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第六阶段：数据挖掘与软件应用数据挖掘，英文是DataMining也叫作数据勘探，类似于矿，但是数据是贫矿。我们需要结合行业课题，利用数据挖掘工具，建置数据挖掘模型，发掘规律和商业价值。另外数据挖掘是交叉学科，涉及统计学、计算机、机器学习、运筹学等多门学科，是一个运用广泛和富有前景的学科领域。学习算法模型包括线性回归、逻辑回归、主成分分析、因子分析、聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯、经网络等。
1月日发行=月发行/30=150/30=5(w)假设发行投入稳定（即日发行相同，发行增率为0），如果日活要达到709w，那月回流率或月平均上线率要提高多少或者月流失率要降低多少？假设月流失率和月平均上线率均降低1%时，发行需要多提高多少才能维持目标？日常数学题，以此类推。这是一种理想状态下的数据预估，实际情况要复杂得多，例如还包括活动营销、版本迭代的影响等。但对这些数据了然于心才能避免瞎靶的盲目行动。
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还有一些常见的情况是利用标准的行业计算公式，将某几个指标进行数理计算得到另一个指标，，如单UV价值=GMV/页面UV、订单转化率=引入订单数/页面UV、人均点击次数=点击PV/点击UV……通过这一步的操作，我们将能初步看到要验证假设需要的一些基本指标的数据了。1.4数据分析数据整理完之后就到了真正的重头戏——数据分析了，也是含金量数据分析在如今的求职场上越来越重要。然而，让很多朋友困惑的是，我是没有编程基础的小白，能学会数据分析么？该如何学习数据分析呢？
5.活跃用户数=新增活跃用户数+活跃的老用户数显然，订单量、活跃用户数、新增活跃用户数、活跃的老用户数等每一个因素都可以再分解到渠道和城市维度，而每个城市也可以再分解到渠道维度。这就是交叉因素分析法。每一个因素的变化如何分析呢？这就需要用到对比法。二、对比法对比法主要有环比上期、同比去年同期两个比较基准，当然也可以根据业务情况，确定其他比较基准。
如果你在中小公司工作，表格要玩得溜的同时，学点SQL和Python总没错，不然你可能会面临“取一个数据要排期一两周”的尴尬。学习一些基础的工具技能，例如在Python尝试用pearsonr(x，y)分析各项指标的相关性，用SQLperentile(BIGINTcol，p)引发对不同分位点的思考，对思维益处多多且效率提高不少（Skill：表格->SQL->Python）。做一个数据驱动的产品汪，如获武林秘诀。
对比法可以发现数据变化的规律，并且增长率可以定量反映数据变化情况。不同时期的同比增长率可以对比，环比增长率也可以再对比。如案例中，若同比去年，发现去年11月GMV的同比增长率为20%，而今年的同比增长率只有5%，显然今年11月份的增长率同比去年11月份变低了。提到对比，不得不提到值得注意的一点：趋势固然重要，但不要只看大致趋势，要分析具体的变化比率。数据分析不是告诉别人差不多，而是要告诉别人差多少。
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