90后作家蟆炊、小說家薪缆，為純粹寫作而寫作烛缔。笑看生活茍且怒竿，更愛詩與遠(yuǎn)方荠雕。
現(xiàn)實(shí)類都市情感小說《或左或右》于起點(diǎn)女生網(wǎng)連載中稳其。<br>我已加入“維權(quán)騎士”(rightknights.com)的版權(quán)保護(hù)計(jì)劃。<br>
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重新回來讀了大大的開窗和group by搭配使用的內(nèi)容炸卑，發(fā)現(xiàn)大大講解內(nèi)容層層遞進(jìn)欢际，尤其是三層分組，兩層開窗分區(qū)部分矾兜，相當(dāng)?shù)木省?br>期待大大有更多的分享损趋。
數(shù)據(jù)分析-SQL開窗函數(shù)-排序-row_number
碎語 學(xué)習(xí)的正態(tài)曲線：入門容易，精通難 積累的正態(tài)曲線：先越讀越多椅寺，后越讀越少 星中有數(shù) 在工作中浑槽，我們會(huì)遇到這樣的場景，為了激勵(lì)不同地區(qū)銷售返帕，我們每年都要獎(jiǎng)勵(lì)銷售額前三的地...
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數(shù)據(jù)分析-SQL-開窗函數(shù)
碎語 學(xué)習(xí)的正態(tài)曲線：入門容易桐玻，精通難 積累的正態(tài)曲線：先越讀越多，后越讀越少 什么是開窗函數(shù) 很多場景比如排序荆萤，累計(jì)求和等镊靴，如果沒有開窗函數(shù)，那么就要使用很復(fù)雜的子查詢或是...
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@木魚_水星 坐等大大深度分享链韭，哈哈哈
增長黑客-DAU下降分析-指標(biāo)異常分析框架
碎語 學(xué)習(xí)的正態(tài)曲線：入門容易偏竟，精通難 積累的正態(tài)曲線：先越讀越多，后越讀越少 DAU異常分析 DAU對于一個(gè)網(wǎng)站或是APP來說是至關(guān)重要的敞峭，APP有了更多的人踊谋，就能帶來更大...
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@木魚_水星 好的嘞~
增長黑客-肖恩-讀書筆記
碎語 學(xué)習(xí)的正態(tài)曲線：入門容易，精通難 積累的正態(tài)曲線：先越讀越多旋讹，后越讀越少 讀后感 作者[〔美〕肖恩·埃利斯 （Sean Ellis)[〔美〕摩根·布朗 (Morgan)...
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@木魚_水星 哈哈哈哈殖蚕，是的是的~~~
增長黑客-肖恩-讀書筆記
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@木魚_水星 PS:給大大推薦一本《谷歌數(shù)據(jù)分析方法》睦疫，對互聯(lián)網(wǎng)做數(shù)據(jù)分析應(yīng)該有一定的啟發(fā)。試讀了下鞭呕，覺得很不錯(cuò)
增長黑客-肖恩-讀書筆記
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@木魚_水星 坐等大大后續(xù)分享，嘿嘿
數(shù)據(jù)分析-SQL-新用戶次日留存計(jì)算
碎語 學(xué)習(xí)的正態(tài)曲線：入門容易缨伊，精通難 積累的正態(tài)曲線：先越讀越多摘刑，后越讀越少 星中有數(shù) 客戶是公司最重要的資源，而想要獲得更多的用戶刻坊，我們可以通過兩種方式：要么拉新枷恕，要么留...
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@木魚_水星 好的嘞
增長黑客-肖恩-讀書筆記
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@木魚_水星 嘿嘿徐块，客氣客氣，感謝大大的深度分享~
數(shù)據(jù)分析-SQL-開窗函數(shù)
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@木魚_水星 嗯嗯，對的锡搜，這塊算是細(xì)分和下沉橙困，劃分出來對不同客戶進(jìn)行營銷策略指定，感覺可以深入探討下耕餐。
增長黑客-DAU下降分析-指標(biāo)異常分析框架
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數(shù)據(jù)分析師經(jīng)常遇到的SQL場景解析碎語 學(xué)習(xí)的正態(tài)曲線：入門容易，精通難 積累的正態(tài)曲線：先越讀越多明未，后越讀越少 所有的場景都是以下表格為例來講解 此表以訂單ID為唯一主鍵槽华，每個(gè)訂單一個(gè)行數(shù)據(jù)，以下是部分?jǐn)?shù)據(jù)...
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大大的代碼精煉易懂運(yùn)行效率超高亚隅，棒棒
數(shù)據(jù)分析-SQL-新用戶次日留存計(jì)算
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數(shù)據(jù)分析-SQL-新用戶次日留存計(jì)算
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作者大大棒棒噠，對于這本書想馬上入手啦贞让。
另外對于數(shù)據(jù)分析師周崭，建議找一些產(chǎn)品未切入點(diǎn)项钮，以實(shí)際用戶的角度去評估產(chǎn)品答朋，再拉回到數(shù)據(jù)分析的角度去確定分析的維度和衡量的指標(biāo)，有利于產(chǎn)品更好的切入市場陵究。
數(shù)據(jù)分析的最終目的就是從群眾中來再回到群眾中去~增長黑客-肖恩-讀書筆記
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增長黑客-肖恩-讀書筆記
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Python可視化—Plotly_02_基礎(chǔ)
碎語 學(xué)習(xí)的正態(tài)曲線：入門容易酱虎，精通難 積累的正態(tài)曲線：先越讀越多，后越讀越少 Plotly畫圖三步走 離線前置準(zhǔn)備 可視化組成的部分 圖像最終的展現(xiàn)由：數(shù)據(jù)部分（trace...
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大大擂涛，您dense_rank和rank的文字描述部分貌似寫反啦读串。rank是有重復(fù)會(huì)跳號，dense_rank是有重復(fù)不跳號~~~
此外撒妈，給大大點(diǎn)贊恢暖，棒數(shù)據(jù)分析-SQL-開窗函數(shù)
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大大分析的很透徹坷备，明晰熄浓。
PS：關(guān)于用戶群的劃分，希望大大能再加一些詳細(xì)信息增長黑客-DAU下降分析-指標(biāo)異常分析框架
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