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在 平均值excel產品中有9篇Facebook貼文，粉絲數超過4,814的網紅飛鳥涼不涼的遊戲營運觀察小站，也在其Facebook貼文中提到， 【聊聊遊戲數據分析常有的陷阱與誤判】 前兩天RF提到數據分析的理解與分享，剛好自己在這部分也有些體悟，順便分享一些自己的經驗。 每個人都有機會做數據分析，並進而得出些結論，但有些錯誤或陷阱是新人比較容易犯的，希望能夠提出些來幫大家少走些彎路。 (1)對於“正面”的反常數據不夠有警覺。 大部分...
同時也有7部Youtube影片，追蹤數超過3萬的網紅孫在陽，也在其Youtube影片中提到，AI-ready是什麼?大數據結合統計方法，得到真實證據，解決問題，精準管理。然而現在遭遇到最大的瓶頸，就是沒有標準，數據合併須要不斷重做。 以函數為起點，使用哪些函數、提升效率的寫法是什麼、變數函數應用。 00:00:00 開場 00:03:00 認識F檢定，獨立樣本T檢定 00:10:00 ...
平均值excel 在 工具王 阿璋 Instagram 的最佳貼文
2021-04-04 13:52:20
【Excel函數懶人包】 #來不及看記得先按收藏！ 之前寫過不少Excel快捷鍵～ 但是！我覺得最好用的還是「函數」 像我喜歡用Excel來記帳💰 就很常運用到函數的功能 #你們想看我的記帳表單嗎？ 這次分享了總和、平均值、最大值 最小值、還有中位數，希望有幫到你們！ ...
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平均值excel 在 孫在陽 Youtube 的最佳貼文
2021-07-18 02:34:51AI-ready是什麼?大數據結合統計方法，得到真實證據，解決問題，精準管理。然而現在遭遇到最大的瓶頸，就是沒有標準，數據合併須要不斷重做。
以函數為起點，使用哪些函數、提升效率的寫法是什麼、變數函數應用。
00:00:00 開場
00:03:00 認識F檢定，獨立樣本T檢定
00:10:00 ETL與ELT的差別
00:20:00 F檢定：變異數差檢定
00:25:00 T檢定：平均數差檢定
00:30:00 F檢定：變異數差檢定
00:35:00 T檢定：平均數差檢定![post-title]()
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平均值excel 在 呂聰賢 Youtube 的最佳解答
2020-12-06 11:41:07呂聰賢
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平均值excel 在 呂聰賢 Youtube 的最佳貼文
2020-04-26 11:39:10![post-title]()
平均值excel 在 飛鳥涼不涼的遊戲營運觀察小站 Facebook 的最讚貼文
【聊聊遊戲數據分析常有的陷阱與誤判】
前兩天RF提到數據分析的理解與分享，剛好自己在這部分也有些體悟，順便分享一些自己的經驗。
每個人都有機會做數據分析，並進而得出些結論，但有些錯誤或陷阱是新人比較容易犯的，希望能夠提出些來幫大家少走些彎路。
(1)對於“正面”的反常數據不夠有警覺。
大部分人對於數字異常變差的警覺性較高，譬如營收、付費率、Arpu下滑；但對於數字異常變好的警覺性比較差。「事出反常必有妖」，營收相關數字異常變好，也有可能是出現bug、活動折扣標錯、對於道具價值錯誤預估、或是某個大戶異常行為的結果。
研究這些反常的“正面”數據，能夠排除遊戲的潛在問題，排除後還能想辦法嘗試複製相同的成功經驗。莫名其妙的成功不是本事，那叫做運氣，總有用光的一天
(2)數據分析的基礎是「數據正確」。
這是一個很基礎，但新人常忽略的事情。當發現一個特殊的數據變化，一定要先用邏輯判斷是否符合常理，再去用其他角度驗證數據的正確性，最後才進行分析下結論。
打個比方，當你發現三留暴漲，也要一併確認次留或七留有沒有相應的變化。如果沒有的話，那可能只是Excel拉錯，一不小心就會做出「三留因為活動成功而暴漲的錯誤結論」。
對於自己無法解釋的數據，務必反覆檢驗其正確性。
(3)產品只看營運數據，行銷只看廣告數據
在現今的遊戲產業，營運和行銷已經密不可分了。當營運部門看到留存上升時，有可能是因為廣告導入的用戶調整而非活動因素；當行銷部門看到廣告回收變好，也有可能是因為遊戲適逢重要活動。
只想當獨行俠而疏於溝通，已經難以在未來的遊戲產業生存。要想精進，就必須把玩家從“看到廣告”，到“進入遊戲"的環節都弄得一清二楚。
(4)產品生命週期會影響數據的變化
一般來說，事前登錄的用戶品質>第一批導入的用戶>後續導入的用戶。因此拿事前登錄的用戶數據去推估未來的遊戲收入成本趨勢，很有可能得到過於樂觀的結果。
(5)忽略離群值的影響性
大部分的免費遊戲，都仰賴1%的鯨魚玩家，這些鯨魚玩家有遠超過平均值的付費行為。而一個大戶的出現，常會把很多的“壞數據”變成”好數據“。
某個廣告群組的回收率、某個道具的銷售量等，都有可能因為一個大戶超捧場，從壞消息變成好消息，影響了數據分析的結論。
(6)行銷人員專注成本而忽略回收
早期的遊戲業，幾乎所有行銷人員的KPI都是「導入成本越低越好」。但現今廣告投放工具趨向複雜專業，有很多標榜便宜安裝的廣告採買方式，基本上不具備任何回收的可能性。
所有的數據決策，最終的目的都是「盈利」。如果只專注在單一的數據指標，忽略收益上的表現，將有可能把專案帶往錯誤的方向。
(7)拿不同遊戲的數據經驗，去推測其他遊戲的數據
這坦白說是很難避免的問題，我們都習慣以現有的經驗去預測未知的結果。做RPG的可能難想像放置遊戲的長線留存率，做三消很難想像RPG的付費能力。
我們都生存在看不見的那道牆中，只能不斷與外界聯繫交流，打破自己認知的侷限。
(8)數據所呈現的現象，沒有實際進入遊戲去驗證
