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  • 由于上市股票种类繁多,计算全部上市股票的价格平均数或指数的工作是艰巨而复杂的,因此人们常常从上市股票中选择若干种富有代表性的样本股票,并计算这些样本股票的价格平均数或指数。用以表示整个市...

    计算方法

    计算股票指数,要考虑三个因素:
    一是抽样,即在众多股票中抽取少数具有代表性的成份股;
    二是加权,按单价或总值加权平均,或不加权平均;
    三是计算程序,计算算术平均数、几何平均数,或兼顾价格与总值。
    由于上市股票种类繁多,计算全部上市股票的价格平均数或指数的工作是艰巨而复杂的,因此人们常常从上市股票中选择若干种富有代表性的样本股票,并计算这些样本股票的价格平均数或指数。用以表示整个市场的股票价格总趋势及涨跌幅度。计算股价平均数或指数时经常考虑以下四点:
    (1)样本股票必须具有典型性、普通性,为此,选择样本对应综合考虑其行业分布、市场影响力、股票等级、适当数量等因素。
    (2)计算方法应具有高度的适应性,能对不断变化的股市行情作出相应的调整或修正,使股票指数或平均数有较好的敏感性。
    (3) 要有科学的计算依据和手段。计算依据的口径必须统一,一般均以收盘价为计算依据,但随着计算频率的增加,有的以每小时价格甚至更短的时间价格计算。
    (4)基期应有较好的均衡性和代表性。

     

    指数计算

    (一) 计算公式
    1. 上证指数系列均采用派氏加权综合价格指数公式计算。
    2.上证180指数、上证50指数等以成份股的调整股本数为权数进行加权计算,计算公式为: 报告期指数=(报告期样本股的调整市值/基期)×1000  其中,调整市值=Σ(股价×调整股本数)。 上证180金融股指数、上证180基建指数等采用派式加权综合价格指数方法计算,公式如下: 报告期指数=(报告期样本股的调整市值/基期)×1000  其中,调整市值= Σ(股价×调整股本数×权重上限因子),权重上限因子介于0和1之间,以使样本股权重不超过15%(对上证180风格指数系列,样本股权重上限为10%)。 调整股本数采用分级靠档的方法对成份股股本进行调整。根据国际惯例和专家委员会意见,上证成份指数的分级靠档方法如下表所示。比如,某股票流通股比例(流通股本/总股本)为7%,低于10%,则采用流通股本为权数;某股票流通比例为35%,落在区间(30,40]内,对应的加权比例为40%,则将总股本的40%作为权数。 流通比例(%) ≤10 (10,20] (20,30] (30,40] (40,50] (50,60] (60,70] (70,80] >80  加权比例(%) 流通比例 20,30,40,50,60,70,80,100
    3. 上证综合指数等以样本股的发行股本数为权数进行加权计算,计算公式为: 报告期指数=(报告期成份股的总市值/基期)×基期指数  其中,总市值= Σ(股价×发行股数)。 成份股中的B股在计算上证B股指数时,价格采用美元计算。 成份股中的B股在计算其他指数时,价格按适用汇率(中国外汇交易中心每周最后一个交易日的人民币兑美元的中间价)折算成人民币。
    4.上证基金指数以基金发行份额为权数进行加权计算,计算公式为: 报告期指数=(报告期基金的总市值/基期)× 1000  其中,总市值= Σ(市价×发行份额)。
    5.上证国债指数以样该国债在证券交易所的发行量为权数进行加权,计算公式为: 报告期指数=(报告期成份国债的总市值+报告期国债利息及再投资收益)/基期×100  其中,总市值= Σ(全价×发行量);全价=净价+应计利息 报告期国债利息及再投资收益表示将当月样该国债利息收入再投资于债券指数本身所得收益。
    6.上证企债指数采用派许加权综合价格指数公式计算。以样该企业债的发行量为权数进行加权,计算公式为: 报告期指数= [(报告期成份企业债的总市值+ 报告期企业债利息及再投资收益)/基期]×100  其中,总市值 = Σ(全价×发行量),报告期企业债利息及再投资收益表示将当月样该企业债利息收入再投资于债券指数本身所得收益。
    7.上证公司债指数采用派许加权综合价格指数方法计算,公式如下: 报告期指数= [(报告期指数样本总市值+ 报告期公司债利息及再投资收益)/基期]×基值  其中,总市值= Σ(全价×发行量)  报告期公司债利息及再投资收益表示将当月付息指数样本利息收入再投资于债券指数本身所得收益。
    8.上证分离债指数采用派许加权综合价格指数方法计算,公式如下: 报告期指数= [(报告期指数样本总市值 + 报告期分离债利息及再投资收益)/基期]×基值  其中,总市值 = Σ(全价×发行量)  报告期分离债利息及再投资收益表示将当月付息指数样本利息收入再投资于债券指数本身所得收益。
    (二) 指数的实时计算  上证指数系列均为实时计算。 具体做法是,在每一交易日集合竞价结束后,用集合竞价产生的股票开盘价(无成交者取昨收盘价)计算开盘指数,以后每大约2秒重新计算一次指数,直至收盘,每大约6秒实时向外发布。其中各成份股的计算价位(X)根据以下原则确定: 1. 若当日没有成交,则 X = 前日收盘价;  2. 若当日有成交,则 X = 最新成交价。

