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RSS订阅原创 【基础知识】ABtest
ABTest目录一、实现步骤二、假设检验1、假设检验的基本步骤：2、各分布+拒绝域2.1 对称性（t分布+正态z分布）2.2 非对称型（F分布、卡方分布）一、实现步骤 现状分析：分析业务数据，确定当前最关键的改进点。 假设建立：根据现状分析作出优化改进的假设，提出优化建议。......
2022-06-06 21:57:02
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原创 【实战】Udacity弹窗测试—ABtest
Udacity（优达学城） 在线教育平台目录一、实验概述（一）实验现状（二）实验变化（三）实验假设二、策略选择（一）不变指标—用于健全性检查（二）评估指标三、指标的基线值（baseline）四、估计标准差（一）缩放数据（二）估计标准差1、总转化率 Gross Conversion2、保留率 Retention3、净转化率 Net Conversion五、实验样本量计算（一）获得z_score临界值和标准差1、总转化率 GC2、...
2022-05-20 14:19:18
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原创 【实战】支付宝营销策略——ABtest
数据来源：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=50893由于隐私问题，数据脱敏。三个数据集：effect_tb.csv: 广告点击情况数据集 emb_tb_2.csv: 用户特征数据集 seed_cand_tb.csv: 用户类型数据集使用字段： dmp_id：营销策略编号（设置1为对照组，2为营销策略一，3为营销策略二） user_id：支付宝用户ID label：用户当天是否点击活动广告（0：未点击，1：点击
2022-05-18 20:34:58
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原创 【实战】“TED”演讲——可视化分析
TED（technology entertainment design）旨在将技术、娱乐、设计领域的专家聚集在一起的非盈利性组织口号：“Ideas worth spreading” 值得传播的思想每年2-3月 会召集杰出人物，将工作和研究提炼为简短有力的演讲（通常少于18分钟），并上传到TED官网供观众免费收看。目录一、数据1、数据介绍2、数据质量检查3、数据处理（日期）二、描述性分析（一）比例分析—单人演讲比例、时长小于18分钟演讲比例（二）排名分析1、浏览量最高
2022-05-17 17:22:03
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原创 【基础知识】NumPy入门
支持大量高维度数组与矩阵运算NumPy的主要对象是多维数组Ndarray。目录一、创建数组二 、运算1、数组2、矩阵一、创建数组#列表创建一维数组np.array([1,2,3])np.array([True, False]) #布尔值也可以#二维数组np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#全为0的二维数组np.zeros((3,4))#全为1的三维数组np.ones((2,3,4))array([[0., 0., 0.,
2022-05-11 13:55:00
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原创 【基础知识】pandas入门
两种：一维数组型的Series对象+二维表格型的DataFrame对象目录一、Series对象1、Series对象创建（4种）（1）Numpy的一维ndarray数组（2）标量值创建（3）字典创建（4）列表创建2、Series对象的基本运算3、基本功能二、DataFrame对象1、DataFrame对象创建（1）字典（2）嵌套列表（3）字典2、DateFrame对象属性2、DataFrame基本运算（1）数据筛选（2）数据预处理..
2022-05-10 17:10:13
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原创 【基础知识】matplotlib 绘制各种图形
线图：plot() 散点图：scatter() 条形图：bar() 箱线图：barplot() 饼图：pie() 直方图和密度图：hist() 多图合并显示：subplot()和subplots() 随机矩阵画图：imshow() 图表动态刷新：ion()和ioff()
2022-05-02 13:49:06
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空空如也
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