大数据时代下新生了哪些新的职业？例如，数据分析师还有数据挖掘，还有数据分析工程师，还有呢？说说，谢

(2) 时序分析法--处理的是动态建模的步骤一般分为下列几步:的相关数据,又称为过程统计方法.

偏业务的可以称之为运营分析师，偏管理的可以称之为数据决策分析师，偏金融的可以称之为注册项目数据分析师，工作方向为维护数据可以称之为数据库，数据库工程师，工作方向为挖掘方向的称之为数据挖掘师等等，数据分析师在 业务、数据维护、数据挖掘、数据获取等方向都有涉及，因行业和发展方向的不同，就衍伸出很多职称，他们统称为数据分析师

高考大数据分析模型题目_高考报考大数据分析

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(3)有金融同业从业经验4年及以上，或从事经济工作6年以上(其中金融同业经验2年及以上)，并担任管理职务至少满3年(其中任金融同业管理岗位至少2年)。

浙江金华市永康农商银行是什么银行

(5)业务人才条件：

浙江金华市永康农商银行是地方性股份制银行。

模型一：新老用户同期群分析（Cohort Analysis）方法

2023浙江金华市永康农商银行公告（部分内容）：

岗位及条件

(一)基本条件

1.有志于农村金融事业，认同永康农商银行使命和愿景，愿意与永康农商银行共同成长;

2.品貌端正，具有较强的心和团队合作精神，有良好沟通协调能力;

3.能适应较强工作强度，具有较好的抗压和耐苦能力;

4.遵纪守法、诚实守信，无不良行为记录;

6.永康户口或永康籍贯(管理型人才、专业型人才除外)。

7.具有金融同业工作经历，或取得相关中高级职业资格证书(如CPA、ACCA、CMA、法律职业资格证书等)和会计中级及以上职称者，符合条件的优先考虑。

(二)岗位要求

1.管理型人才条件：

(1)全日制本科及以上学历。

(2)年龄要求，男的一般不超过40周岁、女的不超过38周岁。

(4)具有相关岗位所需专业技术职称或中高级职业资格。

2.专业型人才条件：

(1)软件开发人才：

②年龄要求男的一般不超过35周岁、女的不超过33周岁。

④具有软件项目开发和管理工作经验，精通软件开发相关技术文档编写，具有良好的沟通、表达、协调能力者优先。

⑤精通Android、IOS移动端开发优先，熟悉微信小程序、物联网、AI人工智能等相关开发技术优先，具有大型软件项目架构和管理工作经验优先。

(2)数据应用分析人才条件：

②年龄要求男的一般不超过35周岁、女的不超过33周岁。

③具有岗位所需从业资格和相关专业资格证书;精通SQL语言,掌握DB2、MySql、Sql等至少一种数据库的管理和使用。

④具有相应岗位从业经验，熟悉数据分析建模方法和相关技术，了解AI大数据分析模型，熟悉客户画像、精准营销、风险防控、社交关系、能力评估等大数据分析模型应用;精通Python、SAS等数据分析工具、Hadoop大数据处理技术经验，具有数据库DBA工作经验或分布式数据集群架构工作经验、金融行业大数据分析应用经验，数据挖掘、处理、分析等工作经验的优先。

3 希望让所有用户留存下来。 这是不可能的，即使微信也做不到。这就是需要通过我们的分析，来确定哪些才是我们的目标用户，我们的产品和策略都应该向这种用户倾斜。而不是通过不断的补贴，来增加用户的黏性，结果只会养一批”羊毛“，并且让我们自己迷失产品和策略的方向。(3)运维安全人才条件：

②年龄要求男的一般不超过35周岁，女的不超过33周岁。

④具有相应岗位从业经验，有ctf比赛经验(提交比赛名次)，或有漏洞经验(提交漏洞编号)者优先考虑。

(4)资金业务人才条件：

①全日制本科及以上学历，原则上要求专业对口。

②年龄要求男的一般不超过35周岁、女的不超过33周岁。

③具有2年及以上相应岗位从业经验，具有岗位所需从业资格和相关专业资格证书，工作主动积极，有完成工作的能力。持有CFA、FRM、CPA等证书者优先。

④能善于利用外部资源，具备高度的市场敏锐度，有丰富的交易经验，熟悉交易对手;具备扎实的金融和财务知识、较强的数据分析能力，热爱债券投资事业;熟悉银行间债券市场相关交易规则及法规，熟悉各种投资品种的优先。

