成为数据科学家不需要学位,这是一个跨学科的领域。只要你乐于学习新事物并愿意投入精力和时间,你就可以成为一名数据科学家。现在的问题是,从哪里开始?对于初学者来说,庞大的信息量可能会让人不知所措,甚至在开...
数据分析 36 计(25):微软开源 DoWhy 之因果分析快速入门
因果分析是在统计领域内建立因果关系的实验分析。在数据分析中,我们始终对因果关系问题感到困扰,通常从统计角度对可用数据进行分析。虽然知道因果关系的金钥匙是 A/B 测试,但是由于某些...
无需写代码的 Jupyter 数据分析插件,还能生成相关 Python 脚本!
加载一个Jupyter 插件后,无需写代码就能做数据分析,还帮你生成相应代码?
滴滴资深分析师:数据驱动平台增长与异动归因的理论与工具
最近用户使用时长下跌,为什么? 远期计划提升流量规模,怎么搞?
伴鱼技术团队——企业级 AB 平台的持续演进
接上一篇,AB 平台持续优化
伴鱼技术团队—— AB 测试平台的设计与实现
一线互联网公司的 AB 平台设计和实现方案。
数据可视化发现【吃鸡】的秘诀
用吃鸡比赛的真实数据来看看如何提高你吃鸡的概率。
书籍推荐(1):统计学
自学统计学的书目最好的方式就是参考优秀学校的大佬们在看什么书。
这里参考下知乎上两位清华大佬辅修统计学的课表,并列出每门课程的综合评估推荐的书籍和资源。
以下课程学习周期两个月,可...
数据分析 36 计(24):因果推断结合机器学习估计个体处理效应
在商业应用中,对异质处理效应的估计可以帮助回答以下问题:对谁有大或小的处理效应?处理对哪个分组产生有利或不利影响?
数据分析 36 计(23):长期转化率 A/B 实验的问题,用边际结构模型纠正后结论反转
与“理想化随机试验”相对应的 A/B 测试对比,注意到随机试验设计的观点通常过于简化。对于大规模进行的 A/B 测试,尤其是长时间进行的测试,很少能满足理想化随机试验的假设。