信息流加权

1、用先进先出法和加权平均法怎么计算

先进先出法
发出成本：
7月10日发出甲材料700千克，其中500千克为期初结存的，单价5元，200千克为7月2日购进的，单价4.8元，即
500*5+200*4.8=3460（元）
7月2日购进的还剩余400千克

7月24日发出甲材料480千克，其中400千克为7月2日购进的，单价4.8元，80千克为7月12日购进，单价4.9元，即
400*4.8+80*4.9=2312（元）
此时还剩余7月12日购进的820千克

期末结余成本即7月12日购进的820千克，单价4.9元
820*4.9=4018（元）

加权平均法
单价：（500*5+600*4.8+900*4.9）/（500+600+900）=4.9（元）
发出成本：（700+480）*4.9=5782（元）
期末结余成本：820*4.9=4018（元）

2、加权和不加权指数有分别是什么意思

主要是按照不同的计算方法。简单平均和加权平均。具体的说就是不加权的指数只是把指数股的股价求和在除以总个数。而加权的要计算出每个个股的股价诚意流通股数，就是每个个股的流通市值。求和。在除以指数股的流通总市值。

3、京东加权是什么意思

京东加权就是提升流量，被购买者看到的几率更大。

京东商家加权因素：

1、官方说短标题权重会比较高，所以切记不能关键词堆砌。

2、京东商品的每个SKU可以上传6张图片，符合规则的主图越多，也有一定加权。

3、评价，晒单，京东也是有销量的，可以在移动端查看到，评价量很重要，评价越多，累计权重值越高，另外就是晒单。

(3)信息流加权扩展资料

京东（股票代码：JD），中国自营式电商企业，创始人刘强东担任京东集团董事局主席兼首席执行官 。旗下设有京东商城、京东金融、拍拍网、京东智能、O2O及海外事业部等。2013年正式获得虚拟运营商牌照。2014年5月在美国纳斯达克证券交易所正式挂牌上市。 2016年6月与沃尔玛达成深度战略合作，1号店并入京东。

2014年5月，京东集团在美国纳斯达克证券交易所正式挂牌上市。2015年7月，京东凭借高成长性入选纳斯达克100指数 和纳斯达克100平均加权指数 。

2017年1月4日，中国银联宣布京东金融旗下支付公司正式成为银联收单成员机构。2017年4月25日，京东集团宣布正式组建京东物流子集团。2017年8月3日，2017年“中国互联网企业100强”榜单发布，京东排名第四位。

2018年3月15日，京东内部公告成立了“客户卓越体验部”，该部门将整体负责京东集团层面客户体验项目的推进。京东集团副总裁余睿出任该部门负责人。2018年《财富》世界500强排行榜第181名。2018年7月24日，京东增资安联财险中国的方案获得了银保监会的批准。 9月4日，京东集团与如意控股集团签署战略合作协议。

参考资料：京东—京东加权和降权的重要因素

4、期货if,ic.lh.十债加权什么意思

IF 沪深300指数期货
IH 上证50股指期货
IC 中证500股指期货

国债加权：这个就是软件方将国债的几个合约根据交易量大小，对不同的价格进行加权后计算出一个价格，方便投资者参考的。

5、淘宝流量加权怎么个意思

就是有人搜索关键字进入你的宝贝页中，并收藏/拍下/购买...... 然后这个关键字就会加权重，别人搜索同样的关键字的时候就会提前展示。比如有人搜索“韩版 棉马甲”这个词进入你的店铺并且购买了，你的这个宝贝的有关“韩版 棉马甲”关键字就会被增加权重。
具体增加都少收藏或者购买增加的比例是多少淘宝没有公开也不可能公开，收藏的比重现在好像降低了虽知道呢，淘宝的这些规则一直在变化。
顺便说一下淘宝现在一直不承认有隐形降权这个说法，也许它根本不存在，如果你的排名降低了那也许是你的权重不行。而不是所谓的降权。

