规划成本管理是确定如何估算、预算、管理、监督和控制项目成本的过程。本过程的主要作用是，在整个项目期间为如何管理项目成本提供指南和方向。
来源：DeepHub IMBA本文约900字，建议阅读4分钟ChatGPT的插件使数据科学成为一种简单、愉快的体验。 我们做数据分析时一般都是使用这样的流程来进行：运行jupyter notebook、安装库、解决依赖关系和版本控制，数据分析，生成图表。ChatGPT的“Code Interpreter”插件可以帮助我们进行数据分析。 作为测试，首先要ChatGPT进入角色,让它作为经济顾问： act as an economic advisor and help me understand what i
EViews是一款由美国公司IHS Markit开发的经济学和金融学数据分析软件。EViews支持多种数据格式和统计方法，能够进行数据分析、建模和预测等工作，并拥有出色的图表和报告生成功能，因此广受经济学和金融学界的青睐。
计量经济学已经成为了经济学研究领域中必不可少的工具。EViews软件是一款专业的计量经济学分析软件，具有丰富的功能和工具，包括时间序列分析、面板数据分析、回归分析、预测等。本文将探讨EViews软件的特色功能和使用方法，并通过一个详细的操作指南演示如何使用EViews软件进行数据处理和建模分析。
7.1.1 规划成本管理：输入 7.1.1.1 项目章程 7.1.1.2 项目管理计划
输入 ：项目文件（项目管理计划） 工具与技术 ：类比估算、参数估算、自下而上估算、三点估算、数据分析（储备分析、质量陈本） 输出 ：成本估算估算依据
到了年底很多薪酬的同学开始做年终的薪酬数据分析，在薪酬的数据分析中很关键的一个任务就是来分析判断公司的核心关键岗位在市场上是处于哪个分位值的区间，如果分位值区间比较的低，如何来做薪酬的调整，薪酬调整的幅度是多少，在做这个数据分析的时候，很关键的一点就是需要获取行业的市场薪酬数据，对于一些有预算的公司来说还好，可以购买外部的薪酬数据，但是对于一些中小企业，没有预算，但是还是想获得市场的薪酬数据。针对很多薪酬HR的需求，我整理了下现在能获得薪酬数据的途径，供各位参考。
作为信息化的先驱，银行业的信息化程度在各行业中稳居前列。从诞生之时，银行就天生与数字打交道。对银行来讲，如何通过数字化转型提升业务效率，是迫切的需求。这里涉及两个点：一个是银行业务，一个是数字化转型。
3.信息流广告，按点击次数付费或按投放的实际效果付费 CPD（按APP下载次数付费往往在推荐新产品的时候使用） CPI（按照APP激活数付费） CPS（按照购买的用户数或者销售额付费）
摘要总结：本文介绍了圣诞老人如何利用物联网、大数据和智能设备提高礼物派发效率，完善客户服务的技术实现。
在之前的 LLM Agent+DB 的章节我们已经谈论过如何使用大模型接入数据库并获取数据，这一章我们聊聊大模型代理在数据分析领域的应用。数据分析主要是指在获取数据之后的数据清洗，数据处理，数据建模，数据洞察和数据可视化的步骤。可以为经常和数据打交道，但是并不需要太过艰深的数据分析能力的同学提供日常工作的支持，已看到很多 BI 平台在尝试类似的方案。这里我们聊两篇论文：Data-Copilot 和 InsightPilot, 主要参考一些有意思的思路~
在恶性肿瘤的临床治疗中，靶向CTLA-4/PD-1/PD-L1等位点的单克隆抗体表现出了令人欣喜的抑制效果，但同时患者也出现了严重的免疫相关不良反应（immune-related adverse events, irAEs）。这些irAEs轻则引发炎症反应，重则导致身体脏器功能衰竭，据统计在PD-1/CTLA-4抗体治疗患者中约60%病人出现了严重的治疗毒性反应，因此极大地限制了免疫检查点抑制剂抗体的临床使用。
最近，很多人问学习数据挖掘有哪些网站和公众号可以推荐的，我结合自己的学习经验和知乎大神上的推荐，现在给大家归纳一下，希望能对大家的学习有帮助。 1.公开的数据集 UCI（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html）：加州大学欧文分校开放的经典数据集，被很多机器学习实验室采用。 Awesome Public Datasets （https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets）：这是github一大神整理的