①全日制本科及以上学历，专业不限，金融、经济、统计、数学、贸易、市场营销等相关专业优先。

②年龄要求男的一般不超过35周岁、女的不超过33周岁。

③银行工作3年及以上，其中从事结算、贸易融资、外汇衍生交易、外汇产品等岗位至少2年以上工作经验。熟练掌握业务相关知识及外汇管理政策，熟悉贸易融资产品及流程，熟悉惯例;熟悉结算、贸易融资、跨境、外汇资金等各类产品，能够有针对性地设计贸易融资产品和服务方案，进行产品分析、汇率走势分析并组织相关业务推动。善于捕捉市场信息，具有良好的市场开拓能力、组织沟通、协调能力的优先。

3.营销岗位人员条件：

(1)全日制大专及以上学历。

(2)年龄要求一般不超过32周岁，但有金融同业管理岗位从业经历的可以放宽到35周岁。

4.综合柜员条件：

(1)全日制本科及以上学历。但符合以下条件之一的，可放宽至全日制大专学历。

①具有金融同业工作经历一年及以上的;

②上海、浙江等金融职业学院毕业的;

③专业为金融、经济类，财务、会计、统计类，市场营销类的。

(2)年龄在30周岁(含)以下。

(1)全国211、985高等院校及双大学(浙江省内高等院校高考批录取)的2023届应届毕业生。

(2)全日制本科及以上学历，金融、经济、统计、数学、会计、法律、贸易、计算机科学、软件工程、通信等相关专业。

5.定向综合柜员、丰收驿站理财条件：

(1)全日制大专及以上学历。

(3)具有永康农商银行丰收联盟商户专营团队、电销岗位、大堂、社保、三资等外包岗位一年及以上从业经验人员。

注：定向的综合柜员、丰收驿站理财主要安排偏远山区网点、网点型丰收驿站工作，原则上要在定向岗位上工作满三年。

行程问题的解题技巧和方法

拓展

行程问题的解题技巧和方法：画图分析、转化条件、建立数学模型、分解问题。

IS-LM模型你看梁小民的西方经济学就知道了~~！！！

画图分析：通过画图来帮助理解题意，例如绘制时间-距离图表，将起点和终点之间的距离、速度和时间的关系图表，以帮助解决与这些量有关的问题。抓住数量关系：使用“时间＝路程÷速度”这个公式来计算时间，并利用时间计算公式计算出到达某地所需要的时间。

转化条件：将题目中的条件进行转化，例如将往返学校的总距离除以共计所用的时间，得到的结果才是平均速度。利用设：无中生有地设一种关系，例如设小明走得更快，那么他的速度就会更高，从而更容易解决一些问题。

建立数学模型：根据题目的条件建立数学模型，例如使用代数学模型具有下列特征:数学模型的一个重要特征是高度的抽象性.通过数学模型能够将形象思维转化为抽象思维,从而可以突破实际系统的约束,运用已有的数学研究成果对研究对象进行深入的研究.数学模型的另一个特征是经济性.用数学模型研究不需要过多的专用设备和工具,可以节省大量的设备运行和维护费用,用数学模型可以大大加快研究工作的进度,缩短研究周期,特别是在电子计算机得到广泛应用的今天,这个优越性就更为突出.但是,数学模型具有局限性,在简化和抽象过程中必然造成某些失真.所谓"模型就是模型"(而不是原型),即是指该性质.数表达式或方程来描述速度、时间和距离之间的关系。逻辑推理：根据题目中的条件进行逻辑推理，推导出一些有用的结论或关系。

分解问题：将复杂的问题分解成几个小问题，逐个解决，例如将一个复杂的时间问题分解成几个小的时间段，逐个计算。列表比较：将不同的方案或方法列出来，并进行比较，从而找到的解决方案。

其他解决行程问题的方法：

2、画图法：将行程问题中的条件和问题用图形表示出来，借助图形帮助理解问题。

3、比例法：根据行程问题中的比例关系，直接计算结果。

5、代数法：将行程问题转化为代数问题，利用代数方法解决。

急求数学建模试题 人生规划 求详细解答！！

数学模型、数学建模、实际问题

伴随着当今的科学技术的飞速发展，数学已经渗透到各个领域，数学建模也显得尤为重要。数学建模在人们生活中扮演着重要的角色，而且随着计算机技术的发展，数学建模更是在人类的活动中起着重要作用，数学建模也更好的为人类服务。

一、数学模型

数学模型是对于现实世界的一个特定对象,一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的设,运用适当的数学工具,得到一个数学结构.

