1. 54 cartes à jouer, la moyenne est divisée en 2 parties Recherche de ces deux probabilités 2 A.

M indique que les deux piles ont 2 A: M = 4 (25! 25!)

N Représentant deux cas entièrement aléatoires: n = 27! 27!

Par conséquent, la probabilité est: M / N = 926/53 * 17




2. Visiteurs des garçons, le Les augmentations de tarif de clic de fille, pourquoi la réduction globale?
Parce que le taux gagnant des hommes et des femmes peut avoir une grande différence, le groupe de vitesse à bas-clic

Cliquez sur 6 personnes; 20 femmes, cliquez sur 20 personnes, proportion totale des hits 26/120
"Minimum IQ dans le département A à lire B et à améliorer le QI moyen A et B"

] 3. Paramètre Estimations


Utilisez les statistiques d'échantillonnage pour estimer les paramètres globaux.

4. Vérifiez l'hypothèse


Les estimations et supposant que les paramètres sont deuxIngrédients de moins de statistiques, c'est un raisonnement général de raisonnement, mais le paramètre estimé est discuté, le paramètre global est un numéro masqué, le paramètre global est un numéro caché













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Dans le test d'hypothèse, il s'agit d'une hypothèse pour la valeur de μ, puis utilise des informations d'échantillon pour vérifier si Cette hypothèse est fixée


5. Fiducie de la confiance, intervalle de confiance

La période fiable est la gamme de variables que nous avons calculées, le niveau est Le prestige de cette valeur qui existe dans cette gamme.
Par exemple, 95% de saisie, la valeur réelle est dans notre position de calcul de position

ici, 95% est le niveau de fiabilité et de portée calculés comme entrepôtConfiance

Si la fiabilité est de 95%, 100 échantillons extraits sont estimés à la moyenne moyenne moyenne, à partir de 100 échantillons de 100 intégrés 100, environ 95 intervalles comprennent la valeur moyenne générale







6. La différence de facteurs connexes et associé

CO-GAP:

Les affaires unilatérales sont désignées par l'erreur globale des deux variables, seulement différent des erreurs variables. Si les modifications apportées aux deux variables sont cohérentes, c'est-à-dire si une variable est supérieure à la valeur attendue d'elle-même, le reste est supérieur à sa propre valeur, l'Union est alors fausse entre la variable deux variable est positive. Si la tendance changeante des deux variables opposées, il est l'une de leurs valeurs plus grandes, la valeur restante inférieure à la valeur attendue, alors le mauvais sens entre deux variables est négatif.


Coefficient de corrélation:

La corrélation linéaire entre variables de recherche est [-1, 1]. HLa nature de corrélation peut également être considérée comme une union ultérieure: une greffe avec deux changements, des spécialités inimaginantes après la normalisation.



7. Centre de polarité rationnel







Définition Center Polarisation:






la valeur de tout échantillon sera égale à sa moyenne globale (2) quelle que soit la répartition globale, toute valeur moyenne globale sera autour de la moyenne de l'ensemble et constitue une distribution normale




















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Limiter le centre du centre:



Il n'y a aucun moyen d'obtenir des données globales au cas où, nous pouvons utiliser mÉchantillon d'estimer l'ensemble de
(2), déterminez si un échantillon appartient à l'ensemble



8.

Seul 3 Nguyen Basic Switch:

(1) La proposition ne peut être guérie que et on ne peut être prouvé que


(2) dans une observation dans l'événement de probabilité mineur

[3) est Dans une observation, si le petit événement de probabilité se produit, il est supposé que les suggestions sont erronées
prouvent que la logique est la suivante: je veux témoigner Minh propose réel- & gt; Les preuves de la clause de la clause sont incorrectes - & GT; Selon une question, un petit événement de probabilité est survenu - & GT; Pas de vie renverser - & gt; La question initiale est vraie - & gt; compris.


Combinée à cet exemple: prouve que A est une balle qualifiée pensée → la preuve "A N'EST PAS une balle qualifiée" est fausse → observer un événement (tel qu'une ligne 10 fois en 10 rounds), etc. problèmes supposés que "un secQualifié », la probabilité est P, moins de 0,05- et gt; un petit événement de probabilité survient, aucune vie renverse.




