存货周转天数=360/存货周转率=[360*（期初存货+期末存货）/2]/产品销售成本
关键词：投资、DD 网址：www.tikehui.com 投资人一言不合就丢给你一份 DD List，这是什么呢？DD 就是尽职调查（Due Diligence）。想要让把投资者手里的钱交给你？要做什么？怎样才能完美应对 DD 呢？不仅要知己更要知彼，怎么做？看下文。 ---- 1 个团队 第一，团队背景。投资就是投人和团队，尤其要看准投团队核心创始人！ 投资人通常会要求提供核心成员的过往学习经历和工作经历，甚至有一些比较严谨的基金让团队出具一个无犯罪证明，来了解一些管理团队过去的背景。 为什么要收集这些学
Understanding Financial Ratio Analysis: A Comprehensive Guide 理解财务比率分析：全面指南
搜集银行业上市公司的财务数据分析股票价格的财务影响因素，观测流动比率、净资产负债比率、资产固定资产比率、每股收益、净利润、增长率、股价和公布时间等数据。首先描述性分析对银行业上市公司的财务数据进行基础性描述，以便对整个行业形成直观的印象，然后利用因子分析提取对银行业上市公司股价影响较为明显的因素，分析银行业上市公司股价的决定因素，最后利用回归分析方法确定这些因素对股票价格的影响方向和强弱。 统计方法 描述性分析 因子分析 回归分析 具体分析 本案例为了研究的准确性和普遍性，一共搜集了23家上市的金融银
财务报表分析的主要依据是财务报表的数据资料，但是以金额表示的各项会计资 料并不能说明除本身以外的更多的问题。因此必须根据需要并采用一定的方法，将这些会计资料加以适当的重新组合或搭配，剖析其相互之间的因果关系或关联程 度，观察其发展趋势，推断其可能导致的结果，从而达到分析的目的。 （1）比重法 比重法是在同一财务报表的同类项目之间，通过计算同类项目在整体中的权重或份额以及同类项目之间的比例，来揭示它们之间的结构关系，它通常反映财务报表各项 目的纵向关系。使用比重法时，应注意只是同类性质的项目之间使用，即进
随机森林对多元公线性不敏感，结果对缺失数据和非平衡的数据比较稳健，可以很好地预测多达几千个解释变量的作用。
笔者认为要具备以下条件：一是理解业务数据，知道主要分析的指标及潜在的报表分析需求；二是对DAX表达计算逻辑、特性有一定的了解。
通过本文学习，可以获得以下目标： 1）了解BANNCOR协议的基本原理； 2）通过举例熟悉BANNCOR算法的效果。
突然浏览到上图，用雷达图来衡量一个人各方面的能力——这在体育和游戏网站上非常常见。毫无疑问，我们也可以借鉴做到Power BI的对比分析里。于是就有了下图的方案。左侧是筛选器（金额单位、时间、行业类别、公司）+公司logo，右侧是雷达图。多维度的雷达里包含了ROA、ROE、营收等常见的财务分析指标。图中我们可以直观地看到，蓝色（顾家）几乎全包围灰色（美克美家），除了流动、速动比率和净利润增长率外。但我们知道，美克美家流动比率较高是因为存货份额明显较大，这部分存货的周转变现能力其实并不强。换言之即便是在资产流动性方面，美克美家也并没有实质性的优势。
因此，我们使用神经网络来解决分类问题。通过分类，我们指的是按类别对数据进行分类的分类。例如，水果可分为苹果，香蕉，橙等。
尽职调查简称尽调，又称谨慎性调查（Due Diligence ResponsibleInvestigation），是指投资人在与目标企业达成初步合作意向后，经协商一致，投资人对目标企业的历史数据和文档、管理人员的背景、市场风险、管理风险、技术风险和资金风险做一个全面深入的审核，通常需要花费3-6个月时间。
talib是python的量化指标库，其中包含了很多150多种量化指标，所以talib是非常值得我们学习和使用的。talib的安装和以往的python库安装稍有不同，采用pip install talib是安装不了的。需要到tablib的网站上下载和你的操作系统匹配的tablib版本（whl文件），然后再使用pip install **.whl即可。这里稍微提一下安装，避免踩坑。对于学习talib来说，了解其各种指标的使用才是重中之重，所以我们分批次编写系列文章，希望能够达到输出带动输入的效果。
股票基本面数据接口，之前 AkShare 一直缺少关于股票基本面的数据，现在更新两个数据接口：财务摘要和财务指标。
Uniswap 协议是一组原生的 ETH 的智能合约，它可以实现 ERC20 代币与 ERC20 代币的交换, 以及 ERC20 代币与 ETH 之间的的交换。
May there be enough clouds in your life to make a beautiful sunset.愿你的生命中有足够的云翳，来造成一个美丽的黄昏。
判断一个分类模型好坏的标准至关重要，问题是采用何种判断方法。本文浅谈一下模型评估方法的重要性，希望对初学者有一定帮助。
笔者之前也分享过vSAN延伸集群的一些资料。在双活的设计中，站点之间带宽预估、脑列处理等问题，都是需要重点考虑的。本次向大家分享一下vSAN带宽带宽的设计原则。建议读者参照此前我分享过的《VMware的灾备与双活----我在vForum 2015分会场的分享（2）》一起进行阅读，这篇文章中已经包含的内容，本文将不再进行赘述。 一． 总体架构 vSAN延伸集群整体架构如下：一个有三个故障域，两个数据站点分别是一个故障域，仲裁站点是一个故障域。需要注意的是，vSAN延伸的三个故障域都属于是一个
“ 产品经理在分析产品时，一般会关注DAU（日活跃用户数）、下载数、注册数、用户留存率等指标。留存率是一款产品无论在产品初期、中期或者长期都应该最关注的指标，它反映一个产品是否满足市场需求的数据。”
假设我现在有一个二分类任务,是分析100封邮件是否是垃圾邮件,其中不是垃圾邮件有65封,是垃圾邮件有35封.模型最终给邮件的结论只有两个:是垃圾邮件与 不是垃圾邮件.
