即日專欄:恒大風暴連鎖效應
實話實說,本港市場已連續3年倒楣。不是嗎?前年的社會事件造成信心危機、去年的新冠肺炎疫情換來是經濟大幅下滑。到今年,原本以為連中兩元後可以釜底抽薪,沒有賣點也勝在估值低殘,結果又來一記監管大風暴。哪會有一個市場負面因素可以連中三元,怪不得外資據報要加快沽貨。
公平而言,我們不宜對監管兩個字戴上有色眼鏡。短短幾個月,不論科網平台監管、教育行業以至房地產,政策也許出於好意,但問題在於,在推行期間,真正負責而又懂得管理市場的,經驗可能有限。說得白一點,領導層下達政策,部門為求表現,盡力執行,期間可能已超出所要求範圍,加上對市場了解不深,甚至存在錯判形勢的話,問題就變得大了,好的政策原意變成為市場災難的源頭。
中國恒大集團(3333)債務重組已經肯定,問題在於是否只限於債務重組這麼簡單。野村早前估計,基本要削債七成半,但不要忘記,在岸及離岸債持有人的地位不盡不同,後者亦可能涉及由境外特殊架構公司作為發債人,如是者,離岸債持有人損失風險更大。
無疑,除恒大披露的六千多億元人民幣應付帳對其交易對手影響最大,更甚是可能造成連串倒閉危機。至於恒大五千多億元人民幣銀行債務,按照麥格理計算,相當於內地銀行整體債款百分之零點三,結論是影響可控。
但雷曼事件告之,未爆前監管機構以為可控,結果一爆失控,最怕恒大會同樣造成類似問題。恒大的理財產品屬於表外,內地最少已有七萬名小投資者受影響。而恒大表外借貸,是否豈止理財產品這麼簡單。恒大要處理債務重組,甚至更壞情況出現,已不是政策與執行這麼簡單,而是需要一批了解市場,熟悉國際規則的中介專業機構加入,及有足夠代表性的債權人委員會,在最透明情況下進行。如果單以信息及透明度來說,似乎有待改善。
近期很多人認為,內地連串政策導致投資者輸錢,某程度上是對西方的懲罰。筆者不予認同。但既然要搞好市場,投資者從來喜歡一個賺錢容易的市場外,更重要是市場的能見度,以及要有路可捉。
原文:https://bit.ly/2Xyz9CS
網上圖片
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同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅吳老師教學部落格,也在其Youtube影片中提到,Big Data資料加值應用研習班課程分享(105/2/16) Big Data海量資料的分析概說: Big Data資料加值應用與相關範例 如何取得Big Data的方式? 開放資料範例 內政部實價登錄、YAHOO股市資料 GOOGLE表單 範例:GOOGLE試算表複選...
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萬科公佈業績,中期賺110.5億元人民幣,同比下滑11.7%,是多年來首見下跌,管理層解釋倒退有三個原因:銷售難以大幅增長、毛利下跌、轉型效果需時顯現。
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🔥每週遊戲新聞觀察-2021.07.W4
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本週分享以下五則遊戲新聞:
📺《直接砍半!Twitch新訂閱價出爐,每月降至77台幣》
📺《蘋果IDFA沖擊波:中小遊戲團隊廣告收入減少20%》
📺《MMO如何打造頂級職業聯賽?武神壇巔峰聯賽S2給出了答案》
📺《同是二次元爆款,《賽馬娘》為何肝度爆表,《原神》卻很休閑?》
📺《「來遊戲工作室工作個半年吧」職場怪象漫畫爆紅,可洛洛遊戲工作組承認確有其事》
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🔎文章同步部落格:https://bit.ly/2WnOIwB
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📺《直接砍半!Twitch新訂閱價出爐,每月降至77台幣》
https://bit.ly/2V8dDU3
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Twitch為了因應不同國家的消費習性與能力,推出了在地化訂閱價格,根據官方先前首波施行的墨西哥、土耳其等地,與前 3 個月相比,觀眾贈閱訂閱數增加 5 倍,因此現在降價策略要開始擴展到不同國家,而台灣將從原本的每月 149 台幣,調降至 77 台幣,降幅達 48%。
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究竟降價後是否能夠真的幫助實況主獲得更大量的訂閱用戶,來彌補這中間價差的損失,仍尚待之後數據,但Twitch也考量到前期勢必實況主會有反彈或負面聲浪出來,因此也推出了長達12個月的保證最低營收計畫,給所有符合資格的實況主。
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我認為這樣的營運規劃還蠻完善的,一來是價格的調整需要長線觀察,好壞不見得短期就能收到成效,二來實況主是平台該珍惜的資產,後續的配套措施夠完善才能降低後續實況主流失的情況出現。
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📺《蘋果IDFA沖擊波:中小遊戲團隊廣告收入減少20%》
https://bit.ly/3iNNxxF
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IDFA政策推出之後,手遊公司的廣告變現收入平均降低了15-20%,有些公司的廣告收入甚至減少了40%
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報導指出,受到IDFA影響最大的是中小團隊,因為很多公司在內購變現方面並不擅長,廣告收入的減少會直接導致這些公司的盈利縮水。然而對於大公司來說,則可以通過並購方式充分利用IDFV(即同一發行商的識別符)最小化IDFA政策帶來的影響。
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在如何應對IDFA這新政策上,報導內提出:
「精準買量之外,品牌營銷或許也是新思路,去年全球爆紅的《原神》手遊,憑借品牌化營銷迅速成為了最快打破10億美元收入的現象級大作,然而在買量排行榜上,米哈遊都沒能進入Top 100,足見品牌營銷的真正威力。當然,不可否認的是,品牌營銷並非一蹴而就,可能需要數年的積累,但在精品化時代的手遊市場,這樣的投入是值得的,而且也是必然的趨勢。」
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📺《MMO如何打造頂級職業聯賽?武神壇巔峰聯賽S2給出了答案》
https://bit.ly/3iB16k4
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這則新聞提到大陸的手遊《夢幻西遊》怎麼樣去打造一場職業電競聯賽,看完我自己眼睛一亮,以下簡述他們如何打造這場電競比賽:
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一、強化線上觀賽體驗:
●線上演播廳全程採用頂尖XR技術,將解說席“搬進”《夢幻西遊》世界中,既還原遊戲風格,同時在賽事觀感上得到升級,營造出更強競技氛圍
●將遊戲中諸多標志性元素與先進的視效技術結合,應用到BP、對戰、數據面板等各個環節當中,打造更加擁有夢幻味道的賽事體驗
●比賽場地採用沈浸式AR技術,打造出了一個更具夢幻特色的擂台
●頒獎儀式中,更首創虛擬武神進行授冠
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二、強化線下觀賽體驗:
●比賽現場設置了「巔峰奇市」的互動打卡集章活動,玩家能夠與現場設施進行打卡互動,或進行戰隊應援以及互動競猜
●賽後,上海地標雙子塔亮起燈光,與獲勝戰隊共慶巔峰時刻,為S2賽季畫上圓滿句號
