分配 3M app是一款非常不错的手机数学模型统计软件。这款软件能够帮用户分析生活中的资源分配问题,例如时间分配,人力分配,商品分配等,帮你提供数据方面的参考信息,感兴趣的朋友不要错过了。
新增数据:
添加你要计算的分配目标数据。
例如,你可以根据VIP客户的每月购买量来分配资源。 资源可以是服务时间,会员礼物或会员积分。
例如,你可以根据在线课程的每周考试成绩来分配你的学习时间。
均值方差模型:
均值方差模型根据分配目标过去的数据计算预期的增长率和波动性。使用 Monte Carlo method 求得在给定波动率下预期增长率最高的分配比例或在给定预期增长率下波动率最低的分配比例。
例如,你计划下周与10位VIP客户见面进行产品销售,你想根据这10位客户过去的购买记录来分配资源。你可以使用这个模型来计算本月这10位客户的预期购买增长率、波动率和资源分配比例。你需要付出很多努力才能成功销售。此模型纯粹基于数据,提醒你在给定的波动率下,将更多的资源分配给预期购买增长率最高的客户。
Black–Litterman 模型:
Black-Litterman 模型结合了均值方差模型,Bayesian estimation method 和用户对预期增长率的看法来计算资源分配比例。如果你对未来预期增长率有自己的看法,则可以使用 Black-Litterman 模型来计算给定波动率下具有最高预期增长率的分配比例,或在给定预期增长率下计算具有最低波动率的分配比例。
例如,你计划下周与10位VIP客户见面进行产品销售,并且你想根据这10位客户的过去购买记录来分配资源。此模型根据客户的过去购买记录计算每位客户的预期增长率。此预期增长率是计算分配比例的因素之一。如果你对未来客户的预期增长率有自己的看法,则可以调整模型的预期增长率,以计算本月这10位客户的预期购买增长率,波动性和资源分配比例。
风险平价模型:
与旨在优化预期增长率的均值方差模型和 Black-Litterman 模型不同,风险平价模型旨在优化波动性。风险平价模型使用 Newton's method 计算近似的资源分配比例,以便每个数据对数据组合的波动性贡献是一致的。
例如,你计划下周与10位VIP客户见面进行产品销售,并且你想根据这10位客户的过去购买记录来分配资源。该模型根据客户过去的购买记录计算每位客户的购买波动率,并在每位客户具有相同波动率贡献的前提下,计算这10位客户在本月的预期购买增长率,波动率和资源分配比例。你可以使用此模型来避免将大部分资源分配给几位客户,而是将资源分配给更多客户以提高销售稳定性。
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