    指数修正

    (一)修正公式  上证指数系列均采用“除数修正法”修正。 当成份股名单发生变化或成份股的股本结构发生变化或成份股的市值出现非交易因素的变动时,采用“除数修正法”修正原固定除数,以保证指数的连续性。修正公式为: 修正前的市值/原除数=修正后的市值/新除数  其中,修正后的市值 = 修正前的市值+ 新增(减)市值;  由此公式得出新除数(即修正后的除数,又称新基期),并据此计算以后的指数。
    (二)需要修正的几种情况
    1. 新上市。对综合指数(上证综指和新上证综指)和分类指数(A股指数、B股指数和行业分类指数),凡有成份证券新上市,上市后第十一个交易日计入指数。
    2.除息。凡有成份股除息(分红派息),指数不予修正,任其自然回落。
    3.除权。凡有成份股送股或配股,在成份股的除权基准日前修正指数。 修正后市值 =除权报价×除权后的股本数+修正前市值(不含除权股票);
    4.汇率变动。每一交易周的最后一个交易日,根据中国外汇交易中心该日人民币兑美元的中间价修正指数。
    5.停牌。当某一成份股处于停牌期间,取其正常的最后成交价计算指数。
    6.摘牌。凡有成份股摘牌(终止交易),在其摘牌日前进行指数修正。
    7.股本变动。凡有成份股发生其他股本变动(如增发新股上市引起的流通股本增加等),在成份股的股本变动日前修正指数。 修正后市值 =收盘价×调整后的股本数+修正前市值(不含变动股票);
    8.停市。A股或B股部分停市时,指数照常计算;A股与B股全部停市时,指数停止计算

     

    影响因素

    个股的价格波动难以把握,因为存在机构、大户及国外热钱的操纵影响。
    指数是统计指标,是各个股按权重加和得到的数值,非某些大户或机构的资金量所能操纵。其中,上证综指是以1990年12月19日为基准100开始计算,目前已经超过2250点。
    假设上证综指(Y)与各自变量有如下线性关系:
    Yi=b0+b1X1i+b2X2i+…+bkXki+εi,i=1,2,…,n
    A股的指数有很多,包括上证、深证、沪深300等,其关联性非常强。以影响力作为考虑,现选取上证综指作为研究目标。
    样本时间段选择:选取05年到09年季度数据(09年取前3季度);同步变量为同期数据,先行变量取上期数据。
     
     

    深证综合指数

    深证综合指数是深圳证券交易所编制的,以深圳证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围,以发行量为权数的加权综合股价指数
    深证综合指数是深圳证券交易所从1991年4月3日开始编制并公开发表的一种股价指数,该指数规定1991年4月3日为基期,基期指数为100点。综合指数以所有在深圳证交所上市的所有股票为计算范围,以发行量为权数的加权综合股价指数,其基本计算公式为:即日综合指数=(即日指数股总市值/基日指数股总市值×基日指数),每当发行新股上市时,从第二天纳入成份股计算,这时上式中的分母下式调整。
    新股票上市后“基日成分股总市值”=原来的基日成分股总市值+新股发行数量×上市第一天收盘价
    从2007年11月19日起,变更为从上市第十一个交易日起纳入指数计算。这时上式中的分母按下式调整。
    新股上市后,“基日指数总市值=原来的基日指数股总市值+新股发行数量×上市第十个交易日收盘价”[1] 

    基日指数

    编辑
    (1)深证综合指数以1991年4月3日为基日,1991年4月4日开始发布。基日指数为100。
    (2)深证A股指数以1991年4月3日为基日,1992年10月4日开始发布。基日指数定为100。
    (3)深证B股指数以1992年2月28日为基日,1992年10月6日开始发布。基日指数定为100。
    (4)成份指数类以1994年7月20日为基日,1995年1月23日开始发布。基日指数定为1000。
    (5)深证基金指数以2000年6月30日为基日,2000年7月3日开始发布。基日指数定为1000。

