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相关性分析挺有启发的。

太简单了

原来相关分析可以这么做？ 其实最大的启示在于如何解决问题，而不是分析数据本身。怎么解决问题呢，除了思维框架，也需要了解那些数据本身得不到的知识。

相关性分析挺有启发的。

学习，作入门尚可。 1.日常忽视了变异系数 2.相关系数用到了极致 3.倒推KPI达成思路清晰，不做无法落到实处的分析，没法改变的客观因素不碰 4.事情想得足够清楚才下手，不要囿于常规，试图跳出来避免惰性思维

实用主义的一本分析问题的解构书。 在这个什么都讲求数据挖掘的时代，分析思考的很直接的工具就是统计归因。本书就是沿着这个需求出发。从如何建立关键问题的中心点，如何寻找有用的数据，如何针对数据做不同分析，再到给出案例试着找到解决方法，形象给读者上了一堂无门槛的数...  

这本书整体非常通俗易懂，正如作者所说，在向高层汇报时也应如此。通过缜密的假设原因，推断可能问题，检验结论，到最后给出实际可操作的建议，这才是一个数据分析该有的流程。 初入这行，可能做的大部分是很基础的报表工作，久而久之，就会忘记很多统计理论知识，更不用说将统...  

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讲了一些数据辅佐运营的方法，4星，书不算长，但是很精要，尤其是前两部分。在数据分析中，我们很容易先入为主，最终导致了藏在数据里的，有价值的信息被埋没。全书对我来说最有用的部分，是陈列一系列相关的可能，然后依托excel的函数功能进行分析，感觉还得系统学一下数据分...

每到过年的时候，七大姑八大姨除了给你推荐的对象，让你相亲以外，还会问你一个特别经典而又尴尬的问题：你一年挣多少钱？你瞧，他们会用“数据”来衡量你的“价值”，从而衡量应该给你介绍什么标准的姑娘。这就是“数据”的作用，能帮你解决实际问题。而在工作中，“数据”更...