一个家庭财政管理项目下载

weixin_39821260 2019-05-03 09:00:16
自己留着纪念,项目搭建,以后再做打算
计划2010年要完成
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一. 课程介绍本课程结合Python进行统计与数据分析的原理讲解与实战,涵盖了大部分统计&数据分析模型,特别是当前比较主流的算法:参数估计、假设检验、线性回归、广义线性回归、Lasso、岭回归、广义可加模型、回归样条等;机器学习经常用到的主成分分析、因子分析、典型相关分析、聚类分析等;各种非参数统计模型,包括非参数统计推断、尺度推断、位置推断、非参数核密度估计、非参数回归等。本课程主要针对有一定Python编程基础、即将毕业参加工作的的大三大四学生,或者已经参加工作需要提升自己数据分析能力以及转行从事IT行业尤其是数据&大数据分析工作的初入职场者,或者正在攻读硕博士学位需要学习和掌握量化研究方法的研究生。本课程对于即将从事机器学习、深度学习&人工智能相关工作的程序员也有很大帮助,有利于打好坚实的理论基础。二. 课程目录第0章 课程导学第1章 数据描述性分析1.1 描述统计量1.2 数据的分布1.3 概率分布函数的图形1.4 直方图、经验分布函数与QQ图1.5 多元数据的数据特征与相关性分析1.6 多元数据的基本图形表示第2章 参数估计2.1 点估计2.2 区间估计第3章 假设检验3.1 基本原理3.2 参数检验第4章 回归分析4.1 回归分析的概念与一元线性回归4.2 多元线性回归及统计量解析4.3 逐步回归与模型选择4.4 回归诊断4.5 广义线性回归4.6 非线性回归第5章 方差分析5.1 单因素方差分析5.2 双因素方差分析第6章 判别分析与聚类分析6.1 判别分析6.2 聚类分析第7章 主成分分析、因子分析与典型相关分析7.1 主成分分析7.2 因子分析7.3 典型相关分析第8章 非参数统计8.1 经验分布和分布探索8.2 单样本非参数统计推断8.3 两独立样本的位置与尺度判断8.4 多组数据位置推断8.5 分类数据的关联分析8.6 秩相关与分位数回归8.7 非参数密度估计8.8 一元非参数回归三. 讲师简介主讲人李进华博士,本、硕、博皆就读于武汉大学信息管理学院,2005年获博士学位进入211高校任教,2012年受聘为教授。从事信息管理与数据分析方面的教学、科研与系统开发工作20余年,具备深厚理论修养和丰富实战经验。是中国最早从事Java开发的程序员和Oracle数据库的DBA之一。曾带领团队开发《葛洲坝集团三峡工程指挥中心三期工程施工管理系统》、《湖北省财政厅国有企事业单位资产管理系统》等大型MIS。
数据分析之于剧院经营 数据小宇军 发表于 2012-12-12 00:48 来源:中国统计网 剧院的收入来源于票房、赞助、财政三部分。其中,票房靠观众对剧目的认可;赞助靠企业对品牌的认可;而财政靠政府的税收支持。 由于票房和赞助是市场化运作,而市场化是数据分析的土壤,因此剧院在票房和赞助上的经营问题就是数据分析的价值所在。 经营问题1:市场如何定位?——数据价值:市场细分与目标市场选择 剧院的定位包括两个:专业定位与市场定位。专业定位是展演高雅艺术的殿堂,市场定位则需做周密的市场调查和分析,从而了解用于市场细分和目标市场选择的相关信息。 1、该剧目是否能打动观众? 2、有多少人愿意观看演出? 3、有多少比例的人愿意花钱买票? 4、能支付多高价位的门票? 5、应该安排多少场次? 6、如果愿意自费买票的人太少,是否继续拓展其他人群? 剧院数据分析全文共9页,当前为第1页。例如,上海大剧院在音乐剧《悲惨世界》的立项方面,经历了多人、多次赴美现场观摩演出的过程,最终确信该剧是可打动观众的好剧目。