abtest权威发布_abtest原理(2024年11月精准访谈)
磁力金牛新手速成指南! 冷启动秘籍】在磁力金牛的初创阶段,你需要精准定位,通过ABTest探索最佳策略,为后续成长奠定坚实基础。 【成长期攻略】随着磁力金牛的成长,不断扩大计划并增加预算是关键。优化ROI,确保基建的质量和数量,助力你的平台稳步发展。 壀成熟期进阶】在磁力金牛的成熟期,多计划、多目标、多素材、多人群的投放策略将大显身手。持续优化人群定位,提升系统预估效果,实现最大化收益。通过遵循这些步骤,你将能够快速掌握磁力金牛的操作要领,实现新手到高手的华丽转身!
数据分析的9大秘籍 你是否曾为数据分析感到迷茫?面对一堆数据,却不知从何下手?别担心,这里为你揭秘9大数据分析方法,助你成为数据分析高手! 分析:深入挖掘数据间的隐藏联系,发现未知的秘密。 分析:通过对比,一眼看出数据间的差异,问题无处遁形。 类分析:将相似数据归拢,让数据结构一目了然。 存分析:洞察用户忠诚度与活跃度,为决策提供有力支持。 累托分析:抓住关键要素,优化资源分配,提升效率。 ᩙ分析:明确数据区域划分,锁定重点,把握方向。 test:科学对比方案,找到最佳答案,决策更明智。 斗分析:追踪用户行为路径,提升转化效率,实现目标。 量分析:洞察用户行为轨迹,优化产品体验,让用户更满意。 ✨掌握这些秘籍,数据分析将不再是难题!快来试试吧!ꀀ
老铁站电商数分实习面试全攻略【已过!】 一面 自我介绍 一道简单的 SQL 题 遇到指标异常值的分析思路 数据校对:首先与相关部门确认数据的准确性和口径一致性。 维度划分:对指标进行渠道、用户、区域等维度划分,定位具体问题,例如华南区年轻用户群体数据下降。 业务了解:对指标进行拆解,比如 GMV 计算公式中找到销售量下降,进一步细化问题。 内外因分析:从内部和外部分别找出原因。 用户拆解方式 劦祈룀年龄、区域、收入水平、不同渠道来源、新老用户、活跃度等。 如何构建淘宝搜索业务指标体系 搜索点击率、搜索转化率、搜索后停留时长、搜索 GMV、搜索付费用户数、搜索响应时间等。 最核心的指标 我选了搜索转化率,因为觉得它最能体现搜索业务的质量。老师质疑分母频次可能低,我解释说量做上去比质量做上去容易,所以选了这个。晚上回去很后悔,觉得应该选搜索 GMV 更好一些。 淘宝最关心的指标 淘宝搜索业务最关心的指标是搜索转化率,而淘宝最关心的指标是 GMV。 ABtest 介绍 ꊥ悤𝕤🝨𐦍质性 MBTI 类型 二面 面试官介绍部门情况 ⊦ꦝ奰𑤸计划 谈到考虑过创业,面试官追问对跨境电商的看法,以及对2030年电商行业的看法。 对国内电商的了解 问我觉得低价是不是拼多多的护城河?然后插入一个问题:你觉得拼多多低价的定义是什么——是同类商品中的低价商品占比多,还是一样的商品价格低?我回答前者,并认为低价是拼多多早期的护城河而不是现在。 如何拉大牌用户 如果拼多多想拉到大牌用户,应该从商品本身入手,比如海淘、临期商品、大包装(如10斤装洗衣液)。 反问环节 工作主要内容及分布占比。
痘印CEO张楠的职业成长秘诀 张楠,一个来自黑龙江的美术生,凭借着独特的艺术天赋和商业眼光,走上了科技创业的舞台。她的职业生涯如同火箭般迅速蹿升,成为字节跳动旗下最耀眼的女性高管之一。 艺术生的转型:从图片社区到痘印 张楠最初从事图片社区业务,后来通过收购加入了字节跳动。在字节跳动的早期,“内涵段子”项目就有她的身影。当痘印项目启动时,她负责从零开始建设产品并进行市场推广,最终成为痘印的一号位。 敏锐的产品洞察力 张楠对产品的敏感度和极致追求是她在痘印项目中脱颖而出的关键。她深谙用户体验和习惯,将上下滑动切换、全屏沉浸式观看等设计理念融入痘印的早期版本。痘印体系内的数据分析和ABtest习惯,也大多源自她的团队。 业头脑与勇气 张楠不仅是一位出色的产品经理,还具备敏锐的商业头脑。在她创业的产品达到几十万DAU时,她敢于直接卖给字节跳动,从自主创业者转变为职业经理人。这种胆识和魄力在女性创业者中尤为罕见。 独立自我与精准眼光 在女性创业者群体中,张楠以低调著称,她在社交媒体上的声量很小,极少主动对外宣传自己的履历和产品观念。她始终专注于产品的设计和商业化变现,使得痘印能够快速生长并蔓延。 𑠦𐧚挑战:剪映的未来 如今,张楠离开痘印,加入了剪映团队。虽然有内部权力斗争的因素,但剪映一直不温不火,她的加入无疑为字节跳动的“始终创业”价值观注入了新的活力。 张楠的职业成长路径不仅展现了她的个人才华,也为我们提供了一个关于如何在科技行业快速成长的宝贵案例。
