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外貿協會培訓中心(高雄)

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09/03 16:50

2024/10/31「企業基層勞動力管理困境與因應策略」(線上直播)
★★薪資與勞務怎麼平衡?
★★如何降低基層流動率與離職率?
★★懂得星座與玄學就能管理好人才嗎?
★★如何不讓調動與離職影響智慧財產的傳承?
★★怎樣的激勵措施才合適?
★★哪些教育訓練要安排?
怎麼吸引合適勞動力並妥善管理?人員異動下如何最大限度傳承經驗、保留智慧財產?這些議題一直是各企業管理勞動力的重要課題,且讓人事與勞資調解經驗豐富的馬翠華老師來幫大家解析勞資困境並提供可能解方
✅ 【上課時間】2024年10月31日(四)09:00~16:00
✅ 【課程費用】新臺幣3,000元(含學費、講義、稅金)
✅ 【上課方式】線上直播
●早鳥(10月09日前完成報名流程)、2~4人團報:2,700元/人
●績優廠商/中堅企業員工、5人(含)以上團報、ITI特約廠商:2,550元/人
(績優廠商/中堅企業員工報名時務必於報名表註明公司統編與全名始享有優惠)
(歡迎有意簽特約廠商來信/電洽詢)
★★★滿10人開班,請收到開課通知後再進行繳費作業。
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08/25 15:18

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13小時前

探索性數據分析(EDA)是什麼?幫助產品經理深入分析,一篇文章看懂
探索性數據分析(EDA)是產品經理在進行深入分析或建模前,用來快速了解數據的一種方法。簡單來說,它幫助你了解數據的基本特徵、發現異常和缺失值等,以下將詳細介紹:
1. 了解數據的基本特徵:透過統計數據(如平均值、最大值、最小值)快速掌握數據的大概狀況。
2. 可視化數據:使用圖表(如直方圖、散點圖、箱形圖等)來查看數據的分佈、變量間的關係和潛在趨勢。
3. 發現異常和缺失值:檢查數據中是否有異常點或遺漏的數據,以確保數據的準確性。
4. 變量之間的關聯性:檢查數據中的不同變量是否相關,為後續的決策提供依據。
EDA 的目的是通過簡單的分析快速理解數據,為後續的深度分析和決策打好基礎。
要運用探索性數據分析(EDA)來幫助做出產品決策,以下是簡單的步驟指南:
1. 定義問題與目標
先明確你要解決的問題。例如,你可能想提升某個功能的用戶轉換率或找出導致用戶流失的原因。
2. 收集數據
從數據來源(如 Google Analytics、產品日誌、用戶反饋等)中收集與目標相關的數據,這可以包括用戶行為數據、產品使用數據、營銷數據等。
3. 進行基本數據檢查
- 數據總覽:查看數據有多少行、多少列,是否有缺失值。
- 統計摘要:快速檢查數據的平均值、最小值、最大值等,來了解數據的整體分佈。
4. 使用圖表進行可視化
利用簡單的圖表來快速了解數據:
- 直方圖:查看用戶行為的分佈(例如使用某個功能的頻率)。
- 散點圖:找出變量之間的關係(例如用戶使用時長與轉換率的關係)。
- 箱形圖:檢查是否有異常值,這些異常值可能會影響分析結果。
5. 檢查數據中的模式與趨勢
- 發現趨勢:例如,通過分析用戶的使用行為,發現某個功能在特定時間段更受歡迎。
- 群體分析:將用戶按不同特徵(如地區、設備、年齡)分群,看看各群體是否存在行為差異。
6. 處理異常值與缺失值
- 對於缺失數據,可以選擇補充或移除它們。
- 對於異常值,決定是否要排除,還是進一步分析其原因。
7. 根據發現制定行動計劃
根據 EDA 的結果,得出有價值的結論,然後制定具體的行動方案。例如,發現某些功能的使用頻率較低,可能需要優化或重新設計。
8. 持續監控與迭代
在產品上做出改變後,繼續收集數據,重複進行 EDA,以確認改進是否有效。
通過這些步驟,EDA 幫助你快速理解數據中的關鍵資訊,支持數據驅動的產品優化和決策。
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