数学建模的一般步骤

1.模型准备.首先要了解问题的实际背景,明确题目的要求,搜集各种必要的信息.

2.模型设.在明确建模目的,掌握必要资料的基础上,通过对资料的分析计算,找出起主要作用的因素,经必要的精炼,简化,提出若干符合客观实际的设,使问题的主要特征凸现出来,忽略问题的次要方面.一般地说,一个实际问题不经过简化设就很难翻译成数学问题,即使可能,也很难求解.不同的简化设会得到不同的模型.设作得不合理或过份简单,会导致模型失败或部分失败,于是应该修改和补充设;设作得过分详细,试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去,可能使你很难甚至无法继续下一步的工作.通常,作设的依据,一是出于对问题内在规律的认识,二是来自对数据或现象的分析,也可以是二者的综合.作设时既要运用与问题相关的物理,化学,生物,经济等方面的知识,又要充分发挥想象力,洞察力和判断力,善于辨别问题的主次,果断地抓住主要因素,舍弃次要因素,尽量将问题线性化,均匀化.经验在这里也常起重要作用.写出设时,语言要,就象做习题时写出已知条件那样.

3.模型构成.根据所作的设以及事物之间的联系, 利用适当的数学工具去刻划各变量之间的关系,建立相应的数学结构――即建立数学模型.把问题化为数学问题.要注意尽量采取简单的数学工具,因为简单的数学模型往往更能反映事物的本质,而且也容易使更多的人掌握和使用.

4.模型求解.利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题,这时往往还要作出进一步的简化或设.在难以得出解析解时,也应当借助计算机求出数值解.

5.模型分析.对模型解答进行数学上的分析,有时要根据问题的性质分析变量间的依赖关系或稳定状况,有时是根据所得结果给出数学上的预报,有时则可能要给出数学上的决策或控制,不论哪种情况还常常需要进行误分析,模型对数据的稳定性或灵敏性分析等.

6.模型检验.分析所得结果的实际意义,与实际情况进行比较,看是否符合实际,如果结果不够理想,应该修改,补充设或重新建模,有些模型需要经过几次反复,不断完善.

7.模型应用.所建立的模型必须在实际中应用才能产生效益,在应用中不断改进和完善.应用的方式自然取决于问题的性质和建模的目的.简单地说:就是系统的某种特征的本质的数学表达式(或是用数学术语对部分现实世界的描述),即用数学式子(如函数,图形,代数方程,微分方程,积分方程,分方程等)来描述(表述,模拟)所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律.

随着的发展,生物,医学,,经济……,各学科,各行业都涌现现出大量的实际课题,急待人们去研究,去解决.但是,对数学的需求并不只是需要数学家和专门从事数学研究的人才,而更大量的是需要在各部门中从事实际工作的人善于运用数学知识及数学的思维方法来解决他们每天面临的大量的实际问题,取得经济效益和效益.他们不是为了应用数学知识而寻找实际问题(就像在学校里做数学应用题),而是为了解决实际问题而需要用到数学.而且不止是要用到数学,很可能还要用到别的学科,领域的知识,要用到工作经验和常识.特别是在现代,要真正解决一个实际问题几乎都离不开计算机.可以这样说,在实际工作中遇到的问题,完全纯粹的只用现成的数学知识就能解决的问题几乎是没有的.你所能遇到的都是数学和其他东西混杂在一起的问题,不是"干净的"数学,而是""的数学.其中的数学奥妙不是明摆在那里等着你去解决,而是暗藏在深处等着你去发现.也就是说,你要对复杂的实际问题进行分析,发现其中的可以用数学语言来描述的关系或规律,把这个实际问题化成一个数学问题,这就称为数学模型.

二、数学建模

数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象,简化,设,引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解.简而言之,建立数学模型的这个过程就称为数学建模.