    指数种类

    编辑
    深圳证券交易所股价指数有:
    (1) 综合指数:深证综合指数,深证A股指数深证B股指数
    (2)成份股指数:包括深证成份指数、成份A股指数、成份B股指数、工业类指数、商业类指数、金融类指数、地产类指数、公用事业类指数、综合企业类指数。
    (3)深证基金指数

    计算方法

    编辑
    (1)综合指数类和成份股指数类均为派氏加权价格指数,即以指数股的计算日股份数作为权数进行加权计算。
    (2)两类指数的权数分别为:
    综合指数类:股份数=全部上市公司的总股本
    成份股指数类:股份数=成份股的可流通股本
    (3)指数计算公式是
    即日指数=(即日指数股总市值/基日指数股总市值)×基日指数
    (4)指数股中的B股用上周外汇调剂平均汇率将港币换算人民币,用于计算深证综合指数和深证成份指数。深证B股指数和成份B股指数仍采用港币计算。
    (5)每一交易日集合竞价结束后,用集合竞价产生的股票开市价(无成交者取昨收市价)计算开市指数,然后用连锁方式计算即时指数,直至收市。
    每日连锁计算公式:
    今日即时指数=上日收市指数×(今日即时指数股总市值/经调整上日指数股收市总市值)
    指数股总市值=指数股A股总市值+指数股B股总市值。
    指数股A股总市值=∑ (指数股A股股价×指数股A股之股份数)。
    指数股B股总市值=∑ (指数股B股股价×指数股B股之股份数)×上周外汇调剂平均汇率
    (6)基金指数的计算方法与成份股指数计算方法相同,以在深交所直接上市新基金单位数(即可流通基金单位数)为权数。
    为保证成份股样本的客观性和公正性,成份股不搞终身制,深交所定期考察成份股的代表性,及时更换代表性降低的公司,选入更有代表性的公司。当然,变动不会太频繁,考察时间为每年的一、五、九月。

    计算范围

    编辑
    (1) 纳入指数计算范围的股票称为指数股
    (2) 综合指数类的指数股是深圳证券交易所上市的全部股票。全部股票均用于计算深证综合指数,其中的A股用于计算深证A股指数;B股用于计算深证B股指数。
    (3)成份股指数类的指数股(即成份股)是从上市公司中挑选出来的四十家份股。成份股中A股和B股全部用于计算深证成份指数,其中的A股用于计算成份A股指数,B股用于计算成份B股指数。成份股按其行业归类,其A股用于计算行业分类指数。

    选取方法

    编辑
    根据调整成分股的基本原则,参照国际惯例,深交所制定了科学的标准和分步骤选取成份股样本的方法,即先根据初选标准从所有上市公司中确定入围公司,再从入围公司中确定入选的成份股样本。
    1. 确定入围公司。确定入围公司的标准包括上市时间、市场规模、流动性三方面的要求:
    (1) 有一定的上市交易日期,一般应当在3个月以上。
    (2) 有一定的上市规模。将上市公司的流通市值占市场比重(3个月平均数)按照从大到小的顺序排列并累加,入围公司居于90%之列。
    (3)有一定的市场流动性。将上市公司的成交金额占市场比重(3个月平均数)按照从大到小的顺序排列并累加,入围公司居于90%之列。
    2.确定成份股样本。根据以上标准确定入围公司后,再结合以下各项因素确定入选的成份股样本:
    (1) 公司的流通市值及成交额
    (2) 公司的行业代表性及其成长性;
    (3) 公司的财务状况和经营业绩(考察过去三年);
    (4) 公司两年内的规范运作情况。对以上各项因素赋予科学的权重,进行量化,就选择出了各行业的成份股样本。
    深证成份股指数是深圳证券交易所编制的一种成份股指数,是从上市的所有股票中抽取具有市场代表性的40家上市公司的股票作为计算对象,并以流通股为权数计算得出的加权股价指数,综合反映深交所上市A、B股的股价走势。
    上证30指数是上海证券交易所编制的一种成份股指数,是从上市的所有A股股票中抽取具有市场代表性的30种样本股票为计算对象,并以流通股数为权数计算得出的加权股价指数,综合反映上海证券交易所全部上市A股的股价走势。

     

     
    展开全文
  • 在对平面媒体的广告价值进行研究的过程中,主要考虑四个方面的因素:一、媒体的受众规模;二、媒体的受众构成;三、媒体对受众影响力;四、广告主对媒体的接受度。影响媒体广告价值的因素还有很多,相互作用也非常...
    在对平面媒体的广告价值进行研究的过程中,主要考虑四个方面的因素:一、媒体的受众规模;二、媒体的受众构成;三、媒体对受众影响力;四、广告主对媒体的接受度。影响媒体广告价值的因素还有很多,相互作用也非常复杂,因此,在操作过程中,采用一种创新性的研究模式——开元因子加成分析法,从而使研究结果更全面、客观和科学。

