数据分析误区系列（四）：生日悖论 公司运营团队精心构想了一个年终大促活动，通过完成特定任务获得财神卡片。玩家只需集齐五路财神方可兑换精美礼品。卡片中奖概率分别为0.1、0.1、0.15、0.15、0.5。这下内侧同学闹腾了，有人认为玩
数据分析误区系列（五）：因果陷阱 做互联网应用运营同学经常会遇到这样的问题，当增加广告或者发放更多的优惠券时，最终订单支付率也会增加，两者之间的相关性很高例如：（a）在广告投入每增加10%，支付失败率从10%增加到15%。（b）在广告
做数据分析，牢记这个底层逻辑！ 数据分析的一个基本常识：数据本身没有意义，数据+标准才有含义。然而恰恰是标准二字，弄死了无数数据分析师。常见的问题，诸如：没标准：业务说“我的活动提升了业绩， 计划提升多少我也不知道，你分析分析？”然
这是我见过最好的数据分析【年度工作计划】 一个好的工作计划 = 明年的好绩效 = 升职加薪前奏。数据分析工作，该怎么定工作计划，一文讲清楚。三大坑点不要踩，九字重点要记牢。01 工作计划常见坑点如果让其他部门写工作计划，大概率是以下画风：销售
数据分析系列误区（六）：伯克森悖论 最近直播间进行了一次年终回馈优惠券发放活动，由数据专员小A提供数据支撑。通过统计活动期间数据表现：有1200位用户有领取优惠券，并且有500位实现了成交；反观没领券的4000位客户，期间只有100位下
警惕！学数据分析的八大误区 数据分析好学吗？很好学！然而很多同学学着学着就钻进误区，结果空耗力气不说，还不解决问题。今天陈老师就来盘点下，常见的八大误区。同学们有则改之，无则加勉哦。一、目标不明，贪大求多学数据分析到底是为什么？
AI+法律科技：如何提高合同智能审查的质量(含法律科技领域宏观数据分析) 今天我们来聊聊AI在法律科技领域中的应用如何通过AI赋能，来提升合同智能审查的输出质量文章会分为三部分进行介绍:第一部分：法律科技领域的市场规模与主要的细分领域第二部分：CLM合同生命周期管理概览介绍
揭秘：大厂的用户画像体系，有何特点 用户画像除了描述性别，年龄等基础情况，能不能指导运营策略，输出提升用户活跃/付费的方案？当然可以！只不过，必须结合具体业务情况。前几天有同学面试某大厂，光顾着背诵RFM指标，结果挂了……一起来复盘下，
写数据分析报告，千万别犯这几种错误 写报告，最怕听见这三个字。特别是现在，很多同学在密集地写年度报告，今天带大家来看：如何避免四大报告错误，如何应对四大常见挑战。同学们记得先点个赞，有空可以慢慢看哦。一、常见的四类错误错误一：数据错误比
除了AARRR，指标体系搭建还有新思路！ 一提到数据指标体系，很多人喜欢背诵AARRR、RFM一类。可真到工作中，会经常发现很难满足业务需要。比如前几天就有同学在星球提问：用户流失该如何搭建指标体系？起因是：某公司定义了用户流失率指标是“连续