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三、優化賽事內容
<遊戲面>
●設置賽事榮耀體系,推出賽事數據中台,囊括賽事數據結構、API、算法等,確保賽事公平與公正性
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<制度面>
●聯盟化運作,進行更規範化管理
●設計常規賽與季後賽,常規賽的時長由原先的6周25天增加到8周33天
●獎金全面升級,總金額高達210萬元人民幣
●採取強聯盟運作模式,從賽事公會職業化、戰隊經理人、戰隊的指揮和職業培養三大版塊切入,構建出以電競公會模式為核心的賽事職業化體系
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四、延伸賽事內容
●打造近十檔賽事衍生節目,推動專業賽事品牌建設的同時,也給玩家更多觀賽選擇
●將綜藝女團選秀與賽事周邊、應援等活動進行緊密結合,8位在節目中成團的少女在賽場外成立“MHG巔峰觀賽團”,為每一支戰隊加油打氣
📺同是二次元爆款,《賽馬娘》為何肝度爆表,《原神》卻很休閑?
https://bit.ly/3rAkCRG
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裡面有些簡單的玩家調查數據可以留存,另外會分享這篇主要是覺得遊戲的成功本來就不是越套路越好、越肝才越留得住玩家,就因為市場是如此多變下,身為玩家的我們才能有幸玩到各式各樣不同的遊戲,也倒逼遊戲開發商需要不斷精進遊戲內容。
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如果真有公式可言,遊戲最終就失去了差異化,那該有多無聊。
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📺《「來遊戲工作室工作個半年吧」職場怪象漫畫爆紅,可洛洛遊戲工作組承認確有其事》
https://bit.ly/36TbvSE
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這篇職場漫畫短短兩天就超過1萬次分享,看完會默默慶幸還好目前在職場上還沒跟這樣的人交手過;也佩服作者竟然還能忍到離職最後一刻都不爆走。
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話說作者也沒指名道姓說是哪間公司,結果可洛洛自己跳出來挨槍,還順便把作者名字公布出來,這算邊道歉邊挖洞吧...
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而且7/23公司有了最新回應,但看起來難平眾怒...貼文就放延伸閱讀了。
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🔎延伸閱讀:https://bit.ly/3iKXeNt
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以上是本週的遊戲新聞觀察,下週見!
149元人民幣 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最讚貼文
Big Data資料加值應用研習班課程分享(105/2/16)
Big Data海量資料的分析概說:
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式?
開放資料範例
內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
範例:GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data?
EXCLE統計函數
範例:黑名單篩選、樂透彩中獎機率
樞紐分析表
範例:銷貨系統分析
開放資料加值應用實例
範例:實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
EXCLE VBA(與R語言比較)
PowerPivot增益集
海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作
上課影音內容:
01_課程說明與參考書籍
02_問卷結果與檔案下載
03_大數據的定義與成功範例
04_範例_樂透彩機率統計函數說明
05_格式化前七名與VBA設定
06_前七名的VBA程式撰寫說明
07_樂透彩VBA程式說明
08_GOOGLE表單與複選結果切割
09_複選結果切割VBA程式說明
10_複選結果切割註解與按鈕相關
11_黑名單篩選查詢資料說明
12_黑名單篩選查詢VBA程式與進度列
13_台北市實價登錄範例VBA程式解說
14_批次下載股市資料程式說明與結尾
完整連結:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK
與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學:EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部:EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會:從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例,最短時間學會處理大數據,以提高效率,正確決策。
Big Data海量資料的分析概說:
根據維基百科:
大數據(英語:Big data或Megadata),或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等;這樣的用途正是大型資料集盛行的原因
維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中,麥塔集團(META Group,現為高德納)分析員道格·萊尼(Doug Laney)指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向:
量(Volume,資料大小)
速(Velocity,資料輸入輸出的速度)
多變(Variety,多樣性),合稱「3V」或「3Vs」
另外,有機構在3V之外定義第4個V:真實性(Veracity)
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據,歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中,更強調大數據會是之後的未來石油。
巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現,某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展,彙總搜尋資料,提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試,發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利,小額貸款無需抵押和擔保,直接實現了網路數據的價值。截至2013年,阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家,累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合,2014年春運(36億人次),百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為,並以易懂的視覺化呈現在人們眼前
吳老師 105/2/15
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