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以幫助管理決策為目的,對數據進行采集、整理、分析,HR分析和業務分析在技術上區別不大,主要差異在于分析思路和數據體量。數據提取包括數據源選擇(如篩選行為數據和特征數據)和抽樣選擇(一般不同的抽樣選擇帶來不同的分析效果)。數據清洗1. 缺失值處理:例如直接刪去,或者用某一數值補上(如插值法確定數值或者補上0)。2. 異常值處理。描述性統計包括頻數分析、集中趨勢、離散趨勢、分布、各類統計圖表等。一般的
我們該如何評價自己的投資是不是正確,或者是不是成功的呢?相信很多人會通過收益率來評價自己的投資是否成功。常見的說法是:“股票/基金凈值上漲,所以我的投資一定是正確;股票/基金凈值下跌,所以我的投資一定是錯的。”但是,事實真是如此嗎?筆者在和客戶交流的過程中,會發現很多客戶在投資基金過程中,會出現一些有意思的場景:持基賺錢時擔心跌,老想著賣出;持幣時擔心漲,怕踏空,老想著買進;二選一,買入的下跌,沒
要分析農業項目的可投資性,必須要反思農業的弱勢所在。農業之所以長期被遺忘,就在于農業的“弱勢”明顯。所以,尋找可投資項目,必須以農業的自身特點作參照,尋找與其特性“背道而馳”能夠抵抗行業弱勢的項目:【一】受環境和氣候影響小的項目;【二】規模大到一定程度,能形成產業化的項目;【三】投資周期相對較短,政策性風險小的項目;【四】技術密集型或者資源密集型,附加值較高的項目;【五】流通廣泛具有產品品牌的項目
項目在排列**級的時候主要也是按照預估商業**來排序。這就有個問題,功能開發出來之后并不**,需要小的完善,但是運營人員通過手動處理又可以解決,于是這種優化功能總是排在新的功能之后,因為管理者認為新功能的商業**較大。這對于運營來說就很痛苦,該怎么解決這些**不緊迫但是有用的需求呢?首先,“我們要根據**緊迫性選擇并執行”這里的**就不是單單指商業**。站在整個項目的維度,我們要平衡商業**、客戶
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