月儿丸丸
新加坡，活跃而多元化的私立大学提供了许多包罗万象、各具特色的课程。它们为新加坡本地人和留学生提供了更多的选择和机会。新加坡私立大学所提供的课程是根据市场的发展与需要而设立的，课程包括工商管理，电脑科技，商科，电子工程，机械工程，资讯科技，旅游酒店管理，会计，金融，市场营销，大众传媒，商业管理，艺术设计等。新加坡私立大学在为学生们创造良好学习环境的同时,更为学生们提供普通文凭，大专文凭、学士文凭和硕士文凭的课程。大学通常与美国、英国和澳大利亚的国际知名大学联办课程，让学生有机会拥有国际水平的文凭，却不需要支付昂贵的学费。新加坡的私立大学的文凭通常都经过中国大使馆教育处经过教育资质认证。学生毕业后通常的选择是留在新加坡工作，并在1年内获得永久居住权，获得永久居住权的两年后可以申请加入新加坡国籍；或是赴英国、美国、澳大利亚的本校继续攻读更高级文凭并且永久移民；或是选择回到中国在国际知名大公司就职。另外，选择新加坡私立大学就读的时候要选择新加坡”消协保证标志”（CaseTrust）教育认证和新加坡政府发展局Spring为私立教育机构的素质及资格（SQC－PEO）。上述双认证的成立宗旨，在于确保新加坡的私立学校通过优质服务、卓越管理及高效的商业政策，维护学生的各项利益和福利。新加坡的私立大学的本科的课程为对于中国学生的招收条件为高中一年级以上或等同。同时无需托福或雅思成绩，可以直接申请。具体细节如下：如果你是高中或中专在读生并读过高中或中专1年级以上，你可以直接通过我们申请入读新加坡大学预科+大学本科。学制为4年左右 如果你是高中或中专毕业生，不论你的高考成绩如何，你也可以来新加坡直接就读大学本科。学制为3年左右 如果你是大专毕业生，你可以来到新加坡完成你的本科学业，学制就只为1年半左右 如果你已经是大学毕业并取得学士学位，可以直接申请下列大学的硕士课程，同样不需要托福或雅思成绩 申请此类大学完全无中介费。点击查看以下类别学校的升学流程。读过后你会对你应该申请怎样的学位的课程更加了解。下面为学校列表，和提供的相关课程分类。新加坡亚太管理学院 Kaplan-Asia Pacific Management Institute商务英语，金融管理，工商管理，酒店旅游管理，营销，物流管理等类别课程 新加坡英华美学院 Informatics Group (s) Pte Ltd计算机工程，网络工程，会计，多媒体设计，工商管理，酒店旅游管理等类别课程 新加坡管理发展学院 Management Development Institute of Singapore商业管理，经济，会计，营销，工商管理，生物医药，大众传媒，信息科技，酒店旅游管理等类别课程 新加坡PSB学院 PSB Academy工商管理，信息科技，商科，电子工程，机械工程，大众传媒，商务英语等类别课程 新加坡东亚管理学院 EASB Institute of Management酒店旅游管理，零售业管理等类别课程 新加坡哈福特商学院 Hartford Institute酒店旅游管理，商业课程等类别课程 新加坡莱佛士设计学院 Raffles Design Institute时尚设计，珠宝设计，室内设计，多媒体时尚设计，时尚设计营销与管理等类别课 新加坡旅游管理学院 Tourism Management Institute of Singapore酒店旅游管理课程，赌场管理等类别课程 新加坡物流管理学院 Singapore Institute of Materials Management物流管理课程，室内设计，数字多媒体设计学士 新加坡布鲁克斯商学院 Brookes Business School工商管理等商科课程 新加坡赛思管理学院 Shines Institute赌场管理，工商管理等课程 新加坡FTC金融培训学院 Kaplan FTC Training CenterCAT和ACCA专业会计证书 新加坡会计学院 Singapore Accountancy AcademyCAT和ACCA专业会计证书，会计专业专科本科文凭
