决策模型给出的销售预测并不是绝对保证实现的数字,实际和预测产生的最大偏差为()。
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某电视机厂市场部对第9期的电视机销售量进行预测,前8期电视机实际销售量如表2所示(单位:万台)。 https://assets.asklib.com/psource/2014081311481811771.jpg 若用一次移动平均法进行预测,当选取跨越期N=3时,其第8期的绝对误差为()万台。
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在销售旺季预测客满时,预订员需要通过电话或传真与()未交预付定金的客人再次联系,保证预订实现率。
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下列系统中采用全行集中式访问,并可以实现对不同层次、类型客户进行细分,客户分析与挖掘、模型预测等功能的是()
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以下有关人身保险产品资产份额定价法优点的陈述中,正确的是()。 ①进行利润预测时,各个保单年度的保费、给付额、利率、贴现率都可以不同 ②即使产品的销量和预期差异很大,定价中的每张保单分摊的费用也很准确 ③保费水平的确定直接与利润挂钩,有利于保险人了解产品的整体盈利性 ④可以预测产品的未来现金流 ⑤可以给出直接的投资决策、销售量要求等方面的参考信息
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一个组织结构根据实际情况,通过科学的预测和决策,提出在未来一定时间内所要达到的目标及实现这一目标的方法、途径等所有活动的过程称为()。
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电网动态监测控制系统将静态、动态和暂态信息集成在一起,并实现统一时标、综合管理,可以实现功角、频率、电压在线分析,事故处理决策,预防和紧急控制在线决策和电网模型参数校核。
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CW测试即连续波测试,通过CW测试和数字地图可以获得进行模型校正的数据,但这并不是是进行模型校正的必经步骤。
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依据数字资料,运用统计分析和数学方法建立模型并做出预测值的方法称为()。
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税收分月滚动预测模型对未实现税收,需要预测。预测税收要综合考虑到经济发展与税收发展两个方面的因素,并根据全年时间的进程进行加权处理,加权分配计算的基础公式是1/N。式中N的取值为()
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哈罗德―多马模型认为,实际增长率与有保证的增长率发生偏离后,经济活动能实现自我纠正,使其达到平衡。
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是把预测物资的一组实际销售量统计数据按时间顺序排列,通过统计分析或建立数字模型进行外推的定量预测方法。
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机器学习是指计算机依托海量、实时、非结构化大数据资源进行训练和测验,从而得到专项任务的决策模型,当新的大数据输入后,利用模型进行决策并付诸行动,行动过程及其产生的实际效果作为模型验证资源又存入大数据资源库,不断优化决策模型,从而实现决策模型的递进式优化过程。()
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关于内部控制只能为控制目标的实现提供“合理保证”,而不是“绝对保证”的理解错误的是( )
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相比CART和C4.5决策树,随机森林模型不能直接给出决策树的决策规则,即无法给出模型的显性表达式。
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根据预测,某一产品的贡献毛益率为0.6,安全创利率为0.6。估计1998年的实际销售额为200万元,则可实现利润( )万元。
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预测编码主要是为减少数据在时间和空间的相关性,是根据某一模型,利用以往的样本值对新样本值进行预测。预测编码中被编码的不是实际值,而是( )。
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智慧职教: 数据挖掘技术是利用( )和统计分析等技术在海量数据中发现模型和数据间的关系,自动的帮助决策者分析历史数据和当前的数据,并做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,从而预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。
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某企业在今年1~4月份实际销售量的基础上,利用修正的时间序列直线回归法预测5月份的销售量,则代入预测模型Q=a+bt中的t值应当为( )。
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1、企业估值应该经营导向,应通过尽调,比交易导向的外部投资者了解更多的被并购企业内部经营状况信息,做出更符合实际的假设,采用最基础的自由现金流贴现模型估值,而不是参照股票市场交易导向的投资者基于乐观预期给出的市值倍数。
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出版社的市场预测人员对某出版物的销售进行预测。销售人员给出了预测项目:最高销售量是 2000册,出现概率是 30%;最可能销售量是 1700册,出现概率是 50%;最低销售量是 1400册,出现概率是 20%。则该销售人员给出的销售期望值是()。
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在实际编程中,举出1个类似“生产者-消费者”问题的同步例子,并简单描述你准备采用什么样的同步机制实现同步?要求给出具体的函数名字。(限Windows或Linux任一平台)
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波特认为,“预测产业演变过程的鼻祖是我们熟知的产品生命周期。”产品生命周期的应用虽然可以预测产品的变化,并为不同时期战略制定提供参考,但是,这种规律并不是绝对的。请简述产品生命周期的局限性。
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钢结构加工通过设计三维数字模型实现设计到加工图纸的一致性转换,工艺上保证了空间扭曲异形结构的()。
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使用9.5小节中的“商品房销售记录表”作为样本数据,编程实现一个房价预测系统。 要求: 1. 矩阵运算部分采用TensorFlow实现,数据加载、输入、输出等可以根据需要采用Python/NumPy来实现。 2. 提示用户输入商品房面积和房间数,并进行输入校验。合理的输入如下: 面积:20-500之间的实数 房间数:1-10之间的整数 如果输入正确,根据模型估计房价,并显示。 如果输入数据类型错误,或者输入数据范围不合理,根据错误类型提示,并等待用户重新输入。 提示:TensorFlow中矩阵求逆函数tf.linalg.inv()
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