模型是客观实体有关属性的模拟.陈列在橱窗中的飞机模型外形应当象真正的飞机,至于它是否真的能飞则无关紧要;然而参加航模比赛的飞机模型则全然不同,如果飞行性能不佳,外形再象飞机,也不能算是一个好的模型.模型不一定是对实体的一种仿照,也可以是对实体的某些基本属性的抽象,例如,一张地质图并不需要用实物来模拟,它可以用抽象的符号,文字和数字来反映出该地区的地质结构.数学模型也是一种模拟,是用数学符号,数学式子,程序,图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划,它或能解释某些客观现象,或能预测未来的发展规律,或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的策略或较好策略.数学模型一般并非现实问题的直接翻版,它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析,又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识.这种应用知识从实际课题中抽象,提炼出数学模型的过程就称为数学建模.实际问题中有许多因素,在建立数学模型时你不可能,也没有必要把它们毫无遗漏地全部加以考虑,只能考虑其中的最主要的因素,舍弃其中的次要因素.数学模型建立起来了,实际问题化成了数学问题,就可以用数学工具,数学方法去解答这个实际问题.如果有现成的数学工具当然好.如果没有现成的数学工具,就促使数学家们寻找和发展出新的数学工具去解决它,这又推动了数学本身的发展.例如,开普勒由行星运行的观测数据总结出开普勒三定律,牛顿试图用自己发现的力学定律去解释它,但当时已有的数学工具是不够用的,这促使了微积分的发明.求解数学模型,除了用到数学推理以外,通常还要处理大量数据,进行大量计算,这在电子计算机发明之前是很难实现的.因此,很多数学模型,尽管从数学理论上解决了,但由于计算量太大而没法得到有用的结果,还是只有束之高阁.而电子计算机的出现和迅速发展,给用数学模型解决实际问题打开了广阔的道路.而在现在,要真正解决一个实际问题,离了计算机几乎是不行的.数学模型建立起来了,也用数学方法或数值方法求出了解答,是不是就万事大吉了呢 不是.既然数学模型只能近似地反映实际问题中的关系和规律,到底反映得好不好,还需要接受检验,如果数学模型建立得不好,没有正确地描述所给的实际问题,数学解答再正确也是没有用的.因此,在得出数学解答之后还要让所得的结论接受实际的检验,看它是否合理,是否可行,等等.如果不符合实际,还应设法找出原因,修改原来的模型,重新求解和检验,直到比较合理可行,才能算是得到了一个解答,可以先付诸实施.但是,十全十美的是没有的,已得到的解答仍有改进的余地,可以根据实际情况,或者继续研究和改进;或者暂时告一段落,待将来有新的情况和要求后再作改进.

应用数学知识去研究和和解决实际问题,遇到的项工作就是建立恰当的数学模型.从这一意义上讲,可以说数学建模是一切科学研究的基础.没有一个较好的数学模型就不可能得到较好的研究结果,所以,建立一个较好的数学模型乃是解决实际问题的关键之一.数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高同学们应用所学知识分析问题,解决问题的能力的必备手段之一.

三、数学建模的一般方法

建立数学模型的方法并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征:模型的可靠性和模型的使用性

建模的一般方法:

1.机理分析

机理分析就是根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义.

(1) 比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法.

(2) 代数方法--求解离散问题(离散的数据,符号,图形)的主要方法.

(3) 逻辑方法--是数学理论研究的重要方法,对学和经济学等领域的实际

问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用.

(4) 常微分方程--解决两个变量之间的变化规律,关键是建立"瞬时变化率"

的表达式.

(5) 偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律.

2.测试分析方法

测试分析方法就是将研究对象视为一个"黑箱"系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得的模型.

(1) 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1提高答题准确率：20多年大数据统计，掌握出题的底层逻辑原理，熟练掌握各类题型解题思路，各种题型得分。,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的数据,故称为数理统计方法.

(3) 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的数据,故称为数理统计方法.

(4) 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法.

将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法, 在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定【 #高考# 导语】 从广东省教育考试院了解到，2022年新高考数学全国I卷命题特点评析已发布，详细内容如下：.机理分析法建模的具体步骤大致可见左图.

3.仿真和其他方法

(1) 计算机仿真(模拟)--实质上是统计估计方法,等效于抽样试验.

① 离散系统仿真--有一组状态变量.

② 连续系统仿真--有解析表达式或系统结构图.

(2) 因子试验法--在系统上作局部试验,再根据试验结果进行不断分析修改,求得所需的模型结构.

