기본 분석

마지막 업데이트: 2022년 3월 12일 | 0개 댓글
  • 네이버 블로그 공유하기
  • 네이버 밴드에 공유하기
  • 페이스북 공유하기
  • 트위터 공유하기
  • 카카오스토리 공유하기

Amazon의 기본 테마 설정하기QuickSight분석합니다

기본값으로 사용할 사용자 지정 테마를 식별하고 해당 테마 ID를 찾습니다. 중 하나를 사용하려면QuickSight시작 테마, 이 단계를 건너뜁니다.

사용자 지정 테마의 테마 ID를 가져오려면ListThemes테마가 있는 리전에 대한 API 작업입니다. 테마를 사용해야 하는 사용자 또는 그룹과 동일한 리전에 테마가 있는지 확인합니다.

다음 예제에서는 list-themes 의 명령AWS CLI. AWS 계정 ID와AWS 리전변수로 지정합니다. 이전에 사용한 경우 aws configure 기본 리전을 설정하고 --region 변수를 명령에 지정하면 기본 설정이 재정의됩니다.

사용ListUsers또는ListGroups테마를 기본값으로 사용해야 하는 기본 분석 사용자 또는 그룹에 대해 Amazon 리소스 이름 (ARN) 을 수집하는 API 작업입니다. 최상위 ARN만 필요합니다. 모든 사용자가 동일한 그룹에 속해 있는 경우 그룹 ARN을 사용합니다.

자세한 내용은 단원을 참조하십시오.QuickSightARN, 참조ARN 형식의아마존QuickSightAPI 참조입니다.

사용자 지정 테마를 사용하는 경우 이전 단계에서 수집한 ARN의 테마에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 스타터 테마를 사용하는 경우 모든 사용자가 스타터 테마에 액세스할 수 있으므로 이 단계를 건너뜁니다.

다음 예제에서는update-theme-permissions명령 grant-permissions 매개 변수는 약식 구문을 사용하여 표시됩니다. 대신 JSON 또는 YAML을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 단원을 참조하십시오.파라미터 값 지정의AWS Command Line Interface사용 설명서.

테마를 동일한 ARN 또는 ARN에 대한 기본값으로 할당합니다.

현재 세 가지 스타터 테마가 있습니다. 클래식, 미드나잇, 시사이드 ARN은 테마 이름의 대문자 철자법입니다. 사용자 지정 테마 대신 스타터 테마를 사용하는 경우 다음 테마 ARN 중 하나를 사용합니다.

기본 분석

[YES24 X kittybunnypony] 나만의 독서 패턴 : 감각적인 패턴을 담은 9월의 굿즈 - 키티버니포니 파우치

9월의 얼리리더 주목신간 : 웰컴 투 북월드 배지 증정

[대학생X취준생] 꼭 공부를 해야 할 상황이라면? 2학기, 공부할 결심!

YES24 트윈링 분철 : 인서트라벨/스티커 택1 증정

9월 전사

쇼핑혜택

이 책을 구입하신 분들이 산 책

품목정보 기본 분석
출간일 1997년 06월 30일
쪽수, 무게, 크기 592쪽 | 크기확인중
ISBN13 9788987314044
ISBN10 8987314049

배송/반품/교환 안내

배송 안내

안전하고 정확한 포장을 위해 CCTV를 설치하여 운영하고 있습니다.

고객님께 배송되는 모든 상품을 CCTV로 녹화하고 있으며, 철저한 모니터링을 통해 작업 과정에 문제가 없도록 최선을 다 하겠습니다.

Default Analytics views

An Analytics view filters Azure DevOps data derived from Analytics. You use views to quickly load the data of interest in Power BI to generate reports.

Analytics views only support Azure Boards data (work items). Analytics views doesn't support other data types, such as Pipelines. Views provide a flat-list of work items, and don't support work item hierarchies. At this point, we have no plans to update the connector to support other types of data. For information on other approaches, read Power BI Integration Overview.

A default set of Analytics views is provided, as shown below.

To access Analytics views, you must enable the feature as described in Manage or enable features.

Screenshot of default Analytics views.

The labels you see for the list of default Analytics views will differ depending on the process that was chosen when creating your team project—Basic, Agile, Scrum, or CMMI. However, the basic functionality available to you remains the same unless explicitly mentioned.

These views are immediately available from Power BI, as shown in the Navigator dialog illustrated 기본 분석 below, and are a great way to get started.

Screenshot of Azure DevOps Power BI Data Connector showing access to Analytics views

Each default Analytics view provides a combination of options for work item types and historical data. The following tables describe each set of options.

Options for work item types

Work item type option Description
Bugs Load current or historical state of Bugs only
Requirement Backlog Load current or historical state of Stories, Backlog Items or Requirements
Tasks Load current 기본 분석 or historical state of Tasks
Work Items Load current or historical state of all work items

Options for historical data

기본 분석
Historical option Description
TodayLoads only the most recent revision for each work item
Last 30 days Loads work item history for the last 30 days, on a daily interval
Last 26 weeks Loads work item history for the last 26 weeks, on a weekly interval
All history by month Loads all work item history, on a monthly interval

Common reportable fields

Default views automatically include the most common fields for the included work item types used for reporting. All custom fields are included.

For example, the following fields are included when filtered for bugs and user stories. You can look up the description of most of these fields from the Work tracking properties reference or Work item field index.

Analytics views common fields

Two fields that are reported on are only available from Analytics data, Cycle Time Days and Lead Time Days. To learn more about how these days are calculated, see Cumulative flow, lead time, and cycle time guidance, Lead time versus cycle time.

