LAB dự án dữ liệu gần đây đã được công bố. Mặc dù sự biến động dữ liệu có vẻ khá lớn, nhưng thực tế đều nằm trong lý do hợp lý. Trước đây có nhiều người thắc mắc làm sao lại có nhiều sai lệch như vậy, thực ra nếu xem kỹ các bài phân tích trước đó của tôi sẽ hiểu rõ nguyên nhân.
Thành thật mà nói, khi tôi thực hiện các phép tính dữ liệu, tôi luôn sử dụng phương pháp khoa học nhất, nhưng quan trọng là — tôi chưa bao giờ vi phạm quy tắc thao tác. Thói quen của tôi là dựa trên ngân sách rồi cộng thêm một phần dự phòng dung lượng, như vậy có thể đảm bảo độ chính xác của dữ liệu cũng như phòng tránh các rủi ro không cần thiết.
Nếu bạn có thắc mắc về dữ liệu của vòng thi tiếp theo, hoặc muốn hiểu rõ hơn về cách tính toán cụ thể, hãy thoải mái hỏi. Tôi rất sẵn lòng chia sẻ những kinh nghiệm này với mọi người.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
15 thích
Phần thưởng
15
5
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
DisillusiionOracle
· 1giờ trước
Dữ liệu biến động lớn như vậy còn nói là trong lý trí? Sao lại tự tin như vậy anh bạn
Thêm dung lượng dự phòng nghe có vẻ ổn, chỉ là không rõ thực tế sẽ vận hành như thế nào
Nếu vòng tiếp theo lại như vậy, phải xem kỹ những gì bạn đã viết trước đó
Có chút tò mò về tỷ lệ dự đoán chính xác của bạn thực sự ra sao
Chiêu thêm dung lượng dự phòng này tôi đã ghi nhớ rồi, cảm giác có thể áp dụng được
Nói hay vậy, nhưng chủ yếu vẫn phải xem dữ liệu sau này sẽ thể hiện thế nào
Phương pháp này nghe có vẻ cẩn trọng, nhưng thực tế luôn phức tạp
Không phạm luật trong thao tác đúng là an toàn thật đấy, nhưng thị trường luôn không theo quy tắc
Chờ xem dữ liệu vòng tới sẽ chứng minh lý thuyết của bạn ra sao
Xem bản gốcTrả lời0
quiet_lurker
· 12-13 05:51
Haha lại đăng link nữa rồi, sao tôi cứ không nhớ nổi những phân tích của bạn vậy
Ý tưởng này thực sự ổn, nhưng tôi vẫn quan tâm hơn đến khi nào vòng tiếp theo sẽ ra
Cách chơi này là đúng, nhưng cảm giác trong ngành ít ai làm như vậy
Vấn đề là, "phương pháp khoa học" này cụ thể được định nghĩa như thế nào, dung lượng dư thừa bao nhiêu là hợp lý
Nói thẳng ra, vẫn muốn xem dữ liệu, đừng chỉ nói ý tưởng thôi anh em
Nghe có vẻ ổn khi không phạm luật, nhưng phần phòng ngừa rủi ro có phần hơi ảo
Thực ra muốn nghe xem có từng gặp sự cố nào không
Xem bản gốcTrả lời0
HodlVeteran
· 12-13 05:48
Cách chơi này tôi đã quá quen thuộc rồi, trước tiên mai phục rồi mới ra dữ liệu, luôn có thể lừa được một số người
Thành thật mà nói, anh cả, công việc dự trữ dung lượng này tôi đã làm qua rồi, kết quả vẫn bị mắc kẹt, giờ xem dữ liệu đều phải giảm giá trị
Dung lượng dự trữ là thứ tốt, nhưng có thể đừng quên thị trường không nói về khoa học này
Dù phương pháp khoa học dùng có điêu luyện đến đâu, thị trường gấu đến vẫn không giữ được vị thế, tôi chính là kẻ phá gia chi tử đầy máu và nước mắt
Muốn nghe chi tiết hơn? Tôi đề nghị trước tiên hỏi xem trong túi còn lại bao nhiêu đạn rồi hãy nói, tôi đã tự tin như vậy từ năm 2018
Nghe có vẻ là phe ổn định đấy, nhưng tôi hơi tò mò về cách cộng thêm dung lượng dư cụ thể như thế nào...
---
Dữ liệu LAB lại xuất hiện rồi, mỗi lần đều có biến động lớn, mỗi lần đều nói là trong phạm vi hợp lý, sao cảm giác có vẻ ảo quá nhỉ
---
Tôi đồng ý với bộ phương pháp dự trữ dư này, nhưng quan trọng là dữ liệu cuối cùng có đúng hay không mới là điều thực sự
---
Phương pháp chi tiết như thế này sao tôi chưa từng thấy bản chi tiết nhỉ, cứ cảm giác thiếu thiếu cái gì đó
---
Hoạt động vượt mức giới hạn... đúng kiểu rồi đấy, ý thức phòng ngừa này thật không còn gì để bàn
---
Muốn xem "phương pháp khoa học nhất" đó là gì, chỉ nghe tên đã rất ấn tượng rồi
---
Lại bắt chúng ta phải xem lại các bài viết trước, ha ha, cách kéo lượng người xem này thật là thông minh
---
Dung lượng dư nghe có vẻ đáng tin cậy, chỉ không biết đáng tin cỡ nào điểm
LAB dự án dữ liệu gần đây đã được công bố. Mặc dù sự biến động dữ liệu có vẻ khá lớn, nhưng thực tế đều nằm trong lý do hợp lý. Trước đây có nhiều người thắc mắc làm sao lại có nhiều sai lệch như vậy, thực ra nếu xem kỹ các bài phân tích trước đó của tôi sẽ hiểu rõ nguyên nhân.
Thành thật mà nói, khi tôi thực hiện các phép tính dữ liệu, tôi luôn sử dụng phương pháp khoa học nhất, nhưng quan trọng là — tôi chưa bao giờ vi phạm quy tắc thao tác. Thói quen của tôi là dựa trên ngân sách rồi cộng thêm một phần dự phòng dung lượng, như vậy có thể đảm bảo độ chính xác của dữ liệu cũng như phòng tránh các rủi ro không cần thiết.
Nếu bạn có thắc mắc về dữ liệu của vòng thi tiếp theo, hoặc muốn hiểu rõ hơn về cách tính toán cụ thể, hãy thoải mái hỏi. Tôi rất sẵn lòng chia sẻ những kinh nghiệm này với mọi người.