一、项目管理，适应型和预测型区别？

项目管理中最简单且常用的技术——甘特图，作为泰勒的科学管理的组成部分，出现于20世纪初。科学管理因工业化而兴起，其核心是管理者应通过调查研究找出生产活动的最佳流程，并培训工人严格执行。预测型项目管理就是科学管理在项目领域的延伸。随着信息化的发展，科学管理本身和预测型项目管理都已经面临巨大挑战。作为应对挑战的方法之一，敏捷型项目管理在20世纪末逐渐浮出水面，并在近年成为一种主流的项目管理方法。

预测型与敏捷型的主要区别

2000年之前，人们所谈所用的主要是预测型（传统的）项目管理。它是由计划驱动的，要求先花较长时间编制出详细和完善的项目计划，再严格按计划执行，去实现预定的项目目标。这种方法是对泰勒的科学管理的传承。在科学管理中，先用甘特图对一系列生产活动做出安排，再严格照此执行，并监控执行情况、采取纠偏措施，确保生产活动按计划完成。预测型项目管理适用于需求明确、目标清晰、工作范围确定、基本无需变更的项目，如普通的建筑施工项目。

二、理论探索型总结的特点？

一是实践性。工作总结内容并不是上级给单位、科室或个人的任务，而是写作者自身工作中体会的内容。

二是目的性。总结是为了回顾上一阶段工作实践，也是为了更好认识工作以利于下一阶段的工作，总结中的成绩、经验、缺点、教训都是为了对未来工作起指导。

三是理论性。总结是对所做工作的回顾，在深入分析过程中把成绩、经验、教训等上升到理论高度，由感性到理性。

三、探索型性格有什么特点？

探索型的人 好奇心强 好问问题 很喜欢思考 并且很有求知欲地了解以及解释身边发生的事。对于非自然科学 超自然的 过于简单抽象的解释 多持否定批判态度。独立自主 并喜欢单枪匹马做事 ，对于喜欢做的事 ，非常全神贯注并且心无旁骛 。

　　喜欢从理论和思辨的角度看 思维能力强 探索专研分析辨别能力强 处理事情精确有条理 对于自己的智力很有信心 喜欢解决实际和抽象的问题 有创造性 。但是往往难以接受传统价值观和逃避高度结构化 束缚性强的环境。 在社交场合会感到困窘 ，缺乏领导能力和说服能力以及管理能力 ，人际关系方面拘束拘谨 刻板 ，不太善于表达情感 可能会给人自大和不太友善的印象。

四、超前思维的探索性和预测性区分？

超前思维的探索性和预测性是有区别的。探索性思维和预测性思维在超前思维中有不同的作用。探索性思维是指通过探索和试错来寻找新的可能性和解决问题的方法。它强调的是对未知领域的主动探索和尝试，通过不断的实验和观察来积累经验和知识。而预测性思维则是基于已有的知识和经验，通过推理和逻辑推断来预测未来的情况和结果。探索性思维在超前思维中起到了开拓和创新的作用。它能够帮助我们发现新的可能性和解决问题的方法，推动科学技术的进步和社会的发展。而预测性思维则更多地用于对未来的预测和规划。通过对已有的知识和经验的整合和分析，我们可以预测出未来可能发生的情况和趋势，从而做出相应的决策和行动。总之，探索性思维和预测性思维在超前思维中各有其重要性和作用。探索性思维帮助我们开拓新的可能性和解决问题，而预测性思维则帮助我们预测未来的情况和做出相应的决策。在实际应用中，我们需要灵活运用这两种思维方式，以更好地应对未知的挑战和机遇。

