数据分析

代码在线跑，知识轻松学

Python精品学习库

自行/邀约他人一键搬运博客，速成社区影响力并领取好礼

博客搬家 | 分享价值百万资源包

往期视频·干货材料·成员作品 最新动态

技术创作特训营·精选知识专栏

新邀入驻腾讯云开发者社区，福利多多！

如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

用户分群是指将庞大的用户群体按照特定标准划分为具有相似特征的子群体的过程。通过分群，企业可以识别出高价值用户、潜在流失用户、新用户等不同群体，从而实施精准的市场策略。而用户画像则是基于用户的社会属性、行为特征、偏好习惯等多维度信息，构建出的标签化用户模型。

[数据分析]用户分群与画像：聚类算法的实战应用

SHAP（SHapley Additive exPlanations）基于博弈论，为每个特征分配预测贡献值，是目前最强大的模型解释工具。

[数据分析]模型可解释性：你的机器学习模型不再是黑盒

特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程，它直接影响模型的性能上限。根据实践经验，在机器学习项目中，特征工程通常占据整个项目时间的60%以上。

[数据分析]特征工程实战：如何为模型准备高质量的输入？

数据分析师在日常工作中越来越多地需要运用机器学习技术来解决复杂的业务问题。传统的数据分析主要关注描述性分析（发生了什么）和诊断性分析（为什么发生），而机器学习则使预测性分析（将会发生什么）和规范性分析（应该采取什么行动）成为可能。

[数据分析]数据分析师需要的机器学习模型知识

在因果推断的广阔领域中，研究者常常面临一个根本性挑战：如何从观察数据中识别因果关系？当随机对照试验（RCT）因伦理、成本或可行性限制而无法实施时，断点回归设计（Regression Discontinuity Design，RDD）提供了一种严谨的替代方案。这种巧妙的方法利用自然界或社会中存在的"断点"来模拟实验条件，为我们打开了因果推断的新视角。

[数据分析]断点回归设计：利用自然实验的巧妙设计

在现实世界的政策评估中，我们经常遇到这样的情况：一项政策只在某个地区、某个企业或某个特定群体中实施，而我们需要评估这项政策的效果。这种"单一处理单元"的问题给传统的因果推断方法带来了巨大挑战。

[数据分析]合成控制法：当没有完美对照组时该怎么办？

企业每年投入巨额资金进行营销活动，但如何准确评估这些投入的真实回报却是一个长期存在的挑战。

[数据分析]综合案例：如何评估一次大规模营销活动的真实收益？

因果推断正迅速从学术研究领域走向工业界应用。随着企业对数据科学的要求从"发生了什么"提升到"为什么会发生"和"干预会带来什么效果"，传统的相关性分析已无法满足需求。因果推断为我们提供了理解变量间因果关系的方法论，从而支持更科学的决策。

[数据分析]实用因果推断工具库介绍：从CausalML到EconML

工具变量（Instrumental Variables, IV）方法被誉为"计量经济学的皇冠"，它通过寻找一个特殊的"代理"变量，帮助我们穿透内生性的迷雾，识别因果效应。就像天文学家使用引力透镜来观察遥远的星系一样，工具变量让我们能够"弯曲"观察数据的光线，揭示隐藏的因果真相。

[数据分析]工具变量：寻找一个神奇的"代理"

中断时间序列分析（Interrupted Time Series, ITS）正是为解决这一难题而生的强大工具。作为一种准实验研究方法，ITS通过分析干预前后结果变量时间序列趋势的变化，来识别干预的因果效应。当随机对照试验不可行或不符合伦理要求时，ITS提供了严谨的替代方案。

[数据分析]中断时间序列分析：当无法设置对照组的解决方案

政策评估面临的核心难题是反事实问题：我们无法同时观察到同一群体在政策实施和未实施两种情况下的结果。例如，我们想知道某项就业培训政策是否提高了参与者的收入，但我们无法既让参与者接受培训又让他们不接受培训。

[数据分析]双重差分法：政策效果评估的利器

在理想的世界中，我们总是可以通过随机对照试验（RCT）来评估处理效应，随机化能够确保处理组和对照组在所有观测和未观测特征上具有可比性。然而，在现实世界中，由于伦理、成本或可行性的限制，我们往往只能进行观察性研究。

[数据分析]倾向得分匹配：在观察性研究中"创造"实验组

在我们深入探讨因果推断之前，必须明确区分相关性和因果性这两个基本概念。这一区分是理解因果推断方法论的基石。

[数据分析]因果推断入门：相关性≠因果性，那什么才是？

A-B测试通过将用户随机分配到不同组别，比较不同策略对关键指标的影响，已成为互联网行业优化产品的重要手段。然而，传统的A-B测试方法存在一个根本性局限：它们通常只测量短期效应（如点击率、转化率等即时指标），而忽视了可能随时间逐渐显现的长期效应。

[数据分析]长期影响评估：如何测量A-B测试的长期效应？

在数据驱动的决策时代，A/B测试已成为企业优化产品、提升用户体验的核心工具。然而，许多团队在急于获得实验结果时，往往忽略了一个关键的前置步骤——A/A测试。这种疏忽可能导致有缺陷的实验设置、错误的结论，以及最终失败的产品决策。

[数据分析]A/A测试：为什么它是A/B测试前的必要步骤？

在数字时代，数据驱动的决策已成为企业成功的关键因素。A/B测试作为最常用的实验方法，帮助企业比较两个版本的网页、应用或营销策略的效果。然而，随着业务复杂性的增加，简单的A/B测试往往无法满足需求。当需要同时测试多个变量或理解变量间的交互作用时，我们需要更强大的工具——多变量测试（Multivariate Testing）与交互作用分析。

[数据分析]Beyond A-B Test：多变量测试与交互作用分析

在当今数据驱动的产品开发环境中，A/B测试已成为优化用户体验、提升关键业务指标的核心工具。无论是初创公司还是科技巨头，都在利用这种科学的实验方法将决策过程从"我们认为"转变为"数据证明"。

[数据分析]A/B测试实战：一个产品UI优化的完整案例复盘

想象一个场景：一个大型电商团队遵循了所有“最佳实践”——他们确定了清晰的指标，计算了所需的样本量，进行了随机的流量分配，并在达到样本量后一次性分析了结果。数据显示，新设计的购物车页面使得“加入购物车”按钮的点击率提升了2%，且p值为0.03。团队欢欣鼓舞，立即全量发布了新版本。

[数据分析]A/B测试中的"坑"：常见误区与规避指南

想象一下，你是一位产品经理，负责优化用户的注册流程。经过数周的设计与开发，新版本（B版本）终于准备就绪。它的布局更简洁，字段更少，理论上应该能提升注册转化率。

[数据分析]解读A/B测试结果：一文看懂P值、置信区间与显著性

想象一下，你是一位电商平台的产品经理。你假设将“立即购买”按钮从蓝色改为红色（一个经典的例子）可以提升转化率。你急切地想验证这个想法，于是匆忙上线了A/B测试，每组各分配了1000名用户。一周后，数据出来了：

[数据分析]样本量计算与统计功效：你的实验真的足够灵敏吗？

文章

问答

视频

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

腾讯云开发者社区推出了数据分析专栏，为你提供了数据分析的相关文章，致力于帮助开发者快速成长与发展。

数据分析

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