作者：赵空暖 http://www.36dsj.com/archives/12606 商品价格和人们生活息息相关，比如农产品价格波动不仅会对农民收入和农民生产积极性产生直接影响，更关乎百姓的日常生活和切身利益。经常看新闻看到农民辛苦了一个季度的农作物全都烂在地里，因为价格太低廉，或者没有销路。虽然说物价波动是一种正常的经济现象，但是在一定程度上物价稳，人心才稳，社会才稳。为保持经济平稳健康发展、保障群众生活，稳定物价，信息公开显得尤为重要。价格监测和预测是维持物价稳定的一个重要环节。而对于商品价格、产量、
通过发布整合后的SSP(供应方平台)- Avocarrot，Glispa得以将功能强大的用户数据管理平台、程序化交易平台以及广告聚合引擎整合在便捷、透明的一站式解决方案中，而这一解决方案将覆盖全球上十
作者 CDA 数据分析师 编者按 随着移动互联网，小型卫星普及等，资产管理公司，尤其对冲基金公司开始利用人工智能从新型数据中来寻找Alpha。 本期精编版嘉宾演讲为合一创投首席数据科学家吴海山博士带来的分享，看了他讲的内容你会发现，原来数据分析还可以有这样一种不一样的形式…… 关注公众号CDA数据分析师（ID：cdacdacda）并回复“吴海山”领取吴海山博士现场演讲视频和PPT。 现场纪实 首先非常感谢CDAS主办方CDA数据分析师的邀请，能够在今天和大家分享一下我之前做的一些与数据分析相关的工作。
商品价格和人们生活息息相关，比如农产品价格波动不仅会对农民收入和农民生产积极性产生直接影响，更关乎百姓的日常生活和切身利益。经常看新闻看到农民辛苦了一个季度的农作物全都烂在地里，因为价格太低廉，或者没有销路。虽然说物价波动是一种正常的经济现象，但是在一定程度上物价稳，人心才稳，社会才稳。为保持经济平稳健康发展、保障群众生活，稳定物价，信息公开显得尤为重要。价格监测和预测是维持物价稳定的一个重要环节。而对于商品价格、产量、以及销路、销量等数据公开，建立产品价格分析、监测、预测平台可以为相关政府管理部门提供生产
数据猿报道，大数据正在为日本央行带来一些出乎意料的结果，帮助缓解对疫情期间日本经济压力的担忧。这可能影响日本央行管理货币刺激的方式。
在做数据分析时，我们会经常听到同比、环比同比的概念。各个企业和组织在发布统计数据时，通常喜欢用同比、环比来和之前的历史数据进行比较，用来说明数据的变化情况。例如，统计局公布2022年1月份CPI同比增长0.9%，环比增长0.6%。
7.在没有对变更进行全面评估之前，不能找CCB，更不能立即实施变更，但是，较小的变更需不要报告给CCB.
本文综合虎嗅文章写成 来源：http://www.huxiu.com/ 今天（9月10日）8月CPI数据公布，腾讯财经用机器人生成了一条关于这件事的消息稿，许多人惊呼，是不是记者要失业了？这篇文章和各位谈谈这件事。 我认真读了腾讯财经这篇稿子。这篇稿子实际上由两部分组成，第一部分是数据本身，第二部分是各界对数据的分析解读（我通常喜欢把这种部分称为“张三李四王二麻子说”）。 这篇稿子为什么能用机器人生成呢？根源并不是机器人本身有多高明，而是在于，在这个时代，新闻生产可以不依赖于采访。新闻生产和采访的脱离，这是
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 论坛君 本文为光大证券首席经济学家，中国首席经济学家论坛徐高理事对中国宏观经济数据分析的深度报告。数据作为经济分析的基础，即使有严格的经济理论和预测判断，也需要详实合理的数据做支撑。宏观经济涉及多层面庞杂的数据，系统全面的掌握宏观数据体系，以及阅读、处理、分析、判断经济数据对宏观研究至关重要。 前言 数据是经济分析的基础。严格的经济理论和预测判断均需要以详实合理的数据做支撑。认识理解经济数据是进行经济研究所需的基本素质。宏观
学数据分析当然要先有数据，数据是分析的根本，不然一切都是空谈。如果是在公司里，得到数据轻而易举，因为公司有客户，有业务，必然会产生大量数据。但仅仅是个人学习的话，我们如何得到数据呢？
