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本文探討推薦系統的流程，從召回、粗排到精排及重排，分析各步驟在實務中的應用與挑戰。透過公司案例及小紅書的例子，以解釋如何在大量可選項目中精準推薦滿足用戶需求的項目，並強調效率的重要性。文章還指出了多樣性在推薦系統中的角色，以提升使用者留存率與滿意度。
使用 BigQuery ML，讓 Data Analyst 可以在僅會 SQL 的情況下，建立預測模型，做到「快速分析多個特徵」給予客戶分群建議
這篇文章分享了作者在參與預估專案時的思考脈絡和學習點，透過兩個具體的案例，探討了預估方法中重要的假設和挑戰。
好的數據分析師要能做到釐清合作方需求、拆解問題並用數字詮釋問題、解釋分析結果以及寫出好維護的 SQL
