什么樣的方案是好的方案,？

策劃方案一般的框架有：

一,、指導(dǎo)思想 二,、主要內(nèi)容 三,、對象和要求 四,、活動(dòng)形式 五,、活動(dòng)步驟和安排 六,、責(zé)任分工 七,、突發(fā)事故的解決方法 八,、經(jīng)費(fèi)預(yù)算。一個(gè)好的策劃方案,，重點(diǎn)放在活動(dòng)步驟和安排,、責(zé)任分工（這點(diǎn)要詳細(xì)，爭取責(zé)任到人）,、突發(fā)事故的解決方法（把晚會(huì)會(huì)遇到的一些情況都要考慮進(jìn)去,，有非人為和人為的，才不會(huì)萬一遇到突發(fā)情況措手不及,、還有經(jīng)費(fèi)預(yù)算（每一個(gè)資金的細(xì)節(jié)都要寫進(jìn)去）,。

做spss分析的數(shù)據(jù)是什么樣的？

用spss進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)的數(shù)據(jù)一般是連續(xù)數(shù)據(jù),。而且往往需要兩組或多組數(shù)據(jù),。如果做單樣本的T檢驗(yàn)，也需要常模的資料

什么樣的數(shù)據(jù)可以做相關(guān)分析,？

線性相關(guān)分析的數(shù)據(jù)要求: 可以是連續(xù)性數(shù)據(jù),，也可以是分類數(shù)據(jù)。線性回歸分析的數(shù)據(jù)要求: 自變量可以是分類變量和連續(xù)性變量,，因變量必須是連續(xù)性變量,。

分類變量：比如性別民族學(xué)歷等，數(shù)據(jù)之間無法進(jìn)行加減的,。

連續(xù)變量 ：比如身高體重收入溫度等,，這種有具體意義的數(shù)據(jù),，可以進(jìn)行平均和加減的。

數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)是,？

數(shù)據(jù)分析目的1：分類

檢查未知分類或暫時(shí)未知分類的數(shù)據(jù),，目的是預(yù)測數(shù)據(jù)屬于哪個(gè)類別或?qū)儆谀膫€(gè)類別。使用具有已知分類的相似數(shù)據(jù)來研究分類規(guī)則,，然后將這些規(guī)則應(yīng)用于未知分類數(shù)據(jù),。

數(shù)據(jù)分析目的2：預(yù)測

預(yù)測是指對數(shù)字連續(xù)變量而不是分類變量的預(yù)測。

數(shù)據(jù)分析目的3：關(guān)聯(lián)規(guī)則和推薦系統(tǒng)

關(guān)聯(lián)規(guī)則或關(guān)聯(lián)分析是指在諸如捆綁之類的大型數(shù)據(jù)庫中找到一般的關(guān)聯(lián)模式,。

在線推薦系統(tǒng)使用協(xié)作過濾算法,，該協(xié)作過濾算法是基于給定的歷史購買行為，等級(jí),，瀏覽歷史或任何其他可測量的偏好行為或什至其他用戶購買歷史的方法,。協(xié)同過濾可在單個(gè)用戶級(jí)別生成“購買時(shí)可以購買的東西”的購買建議。因此,，在許多推薦系統(tǒng)中使用了協(xié)作過濾,，以向具有廣泛偏好的用戶提供個(gè)性化推薦。

數(shù)據(jù)分析目的4：預(yù)測分析

預(yù)測分析包括分類,，預(yù)測,，關(guān)聯(lián)規(guī)則，協(xié)作過濾和模式識(shí)別（聚類）之類的方法,。

數(shù)據(jù)分析目標(biāo)5：數(shù)據(jù)縮減和降維

當(dāng)變量的數(shù)量有限并且可以將大量樣本數(shù)據(jù)分類為同類組時(shí),，通常會(huì)提高數(shù)據(jù)挖掘算法的性能。減少變量的數(shù)量通常稱為“降維”,。降維是部署監(jiān)督學(xué)習(xí)方法之前最常見的初始步驟,，旨在提高可預(yù)測性，可管理性和可解釋性,。

數(shù)據(jù)分析目的6：數(shù)據(jù)探索和可視化

數(shù)據(jù)探索的目的是了解數(shù)據(jù)的整體情況并檢測異常值,。通過圖表和儀表板創(chuàng)建的數(shù)據(jù)瀏覽稱為“數(shù)據(jù)可視化”或“可視化分析”。對于數(shù)值變量,，可以使用直方圖,，箱形圖和散點(diǎn)圖來了解其值的分布并檢測異常值。對于分類數(shù)據(jù),，請使用條形圖分析,。

數(shù)據(jù)分析目的7：有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)

hsf數(shù)據(jù)的分析？

阿里巴巴的應(yīng)用提供一個(gè)分布式的服務(wù)框架,，HSF從分布式應(yīng)用層面以及統(tǒng)一的發(fā)布/調(diào)用方式層面為大家提供支持,，從而可以很容易的開發(fā)分布式的應(yīng)用以及提供或使用公用功能模塊。

