分析背景最新视觉报道_分析背景和目的怎么写(2024年12月全程跟踪)
英语时态解题技巧:把握时间和语境 1️⃣. 把握时间,分析背景。 英语时态题常常具有强烈的交际性。如果题干中有明确的时间状语,可以直接根据它来确定所需的时态。如果没有明确的时间状语,就需要通过分析背景来推测事件发生的时间。 例如: When he was young, Henry played football regularly. 2️⃣. 排除定势思维,把握语境。 在做英语时态题时,很多学生会习惯性地用汉语思维或固定的思维模式来答题,这样很容易在高考中犯错。因为很多高考时态题似乎是专门为这些定势思维设下的“陷阱”。因此,做题时一定要把握语境,避免受定势思维的影响。 例如: — Have you read the book called Waiting for Anya? — Who wrote it?
商业分析适合哪些人? 嘿,大家好! 我是小胡,今天继续和大家分享商业分析的学习笔记!上次我们聊了聊数据分析的背景,这次我们来聊聊什么样的人适合做商业分析。 1️⃣ 什么是商业分析? 商业分析其实就是对方案进行经济效益的分析。简单来说,就是从数据分析出发,看看这个方案是否符合企业的目标。如果符合,那这个产品概念就可以进入产品研制阶段了。2️⃣ 商业分析的相关人群 很多人一听到商业分析,可能会想到投资人、创业者、顾问分析师这些职业。但其实,商业分析可以涉及很多不同的人群,比如还在择业的大学生、业务团队负责人,甚至是普通的打工人。只要你有兴趣和热情,都可以尝试进入这个领域。颀3️⃣ 案例分享 案例1:A同学误入了一个夕阳产业,虽然他拥有优秀的学历和出色的能力,但在公司里却感到职业发展空间有限。这种情况下,他可能需要考虑自我转型。 案例2:B同学选择了智能汽车行业,这个行业正处于风口上,发展迅速。但他在公司里从事的是非核心岗位,随着行业的发展,他可能会面临岗位被裁的风险。 案例3:C同学在一家独角兽公司工作,公司发展迅速,业务线也很给力。但他却进步缓慢,没有脱颖而出的机会。这种情况下,他可能需要思考如何在公司内找到自己的定位和价值。 ✨ 行业问题:某个行业的未来发展潜力和从业价值。 ✨ 公司/业务单元问题:如何发展壮大、如何建立核心竞争力。 ✨ 岗位问题:哪些岗位和生产要素对行业和公司的发展至关重要。 ⭐️ 今天的笔记就分享到这里啦!
Python舆情分析,毕业新作! 项目背景 在当今信息爆炸的时代,网络舆情分析成为了解公众意见和预测社会趋势的关键工具。本项目旨在利用Django框架和Python语言构建一个网络舆情分析系统,旨在自动化收集、处理和分析网络上的海量数据,为决策者提供实时、准确的舆情报告。该系统主要关注社交媒体和新闻网站等平台的数据抓取,通过自然语言处理技术进行情感分析、主题挖掘和趋势预测,帮助用户洞察公众情绪和关注焦点。 术栈 后端:Django(用于构建RESTful API) 数据处理:Python(集成NLP库如NLTK、spaCy、TextBlob) 数据存储:PostgreSQL(数据库管理) 前端:React(可选,用于构建直观的用户界面) 爬虫:Scrapy(数据抓取) 机器学习:scikit-learn(情感分析与分类) ✏️功能模块设计 数据采集模块:利用Scrapy框架从指定的社交媒体和新闻源自动抓取文本数据,支持定时任务和增量更新,确保信息的时效性和全面性。 数据预处理模块:清洗采集到的原始数据,去除无关字符、停用词,进行词干化和分词处理,为后续分析准备干净、结构化的数据集。 情感分析与主题建模模块:采用自然语言处理技术对文本进行情感评分,识别正面、负面或中立情绪;同时运用主题建模算法如LDA,揭示讨论的主要话题和趋势。 