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大數據時代一定n會的 SQL 商業¸ê料分析³N ¡iÃöÁä數據分析指標¡j¸Ñ»¡ + ¡iSQL 擷取¡B彙總數據¡j手法, 教你從枯燥的¸ê料ªí中挖出對決策有幫助的¸ê°T¡I 在一¯ë使用上, SQL ÁÙ是常³Q當作 Web 服務的後端, 只用於 RDB (ÃöÁp式¸ê料庫) 的查¸ß, 普¹M缺乏將 SQL 使用在分析用³~上的 Knowhow¡C然¦Ó目前各種大數據平台 (Apache Hadoop¡BSpark¡BGoogle / Amazon 的付¶O¶³端平台…) 的盛¦æ, 當中³£少不了¹B用 SQL 查¸ß»y法來擷取¡B分析平台上所儲存的數據, 取得«n的決策¸ê°T¡C 本書涵»\大數據平台上的 SQL 分析工具 (Apache Hive¡BSparkSQL¡BGoogle BigQuery¡BAmazon Redshift¡BPostgreSQL), 以滿滿的商業分析實例, 教你從看似千篇一律的網站 Log¡B營收數據¡u挖寶¡v, 其中包括¡i營收狀況分析¡j¡B社群/內容/ÁÊ物網站的¡i使用ªÌ¦æ為分析¡j¡B¡i網站營¹B績效分析¡j等, 會先介紹可派上用場的分析指標, 接µÛ示範如何以 SQL »y法來取得³o些指標所»Ý的數據¡C 本書期望提供大數據分析相Ãö知ÃÑ給分析人員»P工程師, ¾i成實務上所»Ý的技³N力»P分析力, 成為活用數據¡B改善公司業務的ÃöÁä人才¡I ●¡i實用分析指標¸Ñ»¡, ¾i成必備數據分析力¡j ¡i營收狀況分析¡j 判Ū營收的ÅÜ化ÁÍ勢 → Z 圖ªí 依營收°^獻度將商品劃分等級, 判別¾P售情形 → ABC 分析 精準掌握商品成ªø或°I°h情形 → Fan chart ¡i社群網站¡B內容網站¡BÁÊ物網站...的使用ªÌ¦æ為分析¡j 區分«度¡B»´度使用ªÌ, 客»s化服務內容 → 十分位分析¡BRFM 分析 ½Õ查使用ªÌ的傾向 → 留存率¡B回³X率 彙總用戶消¶OÃB, 估算¶°客的合理成本 → ARPU 指標¡BLTV 指標 ¡i網站營¹B績效分析¡j µû估網¶的內容是否夠吸引人 → Â÷¶}率¡BŪ完率 檢測申½Ðªí單的效用, Á×免申½Ð到一半Â÷¶} → ªí單¸õ²æ率
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