1.KPI分析-滑珠图可以用来展示任务达成率情况有表格如下：项目达成率目标A80%100%B65%100%C88%100%单击数据单元格 - 插入 - 推荐的图表 - 簇状柱形图 选中右边100%的柱，右键 - 设置数据点格式 - 系列重叠设置为100%再次选中100%的柱 - 右键 - 选择数据 - 图例项右方箭头调整顺序，使【达成率】置于顶层因为图中的滑珠也是达成率，所以要手动再添加一个达成率
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2024-02-19 13:11:24
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定义关键指标KPI:若要在 Microsoft SQL Server 2005 中定义关键性能指标 (KPI)，应当首先定义与 KPI 关联的 KPI 名称和度量值组。KPI 可以与所有度量值组或与单个度量值组关联。然后定义以下 KPI 元素：值表达式值表达式是物理度量值（如销售）、计算度量值（如利润）或使用多维表达式 (MDX) 表达式在 KPI 中定义的计算。目标表达式目标表达式是值或者是解析
OKROKRObjective, Key Results 从战略出发，明确目标，并且在更短的会走周期内聚焦关键成果，这才是OKR的实施要点。 OKR不能满足传统的岗位绩效考核的替代目标，但它在帮助企业识别战略优先事项，培育团队的目标导向、结果意识、加强跨部门协作，适合高速的市场环境变化，以及识别高绩效员工方面能够起到关键作用。 一个企业任何阶段的OKR都应该和企业使命、愿景和战略简历联系。KR 衡
华夫饼图（Waffle Chart）又称为直角饼图，可以直观的呈现完成的百分比情况：共有 100 个格子，每一个格子代表1%。相比传统的饼图，华夫饼图表达的百分比更直观和准确。
通常，我们用华夫饼图来比较同类型指标的比例。例如，企业季度销售完成比例的比较、不同电影上座率的比较等等。 那么，在 Tableau 中，如何实现这样的华夫饼图呢？我们今天就来
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2024-07-18 13:03:59
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秘籍来了，接好！阅前说明：① 如需使用课程相关的数据源及图表，请在本订阅号回复DCL，即可获得下载链接。② 如果遇到动图没有自动播放的情况，手动点击动图左下角的“动图”按钮哦~STEP 1：数据源准备数据源形式如下▼，没错就只有一个达成率，不需要任何辅助列STEP 2：插入图表2.1 插入散点图：选中数据源，插入散点图。右键点击散点图 < 数据 < 选中“达成率”系列 < 点击编
原创
2021-02-01 20:03:16
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# SQL SERVER目标达成率分析
在现代企业中，数据的分析与处理显得尤为重要。而SQL Server作为一种强大的关系型数据库管理系统，为我们提供了强大的数据处理能力。在实现业务目标的过程中，我们往往需要针对目标达成率进行分析与监控。本文将介绍SQL Server目标达成率的计算与分析，提供代码示例，并使用Mermaid语法绘制状态图和甘特图。
## 目标达成率的概念
目标达成率是用来
文章目录前言一、权重衰减（L2正则化）的作用 前言一、权重衰减（L2正则化）的作用作用： 权重衰减（L2正则化）可以避免模型过拟合问题。 思考： L2正则化项有让w变小的效果，但是为什么w变小可以防止过拟合呢？ 原理： （1）从模型的复杂度上解释：更小的权值w，从某种意义上说，表示网络的复杂度更低，对数据的拟合更好（这个法则也叫做奥卡姆剃刀），而在实际应用中，也验证了这一点，L2正则化的效果往往
权重衰退对于缓解过拟合问题，我们是可以通过收集大量数据来环节过拟合的现象。 但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。假设我们已经拥有尽可能多的高质量数据，我们便可以将重点放在正则化技术上。在回归的例子上，我们可以通过调整拟合多项式的阶数来限制模型的容量。限制特征的数量是缓解过拟合的一种常用技术。范数与权重衰减在此之前，我们已经描述了L2 范数和L1范数，在训练参
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2024-04-19 16:30:18
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目录1.原理介绍2.基本步骤3.步骤详解3.1 数据归一化（标准化）3.2 计算第j项指标下第i个方案的指标值比重3.3 计算第j项指标的信息熵值3.4 计算各指标权重4.案例分析4.1 题目简介4.2 标准化后数据4.3 计算第j项指标下第i个方案的指标值比重4.4 计算第j项指标的信息熵值4.5 计算各指标权重4.6 计算得分5.代码实现5.