全文链接: http://www.eygle.com/more/statspack_list.htm
其中A、B是正常数，在风控中一般分数越高信用越好风险越低。所以B前面取负号，让违约的概率越高分数越低。
Core逻辑实现了单个交易对的逻辑。通过UniswapV2Factory可以创建一个个Pair（交易池）。每个具体实现逻辑在UniswapV2Pair中。
确定了关键指标后，我们就需要根据关键指标的数据计算公式和指标自身的数据，来进行后台数据表格的字段的设计。我们把原始的数据表格分为后台数据表和前台数据表。
绩效指标也被称为风险指标，它们也是量化投资的基石，正因为有这些指标我们可以横向对比不同模型。
Bancor 协议使智能合约区块链上的自动价格发现和自主流动机制成为可能。这些智能代币拥有一个或者多个连接器，连接到持有其他代币的网络，允许用户直接通过智能代币的合约，按照一个持续计算以保持买入卖出交易量平衡的价格，立即为已连接的代币购买或清算智能代币。
在上一篇文章中，我们使用深度强化学习创建了一个可以赚钱的比特币自动交易智能体。虽然这个智能体能够做到自动交易比特币获得收益，但它的收益率并没有让人眼前一亮，今天我们会大幅度改进这个比特币交易智能体，从而提高它的收益率。
决策树是一种基本的分类和回归方法.决策树顾名思义,模型可以表示为树型结构,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布.
长久以来，如何有效衡量软件研发效能是所有研发管理者心心念念的事，但也一直是个未解的难题。从早期的人均代码行到人均功能点公式计算，再到基于故事点的迭代速率或人均吞吐量，业界一直在探索。
通过财务报表应当能够对该企业的资本结构进行基础分析，其分析内容包含，股东权益比率，资产负债率
1.选择PEG < 0.5, 即稳定成长且价值被低估的股票 其中PEG = PE / growth_rate 2.使用ES风险平价配权 3.根据组合的日内波动小于3%的条件, 与货币基金组合配资 4.最大持仓5只股票和1只货币基金, 优先买入市值小的, 15天调仓一次 5.剔除了周期性和项目类行业(该部分对改善回撤有明显的效果)
系统管理员负责将现成的软件组建部署到生产环境，对外提供某种业务服务。系统管理员对主要工作在于应对系统中产生对各种需要人工干预对事件，以及来业务部门对变更需求。
研发效能度量的出发点虽然很好，但是如何正确、有效地度量却是一个颇有难度的技术活儿。近期围绕如何进行效能度量的讨论不绝于耳，但如何构建度量的体系化框架、如何进行度量指标的选取、如何进行度量分析、如何进行落地运营，却鲜有文章具体阐述。在这一背景下，张乐老师撰写了《研发效能度量核心方法与实践》系列文章，对以往经验进行了总结和提炼，包括以下内容： 1. 效能度量的难点和反模式 2. 效能度量的行业案例和关键原则 3. 效能度量的实践框架和指标体系设计 4. 效能度量的常用分析方法 5. 效能度量的落地实施建议 以上内容将以五篇连载文章的形式发布，共计超过 3 万字，本文是第三篇。
近年来，我国经济发展呈现出新常态，主要表现为三个特点：一是经济增长从高速转为中高速;二是产业结构优化升级;三是经济增长模式从要素驱动转向创新驱动。从经济增长来看，2015年是我国“十二五”规划的收官之年，经济增长速度出现新低，仅为6.9%。这一数字不仅是“十二五”期间最低的，也是1991年以来最低的。从产业结构来看，2012年第三产业占国内生产总值的比重首次超过第二产业成为占比最大的产业，2015年第三产业占据半壁江山，占比达到50.5%。从驱动要素来看，劳动力成本持续上升，大量资金游离在实体经济之外，创
采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了单位时间内从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间，它是采样之间的时间间隔。通俗的讲采样频率是指计算机单位时间内能够采集多少个信号样本。例如音频常用的采样率有44.1khz 48khz等。
背景：某个类似准实时的数据分析系统，每15分钟从其他6个数据库中抽取五百张增量数据表，并进行15分钟粒度统计，同时有个前端门户进行查询。
来源：新宜观点｜作者：张若曦 ---- 经常性收入是SaaS等行业成为投资机构重点关注方向的原因之一，这是因为投资人们喜欢稳定的、经常性的现金流，公司估值也与经常性收入的状况密切相关。如何分析经常性收入是否健康？一般来讲可以使用GDR(毛收入留存)和NDR(净收入留存)来衡量。 对于SaaS公司来说，跟踪、监控和改善经常性收入非常重要，它在尽职调查过程中还会更受关注。 这篇文章将详细介绍GDR和NDR这两个SaaS业务的关键指标。 如何计算GDR GDR是指原有客户经常性收入减少的比率，反应了