Vous pouvez voir p plus petit, cet événement est, plus l'événement de probabilité plus petit → non La vie est plus susceptible de renverser → la vie d'origine est plus fiable






9. Analyse de la série chronologique


est une chaîne formée dans des valeurs d'observation continue à différents moments.


10. Comment expliquer la distribution normale des enfants






[J'ai demandé un niveau intellectuel d'un petit enfant, l'intervieweur a dit que le nombre de sept ou huit ans, la quantité)


Supprimez la transcription de la classe enfant, après deux personnes comptant le nombre de personnes (car le premier point de l'école est Très proche), dessinez une photo de cloche. Ensuite, c'est une distribution normale, la plupart des gens se concentrent au milieu, seules quelques personnes sont particulièrement bonnes et ne sont pas assez bonnes.


Donner la transcription de la couche de partition, laissez leurs propres enfants de peinture à constater que c'est la même chose, puis sortit la hauteur de la couche, trouvez que c'est la même chose.

Pas beaucoup de différence entre la plupart des gens. Seuls quelques personnes sont particulièrement bonnes et pas assez bonnes. C'est un phénomène dans la vie, c'est une distribution normale.
11. Qu'est-ce qui ne va pas dans la discussion sur les "variables prédictives plus sérieuses" des collaborations plus graves "?

a. Le symbole des coefficients de régression et de l'expérience d'experts ne correspondent pas (pour)
b. Facteur de corruption (VIF) & lt; 5 (faux, plus de 10 nouvelles présentant une linéarité grave)
c. Deux des variables prédites de coefficients de corrélation et de gt; = 0,85 (paire)

d. L'importance des variables et des expériences de violations graves (:)

12. Pourquoi la PCA est-elle axée? Quel est le composant principal de la PCA?



Parce que la mauvaise Union est requise.

Le commutateur linéaire crée simplement plusieurs zooms, incapable d'éliminer l'impact de la mauvaise direction, et le mauvais moment est de créer la projection arrière la plus longue.


Dans les statistiques, l'analyse du composant principal (PCA) est une technique permettant de simplifier les ensembles de données. C'est une transformation linéaire. Cette transformation transforme les données en un nouveau système de coordonnées de sorte que l'une des premières variations graves est dans les premières coordonnées (appelées premier composant principal), la deuxième différence généreuse dans les deuxième coordonnées (deuxième composant majeur)

L'analyse principale des composants utilise généralement la taille du jeu de données tout en maintenant les caractéristiques les plus importantes des autres différences de données. Cela se fait en conservant des composants de bas niveau, ignorant le maître de haut niveau. Ces composants de commande basse peuvent souvent conserver les aspects les plus importants des données. Cependant, cela n'est pas nécessairement, en fonction de l'application spécifique.

NGL'UYEN L'analyse des composants tente de combiner la variable initiale dans un ensemble de nouvelles variables de corrélation et de tirer le plus grand nombre possible de variables selon les besoins réels. Statistiques Statistiques Les informations de réflexion variables initiales s'appellent l'analyse principale des composants ou l'analyse principale des composants, ainsi qu'une méthode de traitement de la poussière en mathématiques. Analyser le composant principal consiste à essayer de remplacer l'indicateur d'origine des figures d'origine pour tenter de remplacer les indicateurs initiaux pour les indicateurs d'origine.




Traitez généralement mathématiquement l'indicateur P initial P sous forme de combinaison linéaire qu'un nouvel index complet. L'approche la plus classique consiste à montrer la variance de F1 (la première combinaison linéaire sélectionnée, ce qui signifie l'index intégré d'abord), plus le code (RF1) est grand, plus l'information est incluse dans F1. Par conséquent, F1 est sélectionné dans toutes les combinaisons linéaires qui doivent être la plus grande variance. La F1 est donc la première composante principale.

Si la villeLa première partie ne suffit pas à afficher des informations de l'indicateur d'origine P, envisagez de sélectionner F2 pour sélectionner la deuxième combinaison linéaire, afin de refléter les informations initiales, F1 dispose actuellement d'informations à nouveau, à l'aide de la langue mathématique nécessaire à la demande de COV (F1, F2 ) = 0 et F2 s'appelle le deuxième et troisième composant majeur, quatrième, Poly Pacon peut être construit. Élément.


