数据新人:我没有分析思路,从哪里开始学习?

原创
2020/11/12 12:31
阅读数 34

随着数据运营更进一步深入到企业的业务发展过程中,企业的竞争力已经在相当大的程度上取决于数据价值,BI凭借其更自动、更智能的特性,也让越来越多的企业认识到构建智能数据分析团队的重要性,对数据分析人才的要求也越来越严格。


那么,如何培养数据分析思维,提升电商数据分析能力,扎实数据分析师的业务能力呢?你可以从以下几个必备技能点开始掌握:数据可视化、数据整合、数据分析、企业集成、数据分发和智能决策


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01 资深学术论文


以下这些论文十分适合对推荐系统感兴趣、想要入门并学习的同学们:

论文包括:

  • 《FNN:Deep Learning over Multi-field Categorical Data-arXiv》入门推荐系统的经典之作

  • 《Wide & Deep Learning for Recommender Systems-arXiv》深度学习和推荐系统结合必读的论文之一

  • 《DeepFM:A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction-arXiv》自动提取交叉特征、不需要特征工程

  • 《Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction-arXiv》:通过考虑相关的用户历史行为来表达用户对于某一广告的兴趣

  • 《Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction》:设置兴趣提取层,在推荐系统中建模用户历史行为的时序关系


02 RFM+AIPL分析综述


以下这些资料非常适合想要进一步了解和学习的RFM用户分层以及AIPL营销模型的同学:

内容包括:


  • 《A review of the application of RFM model》:RFM模型应用综述

  • 《RFM Analysis: The Key to Understanding Customer Buying Behavior》:通过RFM分析用户的购买行为

  • 《RFM Ranking – An Effective Approach to Customer Segmentation》:用户分层模型综述

  • 《AIPL: The Theoretical Framework of Artificial Intelligence for Proportiona Liability in China from Data Mining Perspectives》:电商零售行业必读,阿里三大营销模型之一,从数据挖掘的角度来解读AIPL模型


03 行业分析报告


这两份报告适用于对数据分析方法感兴趣的同学,可以培养大家对数据分析报告的撰写思路

内容包括:


  • 《明星引流+淘宝直播,品牌快速成长的秘诀-护肤品牌案例分析报告(赫丽尔斯)》

  • 《2020年直播电商数据分析报告(抖音VS快手)》


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本文分享自微信公众号 - 智能算法(AI_Algorithm)。
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