(3) 人工现实法--基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标,并考虑到系统有关因素的可能变化,人为地组成一个系统.(参见:齐欢《数学模型方法》,华中理工大学出版社,1996)

四、数学模型的分类

数学模型可以按照不同的方式分类,下面介绍常用的几种.

1.按照模型的应用领域(或所属学科)分:如人口模型,交通模型,环境模型,生态模型,城镇规划模型,水资源模型,再生资源利用模型,污染模型等.范畴更大一些则形成许多边缘学科如生物数学,医学数学,地质数学,数量经济学,数学学等.

2.按照建立模型的数学方法(或所属数学分支)分:如初等数学模型,几何模型,微分方程模型,图论模型,马氏链模型,规划论模型等.

按种方法分类的数学模型教科书中,着重于某一专门领域中用不同方法建立模型,而按第二种方法分类的书里,是用属于不同领域的现成的数学模型来解释某种数学技巧的应用.在本书中我们重点放在如何应用读者已具备的基本数学知识在各个不同领域中建模.

3.按照模型的表现特性又有几种分法:

静态模型和动态模型 取决于是否考虑时间因素引起的变化.

线性模型和非线性模型 取决于模型的基本关系,如微分方程是否是线性的.

离散模型和连续模型 指模型中的变量(主要是时间变量)取为离散还是连续的.

虽然从本质上讲大多数实际问题是随机性的,动态的,非线性的,但是由于确定性,静态,线性模型容易处理,并且往往可以作为初步的近似来解决问题,所以建模时常先考虑确定性,静态,线性模型.连续模型便于利用微积分方法求解,作理论分析,而离散模型便于在计算机上作数值计算,所以用哪种模型要看具体问题而定.在具体的建模过程中将连续模型离散化,或将离散变量视作连续,也是常采用的方法.

4.按照建模目的分:有描述模型,分析模型,预报模型,优化模型,决策模型,控制模型等.

5.按照对模型结构的了解程度分:有所谓白箱模型,灰箱模型,黑箱模型.这是把研究对象比喻成一只箱子里的机关,要通过建模来揭示它的奥妙.白箱主要包括用力学,热学,电学等一些机理相当清楚的学科描述的现象以及(3)年龄要求不超过26周岁，研究生及以上学历不超过30周岁。相应的工程技术问题,这方面的模型大多已经基本确定,还需深入研究的主要是优化设计和控制等问题了.灰箱主要指生态,气象,经济,交通等领域中机理尚不十分清楚的现象,在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做.至于黑箱则主要指生命科学和科学等领域中一些机理(数量关系方面)很不清楚的现象.有些工程技术问题虽然主要基于物理,化学原理,但由于因素众多,关系复杂和观测困难等原因也常作为灰箱或黑箱模型处理.当然,白,灰,黑之间并没有明显的界限,而且随着科学技术的发展,箱子的"颜色"必然是逐渐由暗变亮的.

用户留存分析真的不难，只要能搞清楚这3个模型

需要注意的是，虽然有了这么多模型，但一定不能生搬硬套，要根据业务的实际情况运用。在分析留存的时候，经常会遇到以下几个问题：

什么是用户留存

进入互联网下半场后，互联网流量竞争愈发激烈，获客成本不断提升，企业不可能无限制的投入成本拉取新用户，那么限度的保证用户的留存就变得异常重要。

怎么理解留存呢？ 想必大家小学一定做过“蓄水池”的题目。

一个游泳池，有一个进水管，灌满水需要X小时。有一个出水管，放完一池子水需要Y小时。问如果两个水管一起开，几小时会把池子的水灌满。小时候觉得出题的人太傻了，怎么会有这种情况发生，进水管出水管一起开。但长大后，特别是在互联网行业，发现这样的事情太普遍了。用大量的成本去获客，但由于③具有岗位所需从业资格和相关专业资格证书。熟悉各类、网络安全设备运维;熟悉各种安全测试方法;熟悉常见的web代码，熟悉SQL注入、XSS、CSRF、URL跳转、钓鱼、常见的web安全漏洞利用及修复工作;熟悉Windows、Linux/unix系统的作和安全配置;具备良好的沟通能力和理解能力。各种各样的问题，导致用户留不下来，白忙活一场。对比来看，进水管就好比获客，出水管就好比用户流失，池子中的水就是留存。当进水管的水量有限，出水管的水量却越来越大，留给自己只能是一个空池子。有个歇后语叫做”狗熊掰玉米，掰一个扔一个“，也可以用来形容这种场景

