240 發(fā)簡(jiǎn)信
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  • 重新回來(lái)讀了大大的開(kāi)窗和group by搭配使用的內(nèi)容缩歪,發(fā)現(xiàn)大大講解內(nèi)容層層遞進(jìn)归薛,尤其是三層分組,兩層開(kāi)窗分區(qū)部分匪蝙,相當(dāng)?shù)木省?br>期待大大有更多的分享主籍。

    數(shù)據(jù)分析-SQL開(kāi)窗函數(shù)-排序-row_number

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  • @木魚(yú)_水星 :wink:

    數(shù)據(jù)分析-SQL-開(kāi)窗函數(shù)

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  • @木魚(yú)_水星 坐等大大深度分享氯葬,哈哈哈

    增長(zhǎng)黑客-DAU下降分析-指標(biāo)異常分析框架

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  • @木魚(yú)_水星 好的嘞~

    增長(zhǎng)黑客-肖恩-讀書(shū)筆記

    碎語(yǔ) 學(xué)習(xí)的正態(tài)曲線:入門(mén)容易,精通難 積累的正態(tài)曲線:先越讀越多闯睹,后越讀越少 讀后感 作者[〔美〕肖恩·埃利斯 (Sean Ellis)[〔美〕摩根·布朗 (Morgan)...

  • @木魚(yú)_水星 哈哈哈哈阀参,是的是的~~~

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  • @木魚(yú)_水星 PS:給大大推薦一本《谷歌數(shù)據(jù)分析方法》,對(duì)互聯(lián)網(wǎng)做數(shù)據(jù)分析應(yīng)該有一定的啟發(fā)。試讀了下所刀,覺(jué)得很不錯(cuò)

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  • @木魚(yú)_水星 坐等大大后續(xù)分享浮创,嘿嘿

    數(shù)據(jù)分析-SQL-新用戶次日留存計(jì)算

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  • @木魚(yú)_水星 好的嘞

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  • @木魚(yú)_水星 嘿嘿,客氣客氣厕倍,感謝大大的深度分享~

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  • @木魚(yú)_水星 嗯嗯组民,對(duì)的棒仍,這塊算是細(xì)分和下沉,劃分出來(lái)對(duì)不同客戶進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)策略指定臭胜,感覺(jué)可以深入探討下莫其。

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  • 120
    數(shù)據(jù)分析師經(jīng)常遇到的SQL場(chǎng)景解析

    碎語(yǔ) 學(xué)習(xí)的正態(tài)曲線:入門(mén)容易吕晌,精通難 積累的正態(tài)曲線:先越讀越多蛋褥,后越讀越少 所有的場(chǎng)景都是以下表格為例來(lái)講解 此表以訂單ID為唯一主鍵,每個(gè)訂單一個(gè)行數(shù)據(jù)睛驳,以下是部分?jǐn)?shù)據(jù)...

  • 大大的代碼精煉易懂運(yùn)行效率超高烙心,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(duì)于這本書(shū)想馬上入手啦碍论。
    另外對(duì)于數(shù)據(jù)分析師谅猾,建議找一些產(chǎn)品未切入點(diǎn),以實(shí)際用戶的角度去評(píng)估產(chǎn)品鳍悠,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)税娜,有利于產(chǎn)品更好的切入市場(chǎng)。
    數(shù)據(jù)分析的最終目的就是從群眾中來(lái)再回到群眾中去~

    增長(zhǎng)黑客-肖恩-讀書(shū)筆記

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  • 增長(zhǎng)黑客-肖恩-讀書(shū)筆記

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  • Python可視化—Plotly_02_基礎(chǔ)

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  • 大大袒哥,您dense_rank和rank的文字描述部分貌似寫(xiě)反啦缩筛。rank是有重復(fù)會(huì)跳號(hào),dense_rank是有重復(fù)不跳號(hào)~~~
    此外堡称,給大大點(diǎn)贊瞎抛,棒

    數(shù)據(jù)分析-SQL-開(kāi)窗函數(shù)

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    數(shù)據(jù)分析-SQL開(kāi)窗函數(shù)-排序-row_number

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  • 大大分析的很透徹介汹,明晰却嗡。
    PS:關(guān)于用戶群的劃分,希望大大能再加一些詳細(xì)信息

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