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xero2006年，Xero由Rod Drury和Hamish Edwards在惠灵顿创立，Xero有限公司的总部仍设在这里。该公司最初被称为Accounting 2.0。到2017年，Xero在全球拥有超过一百万的客户，次年，Xero声称在其本土市场澳大利亚和新西兰拥有超过一百万的用户。2018年4月，Steve Vamos被任命为首席执行官，取代Rod Drury，后者仍在董事会担任非执行董事。2019年，该公司宣布它拥有超过200万全球用户，并进一步宣布截至2021年9月30日达到300万用户。
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会计代写|xero代写、myob代写、sap代写|By Segmentation Measure (Single Values)
If you choose this method, segmentation is based on the single values of the target key figure selected. If you enable Use Grouping, then the segmentation calculates the number of items in each group. This method is generally suitable when you want to segregate the segments of significant items with high differences in values between segments. Incorrect segmentation may occur if you assign improper threshold values.
Let’s choose the By Segmentation Measure (Single Values) method without Use Grouping enabled. The threshold values maintained for $A, B$, and $C$ are 55,000 , between 8,000 and 55,000 , and less than 8,000, respectively, as shown in Egure 7.16 (1).
In the Microsoft Excel planning view, you can see the products listed descending from 12 months (from October 2020 to September 2021) showing the cumulative quantity of the Actuals Qty key figure from high to low. ABC segmentation for products is based on the single values maintained in the $A B C$ segmentation profile. $A B C$
segmentation is considered for all 10 products because Use Grouping isn’t selected. In our example (2), segments will be assigned per threshold values:
- Segment A assigned one product covering the threshold value greater than or equal to 55,000 .
- Segment B assigned three products with total values greater than 8,000 and less than $55,000$.
- Segment C assigned items less than a total value of 8,000 .
会计代写|xero代写、myob代写、sap代写|K-Means
If you choose this machine learning method, segmentation will be assigned automatically. The algorithm clusters the items based on the center point. The calculation, selected average, and maximum center point can be seen in the application logs for each segment. This method is useful when you have a large data set and difficulty predicting any threshold.
If you choose the K-Means method, as shown in Figure 7.17 (1), the system will assign three segments by default. Additional segments can be added or existing segments can be deleted, but the assignments are based on the data set derived by the machine learning algorithm automatically.
In the Microsoft Excel planning view, you can see the products listed descending from 12 months (from October 2020 to September 2021) showing the cumulative quantity of the Actuals Qty key figure from high to low. ABC segmentation for products is based on the KMeans method selected in the $A B C$ segmentation profile. $A B C$ segmentation is considered for all 10 products. In our example (2), segments are derived based on the distance from the center as follows:
- Segment A assigned to one product-based distance from the center.
- Segment B assigned to four products as the average distance from the center is $9,614.25$.
- Segment $C$ assigned to the remaining five products as the average distance from the center is 798.48.
$A B C / X Y Z$ segmentation can only be run in the background with an application job. $A B C / X Y Z$ segmentation results can be analyzed in the application logs after the job is complete (3). From the application job log, you can find the center point generated by the k-means algorithm and also find the average and maximum distance from the center for each segment and overall segmentation.
xero代写、myob代写、sap代写
会计代写|XERO代写、MYOB代写、SAP代写|BY SEGMENTATION MEASURESingleValues
如果选择此方法，则分段基于所选目标关键值的单个值。如果启用使用分组，则分段计算每个组中的项目数。此方法通常适用于您想要分离段之间值差异较大的重 要项目的段时。如果您分配不正确的阈值，可能会出现不正确的分段。
让我们选择 By Segmentation MeasureSingleValues 末启用使用分组的方法。维持的阈值 $A, B$ ，和 $C$ 分别为 55,000 ，介于 8,000 和 55,000 之间，小于 8,000 ，如 Egure $7.16$ 所示 1.
在 Microsoft Excel 计划视图中，您可以看到列出的产品从 12 个月降序排列 fromOctober 2020toSeptember 2021 从高到低显示 Actuals Qty 关键值的累积数量。产 昭的 $\mathrm{ABC}$ 细分基于 $A B C$ 分段配置文件。 $A B C$
因为末选择使用分组，所以对所有 10 种产品都考虑了细分。在我们的例子中 2 ，段将按嘓值分配:
段 A 分配了一个产品，涵盖了大于或等于 55,000 的阈值。
段 B 分配了总价值大于 8,000 且小于 55,000 .
段C分配的项目总价值低于 8,000。
会计代写|XERO代写、MYOB代写、SAP代写|K-MEANS
如果您选择这种机器学习方法，将自动分配分段。该算法基于中心点对项目进行聚类。可以在每个段的应用程序日志中看到计算、选择的平均值和最大中心点。当 您拥有大型数据集并且难以预测任何阈值时，此方法很有用。
如果选择 K-Means 方法，如图 $7.17$ 所示 1 ，系统默认分配三个段。可以添加其他段或删除现有段，但分配是基于机器学习算法自动派生的数据集。
在 Microsoft Excel 计划视图中，您可以看到列出的产品从 12 个月降序排列 fromOctober 2020toSeptember 2021从高到低显示 Actuals Qty 关键值的累积数量。产 品的 $\mathrm{ABC}$ 细分基于在 $A B C$ 分段配置文件。 $A B C$ 对所有 10 种产品都考虑了细分。在我们的例子中 2 , 段是根据到中心的距离得出的，如下所示:
段 $A$ 分配到距中心一个基于产品的距离。
段 B 分配给四个产品，因为距中心的平均距离为 $9,614.25$.
部分 $C$ 分配给其余五个产品，因为距中心的平均距离为 $798.48$ 。
$A B C / X Y Z$ 分段只能通过应用程序作业在后台运行。 $A B C / X Y Z$ 作业完成后，可以在应用程序日志中分析分段结果 3 . 从应用程序作业日志中，您可以找到 k-means 算法生成的中心点，还可以找到每个分段和整体分段的中心的平均距离和最大距离。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