统计学专业就业前景及方向全解析 为什么我建议大家去学数据分析? 薪水待遇好 发展前景广阔 就业稳定~ 随着互联网行业的飞速发展,市场对数据分析师的需求日益增长。统计学与数据分析的结合,使得这个岗位的前景非常看好。 姻计学在数据分析中不可或缺,数据技术能为经济社会绿色发展提供网络化、数字化、智能化的技术手段,助力产业转型升级与结构优化,推动形成绿色的生产生活方式,促使社会总体能耗降低。统计学是处理数据的一门科学,提供了一整套有关数据收集、处理、分析、解释并从中得出结论的方法,任何需要数据分析的领域都会运用到统计学的知识。 应用统计就业方向 夺联网:数据分析、数据研发、算法、产品等。 婓𖨡:金融科技岗。 必备技能准备 数据分析、数据科学: 工具:SQL(增删查改、窗口函数);Python(Numpy、Pandas、Matplotlib);Excel(数据透视表);R语言等。 专业知识:数理统计(假设检验、参数估计、贝叶斯等);机器学习(逻辑回归、随机森林等)。 业务知识:指标体系、异动分析、ABtest、辛普森悖论、费米估计、数据分析思维等。 产品知识:了解产品特点和用户需求。 大数据知识: Linux、Java、Scala、SQL等。 MapReduce、Hadoop、HBase、Hive、Flink、Kafka、Spark等。 算法相关知识: 数据结构与算法、机器学习、深度学习、NLP等。 总结 统计学专业的人才就业面极为广阔,可以涉足互联网、银行、投行、药企、咨询等各大公司。数据分析的学习路线包括: 统计分析:大数定律、抽样推测规律、秩和检验、回归、预测。 可视化辅助工具:Excel、BI工具、Python。 大数据处理框架:Hadoop、Storm、Spark。 数据库:SQL、MySQL、DB。 数据仓库:SSIS、SSAS。 数据挖掘工具:Matlab、R语言、Python。 人工智能:机器学习。 挖掘算法:数据结构、一致性。 编程语言:Java、Python。 想转行或者应届生求职,不妨看看数据分析+统计学,说不定会给你带来意想不到的惊喜✨
磁力金牛新手投放全攻略 𗥐壘覜:打好基础,精准定向 1️⃣ 确定变量:首先,要明确哪些因素会影响你的投放效果,比如创意、定向、预算等。 2️⃣ 固定变量:通过ABTest测试,找到最佳变量组合,实现A+B计划。 3️⃣ 测试变量:用2天时间进行测试,观察不同变量组合的效果。 ᠦ放思路: - 按素材、人群、转化目标、产品制定计划,避免低质量堆计划。 - 定向建议覆盖5000W+,确保流量充足。 - 保障视频内容丰富,减少账户调整频次。 关注指标:至少关注10条转化数据,以便及时调整策略。 砥𗥐壘覜优化: - 0曝光?检查账户余额、预算和在投时段。 - 不花钱/曝光少?适当提高出价5-10%,拓展定向建议至3000W+。 - 只花钱没转化?检查出价和定向人群是否匹配,根据数据调整。 𑠦长期:扩大覆盖,优化预算 放策略: - 通过多计划组合扩大人群覆盖面。 - 增加预算,提高测试人群数据的稳定性。 - 利用精准人群增加成交数据量,稳固标签。 ᠦ放思路: - 持续新增计划,保持基建数量和质量。 - 重点优化ROI,及时调整不达标计划组。 - 对于保量素材,进行内容复用和拼接投放。 关注指标:CPM, Ecpm等关键指标。 砦长期优化:确保有足够的计划/素材储备,对于ROI不达标计划组进行重点优化。 熟期:全面扩展,精细运营 放策略: - 多计划组合扩大人群覆盖面。 - 对优质人群包展开多目标组合投放。 - 拍摄多个推广素材进行补充投放。 - 逐步放开人群定向,扩大投放范围。 ᠦ放思路:迭代爆量素材,优化人群定向,提高系统预估CTR, CVR。 关注指标:ROI, CTR, CVR等关键指标。 砦长期优化:保证素材迭代销量,延长计划衰退周期;对已购买或负反馈人群进行定向排除,延缓衰退周期。