    必备成员

    1. 1
      一批优秀的市场研究人员和一支具备丰富执行经验的调查队伍
      END

    参考指标

    1. 1
      媒体价值评估核心指标
      1.媒体价值指数:
      媒体价值指数 = 受众规模因子×受众构成因子×媒体对受众影响力因子×广告主对媒体的认同因子
      2.媒体优选指数:
      媒体优选指数 =媒体价值指数 / 媒体价格
    2. 2
      媒体价值核心指标评估因子
      1. 受众规模因子
      主要参考发行数据。开元研究自身拥有大量一手的发行数据研究,目前在20个城市有定期发行监测研究。在这方面,我们会假定发行量越大的媒体,广告价值越高。这是媒体广告价值评估分析的主要构成因子。
      2. 受众构成因子
      主要参考阅读率数据。数据来源包括开元读者研究数据、其他第三方公开的阅读率数据、以及媒体自身提供的受众构成数据等。在这方面,我们会假定媒体受众群体与产品销售群体的吻合度越高,广告价值越高。这是媒体广告价值评估分析的重要构成因子。
      3. 媒体对受众影响力因子
      主要参考媒体在互联网的二次传播能力。数据来源开元研究网络数据挖掘研究体系,通过对4.5亿网民的上网痕迹监测和600亿网页数据的分析挖掘,研究该媒体在网络二次传播的映射,折射出该媒体实际的阅读人群特性和社会影响力度。在这方面,我们会假定媒体在相关领域互联网形成二次传播的能力越强,广告价值越高。这是媒体广告价值评估分析的参考构成因子。
      4. 广告主对媒体的认同因子
      主要参考广告监测数据。数据来源于第三方广告监测机构购买数据。在这方面,我们会假定媒体在相关领域广告集中度越高,广告价值越高。这是媒体广告价值评估分析的参考构成因子。
      END

    注意事项

    • 版权说明
      目前社会上有好多关于研究的团队以及方法,需针对个人需要而定。
    展开全文
  • 通过地震液化指数计算公式的分析,对计算公式中所涉及的基本参数,如土层厚度、中点深度、层位影响权函数等基本概念进行了详细分析和研究,总结归纳出了参数确定的简便计算公式。确定参数的各种公式是基于现行规范的...
  • 景观指数计算_景观

    2020-08-23 09:35:11
    景观指数计算I won’t elaborate here on how important and crucial for any software development-oriented team the continuous integration (CI) practise is.I’m pretty sure we can all agree on how CI ...

    景观指数计算

    I won’t elaborate here on how important and crucial for any software development-oriented team the continuous integration (CI) practise is.I’m pretty sure we can all agree on how CI tools support our day to day effectiveness. How they might save dozens of hours spent on non-essential tasks. Yet, it’s common to present CI tools as a hassle; slow, bulky, and unreliable pipelines bloated with chaotic events instead of fast, maintainable feedback loop configured to support both product quality and team flexibility.

    我不会在这里详细说明持续集成 (CI)的实践对任何面向软件开发的团队的重要性和重要性。我敢肯定,我们都可以同意CI工具如何支持我们的日常有效性。 他们如何节省数十小时用于非必要任务的时间。 然而,摆弄CI工具很麻烦。 缓慢,庞大且不可靠的管道充斥着混乱的事件,而不是配置为支持产品质量和团队灵活性的快速,可维护的反馈回路。

    As the title implies, our CI process was far from optimal. We learned what “slow and chaotic” means the hard way. Below, you will find an overview of each issue that slowed us down, with full explanation of what the solution was (including code and external links), as well as honest results measured by minutes.

    顾名思义,我们的CI流程远非最佳。 我们了解了“缓慢而混乱”意味着艰难的方式。 下面,您将概览每个使我们放慢脚步的问题,并全面说明解决方案是什么(包括代码和外部链接),以及按分钟计算的真实结果

    In this article, you will find discussion surrounding architecture, flavour agnostic unit testing, Gradle usage as well as keeping your logs and artefacts deployment in order. Additionally, at the end of the article, several tips and tricks beyond optimisation will be included. It’s not a step-by-step tutorial. We gathered results that work for us, and you have to think them through. If those solutions make sense to you then, and only then, apply them to your environment.