13. Capacité magique estimée

Utilisation des résultats des échantillons connus, la probabilité la plus capable (probabilité maximale) a provoqué la valeur de paramètre de résultat. II. Pensée de l'entreprise partielle logique 1. N'utilisez aucune référence publique, une estimation née cette année le nombre de naissances. Utilisez deux classes de modèles (transformation de la foule de la foule des portraits): nombre de nourrissons = nombre de femmes à chaque âge * * taux de reproduction de classe. (Cette méthode est utilisée dans les entretiensGénéral, signifiant des problèmes d'estimation familiale, puis-je faire référence à "peut-il réfléchir? - N ° de réponse") Du nombre à Numéro: Si oui des certificats de naissance neufs, le modèle de calendrier conçu (l'événement de mutation a besoin être considéré) est prédit. Trouvez un indicateur menacé, le nombre de nouveaux utilisateurs actifs des produits nourrisseurs, X représente des utilisateurs de familles nouvellement nés. Xn / nouveau-né n est le taux de conversion des nourrissons de la famille infantile, tels que X2007 / nouveau-né en 2007, est la conversion des utilisateurs de la famille en 2007. Cette conversion augmentera avec le développement de la Fondation et peut lancer ce taux de conversion approximatif cette année. Au nombre d'années et libérera le nombre de bébés estimés cette année chez de nouvelles sages-femmes au nouveau-né cette année. 2. Que dois-je analyser si si les abonnés conservent le taux de 5%? d'abord à l'analyse "modèle double couche": Segment utilisateur, y compris neuf et anciens, canaux, opération, portrait, v.v puis calculez chaque dimension. Le lendemain est conservé le taux de différents utilisateurs. Cette méthode est située pour un groupe d'utilisateurs qui réduit le taux de rétention. En raison de la journée minimale du groupe cible, des situations spécifiques sont analysées spécifiquement. Une analyse spécifique peut être envisagée à l'aide des éléments "à l'intérieur" à l'intérieur. A: Les éléments intérieurs sont divisés en invités (qualité de canal à faible canal, acquisitions, utilisateurs ne cible pas), répondent aux besoins (modifications Nouvelle énergie active un certain type d'utilisateur), le Méthode de promotion (journalisation signifie que les supports publicitaires et autres publicitaires n'atteignent pas l'objectif, le cycle d'utilisation naturelle de produits faibles, pas besoin d'une utilisation dans les utilisateurs à court terme.); B: Facteurs externes appliquant une analyse de la parasite (analyse environnementale macroéconomique), politique(Effets politiques), l'économie (principalement un environnement concurrentiel à court terme, tels que les activités de concurrents), la société (pression d'opinion, le mode de vie de l'utilisateur de changement, change de mentalité, des variations de valeurs, etc.), la technologie (solutions créatives, distribution changements de canal, etc.). 3. Comment vendre une amélioration du maïs? Combien de prix pouvez-vous obtenir le plus grand avantage? REVENUE = Prix unitaire * Volume des ventes, alors notre stratégie consiste à augmenter la prime ou l'augmentation de l'échelle de vente pour améliorer les unités : (1) La marque créant des primes à long terme, mais les erreurs sont un grand nombre d'intrants marketing à l'avance; (2) Manipulation de biens précieux a représenté de nombreux autres liens, tels que des colliers, du jus de maïs, de la farine de maïs; Des marchandises relocalisées, comme des cadeaux, v.v.; (3) (3) distingue les prix, en utilisant des prix différents en fonction de la sensibilité des prix. K Taux de conversionVentes d'échange = flux X, la méthode d'amélioration de la prime unitaire peut avoir un impact sur le trafic et peut également affecter le taux de conversion. RENDUME = Prix unitaire X Débit X Taux de conversion, peut être utilisé dans des applications à court terme doit distinguer les prix, tels que le prix différent, le prix des prix de différents domaines d'activité, des prix élevés, puis Fournit des coupons lorsque les utilisateurs sont sensibles aux prix. 4. Procterbies du titre, combien d'annonces peuvent être faites pour obtenir le plus grand revenu, il n'est pas nécessaire d'être vrai, tant qu'il y a une pensée. Productivité = Débit X Amission X Efficace X Rapport de conversion, le nombre d'annonces augmente le trafic, mais réduit les articulations de niveau, réduisant ainsi les tarifs de clic . Le plus gros avantage est de trouver la valeur maximale de ce produit comme un problème d'optimisation avec la liaison. Dans le même temps, le programme de distinction de prix peut être fourni avec les chiffres.Différents renards pour différents utilisateurs. 