数据分析与统计学:未来的就业热门领域 为什么推荐大家学习数据分析? 薪资优厚𐊥展前景广阔 工作稳定随着互联网行业的飞速发展,企业对数据分析师的需求越来越大。统计学和数据分析的结合,为这个领域的前景提供了无限可能。 统计学在数据分析中的重要性 统计学是处理数据的一门科学,涵盖了数据收集、处理、分析和解释的方法。任何需要数据分析的领域都会用到统计学。它为经济社会的发展提供了网络化、数字化、智能化的技术手段,推动产业转型升级和结构优化,促进绿色生产生活方式的形成,降低社会总体能耗。 觻计的职业方向 互联网:数据分析、数据研发、算法、产品等。 银行:金融科技岗位。 ️ 必备技能 数据分析、数据科学:掌握SQL(增删查改、窗口函数)、Python(Numpy、Pandas、Matplotlib)、Excel(数据透视表)、R语言等工具。 专业知识:数理统计(假设检验、参数估计、贝叶斯等)、机器学习(逻辑回归、随机森林等)。 业务知识:指标体系、异动分析、ABtest、辛普森悖论、费米估计、数据分析思维等。 产品知识:了解大数据方面的知识,如Linux、Java、Scala、SQL等,以及MapReduce、Hadoop、HBase、Hive、Flink、Kafka、Spark等技术。 算法相关:数据结构与算法、机器学习、深度学习、NLP等。 数据分析的学习路线 统计分析:大数定律、抽样推测规律、秩和检验、回归、预测。 可视化辅助工具:Excel、BI工具、Python。 大数据处理框架:Hadoop、Storm、Spark。 数据库:SQL、MySQL、DB。 数据仓库:SSIS、SSAS。 数据挖掘工具:Matlab、R语言、Python。 人工智能:机器学习。 挖掘算法:数据结构、一致性。 编程语言:Java、Python。 想要转行或应届生求职,不妨考虑数据分析与统计学,这可能会给你带来意想不到的惊喜!✨
銆巑p.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzODY2MzA3OQ==&mid=2247486748&idx=1&sn=e1516cedc8426dd58cb4a20e1c100441&chksm=c3f1acb05667e94c311f8d3cf26f7b50d8b859407938fc38d6199f62d587ba25e6e3c451f5a4&mpshare=1&srcid=0930MDSXQuYNqdpOICE2gJmq&sharer_shareinfo=011fbbe0ba8386e44d4b8965431d2621&sharer_shareinfo_first=67b8d8e79167826c8dcca5f64ccf18df&from=timeline&scene=2&subscene=2&sessionid=1727692313&clicktime=1727695865&enterid=1727695865&ascene=45&fasttmpl_type=0&fasttmpl_fullversion=7404777-zh_CN-zip&fasttmpl_flag=0&realreporttime=1727695865770&devicetype=android-33&version=2800315a&nettype=WIFI&abtest_cookie=AAACAA%3D%3D&lang=zh_CN&countrycode=CN&exportkey=n_ChQIAhIQPuQtd81Mp%2F9LgQAZvCGZCRL2AQIE97dBBAEAAAAAAFjTJbD%2BxWYAAAAOpnltbLcz9gKNyK89dVj0wMaRvBlW6YEFbMxViZTvWWJKLhIc%2BtaoRfhH5kcgaTRePIGBhbZ%2Fhc0j3K1%2BMMD%2Fv8kqhlTAVGuKzv1zpfJZ%2BqZ%2Bgi43kFVm9YmJf3vsFar4lEWX22G%2Bt9AB%2BFTAfFipnYopAOKuT6MiYwMXNlo4OKYQ%2Ba7Ea6ivsUk%2FyFmWmCumJZvV6UXkYZJPakSnHRq7nGyw8edolojEiAhA2zZER0GeqTg934ts7gEDOFEoNkHkWPlO%2FzdO6kUDItSj4iqbohX0xODrjHPxg4%2FqJU8RvA%3D%3D&pass_ticket=qJ2T%2Fe9adTs0kVR9k%2F4OMCzW1Tfx1N%2B7BbOm6gogDspPNJkUUTVafDsoMDx2%2BFfG&wx_header=3銆
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