五、销售型公司如何做好市场预测？

第一，行业研究：研究从事的领域的产业和企业分布，行业发展的脉络、阶段，行业规模，投资和利润回报等，从而确定进入门槛。

第二，消费者研究：研究客户群体特征，年龄，性别，购买习惯，消费者关注点等。

第三，标杆企业研究：观察行业标杆性企业或者商家的情况，从创业到发展，核心产品，渠道以及管理架构。

通过以上分析，判断市场的概况，机会，从而确定自己企业的发展策略。

六、兴趣探索社会s型人的特点包括？

共同特征：喜欢与人交往、不断结交新的朋友、善言谈、愿意教导别人。关心社会问题、渴望发挥自己的社会作用。寻求广泛

的人际关系，比较看重社会义务和社会道德

典型职业：喜欢要求与人打交道的工作，能够不断结交新的朋友，从事提供信息、启迪、帮助、培训、开发或治疗等事务，并

具备相应能力。如: 教育工作者（教师、教育行政人员），社会工作者（咨询人员、公关人员）。

七、产教融合平台型企业的实践探索包括？

参加如何平台企业的实践，包括呃企业之间的融合，产业人才之间的合并，资金之间的融合。

八、分类预测包括哪些预测？

分类和预测

分类和数值预测是预测问题的两种主要类型。分类是预测分类（离散、无序的）标号，而预测则是建立连续值函数模型。

一、分类问题的步骤：

1、使用训练集建立描述预先定义的数据类或概念集的分类器。

第一步也称之为“学习步”或者“训练模型阶段”，使用特定的分类算法通过分析从训练集中学习来构造相应的分类器或者分类模型。这一步也可以看做是，通过训练样本学习一个映射或者函数，它可以用来预测给定元组X的类标号y。

训练集是由数据元组和与之相关联的类标号组成，数据元组X由n维属性向量组成，表示该元组在第i个属性上的取值。

由于训练集中每个元组都有其对应的类标号，因此分类模型的训练过程也称为监督学习（Supervised Learning），即分类器的学习是在被告知每个训练元组的属于哪个类的监督下进行。

与之对应的是聚类，也称为无监督学习（Unsupervised Learning），在学习的过程中，每个训练元组的类标号是未知的，并且通过学习所形成的类的个数或集合也可能实现不知道。

2、使用第一步建立的分类模型对新的数据进行分类。

建立起相应的分类模型后就可以应用该模型对新数据进行分类。对于一个特定的模型衡量其性能的主要指标是：准确率（Accuracy）

（1）、分类器的准确率度量

准确率Acc(M)，在模式识别文献中也称为分类器的总体识别率（Recognition Rate），是分类器M正确分类的的元组所占的百分比，它反映分类器对各类元组的识别情况。

混淆矩阵（Confusion Matrix）是分析分类器识别不同类元组的一种有效工具。给定m个类，则混淆矩阵是一个m*m的二维表，表示类i用被分类器标记为类别j的元组数量。理想地，对于具有高准确率的分类器，大部分的元组都集中在混淆矩阵的对角线上。

给定两类，可以使用术语正元组（感兴趣的主类元组）和负元组。真正（True Positives）表示分类器正确分类的正元组，真负（True Negatives）是分类器正确标分类的负元组。假正（False Positives）是分类错误的负元组，即实际为负元组预测分类为正元组。假负（False Negatives）是错误标记的正元组，即实际为正元组被分类器分类为负元组。

九、csgo预测比赛怎么预测？

不能准确预测 因为CSGO比赛结果由多种因素决定，如选手状态、选手之间的默契程度、地图选择、比赛经验等。这些因素都是难以预测和评估的，因此只能够根据历史比赛数据和分析选手状况来进行预测。 但是需要注意的是，这些预测结果并不是百分之百准确的，因为比赛是变幻无常的，很难完全预测到所有情况。所以在进行预测时需要考虑到随时可能发生变化的情况，保持谨慎和客观的态度。

十、趋势分析法适用于探索性和预测性调查吗？

趋势分析法是适用于探索性和预测性的。

当被审计单位业务或经营环境变化较大或会计政策变更较大,趋势分析法就不再适用