月，经过持续迭代升级，目前版本号为V3.0，增加了思维模型的相关内容，做了一张简化版的学习路径图，新增了「数据分析技能树」思维导图，设置成付费模式，10

还能做网站和自动化等。在时间和精力有限的情况下，如果使用一种语言就能满足更多的需求，由此带来的好处是比较明显的。离别钩，背后隐藏的是戒骄戒躁，永远保持谦虚进取的精神。7

项基本原则：（1）不要出现第四个概念（2）中项要能向外延伸（3）大项和小项都不能扩大（4）前提都为否，结论不必然（5）前提有一否，结论必为否掌握以上基本原则，能帮你建立更加严谨的数据分析思维。9.

H0。比如说，法官在审理案件的时候，首先会假设被告方无罪，然后根据指控方提供的证据，试着推翻一开始无罪的假设，从而接受与之相反的结论，即被告方有罪。2.

把【客户名称】拖至【标记】的【文本】中，先下拉选择【度量】--【计数(不同)】，再下拉选择【快速表计算】--【合计百分比】，然后把这个胶囊拖动复制到【颜色】中，并把形状调整为【方形】。c.

万元的回报；但是如果投资失败，那么你将血本无归。这项投资的潜在回报非常诱人，但风险也很大。请问你应该如何决策？你可能会问：投资成功的可能性有多大？你的朋友告诉你，预估产品研发成功的概率是

年，本福特坚持不懈地探索这个现象，通过举一反三，发现更多符合该规律的数据，比如网球得分、股票价格、河流长度、原子量、电费单等等，全都有着相同的模式。本福特这种孜孜不倦的精神，值得我们学习。1938

80%，但从全局的结果来看，很多情况下都接近于这个比例，因此被称为二八法则，为了纪念帕累托，我们称之为帕累托分析模型。要注意区分二八比例与二八法则，很多人容易搞混。比如说，20%

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你好，我是林骥。上次介绍的线性回归模型，与下面将要介绍的模型有很大的关系，但是侧重点有所不同。线性回归模型中的两个变量，分别称为自变量和应变量，它们之间有逻辑上的主次之分，侧重于分析自变量给应变量带来的影响。比如说，广告费是自变量，商品销量是应变量，我们重点分析的是广告费能给商品销售带来多少增量，而不是反过来。今天介绍的第

隐藏边框ax.spines['top'].set_visible(False)ax.spines['right'].set_visible(False)#

测试模型，也要遵循要事优先的原则，运用全局思维，优先去做那些对业务影响比较大的测试，而不是不分轻重缓急，眉毛胡子一把抓。我们从小经历过各种各样的考试，大致都有这样的体会：从

100%，「墨菲定律」告诉我们：凡事只要可能出错，就会出错。当弱者听到这句话，会把它当作借口，而强者则把它当成警钟。2.

你好，我是林骥。在现实世界中，你看不到一吨重的老鼠，也看不到一斤重的大象。你有没有想过这是为什么呢？今天介绍的第

Action从吸引客户的注意，到引起客户的兴趣，再到产生拥有的欲望，最后形成购买的行动，每个环节都会有客户流失，越靠后的环节，客户数量往往就越少，画出来的图形，就像一个漏斗。2.

分析模型，是一种客户细分的技术，原理简单易懂，几乎不用任何专业的知识，就能快速对客户进行分类，并针对不同类型的客户，制定差异化的营销策略，从而做出更加明智的决策，这反过来又能提升客户的忠诚度。RFM

万元的奖金，只要能够正常完成工作，那么这个金额就等于团队的总价值。其中任何两个人来上班了，那么第三个人就不是必须的，也就是说，最后一个加入团队的价值为零。我们考虑这三个人来上班的所有

你好，我是林骥。一个分析思维模型的背后，可能涉及很多相关的背景知识，但对于使用模型的人来讲，真正关心的是如何应用模型去解决实际的问题，而不是模型背后复杂的原理和公式。这就好比使用手机和电脑，我们关心的是其中软件的应用和运行的速度，并不需要理解计算机的原理和算法。我选择

你好，我是林骥。有时候，我们做事的方法可能都对，但就是达不到预期的效果。归根结底，很有可能是因为选错了模型。有句话说得好：选择大于努力。每一种模型，都有自己的应用前提和适用场景，一旦前提或场景变了，模型可能就失效了。面对复杂多变的现实世界，我们需要能够根据具体的环境状况，在多个模型之间做出正确的选择，这是智慧的一种体现。我计划选择

分析思维模型与游戏随着数据分析的深入，我越来越感觉到，数据分析也是多学科的融合，而不是几种数据分析工具的简单应用。因此，我产生了一个想法，总结

表格软件来记录时间的花销，在林骥的公众号后台回复「时间」两个字，可以下载我目前正在使用的时间管理表格模板。我每天用表格软件记录各类事件所花的分钟数，并评估自己对这件事的热爱程度，通过下拉菜单选择

你好，我是林骥。最近，我正在读《统计学关我什么事》这本书，副标题是：生活中的极简统计学，作者小岛宽之，是日本的经济学博士，知名的数学随笔作家。这是一本关于「贝叶斯统计学」的超级入门书，其中没有复杂的公式，作者运用简单的「面积图」和四则运算，就把复杂的统计学理论，讲得简单、生动、有趣，我认为值得学习。1.

