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    频率计价格分析

    以下是影响频率计价格的几大因素: 一、研发成本 研发成本占频率计价格的25%左右,频率计是一种小规模产品,全世界用量并不大,一个大型工厂或者一个科研院所只需要一两台时钟服务器,普通家庭或者公司单位等其实是不需要频率计的 二、硬件成本 硬件成本占频率计价格的25%左右,如果是使用进口器件进行生产,那么成本会大幅度上升,硬件会占成本的70%左右。 60%以上,但是作为频率计的终端销售厂家,这些价格很难转嫁给客户,所以只能不断缩减利润,因此说实业不好做。 五、价格组成总结 目前频率计价格想要降低,一个就是降低赋税(这个可能性不大),另外一个就是从研发入手,从硬件成本和管理成本入手降低成本,因此建议需要采购卫星时钟的用户,最好直接采购直销厂家的时钟,另外选择广告做的少的厂家 六、原材料对频率计价格的影响 原材料的价格上涨,应对市场发展规律需要成品价格也跟着上涨,而这一做法对我公司直接面临的客户,有着一定的影响。

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    BI技巧丨价格区间分析

    [1240] BOSS:白茶,能不能做个折线图,让我看一下平均10个价格区间的售卖情况? 白茶:可以! BOSS:那个,价格区间要动态的! 白茶:(@#¥%&*@##)老板,这个有点难啊! 在零售快消行业,经常需要分析产品的定价区间是否合理,以便快速找准产品的市场定位,灵活调整产品定价。 那么如何通过PowerBI帮助企业实现这一需求呢? 先来看看本期的案例数据: [1240] [1240] [1240] [1240] 案例数据共计四张表,除了常用的日期表、产品表以及销售信息表以外,白茶添加了一张额外的维度表用来固定价格区间。 89,最小价格为2,右侧每个区间的域限值计算结果正确。 每个价格区间的域限有了,可是我还想知道每个价格区间售卖的总金额和数量。

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    Python 也可以分析公众

    前言 不知不觉,小编写公众号已经一年多了,对自己的公众号的状况心中还是有点了解的。 这次呢小编从数据的角度,来看一看小编这一年多的运营状况到底如何。 通过这两张表,进行探索性描述分析,再下钻分析,需求如下: 发表文章总数 查看文章标题用词状况 用户数增长走势 阅读数区间 看一看,点赞,赞赏金额分布 原创,转载,广告文章数的占比 文章类型占比 阅读数, 小编制作了一个文件形状的词云,发现 Python,爬虫,分析,数据的比较明多: ? 转载的公众号都有这些,有些不止转载了一次,看来还是挺好的嘛: ? 阅读数较高的文章,小编的公众号阅读大于 400 就算高的啦,毕竟小号主嘛,这些文章中那种类型最多呢? 到此小编简要的分析了下运营状况,还想知道更多的可以试试噢,小编提供数据集与代码供大家参考。 源码获取 关注微信公众号 “木下学Python”,回复 “木下” 即可获取

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    微信公众号数据分析

    既然提到了公众号的数据分析,那必然少不了公众号的数据。 本次,以我一直关注的一个公众号「曹将」为例。 通过抓包软件Charles获取请求信息,得以获取公众号数据。 本次只获取公众号文章的部分信息。 / 01 / 获取分析 公众号的文章接口可以在电脑版的微信上获取。 ? 进入历史消息,下滑页面。 ? 在Charles中找到接口数据。 ? 根据接口数据构造请求,便能获取公众号文章了! 接下来根据文章的标题、摘要及发布时间来做一些分析。 文章链接主要是用于生成PDF。 这个放到下一篇文章再说。 / 03 / 数据可视化 01 每年发文数量 ? 2016年数量最多,17年和18年下降趋势明显。 这一点曹将也曾提过,工作变得越来越繁忙。 为此,在18年的时候还招了几个助理。 这里便能看出曹将公众号到底在讲些什么。 之前看过一篇分析曹将和邵云蛟的文章。 里面说曹将的文章偏职场,邵云蛟则更偏向于PPT。 这话说的一点毛病也没有。

