¿Qué significa valor de aplicación?
Éste es el valor del tratamiento clínico.
Pregunta 2: ¿Cuál es el valor de aplicación de la colaboración? Todo el proceso queda íntegramente grabado. Desde el principio hasta la finalización del plan de tareas del proyecto, cualquier ajuste, ejecución mensual y otra información se registran en su totalidad, y el enlace de datos y la aprobación son muy claros.
-Se ejecuta periódicamente. Al obligar a que el plan de tareas del proyecto se asigne a un período determinado para su implementación, se promueve la implementación y ejecución del plan de tareas. El desempeño tiene una base de datos cuantificable y la implementación del plan de tareas se garantiza mediante la evaluación.
-Supervisión de control de un solo cabezal. El principal modelo de control del Departamento de Gestión de Operaciones garantiza que la implementación del plan de tareas del proyecto sea dirigida, controlada y coordinada, evitando la gestión multidireccional y permitiendo a los tomadores de decisiones operativas de la empresa obtener información relevante de manera oportuna.
-Supervisión y asistencia basada en datos. Los departamentos auxiliares y de supervisión del desempeño pueden tener una buena comprensión de la implementación del plan de tareas del proyecto y los datos relevantes para facilitar la aplicación de las evaluaciones; al mismo tiempo, pueden ayudar mejor al departamento de gestión de operaciones en la realización de trabajos de supervisión, como recordatorios; y correcciones, y proporcionar al departamento de gestión de operaciones la información necesaria en tiempo y forma ayuda humana, financiera y material.
-Análisis práctico y potente. Al consultar informes estadísticos, la implementación real del plan de tareas del proyecto se puede analizar de manera efectiva. La capa de toma de decisiones comerciales de la empresa puede ajustar las políticas, los requisitos estándar, las regulaciones del sistema y la asignación de trabajos de la empresa de manera específica para garantizar la calidad. desarrollo empresarial de la empresa.
Pregunta 3: La importancia y el valor de aplicación del proyecto de graduación. ¿Cuáles son sus requisitos para el informe de propuesta?
¿Cuántas palabras se necesitan para el informe de propuesta?
Puedes decirme los requisitos de formato de diseño específicos. Espero que pueda ayudarte. Te deseo éxito en la selección del tema para el informe de propuesta.
1. Antecedentes de la investigación
Los antecedentes de la investigación plantean preguntas y explican las razones para estudiar este tema. La formación de la investigación incluye antecedentes teóricos y necesidades prácticas. También es necesario resumir el estado actual de la investigación sobre temas similares en el país y en el extranjero: ① ¿Qué estudia la gente y en qué medida? (2) Descubra lo que quiere aprender pero que otros aún no han hecho. (3) Otros lo han hecho, pero crees que no es suficiente (o defectuoso), y se te ocurren ideas o medidas perfectas. Otros lo han hecho, así que hay que hacer otro experimento para comprobarlo.
2. Propósito y significado
El propósito y el significado se refieren a qué problema se resolverá (o qué conclusión se extraerá) a través de esta investigación, y la importancia de resolver este problema ( o sacar conclusiones) es Qué. A veces, los antecedentes y el propósito de la investigación se combinan en uno solo.
3. División del trabajo entre los miembros
La división del trabajo entre los miembros debe hacer referencia a las responsabilidades específicas de los miembros del equipo de investigación en el proceso de investigación. hacer y ser responsable de sus propias responsabilidades. El líder del equipo es responsable de la coordinación y organización.
4. Plan de implementación
El plan de implementación es la parte central del proyecto e incluye principalmente el contenido de la investigación, los métodos de investigación y el cronograma. El contenido de la investigación se refiere a cosas que se pueden operar y generalmente incluye varios niveles: (1) Dirección de la investigación. (2) Subtítulo (cantidad y título). (3) Contenido relacionado con el plan de investigación, es decir, qué se aprueba, qué propósito se logra, etc. ¿El método de investigación debería indicar claramente si se trata de un estudio de literatura o de una investigación experimental? ¿Qué pasa si la encuesta es un censo o una verificación al azar? Si se trata de un estudio experimental, indique si existen experimentos controlados y experimentos repetidos. El plan de implementación debe detallar el cronograma, la ubicación, las tareas y objetivos, y las personas responsables de cada fase. Si sale a investigar, debe enumerar los investigadores, objetos de investigación, contenido de la investigación, medios de transporte, herramientas de investigación, etc. Si se trata de una investigación experimental, es necesario anotar el contenido del experimento, la ubicación del experimento y el equipo. Cuanto más específica sea la implementación, más fácil será implementarla.
5. Demostración de viabilidad
La demostración de viabilidad se refiere a las condiciones necesarias para la investigación, es decir, materiales, equipos experimentales, fondos de investigación, conocimientos y habilidades de los estudiantes y capacidad de orientación de los profesores. Además, qué trabajo se ha realizado, qué dificultades y problemas persisten y qué tipo de ayuda se necesita por parte de la escuela y de los profesores.
6. Resultados esperados y sus formas de expresión
Los resultados esperados generalmente aparecen en forma de artículos o informes de encuestas (experimentales). Los resultados se pueden expresar en texto, imágenes, objetos físicos, multimedia, etc.
