老板说执行不力,专家说战略不行,谁在甩锅?
有意思的是,现实中,几乎所有老板都会告诉我,“我们的战略非常清晰”。有时,这是受限于他们当下的认知水平,有时,这纯粹是给自己壮胆的一句话罢了。解法:要找到企业的战略定位,首先应该分析影响灯塔客群购买的关键需求,而后基于这些关键需求缩小赛道,再梳理出在有限的时间内(时间限制)、利用可获得的资源(资源限制)、...
北大社新书抢先看 | 8-9月这些书值得期待
在这个时代,无论于现实空间或是赛博空间中,“打开一本书”已然有了更厚重的意涵:我们所面对的不仅仅是被书写的知识,是对阅读仪式感的执着,更是另一种生活的可能。是的,幸好还有阅读。不管什么时代总要有人读书,不乏读者询问我们的出版计划,小北也想为热情的读者带来一些与众不同。这一次的北大社8-9月新书,...
如何在调查研究中找到移民?使用全球定位系统减少中国抽样调查中的...
最终网格由349个初级抽样单位(PSUs),也就是平方格(squareminutes)组成。作者将每个平方格视为第一阶段选择社区的初级抽样单位(PSUs),并通过按概率比例抽样(ProbabilityProportionatetoSizeSampling,简称PPS,也就是选择的概率与大小测量成正比)对50个单位进行抽样。为了确保城市和城郊社区的充分代表性,初级抽样单...
危险的道路:加州,麻省抽样显示美国最终可能走向群体免疫
由于样本并不完美,其不是随机抽样,其分布在几个方面与圣克拉拉县有明显偏差:性别(样本63%是女性,该县是50%);种族(样本8%为西班牙裔,该县是26%;样本19%为亚裔,该县是28%)。以下表格包含未调整样本,人口调整样本和圣克拉拉的人口统计学特征:在研究者未经调整的样本中,IgG或IgM阳性病例总数为50,粗流行率为1....
科研| JEM:新鲜的有机肥是将存活的微生物引入土壤还是激活了土壤...
图3.(A)Shannon指数和(B)属数的时间动态。横轴表示从第一次抽样(4月22日)开始的天数。肥料输入5月10日,试验开始18d后。5.土壤和有机肥的β多样性基于Bray-Curtis和PERMANOVA检验,将土壤和有机肥微生物群落划分为6个不同的类群(图2S)。结果表明,群落聚类沿目标类型(未施肥土壤、施肥土壤、有机肥)和...
【机器学习基础系列】聚类算法优缺点、使用小结
实际工作中,客户往往会直接丢一堆无标签的数据过来,让你分析这堆数据的(潜在)用户有什么特征或群体属性,这时候,聚类算法就有用武之地了(www.e993.com)2024年7月4日。所谓物以类聚,人以群分,聚类就是要把“臭味相投“的数据(人/物)聚在一起。聚类算法的常见应用场景:1、客群划分:高价值客户,一般客户,易流失客户等,以使用不同的...
如何实施大学生综合素质评价?
随着大数据和人工智能技术的不断发展,数据分析思维方式发生了深刻变化,呈现出三个重要特征:第一,不再是抽样分析而是强调全量数据;第二,不再强调数据精确性而是允许数据容错混杂;第三,不再突出因果关系而是注重相关性。因此,此次设计大学生综合素质评价框架时遵循了“能收尽收”的原则,纵向覆盖学生从招生录取到毕业的...
首都经济贸易大学2023年硕士研究生招生考试432《统计学》初试自...
统计学的概念、统计数据、统计调查、数据的统计描述及展示、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、相关分析、回归分析、主成分与因子分析、列联分析、聚类分析、时间序列与预测。三、考试基本要求掌握统计学基本概念、理解考试范围内各种统计方法的统计思想及统计软件的实现,能够应用所学统计知识分析实际问题。
GNN落地不再难,一文总结高效GNN和可扩展图表示学习最新进展
图二次抽样——可靠性限制然后,我们介绍了三个关键思想,它们可能会成为开发高效且可扩展的GNN的工具:1.数据准备——通过历史节点嵌入查找,实现从对大规模图采样到CPU-GPU中进行混合训练。2.高效架构——用于扩展到巨型网络的图增强MLP,以及用于对批量图数据进行实时推理的高效图卷积设计。
常用机器学习算法优缺点分析|贝叶斯|高维|聚类_网易订阅
列抽样:XGBoost借鉴了随机森林的做法,支持列抽样,不仅能降低过拟合,还能减少计算。这也是XGBoost异于传统GBDT的一个特性。缺失值处理:对于特征的值有缺失的样本,XGBoost采用的稀疏感知算法可以自动学习出它的分裂方向;内置交叉验证:XGBoost允许在每一轮Boosting迭代中使用交叉验证。