文章的开始先解释一下，磁盘的数据读写是以扇区 (sector) 为单位的，而操作系统从磁盘上读写数据是以块 (block) 为单位的，一个 block 由若干个连续的 sector 组成，使用 block 代替 sector 能够提升读写速度，相应的空间碎片会变得更大，是一种空间换时间的应用。
在 DeFi 赛道中，DEX 无疑是最核心的一块，而 Uniswap 又是整个 DEX 领域中的龙头，如 SushiSwap、PancakeSwap 等都是 Fork 了 Uniswap 的。虽然网上关于 Uniswap 的文章已经挺多，但大多都只是从机制上进行介绍，很少谈及具体实现，也存在一些问题没能解答，比如：手续费分配是如何实现的？最优路径是如何得出的？TWAP 怎么用？注入流动性时返回多少 LP Token 是如何计算的？因此，我从代码层面去剖析 Uniswap，搞清楚这些问题，同时也对 Uniswap 从整体到细节都有所理解。
导读：关于IBO市场的各种分析如天花烂坠，但大都如耍流氓般只给结论，让阅读者怀疑人生，信也不是不信也不是。而本文作者从经济学、金融学基础原理出发，将IBO市场的金融特性、应用前景，事无巨细整理进统一的论述体系中，一步步推导至结论。朴素扎实的论证方法让人眼前一亮，不由让人赞叹：明白觉厉。
在过去的一年里，Adobe (ADBE)和Salesforce(CRM)的股价都出现了很大的波动。其中Adobe增加了81%，Salesforce也增加了50%，两者表现都很不错。即使有了这么大的涨幅，我相信这两支股票目前仍然是不错的买入，并且它们都有足够的上行空间。话虽如此，但二者估值差距还是存在的，而且我相信Salesforce有更多的上行潜力。鉴于此，我们做了如下分析： 过往实绩： Adobe胜 这两家公司都有一些我喜欢的地方，但明显在过往实绩表现方面Adobe是赢家。我尤其喜欢Adobe的强劲收入增
据全美零售商联合会和Forrester研究机构新的市场营销研究发现，不少将经济低迷作为扩张机会的企业认为，电子邮件是与客户联系最重要的方式之一，而且大多数企业都计划利用电子邮件，将新推出的产品、促销活动等信息发送给客户，并得到客户的反馈。邮件营销是你向全球范围内的客户推销产品的有效工具。不过，如果你只是认为邮件发送出去，任务就结束了，那邮件的效果可能达不到你预期的结果，需要你对Email反馈数据进行追踪，并及时改进，才能让营销效果最大化。本文讲解了弹回率、未弹回率、打开率、点击率、转化率等需要追踪的数据，需要的朋友可以参考下：
平常的工作中，在衡量服务器的性能时，经常会涉及到几个指标，load、cpu、mem、qps、rt，其中load、cpu、mem来衡量机器性能，qps、rt来衡量应用性能。
越来越多的公司都在尝试 ABTest，要么是自己搭建系统，要么依赖于第三方的系统。那么在我们进行ABTest的时候，必备的基础知识有哪些？该如何一步一步的进行AB实验呢？本文将根据 AB 实验的流程带领大家一窥究竟。
想象一下，你正在听一个故事。为了理解这个故事，你需要记住之前发生的事情。比如，如果故事一开始提到了一个名叫小红的女孩，那么当她再次出现时，你需要记住她是谁，做过什么事。
在之前的两篇文章里，我们详细介绍了AB测试的理论基础，以及如何科学全面地对AB测试的结果进行分析。有了这些基础之后，我们来看一下实际工作如何进行AB测试。
腾讯 2019 年报已经出了，在主营上，19 年比 18 年多了一个收入板块—金融科技及企业服务。这块业务简单理解一下，应该是把 微信支付、腾讯云、企业微信等 TOB 加金融板块单独划分成一块。
ROC曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，ROC曲线称为受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve），AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积。在计算ROC曲线之前，首先要了解一些基本概念。在二元分类模型的预测结果有四种，以判断人是否有病为例：
在人员流动数据分析的模块中，我们会对公司内部的人员流动这个指标做数据分析和数据监控。首先我们要明确人员流动率的定义和计算公式。
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