物候引发的问题？

一、物候引发的问题？

物理气候引发一些火水等自然事件，需要控制。

二、物流引发的环境问题？

物流系统运作引发的环境污染问题较多，归纳起来主要表现在以下几个方面：

（１）对社会环境的污染人类社会中的商品种类是否丰富，商品数量、质量、品种能否满足人和社会的要求，商品流通是否畅通、及时，直接影响了人们的生活质量，也会影响社会环境质量。如某些粗制滥造的假冒伪劣商品会损害消费者的利益，甚至威胁消费者的安全和健康，造成社会消费观念畸形发展，对社会环境也会产生不良影响。

（２）对自然资源的破坏地球上的自然资源是人类赖以生存、发展的物质基础。商品生产、经济发展都离不开自然资源。但是，近一两百年以来，由于人类粗暴掠夺和过量开发、捕杀，不仅使不可再生资源日趋枯竭、匮乏。

（３）对自然环境的污染在商品生产、使用和废弃的过程中都有可能对大气、水体、食品及土壤等造成污染。商品生产、流通和消费过程造成的环境污染源主要有以下几个方面：

①商品生产过程产生的工业性污染物。商品的工业生产形成的三废（废水、废气、废渣），如果未经处理或处理不当就被排放到环境中，可能造成空气、水域、土壤、食品等环境污染。农业生产过程中大量使用农药，也可能造成农产品、畜产品及野生动植物农药残留量的增加，并通过生物链汇集对人类形成危害。

②商品流通产生的商业、物流污染物。在商品流通过程中，遇到有易爆、易燃、危险品、化学品在商业储存中保管不当，或运输中遭遇意外事故，都可能会使其散失到空间、水域或陆地，从而造成对环境的污染。

③商品消费产生的生活污染物。商品进入消费领域，被消费者消费后产生的废弃物、垃圾包装废弃物、粪便、生活污水、洗涤污水等，处理不当可以造成对环境的污染，甚至可能引起疾病的传播和流行等。

三、如何分析数据得出问题？

①明确问题观察现象把问题定义清楚。需要明确数据来源以及数据的准确性，这里需要注意的是正确定义问题的范围，不要根据自己的主观主义把思考局限在“我觉得”的范围内。对于业务指标，需要分析指标的含义，以及明确该指标和谁比。定义问题就需要找到理想中的状态和现实中状态的差距。②分析原因可以使用我们前面所讲的“多维度拆解分析方法”，对问题进行拆解，将一个个复杂的问题细化为各个子问题。多维度拆解分析方法可详见：多维度拆解方法针对前面分析的维度进行再次深度分析时，可采用假设检验分析方法，假设某个环节出了问题。

四、数据分析常见问题？

以下是我的回答，数据分析常见问题包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘、数据可视化等方面。其中，数据清洗是数据分析的重要环节，需要处理缺失值、异常值和重复值等问题。

数据预处理则是为了使数据适合于后续的分析，包括数据转换、数据分组和数据标准化等。

数据挖掘则是通过算法和模型来发现数据中的规律和模式，为决策提供支持。最后，数据可视化则是将数据以图表等形式展现出来，帮助人们更好地理解和分析数据。

五、分析问题的6大维度？

1、广度：立足企业和品牌现状，放眼商业世界未来，注重全球视野，使思维和创造性具有一般性的意义。所谓“不谋全局者不足以谋一域”，兴许就是这个意思。

2、深度：超越一般性，具有深刻的商业理念及哲学思想。通过现象深入到问题的本质。

3、高度：达前人未所达，创别人未所创。

一个问题的出现，如果仅仅在这个层面上想办法会非常难解决。比如，终端竞争已经非常激烈，如果我们还是要比终端的力量，就必须加大投入，招聘更多的营销人员和促销人员，在全国或者区域市场建立更多的办事处、分公司。这样虽然短期内销售额可能增加了，但实际上利润却减少了。

如果我们换一种思路，以品牌或者产品为出发点，或许是另外一种情况了。如：青岛啤酒当初进广西市场，在渠道和终端都“堵塞”的时候，以消费者和品牌为基点进行了大量的工作，其效果虽然显现随慢，但却是“致命”的。即，要从全局的角度来思考问题，而不是“头痛医头脚痛医脚”。

