道他是英语没考好，但是依然不知道他当时为什么会没考好。通过跟小明谈心，详细了解他当时考试的详细情况，发现他当时肚子不舒服，无法集中精力答题

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CDA持证人阿涛哥

CDA数据分析师八大思维方式之对比思维

在我们日常的工作和生活中，对比思维其实是随处可见的。比如说，小明某次期末考试的成绩不好，英语只得了 30 分，小明的妈妈对他说：“你上次考试英语考了 70 分，这次怎么就考得这么差？你看你的同班同学，这次都考 80 分以上。”从这个例子中可以看出，对比通常有两个方向，一个纵向对比，是指不同时间的对比，比如用小明上次考试的成绩与这次进行对比。一个是横向对比，是指与同类相比，比如拿小明的同班同学进行对

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shauna570392

日活下降，可以从哪些方向去分析？

1.数据准确性首先我们得确定数据的准确性，先排除系统硬件有无异常(网络，服务器等等)，系统数据统计是否出了bug。2.时间拐点产品本身的时间拐点：比如何时迭代更新的？何时起始运营活动的？何时增减更替服务硬件的？环境的时间拐点：比如何时有新的竞品上线？何时有竞品非正常下线？何时产品渠道被删减？何时被恶意打压竞争？何时有热点事件？甚至天气的变换都能是降活的一个节点。3.用户群体用户组成一定是纷繁复杂的

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赵娜0418

用power query导入数据库的表时报错

问题描述：用power query导入数据库的表时出现下面的错误提醒：解决方法：1. 点击桌面左下角“win”图标，找到“所有程序”，选择“MySQL”文件夹，点击MySQL下载器2. 选择“yes”3. 选择“close”4. 点击“add”5. 逐级展开，选择至“Connector/NET 6.9.9 X86”，点击➡按钮，然后按默认操作。

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赵娜0418

如果x与y相关性t太低应该怎么办？

问题描述：相关系数太低，还有研究的意义吗？还能建模吗?还是要做些什么处理再建模？答案解析：这个模型y与x都不显著相关，是没有意义的。原因应该是这份数据的样本量太少了，可以采用自抽样增加样本数至1000再看显著性。

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liting李

样本不平衡问题的评价指标是什么？

准确度这个评价指标在类别不均衡的分类任务中并不能work。几个比传统的准确度更有效的评价指标：　　混淆矩阵(Confusion Matrix)：使用一个表格对分类器所预测的类别与其真实的类别的样本统计，分别为：TP、FN、FP与TN。　　精确度(Precision)　　召回率(Recall)　　F1得分(F1 Score)：精确度与找召回率的加权平均。特别是：　　Kappa (Cohen ka

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赵娜0418

为什么类里面会设置getter 与 setter方法？如果将属性设置为public不是更好吗？

问：为什么类里面会设置getter 与 setter方法？如果将属性设置为public不是更好吗？答：如果一个getter/setter 方法没有定义其它限制条件的时候，功能跟设置public属性相同。但是如果想加一些限制规则的时候，getter/setter方法更灵活。比如一个person类中的age属性，一旦设置好之后每次变更只能变大而不能变小，这符合实际规律。这时必须配置setterpubl

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赵娜0418

矩阵如何求逆？

当处理矩阵代数方程时，经常会碰到矩阵的逆矩阵。如果XY=I，其中I是单位阵（单位阵I的对角线元素均为1，而其他元素都是0。任意矩阵乘以单位阵仍为原始矩阵），则称X是Y的逆矩阵。逆矩阵的一个实际缺陷是当矩阵不止几个元素时计算很麻烦且基本不可能通过手工计算。了解矩阵什么时候才有逆很有帮助，这样就可以避免程序的错误。矩阵B的逆矩阵通常表示为B-1。矩阵要可逆必须要是方阵。这里所谓方阵，是指矩阵的行数等于

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什么是波特五力模型分析法?

1,概述波特五力模型是迈克尔·波特（Michael Porter）于20世纪80年代初提出。他认为行业中存在着决定竞争规模和程度的五种力量，这五种力量综合起来影响着产业的吸引力以及现有企业的竞争战略决策。五种力量分别为同行业内现有竞争者的竞争能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力、供应商的讨价还价能力、购买者的讨价还价能力。2,分析方法编辑从一定意义上来说隶属于外部环境分析方法中的微观分析。

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CDA持证人阿涛哥

什么是NPS分析法?

1,什么是NPS净推荐值（Net Promoter）是Fred Reichheld（2003）针对企业良性收益与真实增长所提出的用户忠诚度概念。请用户回答“您在多大程度上愿意向您的朋友（亲人、同事……）推荐XX公司/产品？”（0-10分，10分表示非常愿意，0分表示非常不愿意），根据用户的推荐意愿，将用户分为三类：推荐者、被动者、贬损者，推荐者与贬损者是对企业实际的产品口碑有影响的用户，这两部分用

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CDA持证人阿涛哥

什么是RFM模型分析法?

R（Recency）最近一次消费时间：表示用户最近一次消费距离现在的时间（或截止到统计周期）。消费时间越近的客户价值越大。1年前消费过的用户肯定没有1周前消费过的用户价值大。F（Frequency）消费频率：消费频率是指用户在统计周期内购买商品的次数，经常购买的用户也就是熟客，价值肯定比偶尔来一次的客户价值大。M（Monetary）消费金额：消费金额是指用户在统计周期内消费的总金额，体现了消费者为

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CDA持证人阿涛哥

什么是AARRR模型分析法?

AARRR模型是所有运营人员都要了解的一个数据模型，从整个用户生命周期入手，包括获取（Acquisition）、激活（Activition）、留存（Retention）、变现（Revenue）和传播（Refer）。每个环节分别对应用户生命周期的5个重要过程，即从获取用户，到提升活跃度，提升留存率，并获取收入，直至最后形成自传播。下图以猪八戒网为案例,用AARR模型分析猪八戒网的用户运营.

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