5. Il existe de nombreux canaux source pour activer l'application. Comment faire un avertissement pour les canaux source? Si le canal est utilisé pendant une longue période, le volume d'activation du canal est considéré comme répondant à la distribution et peut être une distribution normale. La valeur moyenne et la déviation type sont données aux canaux de la différence précieuse d'aujourd'hui entre les normes supérieures à 3/2/1. Pour les nouveaux canaux à court terme, des comparaisons directes avec la valeur moyenne. 6. Lorsque l'utilisateur n'a besoin que dans l'application, il choisira les propriétés. Comment faites-vous perdre du poids aux utilisateurs tout en assurant des informations complètes? Les principaux facteurs utilisant le modèle d'acceptation de la technologie (TAM), affectant les utilisateurs qui acceptent le principal coefficient d'attributs: ] Le modèle d'acceptation technique propose deux décisions principales: 1 recevantÉveillé utile, anti-une personne pense que l'utilisation d'un système spécifique a amélioré ses performances de travail; 2 Facile à utiliser, reflète qu'une personne pense facilement à utiliser un système spécifique. [1) (1) Sensibilisation utile: a. Copies pour les utilisateurs qui connaissent les utilisateurs choisissent des utilisateurs Facile à utiliser la sensibilisation: a. Utilisateurs liés à des comptes tiers (comme microblogging), vous pouvez correspondre aux utilisateurs qui sont plus susceptibles de choisir parmi la phase de probabilité, aviser l'utilisateur. b. L'interaction est terminée. (3) Attitude utilisateur: Utilisateur remplissant des informations a. Ici, vous devez permettre aux utilisateurs de manquer, puis rappelez aux utilisateurs de remplir b. Avertissez l'utilisateur remplir le (4) Intention de comportement: les utilisateurs utilisent le but de l'application, très difficile à contrôler ] . .] . . . . (5) Variables externes: telles que la disponibilité, l'environnement d'exploitation, etc très difficile à contrôler ] 7. Comment Pour identifier les utilisateurs frauduleux (programme de reptiles ou faux utilisateurs) Les problèmes de classification peuvent être résolus par des méthodes d'apprentissage. Voici les caractéristiques que j'ai pensées: (1) Caractéristiques du canal: canal, vitesse de l'allocation de canal, flux de canaux et caractéristiques de taux différente ] ( 2) Caractéristiques environnementales: Équipement (en général pour les faux ateliers d'utilisateurs principalement basés sur des machines de bas niveau), Système (Seminar Brosse Mettre à jour le système général plus lent), utilisation WiFi, heure d'utilisation, zone source, IP sont dans la liste noire (3) Caractéristiques du comportementUn utilisateur: heure d'accès, page d'accès, intervalle, disponibilité, site de saut (un faux comportement des utilisateurs est cohérent ou trop aléatoire), comportement à utiliser la page (les clics normaux sont également distribués, le comportement des faux utilisateurs est facilement trop aléatoire) (4) Caractéristique inhabituelle: Exceptions Nombre de dispositifs (réinitialisation régulière IDFA), IP Real généralement (accès différent), anomalies sur le comportement (soudainement un grand nombre de clics sur les annonces, louanges), des packages incomplets ] 8. Comment détecter des brosses malveillantes? Modélisation du problème de classification Modélisé avec la méthode d'apprentissage, je pense que les caractéristiques sont les suivantes: Caractéristiques de l'entreprise: Ventes d'historique commun Karma, utilisation de la lettre, catalogue de produits, livraison de courrier, etc. Caractéristiques du comportement de l'utilisateur: crédit, commande, taux de conversion, chemin inférieur, acte de navigation, compte Big Bar . . . . ] Les caractéristiques environnementales (principalement pour éviter les brosses à la machine unique): Région, IP, modèle de téléphone mobile, etc. Détection inhabituelle: Les adresses IP changent souvent, vident souvent