When a default view doesn't meet your needs

The default Analytics views return all the specified data in a project. They work well for customers with smaller datasets. For larger datasets, the amount of data generated by a default view may be too large for Power BI to load.

In these cases, you can create a custom Analytics view to fine-tune the records, fields, and history loaded into Power BI.

Hanyang University repository

Title 기본분석을 통한 미래 이익변화와 주식수익률에 대한 예측: 중국 차이넥스트 상장회사를 중심으로 Other Titles Using Fundamental Analysis to Predict Future Earnings Changes and Stock Returns: Evidence from ChiNext Author 김홍매 기본 분석 Advisor(s) 정석윤 Issue Date 2019. 8 Publisher 한양대학교 Degree Master Abstract 기본분석이란 주식의 내재적 가치를 분석하여 주식의 시장가격과 비교하여 투자결정을 하는 것이다. 2009년에 설립된 중국 차이넥스트 시장은 메인보드나 중소판과 상이한 특성을 가지고 높은 성장성, 변동성과 위험성의 특징을 나타내고 있다. 메인보드나 중소판을 연구대상으로 기본분석의 유용성에 대한 연구는 있었지만 차이넥스트에 관한 연구는 아주 적었다. 본 연구는 신설시장인 차이넥스트 상장회사를 중심으로 차이넥스트의 특성에 맞추어 투자자들에게 유용하고 간편한 기본분석모형을 제공하는데 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 Mohanram(2005)의 GSCORE모형을 선택하였는데 해당 기본분석모형이 차이넥스트에서의 적합성을 검증하기 위하여 차이넥스트에서 상장된 기업중에 표본선 정기준을 만족하는 2,050개 기업-연도를 중심으로 포트폴리오 테스트와 로짓 회귀분석을 실행하였다. 구체적으로 미래 이익변화를 경영성과의 측정치로 하고 미래 초과 수익률을 주식성과의 측정치로 하며 여러 가지 기본적 변수 혹은 재무비율들로 구성된 종합지수로 미래 이익변화와 미래 초과수익률에 대한 예측능력을 검증한다. 상관관계분석에서 GSCORE모형의 대부분 변수들이 미래 이익변화와 초과수익률과 유의한 기본 분석 상관성을 가졌고 포트폴리오 테스트결과 종합지수에 따라서 미래 이익변화와 미래 초과수익률이 커지고 제일 작은 종합지수값을 가진 포트폴리오와 제일 큰 종합지수값을 가진 포트폴리오에서 평균 미래 이익변화/미래 초과수익률의 차이가 유의하였다. 이것은 종합지수로 경영성과와 주식성과가 좋은 기업과 나쁜 기업을 구분해낼 수있다는 것을 의미한다. 로짓 회귀분석에서 종속변수는 미래 이익변화와 초과수익률의 더미변수인데 종합지수의 계수가 유의한 양의 값을 가진다. 이것은 종합지수가 커지면서 미래 이익이 증가할 가능성이 크고 미래에 양의 초과수익률을 얻을 확률이 높다는 것을 의미한다. 본 연구의 공헌점은 다음과 같다. 첫째, GSCORE모형과 일정한 수정을 거친 GSCORE_A모형의 차이넥스트시장에서의 적합성을 검증하고 차이넥스트시장에 투자할 의향이 있지만 전문적인 지식과 분석능력이 결핍한 일반투자자들에게 쉽게 이해하고 계산할 수 있는 종합지수를 제공하였다. 둘째, 차이넥스트시장에서 재무제표정보의 유용성을 검증하였다. 하지만 본 연구는 연구연도가 짧고 표본의 크기가 작으며 거시 경제요인을 무시하는 등 한계점이 존재한다.
Fundamental analysis is to measure the intrinsic value of a stock and compare it with the market price of the stock to make an investment decision. Founded in 2009, ChiNext is characterized by high growth potential, high volatility and high risk. Although there have been studies on the usefulness of fundamental analysis for the main board or sme board, there have been very few studies about ChiNext. The purpose of this study is to provide a useful and simple fundamental analysis model for investors based on the characteristics of ChiNext. In this study, we selected Mohanram (2005) 's GSCORE model. We selected 2,050 firm-year that meet the sample selection criteria among the companies listed on ChiNext to verify the suitability of this model, using portfolio test and logit regression. Specifically, the future earnings changes are used as a measure of earnings performance, the future abnormal return is used as a measure of stock performance, and a composite index composed of various fundamental variables or financial ratios is used to predict future earnings changes and future abnormal returns. Most variables of the GSCORE model have a significant correlation with future earnings changes and abnormal returns. According to the portfolio test results, the future earnings changes and the future abnormal return increase with the composite index quartiles, and the average future earnings changes/future abnormal return difference between the highest and lowest quartile is significant. This means that the composite index can separate winners from losers. As for the logit regression analysis results, the dependent variable is the dummy variable of future earnings changes and abnormal return, and the coefficient of the composite index has a significant positive value. This indicates that as the composite index grows, the likelihood of future earnings increase and the probability of obtaining a positive abnormal return in the future is high. The contribution of this study is as follows. First, we verify the suitability of the GSCORE model and the GSCORE_A model and we provide a composite index that can be easily understood and calculated by investors who lack expert knowledge and analytical skills but are willing to invest in the ChiNext. Second, we verified the usefulness of financial statement information in the ChiNext. However, this study has limitations such as short study period, small size of sample and ignoring macroeconomic factors. URI https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/109297http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000436007 기본 분석 Appears in Collections: GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > ACCOUNTING(회계학과) > Theses (Master) Files in This Item:

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.


0 개 댓글

답장을 남겨주세요