它是附屬在你的應(yīng)用里的一個(gè)組件,，一個(gè)RPC組件(遠(yuǎn)程過程調(diào)用——Remote Procedure Call,，是一種通過網(wǎng)絡(luò)從遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)程序上請求服務(wù),，而不需要了解底層網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的協(xié)議。

在OSI網(wǎng)絡(luò)通信模型中,，RPC跨越了傳輸層和應(yīng)用層,，RPC使得開發(fā)分布式應(yīng)用更加容易。作為橋梁聯(lián)通不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng),，解耦系統(tǒng)之間的實(shí)現(xiàn)依賴,。

其高速體現(xiàn)在底層的非阻塞I/O以及優(yōu)秀的序列化機(jī)制上，實(shí)現(xiàn)了同步和異步調(diào)用方式,，并且有一套軟負(fù)載體系,，實(shí)現(xiàn)分布式應(yīng)用

白酒地推的營銷方案？

您好,，白酒地推的營銷方案可以包括以下幾個(gè)方面：

1. 定位目標(biāo)消費(fèi)者群體：確定白酒的目標(biāo)消費(fèi)者群體，例如中高端消費(fèi)者,、年輕人群等,，并了解他們的消費(fèi)習(xí)慣、喜好和需求,，以便有針對性地制定營銷策略,。

2. 選擇地點(diǎn)和時(shí)間：選擇適合目標(biāo)消費(fèi)者群體的地點(diǎn)和時(shí)間進(jìn)行地推活動(dòng)?？梢赃x擇高檔商圈,、酒類專賣店、酒吧等地點(diǎn),，并結(jié)合節(jié)假日,、促銷活動(dòng)等時(shí)機(jī)，吸引更多消費(fèi)者參與,。

3. 提供試喝體驗(yàn)：通過提供試飲體驗(yàn),，讓消費(fèi)者品嘗到白酒的獨(dú)特風(fēng)味和品質(zhì)，提高他們對產(chǎn)品的認(rèn)知和興趣,?？梢栽O(shè)置試飲區(qū)域，配備專業(yè)的品酒師,，向消費(fèi)者介紹白酒的特點(diǎn)和制作工藝,。

4. 優(yōu)惠促銷活動(dòng)：在地推活動(dòng)中提供優(yōu)惠促銷活動(dòng)，如打折,、贈(zèng)品,、滿減等，吸引消費(fèi)者購買,?？梢栽O(shè)置購買白酒即送禮品或優(yōu)惠券等形式,，增加消費(fèi)者的購買欲望。

5. 互動(dòng)體驗(yàn)活動(dòng)：為了增加地推的趣味性和互動(dòng)性,，可以組織一些有趣的活動(dòng),，如簽到抽獎(jiǎng)、知識(shí)問答,、品酒比賽等,，吸引消費(fèi)者參與并提高品牌的知名度。

6. 增加口碑傳播：在地推活動(dòng)中,，可以鼓勵(lì)消費(fèi)者進(jìn)行微博,、微信等社交媒體平臺(tái)的分享，或者提供打卡分享照片的機(jī)會(huì),，增加品牌的曝光度和口碑傳播,。

7. 建立客戶關(guān)系：在地推活動(dòng)中，建立和消費(fèi)者良好的互動(dòng)和溝通,，收集他們的意見和反饋,，建立良好的客戶關(guān)系?？梢酝ㄟ^抽獎(jiǎng),、折扣券等方式，鼓勵(lì)消費(fèi)者留下聯(lián)系方式,，以便后續(xù)進(jìn)行促銷和營銷活動(dòng),。

總的來說，白酒地推的營銷方案需要根據(jù)目標(biāo)消費(fèi)者群體的需求和市場情況來制定,，通過提供試飲體驗(yàn),、優(yōu)惠促銷、互動(dòng)體驗(yàn)等方式,，吸引消費(fèi)者參與,，并建立良好的客戶關(guān)系，提高品牌知名度和銷售額,。

什么樣的數(shù)據(jù)是好數(shù)據(jù),？

1、準(zhǔn)確性

這是最根本的一條原則,。這個(gè)準(zhǔn)確有二個(gè)層面的意思,，一個(gè)是數(shù)據(jù)指標(biāo)在技術(shù)實(shí)現(xiàn)過程中，是準(zhǔn)確的,，不會(huì)出現(xiàn)代碼邏輯寫錯(cuò),，源數(shù)據(jù)取錯(cuò)。二個(gè)統(tǒng)計(jì)源數(shù)據(jù)的源頭的數(shù)據(jù)是對的，如果統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)指標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)都是錯(cuò)了,，那就更666了,。一個(gè)公司數(shù)據(jù)收集與記錄的準(zhǔn)確、完整也一定是一個(gè)持續(xù)迭代的工程,，當(dāng)然這屬于哪一個(gè)話題,，有空再論。