    在本文中,您将找到有关体系结构,与风味无关的单元测试,Gradle用法以及使日志和人工制品部署保持秩序的讨论。 此外,在本文结尾处,将包括优化以外的一些技巧和窍门。 这不是分步教程。 我们收集了对我们有用的结果, 必须仔细考虑它们。 如果这些解决方案对您有意义,则只有在那时,才能将其应用于您的环境。

    景观 (The landscape)

    In order to fully understand why we provided a particular optimisation it is crucial to understand how our landscape looked at the time.

    为了充分理解我们为什么提供特定的优化,了解当时的情况至关重要。

    There is git flow approach in place, which usually means multiple feature branches exist at the same time in a remote repository. There is at least one pull request per story. Each pull request needs to go through an integration process meaning the newest commit in a pull request triggers a fresh CI build. That’s being done in order to ensure the newest change won’t introduce any flaws. Yep, automation and unit test suites test each software incrementation. Software Engineers in Test (SET) writes automation tests as “a part of“ the feature in some cases.

    有适当的git flow方法 ,这通常意味着远程存储库中同时存在多个功能分支。 每个故事至少有一个请求请求 。 每个请求请求都需要经过一个集成过程,这意味着请求请求中的最新提交会触发新的CI构建。 这样做是为了确保最新的更改不会带来任何缺陷。 是的,自动化和单元测试套件测试每个软件增量 。 在某些情况下,测试中的软件工程师(SET)将自动化测试写为该功能的“一部分”。

    We are supporting multiple modules as a part of our architecture. Let’s assume it is a clean-ish architecture with domain, data and app layers packed into separate modules. Each of the modules has its own unit tests suite — between dozens to few hundreds of them per module. We have to support multiple flavours and they differ greatly. Each flavour has a separate set of automation and unit test, although most of them are shared.

    我们正在支持多个模块,这是我们架构的一部分。 我们假设它是一个干净的体系结构 ,将domaindataapp层打包到单独的模块中。 每个模块都有自己的单元测试套件-每个模块介于几十到几百个之间。 我们必须支持多种口味 ,它们之间存在很大差异。 每种口味都有一套单独的自动化和单元测试,尽管它们大多数是共享的。

    When it comes to infrastructure, there is a separate Bitrise workflow for every build type. Also, a separate one for each of: feature development, automation efforts, release (tags) activities and after merging feature to the develop. Seeing how many distinct configs we have, there is a need to run multiple builds every day. We can’t and won’t have “infinite” amount of concurrent jobs, so time devoted to each build is very important to us. It’s also important because we value sh*t done the right way.

    对于基础架构,每种构建类型都有单独的Bitrise工作流。 另外,针对以下各项分别使用一项: 功能开发, 自动化工作, 发布 ( 标签 )活动以及将功能合并到开发中之后。 看到我们有多少个不同的配置,有必要每天运行多个构建。 我们不能也不会拥有“无限”数量的并发工作,因此花在每个构建上的时间对我们来说非常重要。 这也很重要,因为我们重视以正确的方式做事

    The basic measurement that will prove effectiveness here is build time — both entire build time or a particular step time (such as unit tests step or deploy step).

    这里将证明有效性的基本度量是构建时间 - 整个构建时间或特定步骤时间(例如单元测试步骤或部署步骤)。

    改进之处 (Improvements)

    单元测试 (Unit testing)

    The most commonly used feedback loop is unit tests suite, in particular if you’re supporting multiple flavours for Android app and you want to be sure that none of the changes would break any of the flavours. Unit tests are supposed to be a fast and reliable feedback loop, which can be automated at the CI level. So, we used docs and tutorials to set them up for all of the flavours. After few changes to CI, we ended up with 30 minutes long unit test step for 3 flavours. Yes, you read it properly: 30 minutes for 3 flavours.

    最常用的反馈循环是单元测试套件,特别是如果您支持Android应用程序的多种口味,并且您想确保所有更改都不会破坏任何口味。 单元测试应该是一个快速可靠的反馈回路,可以在CI级别将其自动化。 因此,我们使用了文档和教程来针对所有口味进行设置。 在对CI进行少量更改之后,我们完成了30分钟的3种口味的单元测试步骤。 是的,您没有看错:30分钟有3种口味。

    Ok, let’s fix that.

    好吧,让我们解决这个问题。

    After a little bit of research it occurred to us that we used two separate steps for unit tests. Android unit test step for Bitrise was running app module unit tests. Gradle Unit Test step was just running .gradlew test task.

