固网存量保有策略研究

固网漏话用户数据真的蛮有意思，尤其是对于电信运营商来说，它是优化服务、提高用户满意度的一个关键步骤。通过使用SPSS Clementine这种强大的数据工具，结合聚类算法，运营商可以深入挖掘用户的行为模式。你能看到在不同时间段、不同地区，用户的漏话分布情况。比方说，如果发现工作日 9 点到 5 点漏话最频繁，那么运营商就能在这段时间提醒用户漏话，避免错失重要通话。ARPU 值对比也能帮你看出哪些用户群体最值钱，进而制定更合适的服务策略。通过对数据的，运营商还能把用户分成不同群体，比如高价值用户、潜在价值用户和普通用户。这样可以针对性地推送个性化服务，提高用户的忠诚度和满意度。更牛的是，如果运营

REDIS是一个高性能的键值存储系统，广泛用于缓存、消息队列等应用场景。单个REDIS实例的配置涉及到参数调优和内存管理，主从结构配置可以提高系统的可用性和性能，客户端程序的优化关乎与服务端的交互效率。

可自定义Mat缓存文件的存储路径，选择当前路径或全局路径。全局缓存路径需在FactorBaseCfg.xml中设置，默认为QIA安装路径。支持按日或按周回购的枚举。系统根据设定获取债券的杠杆费用。若交易代码列表不包含特定债券标的，该属性可忽略。

固德蛋点击数据挖掘脚本和信息！这是一款移动应用。scripts/download_latest_data.py脚本负责从服务器下载最新的游戏数据存档（到./datfiles/ ），然后将数据解析为半人类可读的JSON文件（到./jsonfiles/ ）。游戏采用自定义对象序列化格式，称为CompatibleDataIO，不同对象类型（请参阅scripts/obj_ids.py ）具有自己的读/写功能。反编译代码（到./decompiled/ ）并使用scripts/parser_generator.py脚本提取所有类型信息。

用友现存量常见数据不准确问题，如负几百的情况。即使使用用友自带的整理工具，有时仍无法正确整理出结存数。本工具能有效解决此类问题，直接提取结存数。

量化投资的多因子报告，最近看到一个还挺实用的 PDF，名字有点长——《量化投资研究报告金融工程跟金踪融报衍告：多因子跟踪月报技术面因子延续强势，盈利因子保持稳定》。标题听着有点吓人，但内容其实挺接地气的，尤其是对多因子策略和超额收益来源感兴趣的朋友，值得一读。 里面有不少技术面因子和盈利因子的实际应用，讲得蛮系统，逻辑也清晰。如果你正在搞量化回测或者在构建自己的选股模型，这份报告算是一个不错的参考材料。 你要是想拓展下思路，可以顺手看看这些相关文章，挺有意思的： 量化投资新视角：多因子选股模型与西门子 TDC 控制器编程手册，把工程思维带入金融建模，有点意思 因子得分 ANSYS Workb

以Geldart B类和D类颗粒为对象，考察了不同搅拌转速和气速下搅拌流化床的压力脉动行为。研究发现，搅拌转速不影响最小流化速度，但可使B类和D类颗粒呈现A类颗粒的散式流态化现象。随着搅拌转速的增加，压力脉动的标准偏差降低，最小鼓泡速度升高，且最小鼓泡速度与最小流化速度之比呈正相关。在一定搅拌转速下，压力脉动的功率谱主频与搅拌桨转动频率相等，流化床从鼓泡流态化转变为散式流态化。

接上篇 在上一部分中，我们探讨了Oracle数据库成本优化的基本概念和一些基础策略。本部分将深入探讨更高级的优化技巧，包括索引优化、SQL语句调优以及数据库参数配置等方面。 索引优化 选择合适的索引类型： Oracle提供了多种索引类型，例如B树索引、位图索引、函数索引等。根据数据类型、查询模式和数据分布选择合适的索引类型能够显著提升查询性能。 避免过度索引： 虽然索引可以加速查询，但也会增加数据更新的开销。因此，需要避免创建过多的索引，特别是在数据更新频繁的表上。 使用复合索引： 对于经常一起出现在查询条件中的多列，可以考虑创建复合索引，以减少索引扫描的次数。 SQL语句调优 使用绑定

对于从事电力系统优化和能源管理的朋友来说，这篇文章真的是个不错的参考。它深入探讨了基于主从博弈的综合能源微网与共享储能优化运行的研究，具体是如何通过博弈模型让微网聚合商和用户双赢。文章的核心内容是如何通过上层的微网运营商和下层的用户聚合商，通过合理的价格策略和用能行为调整，最大化利益。尤其值得注意的是，它不仅了理论模型，还附带了 MATLAB 代码示例，你理解如何实现这些博弈策略。通过使用CPLEX求解器进行仿真，验证了这些策略的有效性。如果你深入了解综合能源微网与储能优化，或者只是想知道如何将博弈理论应用到能源领域，这篇文章都挺适合的。用起来蛮方便的，仿真部分也相对直观，不用担心搞不懂。