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  CDA持证人阿涛哥
  2023-02-020条评论

  ​机器学习挖掘类标签

  机器学习挖掘类标签 该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断。例如，根据一个用户的行为习惯判断该用户是男性还是女性、根据一个用户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度。 该类标签需要通过算法挖掘产生。 在项目工程实践中，一般统计类和规则类的标签即可以满足应用需求，在开发中占有较大比例。机器学习挖掘类标签多用于预测场景，如判断用户性别、用户购买商品偏好、用户流失意向等。一

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  CDA121143
  2022-03-220条评论

  数据分析模型学习笔记

  漏斗模型，对销售行为或用户行为进行分析，找到问题所在。波士顿矩阵模型，用于对产品进行分类，一般按照市场占有率和销售增长率两个维度将产品分为四类：明星产品，现金牛产品，问题产品，弱势产品。使用波士顿矩阵模型可以看出哪些产品值得投入资源发展，那些可以舍弃。RFM模型，R-最近消费距指定时间的间隔天数，F-在指定时间内消费的频次，M-指定时间内消费金额，根据这三类确定的阈值，将用户分为两大类，八小类用户

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  CDA121143
  2022-03-220条评论

  数据分析流程学习笔记

  首先需要对业务进行了解，提取需求，理解解业务需求，即找到分析方向，然后进行数据收集，根据业务需求找到需要使用的数据信息，再对找到的数据信息进一步处理，提炼出需要使用的维度字段和度量值，可汇总到事实表，然后对处理过的数据进行分析以及可视化操作，制作出报表，根据报表呈现的信息撰写数据报告。

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  开花结果02
  2020-08-012条评论

  excel：数据透视表如何进行筛选

  问题：数据透视表如何进行筛选解答：比如说用数据透视表，求出来各个地区的销售总额，怎么才能在筛选出大于100万的地区呢？运用值筛选，然后在进行筛选就可以了