打字猴:1.700497514e+09
1700497514 5.11 3.11 商品推荐模型 [:1700498805]
1700497515 5.11.1 3.11.1 商品推荐介绍 [:1700498810]
1700497516 5.11.2 3.11.2 关联规则 [:1700498820]
1700497517 5.11.3 3.11.3 协同过滤算法 [:1700498922]
1700497518 5.11.4 3.11.4 商品推荐模型总结 [:1700499050]
1700497519 5.12 3.12 数据产品 [:1700499058]
1700497520 5.13 3.13 决策支持 [:1700499080]
1700497521 6 第4章 数据化运营是跨专业、跨团队的协调与合作 [:1700499096]
1700497522 6.1 4.1 数据分析团队与业务团队的分工和定位 [:1700499116]
1700497523 6.1.1 4.1.1 提出业务分析需求并且能胜任基本的数据分析 [:1700499121]
1700497524 6.1.2 4.1.2 提供业务经验和参考建议 [:1700499147]
1700497525 6.1.3 4.1.3 策划和执行精细化运营方案 [:1700499159]
1700497526 6.1.4 4.1.4 跟踪运营效果、反馈和总结 [:1700499171]
1700497527 6.2 4.2 数据化运营是真正的多团队、多专业的协同作业 [:1700499190]
1700497528 6.3 4.3 实例示范数据化运营中的跨专业、跨团队协调合作 [:1700499202]
1700497529 7 第5章 分析师常见的错误观念和对治的管理策略 [:1700499247]
1700497530 7.1 5.1 轻视业务论 [:1700499285]
1700497531 7.2 5.2 技术万能论 [:1700499307]
1700497532 7.3 5.3 技术尖端论 [:1700499329]
1700497533 7.4 5.4 建模与应用两段论 [:1700499345]
1700497534 7.5 5.5 机器万能论 [:1700499359]
1700497535 7.6 5.6 幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸 [:1700499377]
1700497536 8 第6章 数据挖掘项目完整应用案例演示 [:1700499393]
1700497537 8.1 6.1 项目背景和业务分析需求的提出 [:1700499445]
1700497538 8.2 6.2 数据分析师参与需求讨论 [:1700499459]
1700497539 8.3 6.3 制定需求分析框架和分析计划 [:1700499475]
1700497540 8.4 6.4 抽取样本数据、熟悉数据、数据清洗和摸底 [:1700499508]
1700497541 8.5 6.5 按计划初步搭建挖掘模型 [:1700499528]
1700497542 8.6 6.6 与业务方讨论模型的初步结论，提出新的思路和模型优化方案 [:1700499555]
1700497543 8.7 6.7 按优化方案重新抽取样本并建模，提炼结论并验证模型 [:1700499595]
1700497544 8.8 6.8 完成分析报告和落地应用建议 [:1700499622]
1700497545 8.9 6.9 制定具体的落地应用方案和评估方案 [:1700499636]
1700497546 8.10 6.10 业务方实施落地应用方案并跟踪、评估效果 [:1700499648]
1700497547 8.11 6.11 落地应用方案在实际效果评估后，不断修正完善 [:1700499675]
1700497548 8.12 6.12 不同运营方案的评估、总结和反馈 [:1700499691]
1700497549 8.13 6.13 项目应用后的总结和反思 [:1700499706]
1700497550 9 第7章 数据挖掘建模的优化和限度 [:1700499718]
1700497551 9.1 7.1 数据挖掘模型的优化要遵循有效、适度的原则 [:1700499736]
1700497552 9.2 7.2 如何有效地优化模型 [:1700499752]
1700497553 9.2.1 7.2.1 从业务思路上优化 [:1700499755]
1700497554 9.2.2 7.2.2 从建模的技术思路上优化 [:1700499777]
1700497555 9.2.3 7.2.3 从建模的技术技巧上优化 [:1700499793]
1700497556 9.3 7.3 如何思考优化的限度 [:1700499805]
1700497557 9.4 7.4 模型效果评价的主要指标体系 [:1700499817]
1700497558 9.4.1 7.4.1 评价模型准确度和精度的系列指标 [:1700499822]
1700497559 9.4.2 7.4.2 ROC曲线 [:1700499896]
1700497560 9.4.3 7.4.3 KS值 [:1700499915]
1700497561 9.4.4 7.4.4 Lift值 [:1700499953]
1700497562 9.4.5 7.4.5 模型稳定性的评估 [:1700499997]
1700497563 10 第8章 常见的数据处理技巧 [:1700500009]
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