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文档简介

1、我的工作日常soton简单介绍互联网公司，Title 数据分析师工作内容：推荐系统预测模型报表开发数据统计流水的一天6点起床6:30 8:30 看书看视频8:40 9:20 健身房9:30 11:30 吃早饭，回邮件，检查代码，继续昨天的工作13:00 18:00 写SQL18:00 19:00 健身房20:00 22:30 打游戏，看电视，反正不会学习我的办公桌什么是项目项目一般是由业务方或者PM发起，针对公司特定的场景和需求，需要解决某些问题我的职责是什么？确认发起的项目是否合理，主要是通过数据验证，用事实说话该项目最为相关的因素有哪些，PM可以发挥想象提供，自己也需要深入了解能不能用简单

2、的规则就解决？如果用模型，那么用什么模型？（所谓的算法）确认好模型，剩下就是特征工程了包装模型，部署上线，做好风控举个栗子PM说我们现在用户流失的比较厉害，你们能不能帮我预测预测哪些客户会流失，我们好提前争取回来开始：验证是否客户有客户流失，流失的比例有多少，流失客户有什么特性，为什么流失，大概能召回多少客户，预估收益是多少（用数据说话）想想哪些因素和客户流失最为关联，提特征取数观察用简单的规则能抑制住这种现象么？ 比如说用户很长时间没来我们这消费了，不如给他发个优惠券吧！（请参考外卖红绿灯APP）用什么模型？ 推荐？监督？无监督？排序？想特征，精细化，写SQL（最耗时的环节）训练模型，调参数

3、合格！部署上线工作PM沟通需求，了解业务开始思考方法，想特征，将PM描述的事物量化写SQL，取数写SQL，取数写SQL，取数写SQL，取数。建模模型评估，效果不好返回第二步，循环直至效果满意跑模型跑脚本的时候我在干吗？继续写其它脚本，跑其它模型看论文，看书看知乎，玩手机。需要注意的是什么一定要自我驱动，自我提高少说话，多做事对于数据要保持敬畏，所有的猜想都必须有数据验证学的再多不如做一个项目如果不打算深入研究型，最好学到的所有理论都能动手操作工具编程语言PYTHONSCALARJAVAHIVE & SQLSHELL平台Hadoopsparklinux知识数学线性代数、微积分、概率统计数据挖掘与机器学习计算机一些不真实信息解释算法和模型就是整天的折腾高大上的数学理论模型能有效的解决大部

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