学习了MECE法则，主要包括流程拆解法；二分法；象限拆解法；杜邦分析法；AARRR；PEST；RFM；SWOT；5W1H。详细整理了各种拆解方法的原理以及步骤。 MECE分析法是 Mutually Exclusive Collectively Exhaustive的首字母缩写词，中文意思是"相互独立、完全穷尽"，即所谓的 "无重复、无遗漏"。在按照 MECE 原则将某个整体（不论是客观存在的还是概念性的整体）划分为不同的部分时，必须保证划分后的各部分符合以下要求：各部分之间相互独立 (Mutually Exclusive) — “相互独立”意味着问题的细分是在同一维度上，并有明确区分、不可重复的。所有部分完全穷尽 (Collectively Exhaustive) — “完全穷尽” 则意味着全面、完整，没有遗漏或缺失。当我们在分析解决问题，或对复杂事物进行分明别类时，往往会用到MECE法则。它能有效的帮我们对问题进行结构化分析，或对事物进行归类分组，避免因思维混乱而出现重叠或遗漏的逻辑问题。最后拓展介绍了5W2H的方法。

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本文来自于钛媒体，根据时空大数据进行预测是人都很难做到的，反而是机器学习能够做得更好一点相信大家已经被深度学习刷屏了，它已经在比如图象识别、语音识别、围棋、扑克……很多领域取得了巨大的成功，引起了多个领域革命性的变化。我今天要讲的跟以上所列都不同，将把重点放在时空大数据分析。什么是时空大数据呢？大家请看下面这张图。时空大数据有很多的种类，比如说GPS的定位数据，比如说网约车——滴滴、Uber的订单的数据，社会网络上的数据，更宏观的国民经济的数据，比如人口密度、人口迁徙的数据。这些数据的共同特点是它既有时间的属性也有空间的属性。我们可以考虑有多个时间序列，其中每个时间序列是由一个不同的空间产生的

喻梅编的书第5章回归分析wenka数据

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