然后通过上述信息的分析,明确采取多场次和主打较低票价的营销策略。 剧院数据分析全文共9页,当前为第1页。 经营问题2:如何对观众精准营销?——数据价值:上座率分析 理想的状态是剧院天天有演出,演出剧目场场有人看,看的人都要自己买票,票房收入和上座率都很高。但这只是理想,由于观众的口味不同,需要针对不同观众的特点精准营销,而要精准营销,就要对上座率的影响因素进行数据分析。 剧院数据分析全文共9页,当前为第2页。例如,英国皇家莎士比亚公司,对过去7年的售票数据进行全面分析。公司对顾客的姓名、住址、剧目类型、购票价位等数据进行研究后,针对不同顾客制定出精准的销售方案,从而将其斯特拉特福剧院的上座率提高了70%以上。 剧院数据分析全文共9页,当前为第2页。 经营问题3:如何减少观众流失率?——数据价值: 观众满意度分析 开发一个新客户的成本是留住一个老客户所花费成本的5倍,留住老客户比开发新客户更为有效。但是,服务体验低,满意度差,会造成客户的流失。 我曾听过一场演唱会,体验非常差。 1、音响开得特别大,心都快被震出来啦; 2、主持人控制欲太强,围脖互动抽奖时总想替给歌手做决定; 3、服装档次不高,有些歌手的衣服像是地摊货; 4、舞台效果很差,字幕时有时无,即便有字幕也赶不上音乐的节奏 剧院数据分析全文共9页,当前为第3页。这样的体验使我很不满,我相信当时有很多人是和我一样的感受,如果演唱会的组织方有一个信息反馈机制,就会发现我们的不满,及时发现问题,亡羊补牢。剧院和演唱会的艺术类别虽然不同,但观众体验的重要性却相同,了解观众体验,减少观众流失率,需要做数据分析。 剧院数据分析全文共9页,当前为第3页。 经营问题4:谁是大客户,如何管理大客户?——数据价值:客户分类分析 按照二八原则,20%的客户为企业贡献80%的收益。因此,有必要对客户进行分级,从中找出谁是大客户,在这个过程中需要客户分类分析。 找到大客户后,需要对大客户进行管理,针对大客户提供VIP服务。比如在票务方便性、票价、坐席、剧目信息、投诉处理等服务方面下功夫,但这些服务效果到底好不好,大客户满意度好不好,流失率高不高,还有哪些方面需要改善等等,还需要做数据分析。 剧院数据分析全文共9页,当前为第4页。 剧院数据分析全文共9页,当前为第4页。 经营问题5:票务与剧目如何管理?——数据价值:定价分析+剧目分析 1、定价分析 剧院的票有参观票、团购票、零售票等等,而零售票又有官网订购、现场购买、家庭套票。因此,票务管理比较繁琐。需要考虑各类票的定价问题。 在定价方面有很多数据分析模型。例如gabor grager 模型和psm模型。gabor grager 模型的原理是模拟收益最大;而PSM模型则考虑了销量对价格的敏感度。 2、剧目分析 剧院有不同的剧目,三大经典剧目是歌剧、芭蕾和交响乐。这些剧目什么时间上?在哪个地方上?上多少场?贡献率有多少?受众群是谁?这些问题关系到剧目管理。 剧目管理涉及到的数据分析主要是剧目表现分析。剧目的表现可以通过票务销售网络监测到:例如何种形式的剧目最受冷落?什么价位的门票观众最易接受?观众还可能会看什么演出?等等 例如,上海大剧院通过票务销售网络,发现如果安排好剧目演出日程后,再隔上半年卖票,效果最好。这是因为这样可以留出一个空档期给剧目运筹组找观众、做宣传。 剧院数据分析全文共9页,当前为第5页。经营问题6:引进的剧目效益多大?——数据价值:剧目经济效益评估 剧院数据分析全文共9页,当前为第5页。 由于剧院与剧目相分离,因此,剧院将一直面临着剧目引进的问题。剧目引进可以看成是一个投资项目。到底是否引进,除了要看社会效益外,还要看经济效益。要对其进行可行性分析

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