les cookies, les taux de négociation récents augmentent Détection de texte de commentaire: le texte des ordres de la brosse peut Soyez plus approprié, calculé comme la similitude du texte de commentaire comme une caractéristique Détection de photo de manière similaire: similaire, brosse unique peut réutiliser l'image pour commenter 9. Un site Web devenir faible, quel genre d'aspect vous faites? Premier,Besoin de déterminer la position réelle, les ventes de l'OMS sont abaissées? La taille ici est: a. Utilisateurs (portraits, source, nouveaux et anciens, canaux, V.V.) b. Produits ou colonnes c. Temps d'accès Après le positionnement, après la position, résolvez le problème, veuillez porter une attention particulière à tout index de la population cible, ce qui permet de réduire les ventes: a. Ventes = Trafic en X Facture Price b. Trafic domestique = σ Chaque code source X c. Up un rapport = quantité d'accès à la conversion d. Prix client = Quantité X Prix de base . ] . . . . ] Après avoir déterminé la source, analysez le problème, s'il est utilisé dans le cadre intérieur et externe: a. Internal: Modifier le site Web, la mise à jour du produit, la publicité b. Externe: modifications prioritaires des utilisateurs, actualités médiatiques, environnement économique, comportement de la concurrence, etc. 10. Quelle est la différence entre perte d'utilisateurs, quel est le nouvel utilisateur? (1) Analyse du journal de l'utilisateur: modèle à deux couches: segment utilisateur, produit, canal, où les utilisateurs sont perdus. Notez que parce que c'est un problème de perte d'utilisateur, il peut être décomposé à l'utilisateur dans le cycle de vie lorsque l'utilisateur est décomposé. Désassants: Nombre de pertes d'utilisateurs = Nombre d'utilisateurs du groupe * Perte de taux perdu. Démontage, car le nombre d'utilisateurs à cette étape est plus (par exemple, la plupart des utilisateurs ont atteint le ralentissement économique) ou le taux de perte de cet utilisateur d'analyse de la population relativement élevée à l'intérieur et à la fête à l'extérieur: a. Interne: novice est difficile, des frais déraisonnables, le service de service a des problèmesGrande qualité, manque de CV, utilisateurs peu inclusifs, V.V. b. À l'extérieur: marché, concurrents, environnement social, jours fériés, v.v. Contrairement à la perte d'anciens utilisateurs et de perte d'anciens utilisateurs: Perdu les nouveaux utilisateurs: la cause peut avoir des utilisateurs qui ne sont pas des objectifs (perte de dureté), le produit ne répond pas aux besoins (perte toutefois, le produit est difficile à avoir une main (déception perdue) et impact sur le produit concurrentiel (perte de marché). Les nouveaux utilisateurs doivent envisager comment effectuer une perte d'identification de l'utilisateur ci-dessous moins de support de données, empêchant ainsi la perte des utilisateurs et comment enregistrer un nouveau nouvel utilisateur. Old User Hole: La raison peut avoir la portée du cycle de vie (perte naturelle), l'ARPU conduit excessivement à des utilisateurs bas de gamme d'expulsion (dureté) et d'évaporation sociale difficiles à satisfaire aux personnes ayant besoin d'une utilisation antérieure d'utilisation (déception)) et de l'impact de la concurrence Produits (pertes de marché). Les anciens utilisateurs ont plus de données, aidez à identifier les gensJ'ai utilisé plus facilement et fait plus important de prévenir les utilisateurs de perdre. Lorsque l'utilisateur est perdu, il est nécessaire de restaurer si le cycle de vie de l'utilisateur a la valeur restante requise. 11. Comment analyser 20% GMV? (J'ai analysé le sourire de l'intervieweur, je me disais que les données étaient fausses, car l'entretien n'était pas au courant de ce problème, en pensant à ce sujet est un grand trou) Référencez l'expérience de l'intervieweur, il est nécessaire d'estimer qu'il y a n'est pas un problème avec le nombre: (1) Modèle de double classe: Groupe d'utilisateurs, Produit, Stade de canal, a révélé que GMV est amélioré (2) N'oubliez pas de démanteler: Démonter GMV dans un modèle de multiplication, tel que GMV = Publicité Montant Hit ADS Ajout de produits Ajout au taux de réussite des marchandises Transactions * Les tarifs invités, vérifiez quelles étapes ont ces changements importants dans les résultats GMV (3) à l'intérieur et à