数据处理工具:Excel、Python、R等
数据库:MySQL、Hive、Presto
了解并使用部分机器学习算法
数据可视化工具:Datart、Tableau、PoewrBI、GrowingIO、Mixpanel
一、A/B测试平台搭建
1. 撰写项目整体方案
2. 实验中的分流策略、实验前的测试,最小样本量确定,新奇效应的避免等逻辑梳理确定
3. 根据不同需求部门设计相应的实验方案和策略
4. 对实验效果评估、有效性评估方案的确定
5. 提供相关脚本和算法给到研发开发
6. 实验平台最终上线,科学化解决各部门实验不规范、仓促上线新功能等问题,提高产品、运营效率,降低实验成本
二、广告投放账户优化
1. 公司在各大媒体DSP平台花费大,了解到媒体不会让我们无风险套利(竞价系统波动较大),节约成本与之博弈
2. 过滤中尾部账户,提高关停账户时效性
3. 通过信号处理和聚类分层,肘部算法分类效果显著
4. 给账户分为起量、成熟、波动、衰退、静默、关停等6个时期,给到投放部门去针对性关停
5. 效果:每月节约100多万成本