导读：数据指标体系是构建数据中台的重要一环。数据指标的建立让运营及产品人员更直观地看到基本指标的变动，让数据分析师更便捷地开展数据分析工作。
相信很多朋友被PBI颜值吸引而入了坑，迫切想上手，但往往会卡在数据源环节。本公司数据自己没权限，外公司数据可望不可及，而网络社区里提供的练习数据，往往专业性太强，业务逻辑摸不透，分析更是无从下手。
国内生产总值（GDP）、失业率、通货膨胀以及贸易赤字等宏观经济统计数据，是经常用作宏观分析的先行指标。一段时间以来，GDP甚至成了衡量经济成败的标准。现如今，跨国公司生产销售的国际化、现代服务业的高速发展、网络经济与实体经济的融合等现象，让传统的宏观经济数据不再能涵盖经济发展的全貌。近期，国际舆论针对大数据应用如何弥补这一漏洞展开热议。在大数据时代，GDP等一系列传统的经济指标，真的已经“过时”了吗？ 1、传统数据“漏掉”了什么？ 2009年7月28日，国家统计局发布全国城镇单位在岗职工平均工资数据，各
“内行人看门道，外行人看热闹”，对于刚刚进入游戏这个领域和想进入该领域的人来说，游戏内的一些常识需要提前了解。
在这个用数据说话的时代，能够打动人的往往是用数据说话的理性分析，无论是对于混迹职场的小年轻，还是需要数据进行分析和研究的同学，能够找到合适的数据源都是非常重要的。特别是想要对一个新的领域进行研究和探索
转载请保留 大数据文摘翻译:Vanessa 校对:孙强 摘自：Forbes 2014/05/19 作者：Adam Ozimek 原文标题：谷歌流感（Google Flu）启示录：大数据分析的陷阱 阅读原文请点击文末左下角链接 关键词：智能房屋,大数据,房地产经济 大数据的特点之一是海量数据积累而导致传统的经济计量和统计技术无用武之地。笔者预测，这种大数据现象终将会有一天改变房地产经济学的运作。 房屋估价模型被用在很多方面，比如很多城市和郡县都采用“群评估”（Mass appraisals），这样房屋价格指
国内生产总值(GDP)、失业率、通货膨胀以及贸易赤字等宏观经济统计数据，是经常用作宏观分析的先行指标。一段时间以来，GDP甚至成了衡量经济成败的标准。现如今，跨国公司生产销售的国际化、现代服务业的高速
本文为客户提供咨询，让个人购买人员了解美国国债期货的特性，以便于进行个人投资及管理。
前言 6月10-11日，2017年SDCC峰会在深圳举行。为期两天的会议邀请业内顶尖的架构师和数据技术专家分享干货实料。来自腾讯TEG架构平台部的Jerome以及数据平台部的Boyce作为演讲嘉宾，分别发表主题为“基于空闲资源的弹性计算实践”以及“StreamSQL实时计算平台的挑战及解决方案”的演讲。本文为演讲者现场PPT及演讲稿整理编辑。 大会介绍 SDCC 2017·深圳站，拥有互联网应用架构实战峰会、大数据技术实战峰会两大峰会，秉承干货实料的内容原则，邀请业内顶尖的架构师和数据技术专家，共话高可用
在这里给大家推荐一些能够用上数据获取方式，有了这些资源，不仅可以在数据收集的效率上能够得到很大的提升，同时也可以学习更多思维方式。
导读：我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips，感兴趣的同学可以戳→纯干货：手把手教你用Python做数据可视化（附代码）。matplotlib是一个相当底层的工具。你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。
2015年以来，通货膨胀越来越成为我国的重要经济现象。作为衡量通货膨胀的主要指标，CPI（消费者物价指数）与人们的生活具有最密切的关系。
数据是驱动科技发展的源泉，平时我们科研中也经常需要在各种开源数据上验证自己模型的效果。那时间序列目前可以使用的开源数据集有哪些呢？本期为大家做一次较为全面的整理汇总。
沃尔玛是美国领先的零售商之一，他们希望能够准确预测销售和需求，因为一些事件和节假日可能会影响每天的销售额。目前，他们有 45 家商店的销售数据，但由于机器学习算法的不适用，他们面临着不可预见的需求和库存短缺的挑战。理想情况下，一种合适的机器学习算法应该能够准确预测需求，并考虑到包括 CPI、失业指数等在内的经济状况因素。
