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《数据科学工程实践》一书的Jupyter Notebook库,以及交流园地。

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xieliaing/Data_Science_Industrial_Practice

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数据科学工程实践

用户行为分析与建模、A/B实验、SQLFlow

第1部分(第 1~6 章) 观测数据的分析技术:

  • 第1章:如何分析用户的选择
  • 第2章:随时间可变的行为分析
  • 第3章:洞察消费者长期价值:基于神经网络的LTV建模
  • 第4章:使用体系化分析方法进行场景挖掘
  • 第5章:行为规律的发现与挖掘
  • 第6章:对观测到的事件进行因果推断

第二部分(第7~9章)实验研究探索业务边界

  • 第7章:如何比较两个策略的效果
  • 第8章:如何提高实验效能
  • 第9章:特殊场景下的实验设计和分析方法

第三部分(第10~12章) 自助式数据科学:SQLFlow

  • 第10章:SQLFlow
  • 第11章:机器学习模型可解释性
  • 第12章:基于LSTM-Autoencoder的无监督聚类模型

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