为什么说留存重要呢？ 曾经有个 数据分析 产品公司模拟过这样一个场景：

设有2个产品A和B，两个产品每周都能获取100位新用户，新用户的次周留存率都是60%，往后每周B产品的留存率都要比A产品高2个百分点。这样经过 29周，A产品的用户700位，B产品的用户却达到了1400位。

所以说现在的企业越来越关注留存，很多运营或者产品的负责人，一年核心的KPI就是提高3%的留存率，看着3%这个数字不高，但却能带来巨大的收益；但话说回来，别看3%这个数字不大，但想提高也并没有那么容易，这里就需要科学有效的分析，找到合适的留存分析模型。

留存分析模型

多长时间算留存，怎么样才算留存，这个因业务类型而异。就拿滴滴来说，他的用户分为B/C两端。对于B端用户，也就是司机，开车是职业，所以是一个高频的行为。留存时间窗口的选择需要短一些，次日留存，3日留存，7日留存等。而对于C端用户来说，打车只能算是一个中频行为，天天打车的用户毕竟还是少数。留存的时间窗口就可以从7日开始算，也就是7日留存，14日留存等。

留存分8个题目就给100分？太少了吧析模型重点在于对用户的分群，分析不同类型用户的留存情况，找到异，定位解决问题：

同期群是用户分析最普遍的方法，在的《精益数据分析》中也被多次提到。比如用每周的新用户，观察相同时间间隔后的表现。例如图一，2019/1/1的新用户在周的留存率是49%，但2019/2/5的新用户在周的留存率是却只有40%，这就说明新用户的留存率在下降，需要重点关注。并且可以对比后续每周的表现，看是否好转。

为什么要区分新老用户呢？因为新老用户对于产品的反应是有很大别的，一定要区分来看。比如你次去京东，由于不熟悉这家电商，很有可能逛逛就走了；但如果你是一个京东的老用户，登录京东后就很可能产生购物行为。通过区分新老，能够清晰的看到这两种用户的表现，便于发现到底是哪种用户发生了问题。

如果是新用户的留存下降，很可能是新用户没有快速的感受到产品的核心价值。比如物流，用户的主要诉求就是快，那么对于新用户是否能让他感受到这个价值。如果是老用户的留存率下降，也许是产品的体验在变，或者受其他竞品的影响。

图一 新用户同期群分析

模型二：渠道同期群分析方法

企业经常采取多种渠道来获客。有线上的方式，比如百度搜索或者短视频等；有新媒体的方式，比如公众号，知乎等；有线下的方式，比如线下沙龙和公众活动。各种渠道的获客都需要成本的，我们需要知道是哪种渠道的新用户留存高，留存率高说明这是高价值渠道，我们可以在这里做更多的投入。

比如图三，可以明显观察到，渠道一用户的留存率明显高于渠道二和渠道三，说明渠道一的用户和产品的契合度更高，为高质量渠道，应该在这里加大投入。

图三 渠道同期群分析

模型三：产品功能留存矩阵

一个产品一般具有很多功能，通过分析了解各个功能的价值，找到各个功能的提升空间，进而通过功能优化来整体提升用户留存。

以图四为例，矩阵的横轴是功能的留存率，表示当前功能的用户黏性；纵轴是活跃用户的数量。做出这样一个矩阵后，我们就可以看到不同的功能在矩阵中的位置分布。

1 比如橘色代表的功能就是产品的核心功能，使用率和留存率都很高，我们要保证核心功能的体验越来越好，并持续使用情况，防止意外发生；

2 比如绿色代表的功能，这个功能虽然使用的人数不多，但留存率非常高，说明这个功能的体验很好，我们要尽量用户使用这个功能；

3 而对于红色代表的功能，虽然使用的用户很多，但留存率不高。也许是这个功能有用，但体验不好；也许是这个功能本身就是鸡肋；所以我们要继续深入分析，来决定是优化功能还是直接下线

图四 产品功能留存矩阵

留存分析的注意事项

1 只关注留存，忽视活跃。 一般情况下，留存是活跃的结果。如果只看留存，就会变成事后诸葛亮，并且于事无补。比如一个用户之前每天都会登录APP，突然有一个月，每周才登录一两次，又过了一个月，这个用户就流失了。如果只统计留存，拿到的只是结果，应该对用户的活跃也做，才能做到事前预警。

