什么样的方案是好的方案？

什么样的方案是好的方案？

策划方案一般的框架有：

一、指导思想 二、主要内容 三、对象和要求 四、活动形式 五、活动步骤和安排 六、责任分工 七、突发事故的解决方法 八、经费预算。一个好的策划方案，重点放在活动步骤和安排、责任分工（这点要详细，争取责任到人）、突发事故的解决方法（把晚会会遇到的一些情况都要考虑进去，有非人为和人为的，才不会万一遇到突发情况措手不及、还有经费预算（每一个资金的细节都要写进去）。

做spss分析的数据是什么样的？

用spss进行数据分析时的数据一般是连续数据。而且往往需要两组或多组数据。如果做单样本的T检验，也需要常模的资料

什么样的数据可以做相关分析？

线性相关分析的数据要求: 可以是连续性数据，也可以是分类数据。线性回归分析的数据要求: 自变量可以是分类变量和连续性变量，因变量必须是连续性变量。

分类变量：比如性别民族学历等，数据之间无法进行加减的。

连续变量 ：比如身高体重收入温度等，这种有具体意义的数据，可以进行平均和加减的。

数据分析的目标是？

数据分析目的1：分类

检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。

数据分析目的2：预测

预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。

数据分析目的3：关联规则和推荐系统

关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。

在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。

数据分析目的4：预测分析

预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别（聚类）之类的方法。

数据分析目标5：数据缩减和降维

当变量的数量有限并且可以将大量样本数据分类为同类组时，通常会提高数据挖掘算法的性能。减少变量的数量通常称为“降维”。降维是部署监督学习方法之前最常见的初始步骤，旨在提高可预测性，可管理性和可解释性。

数据分析目的6：数据探索和可视化

数据探索的目的是了解数据的整体情况并检测异常值。通过图表和仪表板创建的数据浏览称为“数据可视化”或“可视化分析”。对于数值变量，可以使用直方图，箱形图和散点图来了解其值的分布并检测异常值。对于分类数据，请使用条形图分析。

数据分析目的7：有监督学习和无监督学习

hsf数据的分析？

阿里巴巴的应用提供一个分布式的服务框架，HSF从分布式应用层面以及统一的发布/调用方式层面为大家提供支持，从而可以很容易的开发分布式的应用以及提供或使用公用功能模块。

它是附属在你的应用里的一个组件，一个RPC组件(远程过程调用——Remote Procedure Call，是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。

在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层，RPC使得开发分布式应用更加容易。作为桥梁联通不同的业务系统，解耦系统之间的实现依赖。

其高速体现在底层的非阻塞I/O以及优秀的序列化机制上，实现了同步和异步调用方式，并且有一套软负载体系，实现分布式应用

白酒地推的营销方案？

您好，白酒地推的营销方案可以包括以下几个方面：

1. 定位目标消费者群体：确定白酒的目标消费者群体，例如中高端消费者、年轻人群等，并了解他们的消费习惯、喜好和需求，以便有针对性地制定营销策略。

2. 选择地点和时间：选择适合目标消费者群体的地点和时间进行地推活动。可以选择高档商圈、酒类专卖店、酒吧等地点，并结合节假日、促销活动等时机，吸引更多消费者参与。

3. 提供试喝体验：通过提供试饮体验，让消费者品尝到白酒的独特风味和品质，提高他们对产品的认知和兴趣。可以设置试饮区域，配备专业的品酒师，向消费者介绍白酒的特点和制作工艺。

4. 优惠促销活动：在地推活动中提供优惠促销活动，如打折、赠品、满减等，吸引消费者购买。可以设置购买白酒即送礼品或优惠券等形式，增加消费者的购买欲望。

5. 互动体验活动：为了增加地推的趣味性和互动性，可以组织一些有趣的活动，如签到抽奖、知识问答、品酒比赛等，吸引消费者参与并提高品牌的知名度。

6. 增加口碑传播：在地推活动中，可以鼓励消费者进行微博、微信等社交媒体平台的分享，或者提供打卡分享照片的机会，增加品牌的曝光度和口碑传播。

7. 建立客户关系：在地推活动中，建立和消费者良好的互动和沟通，收集他们的意见和反馈，建立良好的客户关系。可以通过抽奖、折扣券等方式，鼓励消费者留下联系方式，以便后续进行促销和营销活动。

总的来说，白酒地推的营销方案需要根据目标消费者群体的需求和市场情况来制定，通过提供试饮体验、优惠促销、互动体验等方式，吸引消费者参与，并建立良好的客户关系，提高品牌知名度和销售额。

什么样的数据是好数据？

1、准确性

这是最根本的一条原则。这个准确有二个层面的意思，一个是数据指标在技术实现过程中，是准确的，不会出现代码逻辑写错，源数据取错。二个统计源数据的源头的数据是对的，如果统计数据指标的基础数据都是错了，那就更666了。一个公司数据收集与记录的准确、完整也一定是一个持续迭代的工程，当然这属于哪一个话题，有空再论。

2、有效性

数据指标的能真实反映要能衡量相对的业务场景商业目标，例如：要针对衡量一个网站流量质量设计一个指标，使用UV来衡量是错误的。使用跳出率来衡量，有一定的有效性，但还是不够有效;使用转化率也许才是比较合适的(不同公司所要追求的商业目标不一样，所以设计的数据指标是不一样的)，用最近期望用户完成的商业动作访问数/进来的访客数。

3、周期性

数据指标需要定期去复盘。像KPI的指标定义，例如：销售额可能根据当前商业的目标不同，计算口径可能会发生很大的变化。同时，对各个数据指标也要定期进行复盘，是否还可以继续衡量，数据指标还是否有意义。随时KPI指标的变化，往往很多指标的口径也要变更，数据开发最怕就是这个，口径变换要重刷历史。

4、可实现性

在实际企业中，可能受限数据的完整性因素，很多指标没有办法计算得到。例如：公司的市场占有率往往是很难统计，因为整个市场份额这个数据很难获取。电商中每个订单的成本的计算也很难，广告费用、仓储、人员工资、仓储、物流配送等。所以在数据指标的可实现性上往往需要先实现简单的，再根据数据应用深入，数据团队技术强大不断再完善复杂的指标。

分析数据的软件？

1、Excel

为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

2、SAS

SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。

3、R

R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

4、SPSS

SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

5、Tableau Software

Tableau Software用来快速分析、可视化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。

meta分析数据合并的前提是？

Meta分析在合并各项独立研究的结果数据之前应该进行

A、异质性检验

B、相关性检验

C、回归分析

D、敏感度分析

E、亚组分析

F、秩和检验

品管是分析数据的部门吗？

用统计的方法来收集分析以及改善问题，是品管的工作职责。当然属于品质部门的内容了。而品保部或质量部的职位有很多，QC，QA，QE等等，不是所有岗位都需要去进行分析数据的，工程师才会对数据进行分析和改善。

现实中确实很多企业分析数据主要由品质部门来进行，首先统计数据是由品管进行的。当出现异常当然是QE对数据进行分析，查找主要原因，提出改善对策。在这个过程中技术部门是应该参与的，提供技术支持，以及对改善对策进行审核，分析是否到位是否可行。