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巧用数理统计知识，深入分析业务数据
互联网诞生后，让人们的生活工作的各个领域都有了连接，后疫情时代，互联网发展迅速，人们迎来了数据大爆炸的环境。作为运营人员，数据分析整合的压力骤增，所以，选取部分样本，采取参数估值的方法就成为了运营人的…
互联网诞生后，让人们的生活工作的各个领域都有了连接，后疫情时代，互联网发展迅速，人们迎来了数据大爆炸的环境。作为运营人员，数据分析整合的压力骤增，所以，选取部分样本，采取参数估值的方法就成为了运营人的制胜法宝。找到不同指标之间的相关性来分析业务或者带来增长，是业务人员破局妙招。分析历史数据来找到发展规律，从而对未来进行预测也成为了业务需要。为了满足上述需求，我们需要掌握一些数理统计方法。
为此，三节课邀请到前阿⾥巴巴数据专家，拥有多年数据分析和产品运营经验的Rex为你详细讲解四大数理统计方法在工作中的应用，教你深入分析业务数据的方法。
课程分别介绍了相关分析、方差分析、参数估计和趋势预测的原理和操作方法，让你可以清晰的解读分析结果，并通过实际案例帮助你更好的应用在工作中。
一、如何玩转相关性分析，精确定位关键因素？
- 本章导读
- 1. 相关性分析可以解决哪些问题？
- 2. 相关性分析的定义
- 3. 如何评估相关性的大小？
- 4. 相关分析家族全景
- 5. 典型案例拆解
二、如何用数据和方差判断评估策略的优劣？
- 本章导读
- 1. 方差分析可以解决哪些典型问题？
- 2. 方差分析的来龙去脉
- 3. 方差分析的定义和应用场景
- 4. 方差分析的使用流程
- 5. 典型案例拆解
- 6. 本章小结
三、用数据检验效果，通过参数估计从少量样本中分析产品问题
- 本章导读
- 1. 参数估计可以解决哪些问题？
- 2. 参数估计的定义
- 3. 参数估计的使用流程
- 4. 典型案例分析
四、如何做好趋势分析，从历史数据中科学发现未来趋势？
- 本章导读
- 1. 为什么要预测未来？
- 2. 趋势预测的理论依据和价值
- 3. 趋势预测的定义
- 4. 两种常见的趋势预测方法
- 5. 本章总结
课后测试
Rex
前阿里巴巴数据专家