雁塔陶瓷001
引言 数据分析离不开对企业关键指标的跟踪。这些指标与你的商业模式(即营收来源、支出成本、客户数量以及客户获取策略的效果等)有关,因此往往十分重要。 但有时 创业公司 的关键指标却并不容易判定,因为你连自己所处的商业模式都没有办法完全确定。你不停地修改自己分析的活动,并且仍在寻找正确的产品或目标客户。对于创业公司而言, 之所以进行 数据分析 ,是为了在资金耗尽以前,找到正确的产品和市场。 但是在进行数据分析之前，CEO应该先确定你拿到的数据是不是一些好的 数据指标 ，还是虚荣数据指标，应该先确定是好的数据指标，再来谈数据分析，因为依据虚荣数据指标进行的分析对你的公司来讲无异于灾难，它会让你沾沾自喜而察觉不到真正的危险。 那么对于创业公司来说什么是好的数据指标？是用户增长率么？还是用户获取成本？抑或用户终生价值？好的数据指标评判的依据和价值是什么？ 一、什么是好的数据指标 好的数据指标能带来你所期望的变化 好的数据指标能带来你所期望的变化,下面就是衡量其好坏的一些重要准则。 好的数据指标是比较性的 如果能比较某数据指标在不同的时间段、用户群体、竞争产品之间的表现,你可以更好地洞察产品的实际走向。“本周的用户转化率比上周高”显然比“转化率为 2%”更有意义。 好的数据指标是简单易懂的 如果人们不能很容易地记住或讨论某指标,那么通过改变它来改变公司的作为会十分困难。 好的数据指标是一个比率 会计和金融分析师仅需迅速查看几个比率就能对一个公司的基本状况(这些基本状况包括市盈率、销售利润率、销售成本、员工平均营运收入,等等。)做出判断。你也需要几个这样的比率来为自己的创业公司打分。 二、比率是最佳的数据指标 比率之所以是最佳的数据指标,有如下几个原因。 比率的可操作性强,是行动的向导。 以开车为例:里程透露的只是距离信息,而速度(距离/ 小时)才真正具有可操作性。因为速度告诉你当前的行驶状态,以及是否需要调整速度以确保按时抵达。 比率是天生的比较性指标。 如果将日数据与一个月的数据相比较,你会得知该数据当前所经历的是一个短期的突跃,还是一个长期的渐变。再以开车为例:速度是一个数据指标。可只有将当前速度与最近一小时的平均速度进行比较时,才能确知你在加速还是减速。 比率还适用于比较各种因素间的相生和相克(正相关和负相关)。 就开车而言,单位时间内行驶的里程/罚单数这个比率显示了二者的关联性。你开得越快,行驶的里程就越多,但收到的罚单也越多。这个比率可以帮你决定是否应该超速。 以上均以开车为例,现在再来设想一个创业公司:其软件产品采取免费加收费的模式,即同时拥有免费和收费两个版本。公司面临一个选择:是该在免费版中提供尽量丰富的功能以吸引新用户, 还是该将这些功能保留在收费版本中,以促使用户为高级功能付费。两种做法各有利弊:推出功能丰富的免费版不利于销售额的增长;而免费版功能过简又不利于新用户的增加。此时,你需要一个结合了二者的数据指标来帮助自己理解,产品的改动对公司的整体业绩会有怎样的影响。否则,你可能会片面地为增加销售额而牺牲新用户的增长。 三、好的数据指标会改变行为 好的数据指标会改变行为，这是最重要的评判标准。 随着指标的变化,你是否会采取相应的举措 ? -将日销售额之类的“会计”指标纳入财务报表,有助于进行更准确的财务预测。 这些指标是精 益创业中创新会计的基础,它们能告诉你当前的状态离理想的商业模型有多远,实际结果是否印证了你的商业计划书。 -“试验”指标， 如一个测试的结果,其作用在于帮助你优化产品、定价以及市场定位。这些数 据的变化会极大地影响你接下来的动作。这要求你在收集数据之前就先行确定好针对各种不同情况的应变措施。例如,如果把网站做成粉色调能带来更多的营收,你就该把它做成粉色调; 如果半数以上的反馈表明用户不会为某功能付费,你就要决定不去开发此功能;如果悉心打造的最小可行化产品不能将订单量提高 30%,你就该试试其他方法。 -学会根据数据确定一条做与不做的准绳 ,对规范你的创业行为大有裨益 。一个好的数据指标之所以能改变商业行为,是因为它与你的目标是一致的:保留用户,鼓励口碑传播,有效获取新用户, 或者创造营收。 不过可惜,这招并不是任何时候都管用。 知名作家、 企业 家、演讲家赛思·戈丁曾在一篇名为“Avoiding false metrics”的博文2中举过几个这样的例子。 本去买新车。在签写购车协议时,销售员对他说:“下周,您会接到一个询问购车体验的电话。时间很短,也就一两分钟。评分从低到高为 1 到 5。您会给我们打5 分,对吗?我们的服务还不错,够得上 5 分,不是吗?如果有不周到的地方,我确实很抱歉,但如果您能给我们打 5 分,那是最好的。” 本并没有太把这当回事(奇怪的是,也没有人“如约”打来电话)。赛思认为,这种评分机制就是一个错误的数据指标,因为它并没有促使汽车销售员为客户提供更优的服务,反而让他的口舌浪费在了说服客户给他好评上(这显然对他很重要),这与设计评价机制的初衷——提高服务质量——背道而驰。 由错误数据指标引导的销售团队也会犯同样的错误。作者就见过某公司的销售总监将销售员的季度奖金与其正在接洽中的订单数量挂钩,而不是与已签订单数量或订单的利润率挂钩。销售员都是靠金钱驱动的,总是跟着钱走。在这个案例中,这就意味着销售团队会为了个人收入制造大量低质量的潜在客户,并将其停在“接洽”状态长达两个季度,这就浪费了本来可以多谈拢几个高质量客户的大好时间。 当然,客户的满意和确保接洽足够多的客户都对公司的成功至关重要。但是,如果想要改变公司员工的商业行为,就必须选择那些与你希望促成的改变相关联的指标。如果衡量的指标与目标不相关,员工的商业行为就不会随之发生改变,这无异于浪费时间。更可怕的是,你可能还在沾沾自喜、自欺欺人地以为一切都干得还不错。这样是不可能成功的。 另外,数据指标之间的耦合现象也值得注意 。譬如转化率(访客中真正发生购买行为的比例)通常就是和购买所需时间(客户需要花多长时间才能完成购买)相绑定的;二者相结合可以告诉你很多关于现金流的信息。类似地,病毒式传播系数(viral coefficient,平均每个用户邀请来的新用户数)和病毒传播周期(viral cycle time,用户完成一次邀请所需的时间)共同推动产品的普及率。当你开始探寻生意背后的关键数字时,就会注意到这些数据对;它们的背后隐藏着最重要的数据指标:营收、现金流,或产品普及率。 四、如何找出好的数据指标 那么，在知道了什么是好的数据指标之后，应该如何找出好的数据指标呢？ 想要找出正确的数据指标,有五点需要牢记在心。 – 定性指标与定量指标 定性指标通常是非结构化的、经验性的、揭示性的、难以归类的;量化指标则涉及很多数值和统计数据,提供可靠的量化结果,但缺乏直观的洞察。 – 虚荣指标与可付诸行动的指标 虚荣指标看上去很美,让你感觉良好,却不能为你的公司带来丝毫改变。相反,可付诸行动的指标可以帮你遴选出一个行动方案,从而指导你的商业行为。 – 探索性指标与报告性指标 探索性指标是推测性的,提供原本不为所知的洞见,帮助你在商业竞争中取得先手优势。报告性指标则让你时刻对公司的日常运营、管理性活动保持信息通畅、步调一致。 – 先见性指标与后见性指标 先见性指标用于预言未来;后见性指标则用于解释过去。相比之下,我们更喜欢先见性指标,因为你在得知数据后尚有时间去应对——未雨绸缪,有备无患。 – 相关性指标与因果性指标 如果两个指标总是一同变化,则说明它们是相关的;如果其中一个指标可以导致另一个指标的变化,则它们之间具有因果关系。如果你发现你能控制的事(比如播放什么样的广告)和你希望发生的事(比如营收)之间存在因果关系,那么恭喜你,你已拥有了改变未来的能力。
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