可视化与报告模块:通过Django和React构建的前端,提供交互式仪表板,展示情感分布、热点话题、关键词云等图表;支持生成定制化的分析报告,便于用户快速了解舆情概览。 总结 本项目融合了Web开发、数据科学与人工智能领域的先进技术,旨在打造一个高效、智能的网络舆情分析平台。通过自动化流程减少人工干预,提高分析效率和准确性,为政府机构、企业及研究组织提供有力的数据支持。该系统不仅能够实时监控网络动态,还能深入挖掘数据背后的含义,助力决策者做出更明智的选择。
金亚科技财务造假案全解析 数据分析背景 金亚科技财务造假案是一起引人注目的财务舞弊事件,涉及复杂的财务操作和精心设计的骗局。通过深入分析,我们可以揭示其背后的动机和手段,并提供有效的防范措施。 舞弊原因揭秘 金亚科技的财务造假行为并非偶然,而是由多种因素共同作用的结果。其中包括内部管理漏洞、外部监管不足以及市场压力等。通过深入剖析,我们可以更好地理解这一事件的本质。 造假动机与手段 金亚科技的财务造假动机复杂多样,包括提升股价、获取融资等。造假手段也层出不穷,如虚构交易、调整会计政策等。通过详细展示这些手段,我们可以更全面地了解这一事件的严重性。 防范措施探讨 面对财务造假行为,我们需要采取有效的防范措施。这包括加强内部管理、完善监管制度以及提高市场透明度等。通过这些措施,我们可以共同维护一个健康、透明的市场环境。 数据分析亮点 在本次汇报中,我们将提供丰富的数据分析内容,包括具体的财务数据、交易记录以及相关图表。通过这些数据,我们可以更直观地展示金亚科技财务造假事件的真相。 目录概览 本汇报共分为五个部分:案例背景、舞弊原因、造假动机与手段、防范措施以及数据分析亮点。通过这五个部分的详细讲解,我们可以全面了解这一事件的来龙去脉。 造假动机与手段 金亚科技的财务造假动机多样,包括提升股价、获取融资等。造假手段包括虚构交易、调整会计政策等。通过详细展示这些手段,我们可以更全面地了解这一事件的严重性。 防范措施探讨 面对财务造假行为,我们需要采取有效的防范措施。这包括加强内部管理、完善监管制度以及提高市场透明度等。通过这些措施,我们可以共同维护一个健康、透明的市场环境。 数据分析亮点 在本次汇报中,我们将提供丰富的数据分析内容,包括具体的财务数据、交易记录以及相关图表。通过这些数据,我们可以更直观地展示金亚科技财务造假事件的真相。 目录概览 本汇报共分为五个部分:案例背景、舞弊原因、造假动机与手段、防范措施以及数据分析亮点。通过这五个部分的详细讲解,我们可以全面了解这一事件的来龙去脉。
阿片受体在结直肠癌中的表达:一项生信分析 背景:阿片类药物在围手术期对癌症复发的影响一直是个有争议的话题。目前,我们还没有办法根据现有的出版物来评估这个问题。为了搞清楚这个问题,我们通过免疫组织化学(IHC)来研究阿片受体在结直肠癌患者健康组织和肿瘤组织中的表达差异。 方法:我们进行了一项倾向评分匹配的病例对照研究,回顾性地分析了II期或III期结直肠癌患者的数据。主要关注的是通过IHC测量的肿瘤和健康组织之间的阿片受体(MOR)表达差异。我们还评估了匹配样本和存储在癌症基因组图谱(TCGA)中的结直肠癌样本中阿片样物质生长因子受体(OGFR)、环磷酸腺苷(cAMP)产生和蛋白激酶A(PKA)的差异。此外,我们还研究了基因型组织表达项目(GTEx)中的数据。 结果:我们发现,MOR受体和OGFR受体在肿瘤和对照组织中都有表达。然而,肿瘤组织和健康组织之间的cAMP和PKA表达,以及复发状态在这些分析变量中的表达都没有显著差异。来自TCGA数据库的MOR和OGFR表达数据与我们的样本量数据相似,肿瘤样本中MOR的表达较低而OGFR的表达较高。在有复发和无复发的患者中,肿瘤组织中的MOR表达呈偏态分布。 结论:在II期和III期结直肠癌患者中,MOR和OGFR的总体表达显著增加,但在之前匹配的有或没有复发的患者之间没有差异。这些结果通过对来自TCGA-GTEx数据库的样品进行计算机分析得到证实。