6、宝贝有物流信息会增加搜索权重吗

不会的。权重与这个无关

7、如何设定指标权重

考核指标权重的分配，大都是凭人为经验判定，但也不能随意拍脑袋，通常也得遵循一般的规律和原则：
1、一般一个岗位的考核指标有5~8个，而每一指标的权重一般设定在5~30%之间，不能太高，也不能太低，如果某个指标的权重太高，可能会使员工只关注高权重指标而忽略其它，而如果权重过低，则引不起他的足够重视而放弃这个指标，这个指标就没有意义了。
2、越是高层的岗位，他所承担的财务性经营指标和业绩指标的权重就越大；越是低层的岗位，所承担的流程类指标的权重就越小，而工作结果类指标的权重越大。
3、对于多数岗位来说，根据指标“定量为主，定性为辅，先定量后定性”的制订原则，一般优先设定定量类指标权重，而且定量类指标总权重要大于定性类指标权重。
4、根据20/80法则，通常最重要的指标往往只有那么两三个，如果有1个，那么其权重一般要超60%；如果有2个，那么一般每个指标权重都在30%以上；如果有3个，那么每个指标权重一般在20%以上。
5、为了便于计算和比较，指标权重一般都为5%的倍数，最小为5%，太小就无意义了。设立指标权重的方法有“简单排序编码法（人为赋编码值，过于简单主观）、倍数环比法（需要有
历史数据的支撑）、优序对比法（比较实用）、层次分析法（太过复杂）”等，根据我们的实操经验，我们用得最多的是采用德尔菲法和两两对比法结合的方式来确定指标权重。具体操作时我们会请该岗位的任职者、上下游同事代表、直属上司、部门负责人、HR和公司绩效委员会成员代表组成专家组，按如下步骤来进行：
第一步，先对指标的重要性进行两两比较，排序，得出票数最高的指标排序组合方式即为指标的重要程度最终次序。重要程度越高，排在越前面，权重相应就越大，反之亦然。
第二步，根据指标权重的设置原则，由专家组成员对各指标所占权重进行设定，然后由HR进行
汇总平均并将该结果反馈给各“专家”，然后，专家根据这一反馈结果，对各自设定的指标权重进行调整，最后由HR负责汇总平均（取整数），即为最终的指标权重。这其中，HR会尽量收集更多的历史数据和组织战略目标要求供“专家”借鉴参考，并在评定前对专家进行“权重设置的普遍规律和原则”的相关培训。
因此，即使是人为凭经验确定指标权重，也要有所根据和规律，由跟被考核岗位密切相关的多人进行综合评议决定，而不是交给一个人随意拍脑袋。

8、什么叫加权涨幅

加权涨幅：两只股票的加权平均涨幅，是指在股票除权除息后，该只股票交易市价高于除权(除息)基准价的百分比。

在热门板块中，按流通盘加权的涨幅平均值。热门板块中的权涨幅，是指在该板块内的股票按各自在指数中的权重计算得来的。也就是按流通盘加权的涨幅平均值，而权涨幅与涨幅的正负有可能一样，有可能不一样，关键在于权重的大和其他权重小的正负幅度差别大不大。

包括宏观经济运行态势和上市公司基本情况。上市公司的基本面包括财务状况、盈利状况、市场占有率、经营管理体制、人才构成等各个方面。

政策面：指国家针对证券市场的具体政策，例如股市扩容政策、交易规则、交易成本规定等。市场面：指市场供求状况、市场品种结构以及投资者结构等因素。市场面的情况也与上市公司的经营业绩好坏有关。

(8)信息流加权扩展资料：

价格加权指数一旦开始运行，那么它的分母就必须不断地进行调整以反映股票拆细和样本的变化。当股票拆细之后，分母必须向下调整以维持指数在拆细前后的连续性和可比性。因为股票拆细之后，价格变小，要想维持指数不变就必须对分母作相应的调整。

可是，分母的不断向下调整带来了这样一个问题，就是使指数有偏低的倾向，因为快速成长的公司往往比成长慢的公司倾向于拆细。如此一来，大的成功的公司由于不断地分拆股票而导致其股价不断下降，进而导致其在指数中的影响不断下降。

9、怎么计算加权平均数

加权平均数是一系列数，N个数据求得

10、数据挖掘中的列联表分析之前为什么要先加权？

数据仓库，数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。分类方法（Classification）用于预测数据对象的离散类别（Categorical Label）；预测方法（Prediction ）用于预测数据对象的连续取值。

分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述：

训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器

分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决

最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。下面对几种主要的分类方法做个简要介绍：

（1）决策树

决策树归纳是经典的分类算法。它采用自顶向下递归的各个击破方式构造决策树。树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性。可以从生成的决策树中提取规则。