年终总结长按下方的二维码，关注林骥的公众号，更多干货早知道。欢迎加入我的免费知识星球，点击左下角的阅读原文即可加入。如果你觉得文章对你有帮助或启发，麻烦你动动手指支持鼓励一下，谢谢！☟分享

业务逻辑建立一套行之有效的指标体系，应该从业务逻辑出发，一点一点地进行展开。业绩层的指标体系，是由战略层的目标决定的，而指标体系又要进一步分解到组织当中，这样才能起到战略方向的牵引作用，其中

你好，我是林骥。鲁迅曾经在《论辩的魂灵》中，写过这么一段话：你说甲生疮。甲是中国人，你就是说中国人生疮了。既然中国人生疮，你是中国人，就是你也生疮了。这是在讽刺当时很多人的论辩逻辑。在今天，依然有很多人会犯一些逻辑上的错误，比如说：做好数据分析需要会使用一些工具，小明会使用一些工具，所以小明能做好数据分析。但是，会使用一些工具，并不代表就能做好数据分析，这是犯了逻辑上的错误。那么我们应该如果避免出现类似的逻辑错误呢？下面介绍演绎思维的

你好，我是林骥。逆向思维，是指打破正常的思维习惯，从事物的反面去思考解决问题的方法。我觉得作为数据分析师，更加需要训练和提升逆向思维的能力，从而让我们思考更加全面和透彻。因为许多难题，只有用逆向的方法进行思考，才能得到更好的解决。下面是我根据刘润《5

种归纳方法，即：求同法、求异法、共用法、共变法和剩余法，其实这些方法早在古代就有，后来培根在《新工具》一书中进行了概括和归纳，最后由穆勒加以系统的整理和说明，因此通常称为「穆勒五法」。1.

你好，我是林骥。在数据分析工作中，细分思维的重要性，我认为再怎么强调都不为过。然而，很多人可能会采取一些「偷懒」的做法，浅尝辄止，不去寻找合适的细分方法，导致没有得出更有价值的分析结论。下面我们通过一些示例，介绍

个状态长按下方的二维码，关注林骥的公众号，更多干货早知道。欢迎加入我的免费知识星球，我每天都会在星球内分享读书笔记和思考感悟，点击左下角的阅读原文即可加入。

'用数据化解难题，让分析更加有效。'prs.save('2020年9月林骥的数据分析报告.pptx')print("报告已生成，请打开PPT文件查看。")打开自动生成的

你好，我是林骥。一份专业的数据分析报告，在颜色搭配方面往往会非常谨慎，因为颜色奠定了报告的整体风格和基调。不同的颜色，给人的感觉各不相同，所代表的含义也是不一样的，而且与地域和群体有关。比如在中国，股票价格上涨用红色表示；而在国外，红色代表下跌。颜色能影响人的行为和决策，比如下图是影响北美网购群体的各种色彩：在数据分析报告中，粉色比较少见，灰色比较常见。下面我们分别介绍常见的

思路方法思路方法页，是为了便于读者理解报告的逻辑线索，可以包括分析的理论和框架、研究方法、算法模型等等。比如说，在「腾讯00后研究报告中」，包含社会化理论、研究分析框架和研究方法等：5.

个步骤中，我认为最重要的是「明确目标」，花费时间最长的是「收集数据」和「处理数据」，对读者最有价值的是「结论建议」。1、明确目标在「明确数据分析目标的

种类型，即：是多少？好不好？为什么？会怎样？怎么办？下面，我简要说明每一类问题的关键点，并举一个简单的例子，同时，站在数据分析师的角度，给予一些参考建议，希望能够对你有所启发。问题

盘中保存起来，花费了大量的时间和精力，以为自己能从中学习到很多知识。可事实上，我只粗略地看过其中几本电子书，发现大部分内容都不适合自己，就没有再继续看了。如今，那个

因为随着人工智能的快速发展，用算法能完成大部分简单重复的工作。在日常工作中，如果我们把每一次写报告，都当成是提升自己能力的好机会，那么长期坚持下来，必然对自己的成长会很有帮助。

类：需要快速跟进处理的工作。坚持「要事优先」的原则，每天分配时间给重要的事情，我认为这也算是「二八法则」的一种实际应用。欢迎加入我创建的免费知识星球，一起进步。林骥长按二维码

