美联储加息25个基点并暗示暂停，鲍威尔称“现在降息为时过早”
1. 反映差异化的可视化图表都有哪些？
01、柱状图
柱状图是最常用的图表之一，用垂直或者水平的柱子表示不同分类数据的数值大小，可以看到数据的变化趋势。随着时间的发展柱状图也衍生出许多旁支，如人口图、瀑布图、堆积图等，其中人口图一般用来表现两种指标的差异，而瀑布图主要用来表现利润趋势及合计使用。
02、折线图
折线图与散点图关系密切，一般说来将散点图的各个散点用折线连接起来，当散点越多的时候，折线就越平滑，趋近于曲线，能够贴切的反应连续型变量的规律。
03、面积图
面积图是折线图的变形模式，只不过是折线图下面成了密闭的面积，其业务含义与折线图类似。
04、饼图
饼图主要在表达占比关系时使用，一般占比表达的维度不会很多，差异性也不会过大。
05、气泡图
气泡图主要用来表示两个数值型变量间的关系，每一个点的位置映射着两个变量的值。通过点的位置来表示数据的大小，可以观察不同分类数据的相关关系，点的分布情况以及多个元素的区域情况。
06、雷达图
雷达图是指将多个分类的数据量映射到坐标轴上，对比不同属性的特点，可用于表示各项数据指标的变动情况和好坏趋势。很多时候会用来表现分布占比情况，如天气，投资分布等。
2. 人效分析四个维度框架？
01 从指标展示到基准分析
人效分析的第一个关键，叫做基准分析。
我们可以把基准分析理解为通过对标分析，展开日常监测，形成数据判断。对标数据可能是外部基准、内部基准或目标值。
没有基准，就无法形成判断。我们定出指标，完成可视化，有一个最基本的要求，就是能够快速从当前的人效指标中看到是“好消息”还是“坏消息”，或者趋势是“向好”还是“向坏”。
02 从静态指标到动态分析
上文讲到综合人效分析的维度与指标，绝大多数指标的算法，都是用一个绝对值除以另一个绝对值，例如，人事费用率等于人工成本除以销售额。这类指标或算法的特点是分析当年或每年的实际数据，但无法体现出每年数据和指标的增长率和变化性。再例如，一台汽车在马路上飞驰而过，你可以说速度很快，但实际上，这辆汽车是在加速还是减速，或者加速度如何，我们往往是注意不到的，速度是一阶，加速度就是二阶，苹果掉在地上是一阶，由于万有引力带来的加速度是二阶。因此，我们需要引入基于连续的、动态的数据增长率的方式，实现进一步的指标分析。
按照这样的思路，“每元人工成本利润”这一指标，就可以进阶为利润增长率除以人工成本增长率，来体现公司利润增长和人工成本增长之间是否保持一定的一致性，很显然，结果最好是大于1 的，体现利润增长速率超越人工成本增长速率，如果小于1，假以时日，极端情况下，人工成本就可以把利润“吃掉”。同样的方式，我们可以分析奖金增长率和销售额增长率之间的关系，体现奖金激励的有效性。也可以分析人数（人力投入）增长率和销售额增长率（或订单数增长率）之间的关系，体现人数增长的有效性或人均产出的变化。
企业可以通过重点关注以下不等式，开展人效分析：
利润增长率>人工成本增长率
人均销售额/利润增长率>人工成本增长率
人工成本增长率>人数增长率
我们将类似这样的不等式称之为人效管理的“黄金不等式”，通过设计和分析“黄金不等式”，来动态监测、分析和管理人效目标，合理管控人工成本总额和管理人数增长。
03 从单维统计到多维分析
我们先来看一个例子，某全球性医药企业，在中国有十家销售事业部和近二十家制药工厂，在每年开展人效分析的时候，除了分析常规人效指标，还通过构建人效分析矩阵，来观察各个销售事业部或制造工厂的人效状况。如图所示：
在这个图中，我们可以看到，横轴代表人均人工成本，纵轴代表人效指标，每一个散点代表一家企业，中间虚线部分代表行业中位值。
这幅图的名字叫做“人力资本分析四象限图”，行业参考线将全部区域划分成了四个部分，我们可以结合企业所在区域，开展进一步的分析和比较：
右上区域体现高人工成本投入、高人效产出，体现人工成本投资和人效收益间形成良性互动；
左上区域体现低人工成本投入、高人效产出，显示出人工成本投资收益最大化趋势，这个区域可能是股东乐见的回报区间，可能有一定的短期效应。
左下区域体现低人工成本投入、低人效产出，体现出因人才质量与人才结构配置不合理，缺乏高质量人才，或薪酬竞争力不足等原因，带来人效产出较低的情况。
右下区域体现高人工成本投入、低人效产出。体现出在更高的人均人工成本投入之下，员工为公司创造的价值并不高，可能是激励性不足、人员冗余或协同不足带来的问题。
从这张图中，我们可以清晰的看到每家企业所在的位置，从而帮助我们开展进一步的决策。
