지속적인 시추, 전환, 비즈니스에 대한 직접적인 도움으로의 전환, 평균을 줄이고 수익을 높이고 벤치 마크를 찾는 것이 될 수 있습니다.

매월, 매월, 전년 대비 비교

공휴일 및 축제와 같은 특별 기간 동안의 상황 비교

Jiangsu에있는 13 개 도시의 상황, 전체 네트워크에서 Jiangsu의 비교, 다른 사람들의 다른 그룹의 비교, 다른 활동의 비교 등.

Haidilao는 68%를 차지하며 이는 기업 지배 구조 시스템에서 비롯됩니다. 2/3이있는 경우 절대 제어가 있습니다.

디즈니의 만족도 75%-80%, 고객 만족도는 고객이 비교적 만족하지 않고 고객이 매우 만족한다는 것입니다. 따라서 만족스러운 것 같지만 실제로는 고객 충성도가 6 배나 더 만족 스럽기 때문에 고객 충성도입니다.

이혼률 = 결혼의 이혼/로그 로그

집주인 추론 스도쿠

한 번 20,000 대 1 위안 * 20,000 회

Tiananmen Square에는 10 개의 기둥이 있으며 동일하게 보이지만 중심에서의 거리는 기둥 사이의 간격이 작습니다. 시각적 특성은 아키텍처에 사용됩니다. 다른 데이터 인식은 동일합니다.

4 개의 카드, 어떤 카드가 공식적 일 수 있습니까? 앞면은 짝수이고 뒷면은 빨간색이어야합니까? 사본은 가스를 채우기 위해 차를 빌려서 규정을 위반하는 경우입니다. —— 연결 인간 뇌는 사회적 문제를 일으키기 위해 태어납니다

중요한 것의 20%에 중점을 둡니다

1 백만 명의 가치를 사서 공부하기 위해 10,000을 소비하십시오.

음악만으로는 정보가 없으며이 음악에 대해 언급해야합니다. 대상, 데이트, 어떤 상황에서 만들어 졌는지, 스타일 등.

분비액

와인 병

와인 저장고

와인 태그

입에 술을 마시는 느낌

변수는 치수입니다. 각 차원의 세트는 테이블입니다. 치수에 해당하는 값을 데이터라고합니다.

Tang Monk 데이터 카테고리 데이터

모래 수도사 - 주문 데이터

Zhu Bajie Interval 데이터

Sun Wukong-Proportal Data

치수의 도움으로 각 속성을 분할하십시오 당신이 사물을 어떻게 이해하는지 반영합니다

한계 효과를 극대화합니다

신뢰성 원칙 - 신뢰성

관련성을 고려하십시오

구조를 고려하십시오

완전성을 고려하십시오

눈덩이로가는 길, 응답자는 12 년 대통령 선거를 예측하는 미국 Xbox의 미국 사용자이며, 이후 계층 및 계층화 된 반환 기술을 예측합니다.

여성의 비율은 49%입니다 중국인의 성별 비율은 여성의 49%입니까?

결론의 올바른 표현은>입니다 "95%의 신뢰 수준으로 중국 여성의 비율은 46.8%에서 51.2% 사이입니다."

개념적 운영, I- 시리즈 설문지를 사용하여 감정을 근사하십시오

사용자 관점 : 1. 많은 시골 어린이들이 그것을 먹지 않았기 때문에 테스트 질문에서 아이스크림을 찾을 수 없습니다. 2. 소득이 높은 사람은 사회적 지위가 높습니까? 상대방은 어떻게 될까요? 다른 사람들이 자신의 사회적 지위가 낮다고 생각하기를 원하지 않기 때문에 그의 소득을 과장 할 가능성이 높습니다. 3. 20 세기의 가장 위대한 미국 남성 운동 선수라고 생각하십니까? 이것은 닫힌 질문입니다 4. 오늘날의 스포츠 세계에서 활동하는 가장 위대한 선수는 누구입니까? 이것은 열린 질문입니다

귀하의 대답은 귀하의 질문에 숨겨져 있습니다. 범죄 와이 나라의 징계 능력에 관해서는 개인보다는 사회적 조건에 기인해야합니다.

클래식 케이스, 운영으로 운영을 물리칩니다

이 지표 가이 문제를 반영 할 수 있습니까? 실제 문제는 무엇입니까? 다른 지표가 있습니까? 지표없이 메트릭을 구성 할 수 있습니까?

고객을 정확하게 분류하고 레이블을 지정하고, 고 부가가치 사용자와 같은 사용자를 신중하게 계산하는 데 사용되는 판별 모델

그룹 내의 작은 차이, 그룹 간의 큰 차이

복잡한 시스템은 여러 요인에 의해 결정됩니다. 관계를 명확히하려면 무게를 알아야합니다. 123의 중요성 외에도 중요한 비율은 얼마입니까?

두 변수는 인과적이고 효과적입니다.

순서대로 두 가지 변수가 있으며 그 이유는 첫 번째이며 결과는 나중에 계란과 닭이 있습니다.

두 변수는 제 3자가 설명하지 않습니다. 릴리 엔진 번호와 장미 엔진을 구입하는 것은 좋지 않습니다.

먼저 연구 된 문제의 전반적인 작동 그림을 설정하고 각 변수 간의 연결을 설명하십시오. 그런 다음 데이터를 수집하고 데이터 가이 이론적 그림에 접근하도록하십시오. 그런 다음 데이터를 사용 하여이 이론을 확인하십시오. 검증이 전달되면 이론을 더 믿습니다. 실패하면 이론을 개선하거나 새로운 데이터를 수집하고 다시 확인하십시오. 이주기는 계속됩니다

심슨의 역설

직면 한 도전을 이해하는 방법

의사 결정 모델을 구축하는 방법

의사 결정 모델에서 필요한 데이터를 찾는 방법

로즈 사진

녹색, 노란색, 빨간색

누가 말했어

그는 어떻게 알았습니까?

누락 된 것

개념을 변경 했습니까?

정보가 의미가 있습니까?