和CPA考试说再见 两年前,身边的朋友们要么已经通过了CPA考试,要么已经在考好几门了。作为一个拖延症患者,我终于开始认真考虑要不要考CPA。 说实话,我对会计真的没有太大兴趣,甚至想过完全转行做数据分析。但经过一番权衡,我发现自己在会计和数据方面的优势还是挺明显的,完全转行做数据分析背景的人差距太大,所以还是决定硬着头皮拿下CPA。 作为一个全职工作的打工人,我用了四个学期来完成考试。考试科目安排是这样的: ✨第一学期:EG和SMA ✨第二学期:FR ✨第三学期:AT和FRM ✨第四学期:GSL 全职工作加上CPA考试,真的是一件非常烧脑的事情。期间有很多崩溃和焦虑的时刻,感谢我对象的鼓励和公司的支持。 CPA的内容确实不少,但根据我选的科目,也有很多能应用到工作中的知识,所以还是收获颇丰的。 不过,谁又喜欢考试呢?终于一把年纪了,不用再为了考试而考试,可以花时间在自己喜欢的事情上了。 当然,也给所有考澳洲CPA的朋友们加油,把每门必过的好运传递给你们坚持就会胜利[得意R]
互联网寒冬下的商业分析留学申请指南(中) 如果你对商科和计算机的交叉学科有浓厚兴趣,那么即使现在的BA申请竞争激烈,我们也建议你申请数据分析方向。这不仅包括商业分析(BA)项目,还包括信息系统(MSIM)、数据科学(Data Science)和量化管理(QMSS)等方向。具体申请哪个方向要根据你的背景来决定。如果你偏文商科,建议申请BA或量化管理类的项目;如果你偏理工科,可以尝试MSIM、Data Science或Statistics等方向。 对于那些希望留在美国的文商科同学来说,尽管互联网行业不如前几年那么繁荣,但总体趋势是“越偏技术类的工作越容易找到”。计算机专业就是一个典型的例子,因为互联网行业对程序员的需求量很大,相对其他专业来说,计算机专业留美的机会更多。然而,很多计算机项目对纯文商科的同学并不友好,申请起来跨度较大。数据分析这个交叉学科就友好得多,大部分项目都欢迎文商科背景的同学。不过,如果你没有相关经历,想要申请到好的项目也会比较困难。我们会在之后的笔记中详细讲解如何提高数据分析背景的相关程度。 由于字数限制,最后一篇笔记会详细讲解对于今年申请BA的同学有哪些建议。
科技感大数据分析背景图片高级感 蠦⧴⧧技与数据的完美结合,我们带来了一款充满未来感的科技线条大数据动感背景。这款背景以独特的线条设计,展现出大数据的动态魅力,为你的项目增添一份高级感。无论是科技展示、数据分析,还是商业演讲,这款背景都能为你带来强烈的视觉冲击力。 深入探索,你会发现这款背景不仅美观,更蕴含着丰富的科技内涵。每一根线条都代表着数据流,每一处动感都诠释着科技的力量。让你的观众在欣赏美感的同时,也能感受到科技的魅力。 ᠦ 论是想要提升品牌形象,还是希望在科技领域展现独特视角,这款科技线条大数据动感背景都是你的不二之选。让你的创意与数据同行,科技与美学共舞。