    经过一番研究,我们发现我们对单元测试使用了两个单独的步骤。 Bitrise的Android单元测试步骤正在运行应用程序模块单元测试。 Gradle Unit Test步骤仅在运行.gradlew测试任务。

    Image for post
    Total time for each step in minutes.
    每一步的总时间(以分钟为单位)。

    What’s wrong with gradle unit test step in our case? According to the Gradle documentation:

    在我们的案例中,gradle单元测试步骤有什么问题? 根据Gradle文档:

    Image for post
    Source: https://docs.gradle.org/current/userguide/command_line_interface.html
    资料来源: https : //docs.gradle.org/current/userguide/command_line_interface.html

    In simple terms, ./gradlew test triggers dozens of different test tasks from every module. In our case, it triggered both debug and release related tests for every subproject (module). That’s too much redundancy; consider the final result of ./gradlew test command:

    简而言之,。/ gradlew测试从每个模块触发许多不同的测试 任务 。 在我们的例子中,它触发了每个子项目(模块)的 调试发布相关测试。 那太冗余了; 考虑./gradlew测试命令的最终结果:

    (amount of flavours) x (amount of supported envs) x (amount of modules)

    (风味量)x(支持的envs)x(模块数量)

    But the amount of tasks triggered is not all we can improve here. I already mentioned we have several modules. Since it’s cleanish architecture, it consists of app, domain, data and api modules. It’s easy to see that some of those modules are flavour agnostic — domain, data and api layers can and should be treated as libraries. Those are external dependencies that could be used via any JVM compatible code. Do we need to run those tests separately for each flavour? Of course we don’t! Where does it lead us?

    但是触发的任务数量并不是我们可以改善的全部。 我已经提到过我们有几个模块。 由于它是干净的架构,因此包含appdomaindataapi模块。 显而易见,其中某些模块与风味无关 ,可以并且应该将域,数据和api层视为库。 这些是外部依赖关系可以通过任何与JVM兼容的代码使用。 我们是否需要针对每种口味分别运行这些测试? 当然不! 它把我们引向何方?

    风味不可知单元测试 (Flavour agnostic unit tests)

    Split flavour dependent and flavour agnostic unit tests. Gain greater control over how your application is tested. Use Gradle Unit Test step in your Bitrise.yml to run targeted flavour agnostic unit tests, like this:

    拆分风味依赖风味不可知单元测试。 更好地控制应用程序的测试方式。 使用Bitrise.yml中的 Gradle Unit Test步骤来运行目标风味不可知的单元测试,如下所示:

    _UnitTests_Flavour_Agnostic_Modules:
        steps:
          - gradle-unit-test@1.0.5:
              inputs:
                - gradlew_file_path: "./gradlew"
                - unit_test_task: ":data:testDebugUnitTest"
                - gradle_file: "./build.gradle"
              title: "Data module unit testing"
          - gradle-unit-test@1.0.5:
              inputs:
                - gradlew_file_path: "./gradlew"
                - unit_test_task: ":domain:test"
                - gradle_file: "./build.gradle"
              title: "Domain unit testing"
          - gradle-unit-test@1.0.5:
              inputs:
                - gradlew_file_path: "./gradlew"
                - unit_test_task: ":feature1:test"
                - gradle_file: "./build.gradle"
              title: "Feature1 unit testing"

    Using unit_test_task attribute enables you to configure a particular task to be run. Basically, any gradle task. You can obviously chain gradle commands, but I want granularity here. Additionally, the usage of title attribute keeps build logs in order and enables you to track each step separately.

    使用unit_test_task属性使您可以配置要运行的特定任务。 基本上,任何gradle任务。 您显然可以链接gradle命令,但我想在此进行粒度描述 。 此外,使用title属性可以使构建日志井然有序,并使您能够分别跟踪每个步骤。

    Image for post
    The result of applying the above mentioned recommendations. Cleaning up resources gave us unit tests result in seconds instead of minutes.
    应用上述建议的结果。 清理资源使我们在几秒钟而不是几分钟内即可获得单元测试结果。

    依赖于风味的单元测试 (Flavour dependent unit tests)

    The second recommendation relates to Android unit test step for Bitrise and how flavour dependent unit tests are managed. In most cases, I would recommend you to run only what you need. But I came to conclusion that ‘run only what you need’ could be counterintuitive in our case.

    第二项建议涉及Bitrise的Android单元测试步骤,以及风味相关的单元测试的管理方式。 在大多数情况下,我建议您仅运行所需的内容。 但是我得出的结论是,在我们的案例中,“只运行您需要的内容”可能违反直觉。

    It’s really easy to break one of the flavours by introducing changes to only one of them. That’s why we ended up with running unit tests for every flavour in every build. In addition, the above mentioned set of flavour agnostic tests is triggered. What does it mean when it comes to Bitrise CI setup?

    通过仅对其中一种进行更改就可以轻松打破其中一种口味。 这就是为什么我们最终针对每种构建中的每种口味运行单元测试的原因。 另外,触发了上述风味不可知测试组。 说到Bitrise CI设置是什么意思?