Pregunta 4: Debido a su extenso valor de aplicación en el mercado, su traducción es: ¿Qué quiere decir con su extenso valor de aplicación en el mercado? Su traducción es: Debido a su extenso valor de mercado,
Pregunta 6: ¿Cómo explicar de forma precisa y sencilla los big data y su valor de aplicación? En primer lugar, creo que la frase sobre * * * es bastante clara. Explicarlo de nuevo no sería más que una tautología en el lenguaje común. El propio concepto de “grandes datos” enfatiza la capacidad y la tecnología para procesar grandes datos. El valor de aplicación de big data no reside en su "grandeza", sino en el valor de su información detallada (capacidades de microintervención). Es cierto que muchas personas y muchas publicaciones no lo tienen claro.
1 Pongamos algunos ejemplos para ilustrar qué es la información de grano grueso y qué es la información de grano fino:
Las clasificaciones de tallas de sujetador de las niñas en varias provincias y ciudades son de grano grueso. información detallada La talla del sujetador en el papel es información detallada;
Los nueve tipos de personalidad de Zhang San son información detallada, y los registros de comportamiento de Zhang San en situaciones específicas son información detallada cada vez;
La influencia de un medio/marca/cuenta oficial de marca es información de grano grueso, y la información de grano fino es quién recibe la información enviada por esta organización cada vez y cómo reaccionan estas personas;
......
¿Cuál es el valor de la información? ¿Qué aporta la información a su propietario? Sentimientos más intuitivos, juicios más precisos, predicciones más precisas... estos son algunos objetivos/valores intermedios, no los objetivos/valores finales últimos. El valor último de la información reside en el trabajo: el usuario de la información utiliza una información para hacer más cosas (el valor de estas cosas se mide por el trabajo), y este es el valor de esta información. Debido a esto, la información sólo es valiosa cuando se combina con una máquina que funcione a juego. Las propiedades del espectro solar son valiosas para los fabricantes de células solares, pero no para los agricultores. Las tallas de sujetador de las niñas en varias regiones de China son valiosas para los fabricantes de sujetadores contemporáneos, pero no para las fábricas de tejidos de hace 200 años, porque los agricultores y las fábricas de tejidos sólo dependen de información de grano grueso (intensidad de la luz, consumo nacional de tela per cápita).
Todas las afirmaciones similares como "los macrodatos utilizan el censo en lugar del muestreo" no deben ir al grano.
¿Por qué dices eso? Porque necesitamos entender una cosa: ya sea muestreo o censo, es una perspectiva de operación de medición macro, y el propósito es obtener mediciones macro (las características generales del objeto de investigación). La medición macro es para la intervención macro, y la eficiencia de la intervención macro es el límite de valor de esta información, sin importar qué método se utilice para obtener esta información, sin importar cuán preciso sea el cambio cuantitativo.
Por ejemplo, si tengo un motor térmico, entonces necesito usar un termómetro para obtener la cantidad macro de 'temperatura' (hasta 4 bytes) para dirigir mi motor térmico a realizar el trabajo.
Ahora aparece un tipo de big data y dice: ¿por qué sigues utilizando datos obtenidos mediante el método de muestreo del siglo pasado para gestionar tu trabajo? ! Ahora, con mi analizador xx, puedo darle inmediatamente el valor del movimiento térmico de cada molécula de gas en su motor térmico. Hizo lo que le dijeron e inmediatamente instaló todo el equipo y configuró el tablero para mostrarme uno por uno: "Mire el análisis cruzado de la distribución del calor y la distribución del tamaño de las partículas, mire las fluctuaciones... Esto es en tiempo real". procesamiento de datos de nivel mol... " Finalmente, tuve que interrumpirlo: "Todos estos están bien, pero todavía quiero saber dónde se muestra la temperatura "
¿Qué pasa si no tengo un? motor térmico ordinario, pero una impresora 3D, o una nanoimpresora, o computadoras cuánticas, entonces el big data es muy útil para mí, que es el trabajo que se puede realizar sin depender de mediciones macroscópicas.
El valor de aplicación del big data es excelente, pero las aplicaciones actuales generalmente están fuera de lugar.
En esta era en la que se acaba de defender el concepto de 'grandes datos' y la tecnología acaba de surgir, no es absurdo que tales dislocaciones se produzcan una y otra vez en la realidad. Por un lado, algunas empresas de tecnología de big data están haciendo todo lo posible para alentar a los agricultores y a las fábricas de tejidos a comprar big data (gobierno electrónico en la era de los big data, estrategia de marca en la era de los big data). Esto no quiere decir que datos más precisos no tengan valor para el gobierno electrónico, pero la relación entrada-salida definitivamente no es alta, porque estos datos pueden garantizar la precisión al igual que el muestreo, y no importa cuántos datos haya, el poder del motor térmico no puede exceder el límite.
Por otro lado, lo que es aún más ridículo es que algunas empresas con big data estén tratando de convertir sus datos en "temperaturas más precisas"; esto es técnicamente posible con una gran cantidad de datos. Se llevan a cabo intervenciones, pero solo quieren utilizar estos datos como motor térmico (por ejemplo, Yibo siempre quiere posicionar a Weibo como medio de comunicación).
En resumen, actualice el registro: vi que las respuestas anteriores eran muy animadas, así que felizmente voté por la respuesta más votada:
Resumen de datos sobre tallas de sujetador...> gt