營運看數據看久了，會容易依賴數據得出“空想”的結果，而非進入遊戲實際感受問題之所在。打個比方，你可以想像無數種活動成效不好的原因，但都不如你進入遊戲實際花錢，和玩家討論CP值，感受用戶和自己心中的回饋來得真實。
數據分析之路漫長遙遙，希望以上對你有所啟發。
平均值excel 在 股魚-不看盤投資 Facebook 的最佳解答
2021 ETF規模 總覽，這13檔有清算危機
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隨著2020ETF受到投資人歡迎 規模也跟著出現較大的異動，而投資ETF要事先避免的一個問題是買到可能「清算下市」的標的物。
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一般類ETF(如有修正以證交所最新條文為準)：
基金最近三十個營業日淨資產價值平均值低於新臺幣1億元，已達其信託契約所定之終止信託契約標準
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對投資人來講最簡單的就是買進規模離清算規定越遠的越好啦。底下我們就來整理2021 ETF規模 數據離清算有點近的，投資人可以考慮是否調整。
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2021 ETF規模 小於1.2億 (共有13檔)
這些ETF產品離清算有點近，投資人可以考慮避開以下所列的清單產品。若考慮1.5億以下規模都有清算危機的的話則檔數擴增到20檔。
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😭😭😭規模低於1.5億的股票型ETF
008201 / BP上證50
00682U / 元大美元指數
00733 / 富邦臺灣中小
00700 / 富邦恒生國企
00714 / 群益道瓊美國地產
00735 / 國泰臺韓科技
00702 / 國泰標普低波高息
00770 / 國泰北美科技
00709 / 富邦歐洲
00657 / 國泰日經225
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😭😭😭規模低於1.5億的債券型ETF
00879B / 第一金美債0-1
00874B / 凱基BBB公司債15+
00873B / 凱基新興債1-5
00880B / 第一金電信債15+
00871B / 元大中國政金債
00857B / 永豐20年美公債
00793B / 群益AAA-A醫療債
00784B / 富邦中國投等債
00872B / 凱基美債1-3
00765B / 群益中國政金債
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手中有這20檔ETF的，考慮找個時間調整一下吧。
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😁😁😁另外股票型ETF的前十大則為：
0050 / 元大台灣50
0056 / 元大高股息
00881 / 國泰台灣5G+
00878 / 國泰永續高股息
00876 / 元大未來關鍵科技
00692 / 富邦公司治理
00850 / 元大臺灣ESG永續
006208 / 富邦台50
00861 / 元大全球未來通訊
0052 / 富邦科技
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想了解手中持有的ETF規模狀況，請直接參考文章整理。全市場的數據資料，規模太小的自己要多加注意喔。
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平均值excel 在 BennyLeung.com Facebook 的最讚貼文
【IThome】 英國少算逾1.5萬名新冠肺炎確診患者 疑因超過Excel限制
英國公共衛生部（PHE）坦承因為「技術問題」，導致他們少算了從9月25日到10月2日之間新增的新冠肺炎感染者人數。
英國在10月3日公布新冠肺炎（COVID-19）確診案例為12,872人，4日再度竄升到22,961人，這兩天新增的確診案例遠遠超過當地在9月25日所創下的6,634人紀錄，結果英國公共衛生部（Public Health England，PHE）在10月4日說明，這是因為「技術問題」（technical issue）造成他們少算了從9月25日到10月2日之間新增的病例，只好在3日及4日補足，而外傳所謂的技術問題是因微軟Excel達到最大限制值所造成的。
根據PHE的說法，他們是在10月2日察覺，在將陽性的實驗室結果匯入報告儀表板的資料載入程序出現技術性問題，使得他們漏算了介於9月25日到10月2日之間的15,841名確診病患。
不過，Engadget、DailyMail及衛報等媒體報導，此一疏失其實是因實驗室所匯入的檢測數據，超過了Excel所能承受的範圍而導致的。
相關報導指出，PHE負責蒐集來自公立或私有實驗室的每日確診結果，但有些實驗室是以CSV（逗號分隔值）來傳遞確診數據，CSV是以純文字形式儲存表格資料，且無檔案大小的限制，但當PHE把CSV檔匯入Excel時，Excel卻有檔案大小的限制。
依照微軟的說明，最新版的Excel只能容納1,048,576列及16,384 欄。因此，假設CSV所匯入的數據超過Excel的限制，那麼底下的行列就會被切除，衛報則分析，若實驗室執行超過100萬個檢測，把Excel撐破是早晚的事。
過去因Excel而出現的失誤還包括JPMorgan在2013年時，有一個應該用來除以兩個利率平均值的儲存格，卻誤除以它們的總和，而讓該公司損失了近60億美元。
儘管PHE在統計確診人數上出現了錯誤，但該組織強調，所有被確診的人都有收到通知，亦被要求要自我隔離至少10天，主要的影響是他們並未被納入英國健保服務（National Health Service，NHS）的檢測與追蹤系統中，因而未被定期追蹤，但NHS已加緊腳步亡羊補牢。
#衛生 #科學