2 不懂业务，单纯计算留存率。 有的同学以为算个留存率就完事了。但老板也许会问。这个留存率是否正常呢？比如促销活动的留存率多少算正常？行业其他竞品的留存率是多少？怎么定义新用户？结果统统答不上来，那计算这个留存率有什么意义是呢。对业务越熟悉，做留存分析的时候才会更深入，才能提供更多的价值

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科学备考答题有什么优势

它的优点加快做它提供不受任何DBMS约束的面向用户的表达方法，在数据库设计中被广泛用作数据建模的工具。E-R数据模型问世后，经历了许多修改和扩充。题速度：汇总高考优1、公式法：根据行程问题的公式，直接以上就是【浙江金华市永康农商银行是什么银行】的全部解答。代入已知条件计算结果。秀学子的高分心得体会，以及实战考试经验战术，进行科学整理分析，简化答题过程。

高考实战经验分享：77个学子高考实战经验汇总，20多年高考真题大数据反复筛查验证，为高考备考研发。

科学备考 简化答题项目并不仅仅是单纯的应试技巧和策略，它还深入挖掘了语言学以及心理学等方面的知识并通过大数据反复筛查验证。一线语言学家甚至提出了“反命题法”，即通过分析选项的对错，来推断正确的方法。这些知识被融合到快提分项目中，使得学生能够更全面地掌握考试技巧和简化答题方法，更准确地找到正确。

因为科学备考快速发展，有个别不法小机构翻录或者模仿我们的产品，，名义上打着我们的旗号，实质是无法兑付总公司正版的真正的科学备考简化答题技巧，加盟项目的老板们一定要擦亮眼睛，认准总公司，一定要细看上面的信息。

2022年新高考数学全国I卷命题特点评析

浙江永康农村商业银行股份有限公司是由农村信用社改制而成的地方性股份制银行，现下辖49家营业网点，在编在岗员工700多人，存贷规模超860亿元，是全市存贷规模、服务网点最多、综合实力最强、贡献的银行。一直来，永康农商银行深入践行以人为核心的全方位普惠金融，坚守永康本土，坚定服务三农和小微，坚持做业务最实、与民企最亲、离最近的银行，是永康人最贴心的银行。获评银行科技发展奖二等奖、浙江省文明单位、浙江省金融机构支农支小单位、浙江省万家民企评银行最满意银行、浙江省便农支付工程实施先进单位、浙江农信十强农村银行、浙江农信十强支农支小单位、浙江农信考核一级(优胜)单位、浙江农信业务成长十佳银行、永康市金融支持地方发展先进单位等荣誉，连续十六年位于永康市纳税百强前十名，是永康市乡村振兴主办银行。

2022年新高考全国数学I卷积极落实立德树人根本任务，贯彻《深化新时代教育评价改革总体方案》的要求，试卷突出了数学学科特点，体现了课程标准和考试范围说明要求，注重与教学、生活实际相结合，考查内容注重全面性，突出了主干、重点内容，加强基础性与关键能力考查，有助于中学教学依标施教、施教依标，充分发挥了数学科在高考中的选拔与功能。主要亮点有：

是不是非常令人吃惊。对比两种情况，他们的拉新量一致，留存率 2% 的区别，但是 29 周之后，用户的比例竟然变成了 1：2。也就是说大约半年后，产品B的用户就是产品A的两倍。 这组对比数字形象的说明了用户留存的重要性。

1.试题背景素材紧密联系经济发展、生产生活实际。如第4题以我国的重大建设成就“南水北调”工程为素材，融合考查考生点空间想象能力、数学阅读理解能力、运算求解能力，对数学抽象、数学建模等数学核心素养也提出了相应的要求，考生关注建设的伟大成果，增加感。

4.加强关键能力考查。注重对数学核心素养的考查，除了对数学抽象、逻辑推理、直观想象、数学 运算、数据分析、数学建模六个核心素养的考查外，要求学生在面对综合性较强的问题与新颖的较为复杂的情境时，具有一定的探究能力与创新精神，具有较好的数学素养和的思维品质。如第22题考查了分类讨论、函数思想，通过构造特殊函数解决超越方程隐零点的问题，体现了数学一般与特殊的转化思想。