(2) KNN法(K-Nearest Neighbor)

KNN法即K最近邻法，最初由Cover和Hart于1968年提出的，是一个理论上比较成熟的方法。该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。

KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。因此，采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题。另外，由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。

该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。另外还有一种Reverse KNN法，能降低KNN算法的计算复杂度，提高分类的效率。

该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。

(3) SVM法

SVM法即支持向量机(Support Vector Machine)法，由Vapnik等人于1995年提出，具有相对优良的性能指标。该方法是建立在统计学习理论基础上的机器学习方法。通过学习算法，SVM可以自动寻找出那些对分类有较好区分能力的支持向量，由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔，因而有较好的适应能力和较高的分准率。该方法只需要由各类域的边界样本的类别来决定最后的分类结果。

支持向量机算法的目的在于寻找一个超平面H(d),该超平面可以将训练集中的数据分开，且与类域边界的沿垂直于该超平面方向的距离最大，故SVM法亦被称为最大边缘(maximum margin)算法。待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响，SVM法对小样本情况下的自动分类有着较好的分类结果。

(4) VSM法

VSM法即向量空间模型(Vector Space Model)法，由Salton等人于60年代末提出。这是最早也是最出名的信息检索方面的数学模型。其基本思想是将文档表示为加权的特征向量：D=D(T1，W1；T2，W2；…；Tn，Wn)，然后通过计算文本相似度的方法来确定待分样本的类别。当文本被表示为空间向量模型的时候，文本的相似度就可以借助特征向量之间的内积来表示。

在实际应用中，VSM法一般事先依据语料库中的训练样本和分类体系建立类别向量空间。当需要对一篇待分样本进行分类的时候，只需要计算待分样本和每一个类别向量的相似度即内积，然后选取相似度最大的类别作为该待分样本所对应的类别。

由于VSM法中需要事先计算类别的空间向量，而该空间向量的建立又很大程度的依赖于该类别向量中所包含的特征项。根据研究发现，类别中所包含的非零特征项越多，其包含的每个特征项对于类别的表达能力越弱。因此，VSM法相对其他分类方法而言，更适合于专业文献的分类。

(5) Bayes法

Bayes法是一种在已知先验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。

设训练样本集分为M类，记为C=｛c1，…，ci，…cM}，每类的先验概率为P(ci)，i=1，2，…，M。当样本集非常大时，可以认为P(ci)=ci类样本数/总样本数。对于一个待分样本X，其归于cj类的类条件概率是P(X/ci)，则根据Bayes定理，可得到cj类的后验概率P(ci/X)：

P(ci/x)=P(x/ci)·P(ci)/P(x)(1)

若P(ci/X)=MaxjP(cj/X)，i=1，2，…，M，j=1，2，…，M，则有x∈ci(2)

式(2)是最大后验概率判决准则，将式(1)代入式(2)，则有：

若P(x/ci)P(ci)=Maxj〔P(x/cj)P(cj)〕，i=1，2，…，M，j=1，2，…，M，则x∈ci

这就是常用到的Bayes分类判决准则。经过长期的研究，Bayes分类方法在理论上论证得比较充分，在应用上也是非常广泛的。

Bayes方法的薄弱环节在于实际情况下，类别总体的概率分布和各类样本的概率分布函数(或密度函数)常常是不知道的。为了获得它们，就要求样本足够大。另外，Bayes法要求表达文本的主题词相互独立，这样的条件在实际文本中一般很难满足，因此该方法往往在效果上难以达到理论上的最大值。

（6）神经网络

神经网络分类算法的重点是构造阈值逻辑单元，一个值逻辑单元是一个对象，它可以输入一组加权系数的量，对它们进行求和，如果这个和达到或者超过了某个阈值，输出一个量。如有输入值X1, X2, ..., Xn 和它们的权系数：W1, W2, ..., Wn，求和计算出的 Xi*Wi ，产生了激发层 a = (X1 * W1)+(X2 * W2)+...+(Xi * Wi)+...+ (Xn * Wn)，其中Xi 是各条记录出现频率或其他参数，Wi是实时特征评估模型中得到的权系数。神经网络是基于经验风险最小化原则的学习算法，有一些固有的缺陷，比如层数和神经元个数难以确定，容易陷入局部极小，还有过学习现象，这些本身的缺陷在SVM算法中可以得到很好的解决。