    _UnitTestsPerFlavour:
        steps:
          - android-unit-test:
              inputs:
                - module: app
                - variant: ${FLAVOUR_NAME}UatDebug
              title: "Flavour unit tests"
        before_run:
          - _UnitTests_Flavour_Agnostic_Modules

    The above snippet runs unit tests for the app module for a particular flavour injected as an environment variable and a particular build variant. So, if CI builds only one flavour at time, this snippet is supposed to be triggered three times, once for each flavour. If all of the flavours are built simultaneously, then each flavour should run its own unit tests in order to avoid redundancy and save a few minutes from build. Notice that, before _UnitTestsPerFlavour step, UnitTests_Flavour_Agnostic_Modules step is triggered. It runs flavour agnostic tests, so domain, data and feature modules unit tests. Either way, all unit tests are always validated.

    上面的代码段针对作为环境变量和特定构建变体注入的特定风味为app模块运行了单元测试。 因此,如果CI一次只能建立一种口味,则该片段应触发3次,每种口味均触发一次。 如果所有风味都同时构建,则每种风味应运行自己的单元测试,以避免冗余并从构建中节省几分钟。 请注意,在_UnitTestsPerFlavour步骤之前已触发UnitTests_Flavour_Agnostic_Modules步骤。 它运行与风味无关的测试,因此对数据和功能模块进行单元测试。 无论哪种方式,所有单元测试都始终经过验证。

    Alternatively to the above setup, you can use the following setup to hardcode which flavour’s unit tests should be run:

    除了上述设置之外,您还可以使用以下设置来硬编码应运行哪种风味的单元测试:

    _TargetedUnitTestForAllFlavours:
        steps:
          - gradle-unit-test@1.0.5:
              inputs:
                - gradlew_file_path: "./gradlew"
                - unit_test_task: ":app:testFlavourAUatDebugUnitTest"
                - gradle_file: "./build.gradle"
              title: "FlavourA App unit testing"
          - gradle-unit-test@1.0.5:
              inputs:
                - gradlew_file_path: "./gradlew"
                - unit_test_task: ":app:testFlavourBUatDebugUnitTest"
                - gradle_file: "./build.gradle"
              title: "FlavourB App unit testing"
          - gradle-unit-test@1.0.5:
              inputs:
                - gradlew_file_path: "./gradlew"
                - unit_test_task: ":app:testFlavourCUatDebugUnitTest"
                - gradle_file: "./build.gradle"
              title: "FlavourC App unit testing"
        before_run:
          - _UnitTests_Flavour_Agnostic_Modules

    That way we’re all covered, no matter if we’re building all the flavours, or just one. Remember, the lesson here is flavour dependent and agnostic unit tests should be triggered once. There is no redundancy, but there is full coverage. Every software increment is safe.

    这样一来,无论我们是制作所有口味,还是只制作一种口味,我们都可以覆盖。 请记住,这里的课程是与风味有关的,不可知论的单元测试应该触发一次。 没有冗余,但是有完整的覆盖范围。 每个软件增量都是安全的

    结果 (Results)

    We started with around 30 minutes per build.

    每次构建大约需要30分钟

    Image for post
    Total time for unit testing then.
    然后进行单元测试的总时间。

    And finished up with the below results when running one flavour.Down to ~5/6 minutes per build.

    并在运行一种口味时得出以下结果。 每次构建时间约5/6分钟。

    Image for post
    Total time for unit testing now.
    现在进行单元测试的总时间。

    And also down to ~3 minutes per build when running all the flavours at once, which means each flavour is responsible for its own unit tests finally. Yes, that’s a separate config in order to optimise build time even further.

    一次运行所有版本时, 每个构建版本的时间缩短到大约3分钟 ,这意味着每种版本最终都要负责自己的单元测试。 是的,这是一个单独的配置,目的是进一步优化构建时间。

    Image for post
    Total time when running all of the flavours. Build time for those unit tests per one flavour.
    运行所有调味料的总时间。 每一种口味的单元测试的构建时间。

    文物部署 (Artefacts Deployment)

    Review your Deploy to Bitrise.io step. According to the documentation [1] [2] [3] for the following steps test reports are deployed automatically:

    查看您对Bitrise.io的部署步骤。 根据文档[1] [2] [3]的以下步骤,将自动部署测试报告:

    • Xcode Test for iOS

      适用于iOS的Xcode测试
    • Android Unit Test

      Android单元测试
    • iOS Device Testing

      iOS设备测试
    • Virtual Device Testing for Android

      Android虚拟设备测试

    As noted in the documentation, by default Android unit and UI tests are deployed to Bitrise directory and are provided via the Test reports tab. They are easily accessible — but the question is — are they really necessary?