2,、有效性

數(shù)據(jù)指標(biāo)的能真實(shí)反映要能衡量相對的業(yè)務(wù)場景商業(yè)目標(biāo),，例如：要針對衡量一個(gè)網(wǎng)站流量質(zhì)量設(shè)計(jì)一個(gè)指標(biāo)，使用UV來衡量是錯(cuò)誤的,。使用跳出率來衡量,，有一定的有效性，但還是不夠有效;使用轉(zhuǎn)化率也許才是比較合適的(不同公司所要追求的商業(yè)目標(biāo)不一樣,，所以設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)指標(biāo)是不一樣的),，用最近期望用戶完成的商業(yè)動(dòng)作訪問數(shù)/進(jìn)來的訪客數(shù)。

3,、周期性

數(shù)據(jù)指標(biāo)需要定期去復(fù)盤,。像KPI的指標(biāo)定義，例如：銷售額可能根據(jù)當(dāng)前商業(yè)的目標(biāo)不同,，計(jì)算口徑可能會(huì)發(fā)生很大的變化。同時(shí),，對各個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)也要定期進(jìn)行復(fù)盤,，是否還可以繼續(xù)衡量，數(shù)據(jù)指標(biāo)還是否有意義,。隨時(shí)KPI指標(biāo)的變化,，往往很多指標(biāo)的口徑也要變更，數(shù)據(jù)開發(fā)最怕就是這個(gè),，口徑變換要重刷歷史,。

4、可實(shí)現(xiàn)性

在實(shí)際企業(yè)中,，可能受限數(shù)據(jù)的完整性因素,，很多指標(biāo)沒有辦法計(jì)算得到。例如：公司的市場占有率往往是很難統(tǒng)計(jì),，因?yàn)檎麄€(gè)市場份額這個(gè)數(shù)據(jù)很難獲取,。電商中每個(gè)訂單的成本的計(jì)算也很難，廣告費(fèi)用,、倉儲(chǔ),、人員工資、倉儲(chǔ)、物流配送等,。所以在數(shù)據(jù)指標(biāo)的可實(shí)現(xiàn)性上往往需要先實(shí)現(xiàn)簡單的,，再根據(jù)數(shù)據(jù)應(yīng)用深入，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)技術(shù)強(qiáng)大不斷再完善復(fù)雜的指標(biāo),。

分析數(shù)據(jù)的軟件,？

1、Excel

為Excel微軟辦公套裝軟件的一個(gè)重要的組成部分,，它可以進(jìn)行各種數(shù)據(jù)的處理,、統(tǒng)計(jì)分析和輔助決策操作，廣泛地應(yīng)用于管理,、統(tǒng)計(jì)財(cái)經(jīng),、金融等眾多領(lǐng)域。

2,、SAS

SAS由美國NORTH CAROLINA州立大學(xué)1966年開發(fā)的統(tǒng)計(jì)分析軟件,。SAS把數(shù)據(jù)存取、管理,、分析和展現(xiàn)有機(jī)地融為一體,。SAS提供了從基本統(tǒng)計(jì)數(shù)的計(jì)算到各種試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方差分析，相關(guān)回歸分析以及多變數(shù)分析的多種統(tǒng)計(jì)分析過程,，幾乎囊括了所有最新分析方法,。

3、R

R擁有一套完整的數(shù)據(jù)處理,、計(jì)算和制圖功能,。可操縱數(shù)據(jù)的輸入和輸出,，可實(shí)現(xiàn)分支,、循環(huán)，用戶可自定義功能,。

4,、SPSS

SPSS除了數(shù)據(jù)錄入及部分命令程序等少數(shù)輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數(shù)操作可通過鼠標(biāo)拖曳,、點(diǎn)擊“菜單”,、“按鈕”和“對話框”來完成。

5,、Tableau Software

Tableau Software用來快速分析,、可視化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大學(xué)突破性技術(shù)的軟件應(yīng)用程序,。它可以以在幾分鐘內(nèi)生成美觀的圖表,、坐標(biāo)圖,、儀表盤與報(bào)告。

meta分析數(shù)據(jù)合并的前提是,？

Meta分析在合并各項(xiàng)獨(dú)立研究的結(jié)果數(shù)據(jù)之前應(yīng)該進(jìn)行

A,、異質(zhì)性檢驗(yàn)

B、相關(guān)性檢驗(yàn)

C,、回歸分析

D,、敏感度分析

E、亞組分析

F,、秩和檢驗(yàn)

品管是分析數(shù)據(jù)的部門嗎,？

用統(tǒng)計(jì)的方法來收集分析以及改善問題，是品管的工作職責(zé),。當(dāng)然屬于品質(zhì)部門的內(nèi)容了,。而品保部或質(zhì)量部的職位有很多，QC,，QA,，QE等等，不是所有崗位都需要去進(jìn)行分析數(shù)據(jù)的,，工程師才會(huì)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和改善,。

現(xiàn)實(shí)中確實(shí)很多企業(yè)分析數(shù)據(jù)主要由品質(zhì)部門來進(jìn)行，首先統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是由品管進(jìn)行的,。當(dāng)出現(xiàn)異常當(dāng)然是QE對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,，查找主要原因，提出改善對策,。在這個(gè)過程中技術(shù)部門是應(yīng)該參與的,，提供技術(shù)支持，以及對改善對策進(jìn)行審核,，分析是否到位是否可行。