数据科学家成长之路
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- QA：数据新人如何想出数据驱动增长方案？
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- QA：运营和产品的鸿沟怎么解决？
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- 优秀商业分析团队的6个习惯
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- QA：新入职后如何快速进入业务？
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- QA：数仓中表的分层，怎样才合理？
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- 追求透明、高效、协作与开放
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- 数据分析的起点是什么？
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- 像数据科学家一样思考：12步指南（下）
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- 数据不足，如何进行迁移学习？
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- 如何创建一个数据科学项目？
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- 10本免费的机器学习和数据科学书籍
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- 一份数据科学“必备”的数学基础清单
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- 认知指标的层次（数据质量系列之五）
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- 合理的指标命名方式（数据质量系列之四）
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- 指标治理的三个步骤及必要条件（数据质量系列之三）
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- 理解数据流的正确方式（数据质量系列之二）
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- 为什么数据对齐这么难？（数据质量系列之一）
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- RFM模型之理论篇
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- 好团队是什么？
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- Excel作图中的“关键”细节一
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- 《精益数据分析》读书笔记
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- saas软件销售分析的一点经验
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- 数据产品开发前的必修课（四）：躲开平均数骗局
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- 数据产品开发前的必修课（三）——柱形图的72变
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- 数据产品开发前的必修课（二）——不要小看散点图
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- 数据产品开发前的必修课（一）
数据分析师胡晨川的个人笔记；记录点滴，努力成为一个数据科学家！