如果不是集团型企业，一家业务独立、单一的公司也可以参考这个矩阵，按照年份，划分散点，分析人效变化趋势。
在这个图中，横纵轴可以是图示中的“人均人工成本与人效”、“人工成本增长率与人效增长率”、“人工成本增长率与人效达成率”“人均人工成本与利润”、“调薪比率与人效”、“薪酬竞争率与人效”等各种组合。
只要符合“横轴体现投入，纵轴体现产出”的原则即可。
多维矩阵分析相较于单维指标分析，打破了数据或指标的孤岛，建立了数据连接，更容易发现问题和辅助决策。
04 从整体人效到局部人效
很多企业在设定完成一系列人效指标之后马上就会发现，按公司、按品牌、按事业部、按区域、按销售单元或按生产单元设定人效指标和开展人效分析都没问题，但研发部门人效如何衡量？财务部门人效如何衡量，人力资源部的人效如何衡量？
很明显，这是一个棘手的问题，对于创造或参与创造直接价值的部门，因为产出是显性的、可衡量的，因此，人效的定义就简单直接，但对于间接创造价值的部门，因为产出是隐性的、不确定的、滞后性的，人效的定义就显得复杂一些。
从实践经验的角度，有以下若干年重点：
首先，先定义部门价值或部门效能。
部门负责人与人力资源团队需要共同来思考和定义部门价值与效能如何衡量，比如公司的信息技术部门，全年开发的项目数量、项目工时，法务部门每年审核的合同数量、处理的诉讼数量等，采购部门每年的采购的单数、采购的批次、件数或采购的金额等。
我们可以借助IPOOC工具来分解和描述部门创造价值的过程，在此基础上，提炼关键效能指标。
右下区域体现高人工成本投入、低人效产出。体现出在更高的人均人工成本投入之下，员工为公司创造的价值并不高，可能是激励性不足、人员冗余或协同不足带来的问题。
例如，我们借助IPOOC来分解研发部门关键效能指标如下：
在借助IPOOC梳理完成部门效能指标的基础上，部门负责人与人力资源团队研讨、挑选符合更业务实际的、更加体现未来战略导向的若干指标，按照可衡量的原则，选取3-5个核心指标，构成一揽子部门效能指标。
接下来就是定义部门人效衡量指标。将选出的部门效能指标，除以部门人数、人工成本或时间周期，就可以得出一个部门人均综合效能指标清单，一揽子的人均效能指标组合。
我们强烈建议通过共创会或者工作坊的形式来开展人效指标的定义、分析，特别是涉及局部人效的研讨，因为人效的定义、分析和改善并非人力资源部一方可以全权推进，内部共创、共建、共识的过程，对部门负责人了解概念、建议意识、主动思考、加深理解、参与设计以及驱动后续改善行动都有着至关重要的作用。
企业人效管理遇到的几大核心问题：
1.长期不关注不重视。当意识到的时候，情况已经很糟糕了。
2.角色认知不足。认为人效管理、人效提升仅仅是人力资源团队的事，高层和部门长严重缺乏人效管理的意识和能力。
3.指标设计错误。仅从财务视角出发，分析和观察人工成本占比，不了解何谓一揽子人效衡量指标。
4.有指标，没分析。很多企业停留在把人效指标做出来，画几张图表，停留在“展示现状”层面，尚不知“指标”和“分析”是两个不同的层次。
5.忽略部门人效。仅关注公司级的、整体的人效产出，忽视内部各部门的人效定义，严重缺乏定义部门人效的方法，特别是中后台部门。
6.缺改善方法。缺乏足够的人效改善策略和工具，提人效不等于减成本和缩编，缺乏一揽子的，且面向各部门差异化的人效提升方法和工具。
3. 数据波动大小的描述有哪些？
数据波动大小的描述有标准差和方差两个指标。标准差是反映一组数据离散程度大小的一种度量，数值越大，代表数据的波动程度越大；方差是标准差平方，同样可以反映数据的离散程度。除此之外，还有极差、变异系数等指标可以用来描述数据的波动情况。除了数学指标外，还可以使用可视化的手段来描述数据波动大小，例如用折线图、散点图等来观察数据的变化趋势和波动情况。总之，数据波动大小的描述指标有多种选择，可以根据具体情况选择合适的指标进行分析。
4. 怎么才能成为指标生？
你好，成为指标生需要具备以下特质：
1. 有热情和好奇心：指标生应该对数据和分析充满热情，并且对解决问题和发现趋势充满好奇心。
2. 有数据技能：指标生需要掌握数据分析的基本技能，包括数据收集、清洗、分析和可视化等。
3. 具备商业理解：指标生需要了解公司的商业模式和策略，以便为业务决策提供更有价值的数据支持。
4. 具备沟通能力：指标生需要能够将复杂的数据和分析结果以简单易懂的方式传达给非技术人员。
5. 具备团队合作能力：指标生需要与业务部门紧密合作，了解他们的需求，并帮助他们做出更好的决策。
为了成为一个优秀的指标生，需要不断学习和提升自己的技能和能力。可以通过参加培训课程、阅读相关书籍和博客、参加数据分析社群等方式，不断提高自己的水平。
