Common Tasks for Data Analyst
1) 如何預測 A/B 兩種文字訊息被點擊的機率？
1.1 A/B Test
直接進行A/B Test，將用戶隨機分為兩組，分別接收 A 和 B 兩種訊息，然後計算每組的點擊率，並比較兩組的結果。這是最簡單也是最直觀的方法。
- 顯著性檢定：使用統計學中的顯著性檢定 (例如 p-value) 來比較 A/B 兩組的點擊率是否有顯著差異。
1.2 Logistic Regression
使用 Logistic Regression 來預測點擊率。可以將用戶特徵（例如年齡、性別、瀏覽時間、過去的點擊行為等）作為 features，A/B訊息作為 labels，點擊行為作為因變數來訓練模型。
1.3 Random Forest
利用 Random Forest 模型來預測點擊率。Random Forest 可以處理非線性關係，並且在特徵選擇方面具有優勢。
1.4 Gradient Boost
使用 Gradient Boost（如 XGBoost 或 LightGBM）來進行預測，這些模型在處理大規模數據和非線性特徵時表現出色。
2) 活躍用戶分群方法
除了 clustering（如 K-means、DBSCAN 等），還有以下幾種方法可以將活躍用戶分群：
2.1 RFM 分析
根據最近一次消費時間（Recency）、消費頻率（Frequency）和消費金額（Monetary）進行用戶分群。這是一種經典的市場營銷方法，可以有效識別出高價值客戶。
- Recency (最近一次消費)：指顧客最近一次消費的時間。較短的時間間隔意味著顧客與品牌的互動較為頻繁。
- Frequency (消費頻率)：指顧客在特定時間範圍內的消費次數。消費次數越多，代表顧客對品牌的忠誠度越高。
- Monetary (消費金額)：指顧客在特定時間內的消費總額。消費金額越高，代表顧客的價值越大。
透過這三個指標，企業可以將顧客分為不同的群體，並針對不同群體制定相應的行銷策略。例如，可以識別出高價值顧客並提供專屬優惠，或針對低活躍顧客進行再行銷活動。
例如：可以將顧客分為首次購買者、回購者和忠實顧客，並針對不同類型的顧客制定相應的行銷策略。
這種模型特別適合用於會員經營和顧客關係管理 (CRM)，幫助企業更精準地了解顧客行為，提升顧客終身價值 (LTV)。
2.2 行為特徵分析
根據顧客的行為數據（如購買歷史、瀏覽記錄、瀏覽時長、點擊次數、互動頻率）來分群。例如，可以根據顧客的購買頻率和購買金額將其分為高價值顧客和低價值顧客。
2.3 人口統計分群
根據年齡、性別、收入、教育程度等人口統計特徵來分群。這種方法可以幫助針對不同人口特徵的顧客制定特定的行銷策略。
2.4 地理分群
根據顧客的地理位置（如國家、城市、時區）來分群，這有助於針對不同地區的顧客進行本地化營銷。
2.5 技術分群
根據顧客使用的裝置 (如手機、平板、桌面電腦)來分群。這可以幫助你優化網站或應用程式的使用體驗，並針對不同裝置的用戶進行特定的行銷活動。同理，也可根據用戶裝置的作業系統進行分群 (iOS, Android)。
2.6 社交媒體分群
根據顧客在社交媒體上的行為（如點讚、分享、評論）來分群。這可以幫助你識別出品牌的忠實粉絲和潛在客戶，並針對他們進行特定的行銷活動。
2.7 基於模型的 Clustering
使用 Latent Class Analysis 或 Gaussian Mixture Model 等統計方法來進行分群。
2.8 深度學習
使用深度學習技術進行用戶分群，例如 Autoencoders 或 Variational Autoencoders 來學習用戶的 latent representation 並進行分群。
3) 綜合應用
實際應用中會綜合多種方法來提高預測精度和分群效果。例如，先使用 RFM 分析進行初步分群，再使用深度學習模型細化分群結果。
