# Data_Science_Industrial_Practice

**Repository Path**: zerogau/Data_Science_Industrial_Practice

## Basic Information

- **Project Name**: Data_Science_Industrial_Practice
- **Description**: 《数据科学工程实践》一书的Jupyter Notebook库，以及交流园地。
- **Primary Language**: Python
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 3
- **Created**: 2022-05-05
- **Last Updated**: 2022-05-05

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 数据科学工程实践 
## 用户行为分析与建模、A/B实验、SQLFlow

第1部分（第 1～6 章） 观测数据的分析技术：
   
   - 第1章：如何分析用户的选择
   - 第2章：随时间可变的行为分析
   - 第3章：洞察消费者长期价值：基于神经网络的LTV建模
   - 第4章：使用体系化分析方法进行场景挖掘 
   - 第5章：行为规律的发现与挖掘 
   - 第6章：对观测到的事件进行因果推断 

第二部分（第7～9章）实验研究探索业务边界

   - 第7章：如何比较两个策略的效果
   - 第8章：如何提高实验效能
   - 第9章：特殊场景下的实验设计和分析方法

第三部分（第10~12章） 自助式数据科学：SQLFlow
 
   - 第10章：SQLFlow
   - 第11章：机器学习模型可解释性
   - 第12章：基于LSTM-Autoencoder的无监督聚类模型