分配3M

分配優化器。

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機器學習和數據分析越來越多地用於項目管理以提高生產力。在項目管理中,資源的有效配置有助於最大限度地發揮項目資源的影響。分配3M 使用三種經典的分配模型,從不同的角度優化資源分配結果。資源可以是時間、人力、產品、材料、預算等。 Mean-Variance 模型: Mean-Variance 模型的核心思想是通過多樣化(例如,分配對象之間的低相關性)來降低整體波動性。 例如,您可以根據過去三年內 50 家歐洲零售店的月度銷售業績來分配資源。Mean-Variance 模型使用蒙特卡洛方法找到一組具有最佳增長率的分配權重。 Black-Litterman 模型: Black-Litterman 模型是在 Mean-Variance 模型的基礎上,加入用戶對增長率的意見以優化分配結果。 繼續前面的示例,Black-Litterman 模型計算並顯示每個零售店的平均增長率以供參考。您可以根據您的經驗或專家建議調整增長率參數。 Risk-Parity 模型: Mean-Variance 模型和 Black-Litterman 模型都旨在優化「增長率」,而 Risk-Parity 模型旨在優化「波動率」。 例如,您可以根據過去一年亞太地區 20 家供應商的每月原材料價格分配資源。Risk-Parity 模型使用牛頓法找到一組波動率相等的分配權重。

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    • Chu-Yi Chang
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    • 45.7 MB
    類別
    • 生產力工具
    相容性
    需要 iOS 16.1 或以上版本。
    • iPhone
      需要 iOS 16.1 或以上版本。
    語言
    俄文和其他9種
    • 俄文、德文、日文、法文、簡體中文、繁體中文、義大利文、英文、西班牙文、韓文
    年齡分級
    4+
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    • 100 個分配對象 $220.00
    • 60 個分配對象 $190.00
    • 30 個分配對象 $120.00
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