分析已有 A/B 实验数据的分组质量、转化或连续指标提升、统计显著性与置信区间,并输出审慎上线建议。用于用户要求 A/B 测试、实验效果、显著性检验、转化率对比、对照组与实验组评估时。
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分析已有 A/B 实验数据的分组质量、转化或连续指标提升、统计显著性与置信区间,并输出审慎上线建议。用于用户要求 A/B 测试、实验效果、显著性检验、转化率对比、对照组与实验组评估时。
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使用 ARIMA 进行单变量时间序列预测(forecast)
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波士顿矩阵(BCG Matrix)分析,按市场增长率和相对市场份额将业务单元分为明星、问题、现金牛、瘦狗四类(portfolio 产品组合)
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商业模式画布(BMC)分析,用 9 个模块拆解产品的客户、价值、渠道、收入和成本(business model 商业模式)
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根据当前数据选择并生成合适的业务图表(visualization 可视化)
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规划业务数据仪表盘/看板(dashboard)
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查看数据结构、质量和可分析性(schema 数据概览 profiling)
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执行十分位分层分析并识别高低价值群体(segmentation 分层分析)
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规划并确认 Excel 数据导出(export 导出)
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将飞书多维表格接入为 SQL 数据源,完成分析、报告并在明确授权后回写或生成结果表。
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诊断业务漏斗各环节转化率,定位主要流失点并给出优先行动建议(conversion 转化分析)
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使用 GRU 对足量时间序列进行预测(forecast deep learning)
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诊断并处理缺失值(missing value 缺失值处理)
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使用 K-Means 对业务对象进行聚类画像(clustering 客户分群)
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执行二分类或多分类逻辑回归分析(logistic regression 分类)
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规划数据分析演示文稿(presentation 幻灯片)
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使用 Prophet 分解趋势季节性并预测(forecast 时间序列预测)
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执行线性回归并解释关键变量影响(linear regression 回归分析)
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规划结构化业务分析报告(report 报告生成)
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使用 SARIMA 建模季节性时间序列预测(forecast)
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进行单变量筛选并形成候选解释变量清单(feature selection 特征筛选)
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使用 SQL 安全查询当前已选择的数据表(query 数据查询)
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SWOT 分析,从内部优势/劣势和外部机会/威胁四个维度评估企业或产品的战略态势(strategy 战略分析)
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通过本地 API 或 Docker 服务调用 TimesFM-3,进行单变量与多变量时序预测(forecast sales time series)
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使用决策树识别影响目标变量的关键规则(decision tree 决策树)
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对异常样本执行截尾处理并评估偏差(outlier 异常值)
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Ad-Lib 价值主张速写,用一句填空句式把价值主张拆成六个可验证的组成部分(value prop 价值主张)
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使用 VAR 分析多个时间序列的动态关系(forecast 向量自回归)
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把网页、JSON、CSV、PDF 链接里的表格抓取注册为可查询数据源(数据获取入口)
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对极端值执行缩尾处理并验证影响(outlier 缩尾)
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