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2023-11-03 12:08:06
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1、权重衰减（weight decay）L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L2正则化。 L2正则化与权重衰减系数L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项：其中C0代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数w的平方的和，除以训练集的样本大小n。λ就是正则项系数，权衡正则项与C0项的比重。系数λ就
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2024-08-21 11:44:49
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之前描述了过拟合的问题，现在介绍一些正则化模型的技术。正则化：凡事可以减少泛化误差而不是减少训练误差的方法，都可以称作正则化方法。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。 但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。假设我们已经拥有尽可能多的高质量数据，我们便可以将重点放在正则化技术上。在多项式回归的例子中， 我们可以通过调整拟合多项式的阶数来限制模型的容
一、背景OCPC 是效果广告最近两年比较好的业务模式，目标是通过对广告主 ROI 进行优化，在满足广告主达成的情况下
原创
2022-09-09 00:25:35
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# 理解机器学习中的权重衰减率
在机器学习的训练过程中，权重衰减（Weight Decay），也称为L2正则化，是一种防止模型过拟合的重要技术。本文将指导你如何在机器学习项目中实现权重衰减率，并通过代码示例和步骤帮助你更好地理解这一过程。
## 流程概述
以下是实现权重衰减率的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
好久不接触通信知识，差点忘本了~~必须抓紧记录一下。 【带宽W】 带宽，又叫频宽，是数据的传输能力，指单位时间内能够传输的比特数。高带宽意味着高能力。数字设备中带宽用bps（b/s）表示，即每秒最高可以传输的位数。模拟设备中带宽用Hz表示，即每秒传送的信号周期数。通常描述带宽时省略单位，如10M实质是10M b/s。带宽计算公式为：带宽=时钟频率*总线位数/8。电
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2024-04-23 16:01:23
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调研目的： 对CRF模型的解释以及其在命名实体识别中的具体实现进行调研调研步骤：1、表达式的解析CRF最早于2001年提出，其表达式如下： 其中： 表达式中的各符号表达含义如下：（1）
文章目录1. 权重衰减理论部分1.1 权重衰减-线性代数思考1.2 权重衰减-概率分布思考2. 权重衰减代码 - pytorch2.1 从零实现2.2 简洁实现3. 小结 1. 权重衰减理论部分1.1 权重衰减-线性代数思考在训练参数化机器学习模型时，权重衰减（通常称为L2正则化）是最⼴泛使⽤的正则化的技术之⼀。权重衰减的本意是为了不然权重一个大的范围内进行更新，而是在一个小的范围内变换。我们之
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2024-07-02 13:59:34
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针对于过拟合现象，有两种可以解决的办法：权重衰减、丢弃法。这篇文章先总结权重衰减。一、权重衰减介绍及参数迭代方式推导权重衰减是等价于范数正则化的。那么什么是正则化呢？正则化是通过为模型损失函数添加惩罚项使得学习出的模型参数值较小的办法，是应对过拟合的常用手段。下面先描述范数正则化，再解释为何它叫权重衰减。范数惩罚项是指：模型的权重参数每个元素的平方和 × 正常数。以线性回归中的损失函数 为例。将权
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2024-05-08 22:16:09
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Adaboost介绍Adaboost，是英文Adaptive Boosting（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器，同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代数。Adaboost步骤初始化训练数据的权值分布，如果有N个样本，每个训练样本最开始都被赋予相同权重：1
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2024-04-17 15:30:59
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在数据分析过程中，某一分析结果可能不能通过数据直观的看出，而是需要把多个指标综合在一起进行评价从而得到最终结果。综合评价分析过程中，经常遇到的问题就是各个指标如何确定在总评分中所占比例，也就是权重。确定权重的方法有多种，这篇博文介绍比较简单的方法——目标优化矩阵表。（本篇博文参考《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》）1. 什么是目标优化矩阵表？目标优化矩阵的工作原理就是把人脑的模糊思维，简化为计算机
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2024-04-01 17:23:10
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白话TensorFlow+实战系列（三）常用损失函数以及参数优化 这次主要介绍常用损失函数以及关于神经网络优化的问题 1.常用损失函数：神经网络解决的现实问题主要有两大类：分类与回归。分类指的是将未知数据归类到你希望的类别中去，如经典的mnist识别手写数字，就是将图片分类到0~9中。回归问题一般是拟合一个具体的数据，如预测房价与房屋面积、单价的关系。下面就从这两方面列举常用的
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2024-06-08 13:02:36
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