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    我用Python预测股票价格趋势

    使用baostock来获取股票信息,可视化它们的不同,最后将使用一些方法来分析股票的风险。还将通过长期短期记忆(LSTM)方法来预测未来的股票价格。 (使用LSTM预测贵州茅台的收盘价) 要预测股票趋势,通常需要历史的各类交易价格数据来进行模型的搭建。“历史惊人的相似”是股票趋势判断问题的重要假设。 历史收盘价 绘制四支股票的历史收盘价,从历史收盘价格趋势图大致可以看出,四支股票的趋势很相似。 各股票的移动平均线 移动平均算法(MigAeage)是一种典型的处理时间序列数据的算法模型,而股票的价格跟着时间不断变化的一种数据,是典型的时间序列数据,因此利用移动平均算法对股票价格进行预测是股票趋势预测研究中最基础也是最典型的模型 现在我们已经完成了一些基本分析,现在进一步深入研究。现在我们来分析一下股票的风险。这里需要仔细观察股票的每日变化趋势。使用pct_change来查找每天的百分比变化。

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    2023年机器学习趋势分析

    2022年底,从机器学习工程师到初创公司创始人,每个人都在寻找下一年最有希望的趋势。01  机器学习技术趋势由于每天都有新的创新出现,我们永远无法100%肯定地预测明年会有什么样的技术需求。 但根据我们在2022年看到的情况,以下是2023年最有希望的机器学习趋势。 因为Transformers可以分析单词序列而不是单个单词,所以它们通常显示出比普通人工神经网络更好的结果。Transformers模型能够分配权重,以评估序列中每个单词的重要性。 正如ABI Research的AI&ML首席分析师Lian Jye Su所解释的:人工智能的广泛应用和生活化推动了物联网(IoT)分析的发展。 我们相信,这一趋势在未来几年也将持续下去。随着物联网技术和机器人技术的广泛普及,嵌入式系统变得更加重要。

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    关于 NeurIPS 的历史趋势分析

    AI 科技评论按:Microsoft 学术图表使得获取关于其中的任何实体,如出版物、作者、机构、主题、期刊和会议里面的分析性见解成为可能。 最近,微软学术使用Microsoft 学术图表呈现了历年 NeurIPS 会议的历史趋势数据分析。他们的分析数据是从 1996 年到 2018 年的会议数据。AI 科技评论编译如下。 以下展示的图表只是这些数据的一些初步分析结果,微软学术团队欢迎更多的研究者也参与这个话题的研究、得到更有深度的结论。 ? 平均引用:一篇 NeurIPS 论文在给定会议年份收到的平均引用数量。 希望您喜欢微软学术图表对这次会议的分析性见解! 感兴趣的读者可以访问 Microsoft Academic Graph 官方页面,了解如何使用 Microsoft 的知识图表生成关于机构、主题、作者、出版场所或任何这些组合的自定义分析图表。

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    2022海外视频趋势营销分析

    本文中,我们将深入了解2022在线视频趋势,这些趋势包括视频内容开发中的热点、新兴事物以及如何利用二者与用户建立更好的连接。 好好利用这份指南 视频世界一直是有趣、充满创造性且不断变化着的。 当我们在分析各种视频营销创意时,为了最大程度满足你的需求和用户,请考虑将这些创意混合、搭配使用。 短视频(Short-Form Video) 让我们先从短视频开始。 在公众场合中,有69%移动用户[2]在观看视频时会静音,Facebook上85%的短视频被无声观看。但是,有41%的视频[3]在无声情况下是无法理解的。 你可以(应该)分析从用户互动中获得的反馈,并将它们用于未来的内容策略中。 应用:我们从哪儿开始?用户可以通过emoji slider(Instagram快拍中的全新互动功能)表达对你所提供内容的看法。 问题在于哪类视频趋势能够最好地服务于你的品牌以及谁能帮助你实现它。

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