5. 多空博弈是什么意思？
多空博弈（副图指标） “多空博弈”使用说明 “多空博弈”指标为图形化指标。
本指标反映的是多空博弈游戏中多空动能、势能交替转换的基本状态，是《庄家克星》系列精华指标之一。本指标由“多方能量”、“空方能量”线以及“高抛”线９０、“低吸”线０、“强弱分界”线４５线构成，整幅图形酷似大小不同的通道。从图形的简单变化即可确定多空双方主力谁占优势，大盘或个股是涨还是跌。本指标具有操作方便，准确率高的特点。“多空博弈”技术指标神奇功能特色主要包括：一是它能实时的提示行情走势的底部和顶部的买点和卖点；二是它能实时的提示主升段行情启动前的最佳买点，帮助你及时捕捉到即将启动涨什的股票；三是通过某种“特殊算法”公式，可以预测未来涨升的“目标价位”，为“看长线做短线”提供某种依据。操作要领： １、买点：当“多方能量”线上翘、“空方能量”线下拐时买进；当“多方能量”线向上与“空方能量”线“金叉”或在“强弱分界”线以上“上翘”时为较佳的买点。此时介入往往能够捕捉到主升段行情启动前的最佳买点。２、卖点：当“空方能量”线上翘、“多方能量”线下拐时卖出；当“多方能量”线在“高抛”线附近“下拐”时较隹的卖点；当“空方能量”线向上与“多方能量”线“金叉”时为止赢的卖点。３、注意事项： Ａ、当“多方主力”在“强弱分界”线下上翘发出买进信号时，可以试建仓，做反弹；一旦“多方能量”线上穿“强弱分界”线且有成交量的配合即可加码建仓。然后看长做短，一路持股等待发出卖出信号。一般地说，当“多方能量”线在“高抛”线附近掉头下拐时，往往都是调整开始的信号。此时多为有效的卖点。如果“多方能量”线上穿“高抛”线时，若不是特强势股，一般都将快速开始进入调整，因此，要随时准备清仓出局。Ｂ、如做中线，在“多方能量”线在“强弱分界”线上方运行时，一般可以继续持股直至“多方能量”线下穿“强弱分界”线时止赢卖出。如果所持股票是强势股，将会获得丰厚的赢利；如果所持股票是弱势股，则有可能会丢失已到手的赢利，此时应参考其它指标的卖出提示，提前清仓出局 Ｃ、当“空方能量”线在“强弱分界”线以上运行时，说明“空方能量”能量仍然大于“多方主力”能量，原则上不进行操作。即使发出买进信号，也只能做短线，快进快出。Ｄ、利用本指标确定买卖点时，请参照《庄家克星》其它指标做出决策。如此，你必将成为股市赢家。6. 大数据建模思路？
你好，大数据建模是指对大量数据进行统计分析和模型建立的过程。其思路主要包括以下几个步骤：
1. 数据准备：收集、清洗、处理、存储大数据，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据探索：通过可视化工具和统计分析方法对数据进行探索，了解数据的分布、关联性、异常值等特征。
3. 变量选择：根据探索分析结果，选择对模型有影响的变量，构建变量集。
4. 模型选择：根据业务需求和数据特征，选择适合的模型，如线性回归、决策树、支持向量机等。
5. 模型训练：使用机器学习算法对模型进行训练，优化模型参数。
6. 模型评估：使用评估指标对模型进行评估，如准确率、召回率、F1-score等。
7. 模型应用：将训练好的模型应用于数据预测、分类、聚类等业务场景中。
8. 模型优化：根据实际应用情况，对模型进行优化，提高模型的精度和效率。
7. 如何建空间指标坐标系？
建立空间指标坐标系需要考虑以下几个方面：
1. 确定坐标系类型：根据研究区域及其性质，选择合适的坐标系类型。通常情况下，可以选择地理坐标系、平面直角坐标系等不同类型的坐标系。
2. 定义坐标轴单位：根据研究需要，定义坐标轴的单位。例如在地理坐标系中，经度和纬度分别使用度数作为单位；在平面直角坐标系中，则可以使用米、千米、英尺等单位。
3. 确定坐标原点和方向：在确定坐标系后，需要确定坐标原点和方向。对于地理坐标系而言，通常将赤道和本初子午线作为基准进行设置；而对于平面直角坐标系，则可以任意设定坐标原点和坐标轴正方向。
4. 建立空间数据集：根据实际需求和数据来源，建立相应的空间数据集。这包括获取和处理空间数据、创建特征类、导入数据等过程。
5. 进行坐标转换：如果需要将不同坐标系的数据进行融合或者比较，就需要进行坐标转换。这可以通过专业的GIS软件或者坐标转换工具来实现。
总之，在建立空间指标坐标系时，需要了解研究区域的性质和数据要求，并根据实际情况选择合适的坐标系类型、定义单位、确定坐标原点和方向等。并且需要注意数据的准确性和精度，以保证研究结果的可靠性和有效性。
