"數(shù)據(jù)"相關(guān)的文章
除了ABtest，還有更好用的測試方法！

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面對業(yè)務(wù)部門的精準(zhǔn)預(yù)測要求，你是否也曾感到壓力山大？別慌！今天帶你揭秘，在沒有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的情況下，如何通過科學(xué)的測試方法，為業(yè)務(wù)增長保駕護航。從部署到復(fù)盤，四階段詳解測試全流程，助你避免盲目預(yù)測，用數(shù)據(jù)說話，讓業(yè)務(wù)增長有據(jù)可依。
業(yè)務(wù)分析模型，我整理了四個好用的模板

業(yè)務(wù)分析模型，我整理了四個好用的模板

業(yè)務(wù)分析模型是優(yōu)化決策與提升效率的關(guān)鍵工具。?本文精選了四個高效業(yè)務(wù)分析模板，?包括總分式結(jié)構(gòu)模型，?適用于單一關(guān)鍵指標(biāo)深入分析；?矩陣式結(jié)構(gòu)模型，?適用于雙指標(biāo)交叉分析；?循環(huán)式結(jié)構(gòu)模型，?適用于流程性業(yè)務(wù)的持續(xù)優(yōu)化；?以及邏輯樹模型，?專用于問題診斷與決策支持。?這些模板各有特色，?廣泛適用于不同業(yè)務(wù)場景，?助力企業(yè)精準(zhǔn)定位問題、?高效分配資源、?科學(xué)制定策略，?實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長與競爭力提升。?
業(yè)界動態(tài)
我感覺自己得了數(shù)據(jù)癌

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在這個數(shù)字化的時代，我們每個人都或多或少地被數(shù)據(jù)所左右。從健康追蹤器上的步數(shù)到社交媒體上的點贊數(shù)，這些數(shù)字似乎成了衡量我們生活的標(biāo)準(zhǔn)。本文深入探討了這種現(xiàn)象，揭示了我們對數(shù)據(jù)的依賴可能已經(jīng)超越了理性的范疇，讓我們在不知不覺中患上了“數(shù)據(jù)癌”。
那些2024年成功跳槽的數(shù)據(jù)人，做對了什么？

那些2024年成功跳槽的數(shù)據(jù)人，做對了什么？

在2024年這個充滿挑戰(zhàn)的就業(yè)市場中，數(shù)據(jù)專業(yè)人士如何成功跳槽并實現(xiàn)職業(yè)發(fā)展？本文通過分析上半年的求職情況，為讀者揭示了成功跳槽的關(guān)鍵因素。從選擇正確的賽道到擴展知識面，再到反復(fù)打磨面試技巧，本文提供了一系列的策略和建議，幫助數(shù)據(jù)專業(yè)人士在競爭激烈的市場中找到更好的職業(yè)機會。
AI人工智能
大模型的“成本瘦身”運動

大模型的“成本瘦身”運動

大多數(shù)人可能都有感知，即大模型一直在變大，其存儲成本、運維成本等各項成本也在不斷增加，這就導(dǎo)致大模型成為了一門極其燒錢的生意。這個時候問題就來了，當(dāng)一味求大的時代過去之后，我們要怎么給大模型“減負(fù)”呢？具體可以怎么實現(xiàn)？
創(chuàng)業(yè)學(xué)院
Data Dollars Deals：為什么你在講策略，員工覺得你在吹牛

Data Dollars Deals：為什么你在講策略，員工覺得你在吹牛

管理者在向員工提出策略和愿景時，可能會發(fā)現(xiàn)員工們并不“買賬”，那么這背后的原因在哪里？或許管理者可以自查一下，所提出的策略，是否真的有可行的路徑和明確的目標(biāo)。至于怎樣才能形成一個及格的策略？不妨來看看作者的總結(jié)。