网络文学对青少年语言表达影响的开题报告 论文题目:网络文学对当代青少年语言表达的影响探讨 一、选题背景与意义 网络文学作为一种新兴的文学形式,近年来在全球范围内引起了广泛关注。随着互联网的普及,网络文学不仅改变了传统文学的传播方式,还对青少年的语言表达产生了深远影响。网络文学中富有个性化、创新性的语言风格与表达方式,使得青少年在阅读和创作过程中逐渐形成自己的语言表达习惯。然而,网络文学中的非规范用语、网络语言等也对青少年的语言能力和表达方式产生了影响。因此,研究网络文学对当代青少年语言表达的影响,有助于了解其对语言教育的影响,并为教育实践提供有价值的参考。 研究目标与内容 本研究旨在探讨网络文学对当代青少年语言表达的影响,包括其正面和负面效果。具体研究内容包括: 分析网络文学的语言特征及其对青少年语言使用的影响。 调查青少年在阅读网络文学后的语言表达变化情况。 探讨网络文学对青少年语言能力发展的正面影响及其潜在问题。 提出改进网络文学对青少年语言教育影响的策略建议。 三、研究方法 本研究将采用以下几种研究方法: 文本分析法:分析网络文学中的语言特征,包括网络用语、非规范表达等,了解其对青少年语言的可能影响。 问卷调查法:设计问卷调查青少年阅读网络文学的习惯及其语言表达变化,收集实证数据。 访谈法:对一部分青少年及其教师进行深度访谈,了解网络文学对青少年语言表达的实际影响及其教育意义。 四、研究计划与步骤 第一阶段(1个月):文献综述与研究框架搭建 收集并阅读与网络文学、青少年语言发展相关的文献资料,梳理已有研究成果。 明确研究方向,制定详细的研究框架和计划。 第二阶段(2个月):文本分析与问卷设计 对网络文学中的语言特征进行分析,提炼出网络文学对语言表达的影响因素。 设计针对青少年的问卷,并进行预调查,优化问卷设计。 第三阶段(3个月):问卷调查与数据收集 在选定的中学和高中进行问卷发放,收集青少年对网络文学的阅读习惯和语言表达情况的数据。 进行数据整理和初步分析,识别语言表达变化的主要趋势。 第四阶段(4个月):深度访谈与案例分析 对参与调查的青少年及其教师进行访谈,获取对网络文学影响的深层次理解。 分析访谈内容与问卷数据,挖掘网络文学对语言表达的正面和负面影响。 第五阶段(5个月):总结研究成果与撰写论文 综合分析问卷调查、访谈结果和文本分析的发现,提出网络文学对青少年语言表达的影响结论。 撰写毕业论文,包括研究背景、方法、结果、讨论及建议等内容,并进行修改和完善。 五、研究意义 本研究通过对网络文学对青少年语言表达影响的深入探讨,可以帮助教育工作者和家长了解网络文学对青少年语言能力的正面和负面影响,从而制定相应的教育策略。研究结果有助于优化语言教育实践,引导青少年在享受网络文学带来的语言创新的同时,保持语言规范性与表达的准确性。此外,本研究还可为未来的网络文学研究提供有价值的参考,促进网络文学与语言教育的有效融合。 六、参考文献 陈思. 网络文学对青少年语言发展的影响研究[J]. 语言教育, 2022, (4): 30-35. 李晓红. 网络语言对青少年语言能力的影响分析[M]. 北京: 高等教育出版社, 2021. 张明. 网络文学中的语言特征及其教育意义[J]. 现代教育研究, 2023, (1): 50-54.
如何用GEE和随机森林分析地球数据𓊤𛊥䩨恥享一个非常实用的技巧——如何结合谷歌地球引擎(GEE)进行随机森林回归分析。 【分析背景】 随机森林是一种强大的机器学习算法,而GEE则是一个功能强大的地理空间数据分析平台。将这两者结合起来,我们可以对地球表面的复杂现象进行深入分析。 ᣀ操作步骤】 首先,简单介绍随机森林回归的基本原理。 然后,演示如何在GEE上实现这一算法。 最后,分享一些实际案例,让你看到它的强大潜力。 袀关于我】 作为一个有着多年GIS和数据分析经验的专业人士,我热衷于分享知识,帮助他人解锁地理空间数据的潜力。
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