英文标题：Intratumoral plasma cells predict outcomes to PD-L1 blockade in non-small cell lung cancer
导语：几乎所有的数据分析工作都会提到一个词——“建立数据指标体系”，虽然这个词对于大家来说并不陌生，但是数据指标到底是什么以及如何具体的搭建，很多人还是一头雾水的。
从今天开始，每周会写一写基础的经济金融知识，还有一些热点事件自己的理解，为暑期秋招做准备。今天总结的是二月底笔试的没答出来的一道题：
自1998年成立，至今Google已走过20个年头。在这20年里，Google不断地发表一些对于自己来说已经过时甚至不再使用的技术的论文，但是发表之后总会有类似系统被业界实现出来，也足以说明google的技术至少领先业界数年。在Amazon不断引领全球云计算浪潮开发出一系列面向普罗大众的云产品的同时；Google也在不断引领构建着满足互联网时代海量数据的存储计算和查询分析需求的软硬件基础设施。
作为衡量通货膨胀的基本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制一直是宏观经济研究的核心问题。
今天为大家介绍的是来自Yasushi Okuno团队的一篇论文。识别化合物-蛋白质相互作用（CPI）对于药物发现至关重要。由于实验验证CPI通常耗时且昂贵，因此期望计算方法能够促进这一过程。可用的CPI数据库迅速增长加速了许多机器学习方法用于CPI预测的发展。然而，它们的性能，特别是它们在外部数据上的泛化能力，往往受到数据不平衡的影响，这归因于缺乏经验证的非活性（负面）样本。在这项研究中，作者开发了一种自我训练方法，用于增加可信和信息丰富的负样本，以改善由数据不平衡导致的模型性能下降问题。构建的模型表现出比使用其他传统方法解决数据不平衡时更高的性能，且在外部数据集上改进明显。
这次给大家介绍清华大学交叉信息研究院的曾坚阳教授的论文“DeepCPI: A Deep Learning-based Framework for Large-scale in silico Drug Screening”。分析化合物与蛋白质的相互作用(Compound-Protein Interactions, CPIs)和新型药物靶标相互作用(Drug Target Interactions, DTIs)在硅药研发过程中起重要作用，从大规模未标记的化合物和蛋白质预测新的CPI有利于高效的药物研发。基于此问题，曾坚阳教授课题组将无监督的表征学习和特征嵌入与深度学习方法相结合，提出了一种自动学习化合物和蛋白质的隐式但具有表达力的低维特征评估大型数据库中测得CPI的计算框架DeepCPI。作者在方法中引入了(i)语义分析和Word2vec 方法来获得化合物和蛋白质低维特征表示(ii)多模态深度神经网络(DNN)分类器预测相互作用概率，使得其模型比现有模型更好地可以借助大规模无标签数据学习化合物与蛋白质的低维特征，实现预测未知的新型CPI或DTI。
标签由互联网领域逐步推广到其他领域，打标签的对象也由用户、产品等扩展到渠道、营销活动等。
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本文介绍了如何监控调度异常点，通过弹性计算平台实现异常点检测、业务建模、调度、冲突检测、跨机调度等功能。
一、背景 互联网产业拥抱AI成为了当下的热潮：无人驾驶、医疗AI和智能推荐从实验室走出，融入到工程实业中；腾讯自主研发的王者荣耀等游戏AI给人们带去了快乐，“绝艺”更是获得了UEC杯冠军；而AI和海量计算力分不开，绝艺每天的盘数计算量都在亿级，王者每天计算结果均在百T，这些业务源源不断的计算力均来自腾讯架平TCS-弹性计算平台。该平台是根置于架平存储设备搭建而成，建设中最突出的问题是如何发现并调度异常计算点，本文从cpi的角度来介绍弹性平台的解决之道。 二、CPI 弹性平台中的设备都是在线业务与计算业务混部
最近有一些新朋友想了解游戏数据分析相关的一些内容，然后对游戏运营的一些数据指标也不是很清楚，这里整理了一些常见的数据指标，和大家分享一下，以后有空我们再专题讨论下更深的内容。
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