2.坚持开放创新，强调能力立意。如第19题立体几何大题以体积、面积立意，考查线线关系、线面关系、点面关系等几何知识，要求考生从整体出发，综合运用所学基础知识解决问题，注重能力立意，有利于减少机械刷题。

3.试题学生对主干知识深层次的认识，感悟数学本质，提升核心素养。如第12题要求学生在抽象函数的背景下，理解函数的奇偶性、对称性、导数等概念以及它们之间的联系。对数学抽象、直观想象、逻辑推理等核心素养都有较高的要求。第14题不，开放的问题中蕴含了丰富数学思维，给不同水平的考生提供了多层次的思考空间，在考查思维的灵活性和深刻性方面具有很好的选拔功能。

5.以现实生产生活为例，关注数学应用。如何用所学的数学知识解决现实生产、生活中存在的问题，一直是数学的考查要求。在如今的大数据时代，整理数据，分析数据，进行决策和判断是数学应用的大方向。如第20题，以性检查和条件概率为原型，设计概率统计应用题，考查考生对性检查、条件概率、数据处理等知识的理解和应用，考生树立正确的人生观、价值观，重视数学实验和数学的应用。

2022年新高考全国数学I卷稳中求新，关注数学本质，强调理性思维的价值，注重数学的基础性，突出关键能力考查，学生对数学概念、方法更深刻的认识，在基础性、综合性、应用性、创新性方面进行了全面深入的考查。试卷稳步推进改革，难度设计科学，较好地发挥了数学科高考的选拔功能，对中学数学改革将起到积极的和促进作用。

参加数学建模的论文怎么起题目？

取数学建模论文题目取法如下：

首先看论文首页的三要素奥运场馆中临时商业网点设计中的数学模型化方法：

1.标题：基于xx模型的xx问题研究

2.摘要：针对每一个问题分别阐述问题、方法、结果

3.

其次看论文题目基本要求：

简短精练、高度概括、准确基于力学分析的系泊系统设计得体、恰如其分；既要准确表达论文内容，恰当反映所研究的范围和深度5.身体健康，符合本单位体检标准;；又要尽可能概括、精练，力求题目的字数较少。

论文题目的字数一般不要超过20个字；当希望题目字数少与恰当反映论文内容发生冲突，可多用几个字表达准确。

基于旅行商规划模型（方法）的碎纸片拼接复原问题（问题）研究

基于利润化的奥运商业网点分布微观经济模型

CT 系统参数标定及反投影重建成像

参加数学建模比赛的意义

有利于培关学生综合解决问题的能力因为数学建模提交的成果是交一篇完整5论文，于大多数学生决说，款是次，已可么想高学生如何的数学知识用到实呀生活中的能力，提高学生合理利用网络道淘资料物能力，超是高学生的新意识和团队协作能力等，很名参委学生事后感收到团以合作能力对于建模比赛很重要，这对街后参加工作也会有很好的帮助。

2有利干促迸高职数学课程的改革

大多数学校的高职数学课还是采用软师在上面讲，学生在下面听的方法，殊不和对于高职生历言，他们不但听不懂，而目也不愿意听，这就促进教师要改进教学方法，的方法是在机房里上课，吉师把重要的理论思想教给学生之后，具体的计算方法可以让学生利用软件在电脑上作，这样既提高了学生的学习兴趣，也提高了学生运用软件的能力。

大数据押高考作文题属于哪种数据分析技术

③具有岗位所需从业资格和相关专业资格证书，至少精通C/C++、C#、Ja、Python等一种以上开发语言，精通SQL、存储过程、函数、程序集等数据库编程，熟悉HTML5、JaScript、CSS等前端开发,熟练使用SVN、PowerDesig(2)年龄在32周岁(含)以下。ner等工具。

大数据分析相比于传统的BIOLAP或数据仓库应用。

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如果说云计算提供了业务数据处理能力，那么大数据提供了业务数据的挖掘分析能力，数据科学家是对那些专门从事大数据分析者的称谓。

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我建议你8道题目分8次提问，一题给三四十分。虽然我不太懂，但我知道这些都是大题+_+b

提问者确定性模型和随机性模型 取决于是否考虑随机因素的影响.近年来随着数学的发展,又有所谓突变性模型和模糊性模型.的这种行为和他的名字呈现出惊人的一致性

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