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如何用「标准差」度量研发波动

标准差计算公式 标准差在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。它反映组内个体间的离散程度。标准差越大,表示大部分数值和其平均值之间差异较大,反之亦然。...Excel 中的标准差函数 二、指标的产生历程 常见的数据分析方法包括:趋势分析、指标下钻分析、关联影响分析。而标准差,就是下钻分析维度的产物。...标准差就是这样一个指标,它适用于分析一组数据,擅长只用一个数值,就可以表达波动幅度的情况,这对任何一支团队都是适用的。 吞吐标准差,统计了两个维度的数据:规划需求波动、交付需求波动。...标准差表示,每月新规划或上线需求数,与平均值的离散程度。标准差越大,每月规划个数或上线个数越不稳定,对团队生产秩序的冲击越大(见图4)。 图4....标准差可用于事前。吐的标准差在一定程度上可以用于指导规划活动(吞)的开展,对于同一个团队来说,交付能力(吐)通常是稳定的,规划过多则会造成在制品积压反而影响交付,适得其反。 标准差也可用于事后。

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如何使用Python基线预测进行时间序列预测

建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。 性能基准让您了解所有其他模型如何在您的问题上实际执行。 在本教程中,您将了解如何开发持久性预测,以便用Python计算时间序列数据集的性能基准级别。...目标是尽可能快地获得时间序列预测问题的基线性能,以便您更好地了解数据集并开发更高级的模型。 制定基线预测的好技术的三个属性是: 简单:只需要很少或根本不需要训练和智力的方法。...与时间序列数据集一起使用的等效技术是持久性算法。 持久性算法使用前一时间步 的值来预测下一时间步 的预期结果。 这满足了上述三个基准线预测的条件。...结论 在本教程中,您了解到了如何建立Python时间序列预测问题的基准性能。 具体来说,你了解到: 建立一个基线和你可以使用的持久化算法的重要性。 如何从头开始在Python中实现持久化算法。...如何评估持久化算法的预测并将其用作基准。

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CSDN如何获得铁粉?

CSDN如何获得铁粉 摘要 CSDN作为中国IT人士学习、成长、成功的平台,提供了获取高质量粉丝的机会。本博客将探讨如何通过CSDN获得铁粉的方法和重要性,以及铁粉功能的规则和意义。...本文将介绍如何获得铁粉,以及铁粉对博主的意义。 是什么 铁粉 = 90 天内有阅读,购买专栏或其他互动,并且原力等级 >= 0 的粉丝。...= "购买专栏" || interaction == "点赞" || interaction == "收藏" { return true } } return false } 这段代码使用...使用铁粉功能:在个人主页中设置【铁粉】功能可见,借助该功能,博主可以了解自己的铁粉数量,并与他们进行更深入的互动。同时,关注铁粉的成长和互动也是博主提高影响力的重要途径。...博主可以通过写高质量的文章、与读者积极互动、创造价值内容以及使用铁粉功能来吸引更多的铁粉。最终,与铁粉一起学习、成长和成功,将帮助博主实现自身的核心价值。

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【笔记】如何获得前端offer

那么面试如何做到对答如流,或者低一点要求如何让对方记住你呢?在考官的逐层盘问下,在脑海里梳理起自己的知识体系,找到自己想要的答案。...了解命名路由的使用 了解VueRouter重定向和别名的使用 了解路由组件传参:布尔模式,对象模式,函数模式 了解Vue Router的html5 history模式 了解如何用webpack从零构建vue.js...replace一个在字符串中执行查找匹配的String方法,并且使用替换字符串换掉匹配到的子字符串。 如何使用Promise 一个Promise是一个代表异步操作最终完成或者失败的结果对象。...异步编程:回调函数,Promise,async,generator 文件名不要使用node.js来命名,不要使用中文。...面试时的小技巧 面试考察点: 基础部分,需要掌握基础技术点,库和框架 经验部分,如做过什么项目,项目中解决了什么核心问题;项目开发过程中,前后端多个角色是如何配合的;多人如何合作开发;针对你的工作做过的如何思考

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如何使用图像识别预测趋势反转?

