如何慢速提升数据分析能力

然后把其中会可二阶的部分拿出来，看二阶效果。对于不可二阶的单手，则观察单手发生后，整体高效率推移。

比如和安升产品线业绩

1、如果是市场部动手个的广告活动，则可以用图表日志，哪些供货是的广告供货，看的广告供货的增长情况，计可知活动收益。

2、如果是产品线部开个产品线技能实习会，很可能会从未图表日志每同样和安升多少。此时仅仅退而求其次，日志哪些人参与实习/哪些公司参与实习，然后看高效率到底有推移。

这样动手，一方面，能加深素人对产品线业务的阐释，另一方面，能日后行从结果上阐释产品线业务各种单手的效果，不但在阐释图表推移的时候更加有渐进，而且都能通过结果假定，如此一来给到产品线业务一些建议，推动统计学从阐释向指导产品线业务发展。

第五步：日后分产品线业务弊端，构成量化举例

二阶了产品线业务单手之后，还是不想让作乱动手日后分/作乱动手对比，而是协会日后行和安举例，日后告诉他证据。会和安正确的举例，不但能更加快构成渐进，而且能过滤各种冲击因素，减少反复取数的负担。量化举例也和设计图表次测试有关，有清晰的举例，次测试抽样才有依据，阐释次测试图表才更加易。

量化举例有三个来源

1、根据过往有序、实战经验、行情和安举例

2、根据产品线业务方珍惜的弊端和安举例

3、根据结构/分层量化中会，辨认出的弊端大的点和安举例

这三种方法都无需之后后头的积累，所以和安举例摆在了就此。有可能会举例很多，这时候无需量化人员剪裁举例自然语言。这又是个Senior工作，无需他的团队布有实战经验的班上三队。对复杂弊端，很好是剪裁完举例自然语言之后，日后取回素人处置。对素人而言，能对单自由度的举例先行解析，仍未可知符合要求了。（如下图）

小结

综上可见，量化技能的和安升，一个大都是围绕：越多来越多从来不产品线业务和越多来越多有自然语言告一段落的。这也是为什么反复强调：不想作乱拆解，不想作乱次测试的因素。从未自然语言，光拆解完，看得见这个高了那个较高了，各种冲击因素相互交织，究竟量化不出弊端。从未自然语言，次测试步骤随意，有100种因素冲击次测试结果，事后日后分又是各种蛋疼，这些都只会让素人更加动荡不安。

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