HelloCode5110的博客

在每个月底，这里都会收集与一些可视化相关，内容有趣或发人深省的网页内容。这是2021年4月的最新收藏。注：所列项目不一定是在本月内发布的，可能是在当月被发现的。其中一些链接需要翻&墙，对你们来说只是一丢丢的小事。所有的都是English，对你们来说同样是一丢丢的小case。可视化&信息图表涵盖最新的视觉化、资讯图或其他相关设计作品。'Is Soccer Wrong About Long Shots?'https://fivethirtyeight.com/fe

一 写在前面的话“达克效应”（Dunning-Kruger effect）：在数据可视化的道路上，是否有方法可以带领和我曾经一样徘徊在“愚昧之山”的人，走出来，穿越“绝望之谷”，走向“开悟之坡”？二 常用分析方法2.1 MECE分析法全称Mutually Exclusive Collectively Exhaustive，中文意思是“相互独立，完全穷尽”。 也就是对于一个重大的议题，能够做到不重叠、不遗漏的分类，而且能够借此有效把握问题的核心，并成为有效解决问题的方法。2.2 SW.

RFM是3个指标的缩写：最近1次消费时间间隔（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary），通过这3个指标对用户分类的方法称为RFM分析方法。数据整体的大小（平均值、中位数，或者某个业务指标）、数据整体的波动（标准差除以平均值得到的值叫作变异系数。Facebook 著名的40-20-10法则：也就是新用户次日留存率为40%，第7日留存率为20%，第30日留存率为10%，有这个表现的产品属于数据比较好的。次日留存率，第3日留存率，第7日留存率，第30日留存率。