我们也经常好奇,在量化投资领域,我们是否能够使用图像识别技术预测股价。要解决这个问题,首先要回答以下两个问题: 如何将股价序列转换为计算机图片?(X) 如何定义预测的目标?...本文从以下几个方面解答了以上两个问题:首先,通过Market Profile将股价序列转换为灰度的图像,然后定义预测的目标为趋势的反转。最后,使用CNN模型,预测未来是否会发生趋势反转。...作者使用标普500mini期货,过去20年的数据,并采用1日窗口,按下图所示,滚动将K线数据转为图像数据。 数据标注 上述个步骤,如何将K线转换为图像,解决了第一个问题。...如图14所示,在所有对比中,EGC获得了最高的平均单笔收益,2%止损的情况下,其年化收益率为50.5%,盈亏比为1.74。...总结 本文最大的创新是利用Market Profile将原本的时间序列预测问题,转换为图像识别的问题。这样就可以使用CNN进行趋势反转的预测

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如何使用预测分析方法提高营销效果?

引言:本文分析了预测分析的定义、原因、如何做以及其意义。 译者 | 纪孟兰 审校 | 陈明艳 编辑 | CiCi 随着大数据,人工智能和数据分析等技术的兴起,营销一直在不断变化。...现在,营销活动可以基于对过去活动的测量和洞察来规划,其中一种策略是使用预测分析来获得更好的营销表现以及更高的投资回报率,并最终获得更快的成功。...在本文中,我们将讨论预测性分析是什么,为什么企业需要它,应该测量什么,以及如何运用它来优化业务决策。...3 有针对性的内容推送 哪些类型的内容更适合某些潜在客户可以通过预测分析来回答。通过个性化的内容分发,潜在客户可以获得与组织更高质量的沟通。这反过来会增加销售转化的可能性。...了解更多信息:如何使用大数据分析增加营销投资回报率(https://www.singlegrain.com/marketing/how-to-use-big-data-analytics-to-grow-your-marketing-roi

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如何获得诺贝尔奖

你应该专注于做最好的科学研究,提出好的问题,使用创新的方法来回答它们,寻找那些可能揭示自然某些未知方面的意外结果。 规则二:希望你的实验偶尔失败。实验失败通常有两个主要原因。...规则四:为了提高赢得诺贝尔奖的机会,一定要仔细选择你的家庭,如果你父母或者伴侣是诺贝尔奖获得者就最好了。因为有七个诺贝尔奖得主的子女后来也获得了诺贝尔奖,有四对已婚夫妇共同获得了诺贝尔奖。...许多奖项得主都从这种方法中获得了很大的启发。有时,只是在有前诺贝尔奖得主的机构工作也会有所帮助。 规则六:比规则五更好的是,试图在未来的可能的诺贝尔奖得主的实验室工作。...你可能没办法想象的是几位诺贝尔奖获得者因为与错误的人打架而严重推迟了获奖时间,这些人要么已经是诺贝尔委员会的成员,要么在打架之后成为了诺贝尔委员会的成员。 规则10:学生物学。。。。。这有很多原因。

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如何使用Apache Spark MLlib预测电信客户流失

在本文中,我们将使用MLlib来拟合机器学习模型,该模型可以预测电信公司的哪些客户可能会停止使用他们的服务。流失预测,是电信行业和许多基于订阅行业中最常见的机器学习应用之一。...该仓库还包含一个脚本,显示如何在CDH群集上启动具有所需依赖关系的IPython笔记本。...其余的字段将进行公平的竞赛,来产生独立变量,这些变量与模型结合使用用来生成预测值。 要将这些数据加载到Spark DataFrame中,我们只需告诉Spark每个字段的类型。...特征向量是浮点数值的数组,表示我们的模型可用于进行预测的自变量。标签是代表我们的机器学习算法试图预测的因变量的单个浮点值。在我们这样的二元分类问题中,我们使用0.0和1.0来表示两种可能的预测结果。...我们可以证明它产生的预测比随机猜测更好吗?对于二元分类模型,有用的评估指标是ROC曲线下的面积。通过采用二值分类预测器来产生ROC曲线,该预测使用阈值来给连续预测值的定标签。

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如何获得开源技术的认可?

为了获得竞争优势并保持最佳状态,很多企业选择了开源技术。...根据开源服务市场报告(文末附链接),全球开源服务市场规模预计在预测期内将以 18.2% 增长,将 在2026年达到 500 亿美元(2021 年为 217 亿美元)。...本课程是为开发人员设计的 Linux 简介,将解释如何安装 Linux 和程序、如何使用桌面环境、文本编辑器、重要的命令和实用程序、命令外壳和脚本、文件系统和编译器。...KCNA)证书 https://training.linuxfoundation.org/certification/kubernetes-cloud-native-associate/ 如果想要使用云原生技术并获得...如果想了解有关微服务的更多信息,可以了解以下课程: Building Microservices Platforms with TARS (LFS153x) 将展示如何使用不同的编程语言高效开发微服务程序

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