l'analyse externe: a. Interne: site Web, produits, publicité, activités, v.v ... b. À l'extérieur: PEST, V.V. ou tabouretDirectivement, faites attention à MEMC Cette question doit noter que le trafic GMV inclut le nombre d'ordres annulés et le montant de la commande de retour / rejet, il existe une autre raison que le vendeur a brossé les singles et retourne si GMV est allumé, le réel Le volume de négociation n'est pas trop. 12. S'il y a une situation actuelle, nous avons chuté de revenu de match, comment analysez-vous. Modèle Double couche: segment utilisateur, canal, produit, voir où le revenu est refusé lorsque le démontateur: revenu = nombre de joueurs * Taux de comptabilité positif * Taux de conversion de paiement * Temps de paiement * Le prix de la subdivision supplémentaire compare ensuite chaque indicateur avec des données précédentes, trouvées Ces liens entraînent une baisse du revenu causant une analyse: a. Internal: Changer de produits, activités acceptées, tirant de nouveaux événements, stratégies de prix, stratégies d'exploitation, erreurs de serveur, V.V. b. Externe: changeant la priorité des utilisateurs, l'évolution de l'environnement du marché, l'évolution de l'opinion publique, des actes de contractionÉcoulements concurrentiels, modifications des canaux externes Comment améliorer: basé sur des modèles de multiplication, l'analyse de limite ci-dessus peut être transmise et l'indice sera amélioré sur les limites ci-dessus de l'index de la tête d'énergie suffisante privée (en supposant la priorité des ressources humaines,parrainage et canal), puis analysant la valeur de l'indicateur "revenu". La phase de recherche avancée la plus rapide est la tâche principale que je collecte des revenus 13. Il existe actuellement un test de jeu et après la fin du test de jeu, il a besoin être envoyé selon les données. PPT, comment allez-vous organiser ce PPT? Quel contenu comprend? Ici, vous pouvez définir le modèle Aarrr: prendre: qui sont nos utilisateurs? Comment sont les gros utilisateurs? Activation: Le jeu attire-t-il des joueurs? Les utilisateurs qui ont des canaux de qualité sont de qualité (tels que le maintien des jours de haute journée, une heure à long terme, V.V.)? Supprimer: Les utilisateurs peuvent-ils continuer à rester? Les utilisateurs peuvent-ils rester? Conversion: SoudageQuel est le jeu utilisateur des utilisateurs? Pouvez-vous transformer? Pouvez-vous transformer constamment? Auto-propagation: Les utilisateurs présentent-ils des jeux à d'autres? Comment puis-je encourager les utilisateurs à introduire une efficacité pour introduire des jeux? Est-ce plus grand qu'un facteur hérité? 14. Par exemple: Vous n'êtes pas familier avec le marché immobilier, vous souhaitez maintenant que vous fassiez un intermédiaire, un commerce électronique, comment vous analyserez, comment l'analyser comme 58 villes. (1) Analyse du modèle d'entreprise: L'intermédiaire est une entreprise bilatérale du marché. Espace (2) Besoin d'analyse: a. Analyse des besoins des acheteurs: Achetez une bonne chambre à bas prix, rapide et lente b. Analyse de la demande du vendeur: Les vendeurs vendent des conditions d'analyse immédiatement élevées, rapides et lentes (3) d'analyser immédiatement (paramètres d'analyse SWOT (analyse de la situation)): a. Conditions d'auto-traitement B. Compétiteurs c. Échelle de croissance du marché (4) Entrez une analyse stratégique: a. Cible auto-cible b. Injection normalec. Les objectifs d'analyse réalisent des capacités, des estimations à l'heure future, des bonnes / normales / mauvaises conditions d. Résumé: Devrais-je rejoindre le marché 15. Une division des entreprises est supérieure à une semaine de grande promotion, en tant qu'analyste de partenaire, vous devez évaluer l'événement, vous devez tabuler quoi? (1) Déterminer le but de la promotion: latin? Épotion? Liquidation de l'inventaire? (2) déterminer l'indice de base en fonction de l'objectif. (3) Évaluer les effets: a. Comparaison automatique: comparer avant l'événement b. Avec un taux cible prédéterminé c. Et taux d'autres activités d. Avec le même taux d'activité similaire [12) (4) Surveillance continue: a. Après avoir vérifié l'opération, évitez la consommation de découvert, b. S'il s'agit d'une nouvelle activité, selon la prochaine vérification des données, la qualité des nouveaux clients