你好，我是林骥。《大学》是中国古代的「四书」之一，其中蕴含的思想内涵，至今仍给人以深刻的启迪。知止而后有定，定而后能静，静而后能安，安而后能虑，虑而后能得。大概意思是说：知道境界才能使自己志向坚定；志向坚定才能够镇静不躁；镇静不躁才能够心安理得；心安理得才能够思虑周详；思虑周详才能够有所收获。这个「定」就是目标和梦想要坚定，我们不能盲目地去追热点，否则容易迷失方向。如果今天大家说这个好，就跑过去看看，明天大家说那个不错，也去凑个热闹，让自己无法安静地做一件事，变得焦虑不安，最终可能什么也得不到。对于没有「定」力的人，回顾自己人生的时候，会经常感到后悔，当时要是没这样做就好了；唉，当时要那样做该多好啊！《晨间日记的奇迹》的作者佐藤传，通过坚持写「晨间日记」，提高四项能力指数，分别是

在做事之前，我们要先树立正确的目标，找准正确的方向。效率只是手段，而不是目的。有时候效率高，结果却并不一定就好。比如说，有一个南辕北辙的故事，说得是行动与目标相反，结果跑得越快，离目标却越远。

引言在电影《银河补习班》中，邓超饰演的马浩文对他的儿子说：人生就像射箭，梦想就像箭靶子。如果连箭靶子也找不到的话，你每天拉弓有什么意义？对于数据分析工作而言，如果没有目标，不仅工作结果可能没有意义，甚至有可能让人误入歧途。比如说，有的数据分析师，每天重复着制作报表的工作，没有对数据进行思考和分析，不知道数据分析的目标是什么，逐渐沦为「报表制作的机器」，让自己的职业前途堪忧。数据分析的目标不是炫技。有些人掌握了一些数据分析工具以后，就像手里拿着锤子，看什么数据像钉子，恨不得一锤子砸下去。有时候，看似高深莫测的分析方法，其实未必能解决实际的问题。有时候，看似花里胡哨的分析图表，其实没能有效地传递信息。有时候，看似复杂庞大的分析工具，其实很多时候用

时代，有什么捷径？如何高效读懂一本书？如何实现增值？只管去做思维导图：让学习和工作更简单游戏化如何让现实变得更美好？数据分析的精进之道不会画画也可以学会的视觉笔记高效学习的

均值聚类算法的优缺点。一个数据集到底分成多少类比较合适，是聚类算法的关键，也是较为困难的一个问题。通常需要结合一定的经验信息、背景知识和评价标准等，对聚类结果进行分析和解释，找到最适合的聚类数

y_test))训练得分：0.9172932330827067测试得分：0.8666666666666667从上面的结果可以看出，决策树算法的训练得分和测试得分都还不错。假如设置

交付突出主要分析结论，这是数据分析交付的重要内容。如果分析没有结论，就不能称之为交付。交付的内容，包括文字、表格、图形等要素。文字表述要条理清晰，表格制作要标准规范，数据可视化的图形要选择合理。6.

年做的一项调查统计，逻辑回归是应用最广泛的一种算法。为什么逻辑回归算法字面上说的是「回归」，实际上却是解决「分类」的问题呢？本文将简要介绍逻辑回归算法，并用一个数据案例，演示该算法的应用过程。1.

梯度下降法简介梯度下降法，是一种基于搜索的最优化方法，它其实不是一个机器学习算法，但是在机器学习领域，许多算法都是以梯度下降法为基础的，它的主要作用是寻找目标函数的最优解。常用的梯度下降法有

引言一个好的模型，不仅能很好地拟合已知的数据，而且能比较准确地预测未知的数据，也就是说，预测误差要尽可能地小。你可能会问：模型是不是越复杂越好呢？假设现实中存在一个「真」模型，那么我们所选择使用的模型，就是要尽可能地逼近这个「真」模型，而不是追求更加复杂的模型，否则反而可能导致模型「失真」。比如说，拟合一条抛物线，本来用简单的二次多项式就可以了，你非要使用复杂的

引言最近我参加一个机器学习小组，学习了一些人工智能的算法，并努力把所学的知识，应用于实际的工作和生活当中。在正式开始学习算法之前，我看了一本《漫画机器学习入门》，这本书用王后与魔镜的童话故事开场，开篇第一句话就是：魔镜魔镜，谁是世界上最美丽的女人？整本书轻松有趣地介绍了机器学习的一些概念和思维，我看得是津津有味。当我学习了

年，我开通了微博账号，网名「数据化分析」，寓意用数据化解分析难题，从此我把「数据化分析」作为自己的一个标签。我用「数据化分析」这个网名在博客上发表文章，有的文章获得大量转发，一篇文章的最高阅读量有

算法如果保留所有样本，那么显然数据呈现的规律并不是线性的，用多项式回归算法应该是个更好的选择。假如用三次多项式回归算法进行预测，那么算法代码如下：#