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(duì)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(zhēng)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(cè)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(cè)

預(yù)測(cè)是指對(duì)數(shù)字連續(xù)變量而不是分類變量的預(yù)測(cè),。

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(cè)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(cè)分析

預(yù)測(cè)分析包括分類,，預(yù)測(cè)，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(cè)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(cè)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(duì)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(cè)異常值,。對(duì)于分類數(shù)據(jù)，請(qǐng)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(qǐng)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(duì)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(duì)產(chǎn)品的認(rèn)知和興趣,。可以設(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,。可以設(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(chǎng)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(duì)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(duì)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景商業(yè)目標(biāo),，例如：要針對(duì)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(duì)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(chǎng)占有率往往是很難統(tǒng)計(jì),，因?yàn)檎麄€(gè)市場(chǎng)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(jiǎn)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?？刹倏v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(duì)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(duì)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,，查找主要原因,，提出改善對(duì)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(duì)改善對(duì)策進(jìn)行審核，分析是否到位是否可行,。