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AD/DA的分类与指标
1. AD转换器的分类 下面简要介绍常用的几种类型的基本原理及特点:积分型、逐次逼近型、并行比较型/串并行型、Σ-Δ调制型、电容阵列逐次比较型及压频变换型。 1)积分型(如TLC7135) 积分型AD工作原理是将输入电压转换成时间(脉冲宽度信号)或频率(脉冲频率),然后由定时器/计数器获得数字值。其优点是用简单电路就能获得高分辨率,但缺点是由于转换精度依赖于积分时间,因此转换速率极低。初期的单片A
作者:佚名 时间:2020-10-18
AD/DA的分类与指标
1. AD转换器的分类 下面简要介绍常用的几种类型的基本原理及特点:积分型、逐次逼近型、并行比较型/串并行型、Σ-Δ调制型、电容阵列逐次比较型及压频变换型。 1)积分型(如TLC7135) 积分型AD工作原理是将输入电压转换成时间(脉冲宽度信号)或频率(脉冲频率),然后由定时器/计数器获得数字值。其优点是用简单电路就能获得高分辨率,但缺点是由于转换精度依赖于积分时间,因此转换速率极低。初期的单片A
作者:佚名 时间:2020-10-18
自定义和自动计算的技术指标和覆盖AnyStock
AnyStock是一款基于XML/JSON的Flash金融图表解决方案,转换你的实时数据为具有交互功能的顶级图表,使你的数据直观地展现在Web页面上,控件支持滚动、下拉、动缩放效果等,并且提供了一系列金融图表类型和技术指标,如:SMA, EMA, MCAD, BollingerBands 和PSAR等,利用该图表分析你的外汇、期货、投资市场。 具体功能:基本图表控件 基本图表控件 技术指标和覆盖
作者:佚名 时间:2020-10-22
常用相似性、相关性度量指标
本文将介绍一些数据挖掘、机器学习、信息检索等领域中常用的一些相似性、相关性度量指标: (1)Euclidean Distance(欧几里德距离、欧氏距离) 设有两个向量, 它们之间的Euclidean Distance为: ,值越小越相似。 (2)Manhattan Distance(曼哈顿距离) 设有两个向量,
作者:佚名 时间:2020-10-21
【干货&知识】电商数据分析基础指标体系
文|傅志华 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家,都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台,越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提
作者:佚名 时间:2020-10-21
☞傅志华:电商数据分析基础指标体系【专栏】
热门下载 ☞【下载】2015中国数据分析师行业峰会精彩PPT下载(共计21个文件)(点击标题即可) ☞傅志华:电商数据分析基础指标体系【专栏】 文:傅志华 转自:傅志华的公众号 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家,都需要掌握大数据分析的
作者:佚名 时间:2020-10-21
【干货】电商数据分析基础指标体系大全
“ 【每日一句】宇宙之大,粒子之微,火箭之速,化工之巧,地球之变,生物之谜,日用之繁,无处不用数学。 ——华罗庚 来源:傅志华的微信 导读 本文主要介绍了电商数据分析的基础指标体系,涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争等电商指标,这些指标都需要系统化地进行统计和监控,才能更好的发现电商运营健康度的问题,同时可以及时改进和优化,提升电商收入。 信息流、物流和资金流三大
作者:佚名 时间:2020-10-21
傅志华:电商数据分析基础指标体系
作者:傅志华 转载自:傅志华 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家,都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台,越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精
作者:佚名 时间:2020-10-21
【828】傅志华:电商数据分析基础指标体系
信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家,都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台,越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提,本文将重点
作者:佚名 时间:2020-10-21
电商数据分析基础指标体系
信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家,都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台,越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提,本文将重点
作者:佚名 时间:2020-10-21
电商数据分析基础指标体系
关联阅读(点击标题即可) 数据分析知识,会员分析的基本方法 深入不浅出 | 客户细分那些事。 【案例】RFM模型分析与客户细分。 【必看】网站细分分析的十个要点 音乐作伴:轻松阅读 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家,都需要掌握大数据分
作者:佚名 时间:2020-10-21
电商数据分析基础指标体系
信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家,都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台,越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提,本文将重点
作者:佚名 时间:2020-10-21
互联网情绪指标和生猪价格的关联关系挖掘和预测
热门下载 ☞【下载】2015中国数据分析师行业峰会精彩PPT下载(共计21个文件)(点击标题即可) 中青在线北京1月14日电(中国青年报·中青在线记者 李新玲)网民的情绪指标与生猪价格指标有一定的关联。网民表现出比较积极的情绪时,会促进对猪肉的消费,生猪价格上升。这是北京大学一支学生团队在参加“中国好创意”CCF全国青年大数据创新大赛时,对一道试题进行建模分析后得出的结论。经过验证,准确率较高,获
作者:佚名 时间:2020-10-21
基础贴:电商数据分析基础指标体系
文|傅志华 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家,都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台,越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前
作者:佚名 时间:2020-10-21
MQL指标:理解生命周期函数、首态数据处理与尾部动态更新
小记 在 MQL 中 编写自定义指标时的一些需要注意的地方。 环境: Meta Trader 5 指标(Indicator)有一个生命周期函数OnCalculate, 其函数原型为: int OnCalculate(const int rates_total, const int prev_calculated, const date
作者:佚名 时间:2020-10-21
电商数据分析基础指标体系
电商数据分析基础指标体系 傅志华 傅志华 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家,都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台,越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体
作者:佚名 时间:2020-10-21
BI工具选型指标,如何选择好的BI工具
随着信息化的发展,越来越多的企业将商业智能BI的部署列入了企业信息化建设的下期目标,BI市场需求的日益旺盛,也催生了BI厂商激烈的市场竞争,带动了国内BI工具技术的发展及成熟。 那么作为一个正在或者即将要进行BI工具选型的企业,面对百花齐放的BI市场,面对BI厂商的各执一词,应该如何选择适合自己企业的BI工具呢?具体有哪些可以衡量BI工具或者BI厂商好不好的指标呢?每个BI工具各有千秋,有的易用性
作者:佚名 时间:2020-10-21
图像质量评价与结构相似性指标
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%B5%90%E6%A7%8B%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E6%80%A7 https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/research/ssim/ The Structural SIMilarity (SSIM) index is a method for measuring the simila
作者:佚名 时间:2020-10-20
图像质量评价与结构相似性指标
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%B5%90%E6%A7%8B%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E6%80%A7 https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/research/ssim/ The Structural SIMilarity (SSIM) index is a method for measuring the simila
作者:佚名 时间:2020-10-20
评估指标:ROC,AUC,Precision、Recall、F1-score
一、ROC,AUC ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣 。 ROC曲线一般的横轴是FPR,纵轴是FPR。AUC为曲线下面的面积,作为评估指标,AUC值越大,说明模型越好。如下图: 二、Precision、Recall、F1-score Terminology and de
作者:佚名 时间:2020-10-20
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