4、角度：结合品牌现实，出其不意，度身定做。如终端大战，我们为什么不从产品本身思考，改进产品的外观，让陈列就是一种宣传，起到人员促销的作用。我们很多人读喜欢看斯诺克，如果要打好斯诺克，一个适合的角度就非常重要，太直的球不适合去做球，打完一杆就没了下文。

5、力度：注重穿透力与打击力。做市场做营销，或者是一个区域市场的开发和新产品的上市，开头的力量往往要求较高，如果没有一定的力度，造成市场启动的障碍，再想挽回来难度很大，几乎就是不可能。也就是说，很多时候，力度决定了市场的成败。

6、锐度：创意的锋芒毕露。传播讲究锐利，面面俱到未必就是一个好的方案。以解决问题的思路来设计我们的方案。

六、广场舞引发的矛盾案例分析？

广场舞本来是一些退体老人或爱好者非常好的健身运动。但由于各别跳舞爱好者他们的音响开得太响，而且又离住宅小区太近，从而影响着主宅小区的居民，矛盾就这样发生了。

而主宅小区的居民里面有可能是做夜班，或者小孩在学习，特别中考，高考，在这关建时候而产生的操音对他们影响实在太大了，做为他们的家长肯定是不同意跳广场舞的操音影响着他们家的孩子在复习的，

七、iphone分析数据能看出哪些问题？

1iphone分析数据与手机的一些重要零件有关，这些零件间接决定数据的容纳数量。

2分析这些数据重要的是把这些数据给统一起来，这样根据数据计算公式就能算出来然后再把这些数据进行规划最后在进行分析总结

3最后，我们的数据看起来就像一串神奇的链条，看起来简单又逻辑，看懂分析数据就是要从它的规律入手，数据分析主要是由一连串的数字构成，所以这沫吐良些数字才是分析数据的重要一步，电脑可以解决，看懂它即可。

4iphone手机的数据冷伟十分复杂但由于软件睡光的良好性能，使用的过程中速度特别的快，解决

八、农村水塘引发溺水的问题？

农村的水塘很容易引发溺水问题，特别是现在是暑假期间，中小学校都在放假，农村又有很多的留守儿童在家（大多数留守儿童的家长在外务工或者是经商，家里都是老人在带这些儿童），孩子们的天性就是好玩，尤其是喜欢戏水。如果监管不到位，在农村水塘极容发生溺水事故。建议在水塘四周安装防护栏，悬挂防溺水的警示牌等，严防溺水事故发生。

九、数据分析的三大标准？

商品数据分析三个常用指标有：

1、客流量、客单价分析：

主要指本月平均每天人流量、客单价情况，与去年同期对比情况。这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析，促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用。

2、售罄率：

指货品上市后特定时间段销售数量占进货数量的百分比。它是衡量货品销售状况的重要指标。在通常情况下，售罄率越高表示该类别货品销售情况越好，但它跟进货数量有着很大的关系。通过此数据可以针对货品销售的好坏进行及时的调整。

3、库销比：

指库存金额同销售牌价额之比例。简单的来说就是某一时间点的库存能够维持多长时间的销售。它是衡量库存是否合理的重要指标，合理的标准在3-5 左右。在销售数据正常的情况下，存销比过高或过低都是库存情况不正常的体现。通过该组数据的分析可以看出门店库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象。

十、巨量百应数据大屏的数据如何分析？

回答如下：巨量百应数据大屏的数据分析可以分为以下几个步骤：

1. 数据收集：从巨量百应平台获取所需要的数据，包括广告投放数据、用户行为数据、转化数据等。

2. 数据清洗：对数据进行清洗和处理，包括去重、缺失值处理、异常值处理等。确保数据的准确性和完整性。

3. 数据可视化：利用数据可视化工具，将数据转换成易于理解的可视化图表，如折线图、柱状图、饼图等，以便更好地展示数据。

4. 数据分析：通过对数据的分析，发现数据之间的关联和趋势，了解广告效果、用户行为、转化率等方面的情况。

5. 结果呈现：根据数据分析结果，提出相应的优化建议，以优化广告投放策略、提升用户体验、提高转化率等。

需要注意的是，数据分析不是一次性的，需要不断地收集、清洗、可视化和分析数据，以及不断地优化广告投放策略，才能使广告投放达到最佳效果。