    如文档中所述,默认情况下,Android单元和UI测试将部署到Bitrise目录,并通过“ 测试报告”选项卡提供。 它们很容易访问-但问题是-它们真的必要吗?

    We have robust unit tests. They fail rarely in CI because the entire team writes and runs them frequently. On the other hand, it’s easy to check Bitrise for which logs failed.

    我们有强大的单元测试。 它们在CI中很少失败,因为整个团队经常编写和运行它们。 另一方面,检查Bitrise日志失败很容易。

    决定部署什么 (Deciding what to deploy)

    We already changed from Android unit test step for Bitrise to Gradle Unit Test step which does not deploy unit tests reports automatically. And we want it that way. What about the rest of the artefacts? For automation builds we’ve decided not to deploy any APKs. They are not needed.

    我们已经从Bitrise的Android单元测试步骤更改Gradle单元测试步骤,该步骤不会自动部署单元测试报告。 我们想要那样。 其余的文物呢? 对于自动化构建,我们决定不部署任何APK。 不需要它们。

    We also already know that Virtual Device Testing for Android step deploys UI tests results into the Test Reports directory. We decided that for all of the builds we are going to move or remove Deploy to Bitrise.io step completely as an experiment. Also, Deploy to Bitrise.io step is always triggered before unit tests but after APK creation. That way, only application (uatRelease APK for example) and the UI tests report are deployed.

    我们也已经知道, “ Android虚拟设备测试”步骤将UI测试结果部署到“ 测试报告”目录中。 我们决定,对于所有构建,我们将作为实验完全将D eploy移动或删除到Bitrise.io 。 同样, 部署到Bitrise.io的步骤始终在单元测试之前但在APK创建之后触发。 这样,仅部署应用程序(例如uatRelease APK)和UI测试报告。

    Initially deploy to Bitrise.io step took from 2.1 to 3.2 minutes.

    最初部署到Bitrise.io的 步骤耗时2.1至3.2分钟

    Image for post
    Initially 3.2 min was total time per this step.
    最初,此步骤的总时间为3.2分钟。

    After the changes it’s 0 minutes for some builds. It is ~8 seconds for most of them.

    更改后,某些构建为0分钟。 对于大多数人来说,这大约是8秒。

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    That’s how quick it could be!
    那就这么快!
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    Oh yeah! Source: https://knowyourmeme.com/photos/988454-we-did-it-reddit
    哦耶! 资料来源: https : //knowyourmeme.com/photos/988454-we-did-it-reddit

    自动化工作流程 (Automation workflow)

    One of the low hanging fruits was to change what is being done as a part of a particular workflow, since they all have different goals.As I mentioned, we have feature, automation, develop and release workflow.In our case, initially, all of the mentioned workflows had basically the same setup. Why is this wrong? Because, as we said, workflows simply have different responsibilities.

    一项低落的成果是改变特定工作流程中要完成的工作,因为它们都有不同的目标,正如我提到的那样,我们具有功能自动化开发发布工作流程。提到的工作流程中的设置基本相同。 为什么会这样呢? 因为,正如我们所说,工作流仅具有不同的职责

    了解工作流程的差异 (Understanding the differences in workflows)

    I have already mentioned the automation workflow. It’s because it is special compared to other workflows. The only responsibility automation workflow has is to support Software Engineers in Test in writing and securing automation test suite. That simple conclusion means we can trim several steps from it; in our case, APK and other artefacts creation and deployment. We were also able to get rid of custom scripts we had there for the release app or “runtime” resources optimisations steps and beyond.

    我已经提到了自动化工作流程。 这是因为与其他工作流程相比,它是特殊的。 自动化工作流程的唯一职责是支持测试中的软件工程师编写和保护自动化测试套件。 这个简单的结论意味着我们可以从中减去几个步骤; 在我们的案例中,APK和其他人工制品的创建和部署。 我们还可以摆脱发布应用程序或“运行时”资源优化步骤以及之后的自定义脚本。

    结果 (Results)

    By doing this, the automation build is a fast feedback loop for the SETs.It takes around 10 minutes less than other builds.I believe it’s a huge win for the SETs team.

    通过这样做, 自动化构建是SET的快速反馈回路。 与其他版本相比,它只需花费约10分钟的时间。 我相信这对SET团队是一个巨大的胜利。

    调查工具配置 (Investigating tools configuration)

    Here is a quick and simple story as an example. Our builds produced uatDebug and uatRelease APKs. UAT stands for ‘user acceptance testing’ and it’s also a name of one of our environment s— environment with almost production setup but more over development data — and simply used for testing purposes. So, producing those two build sounds about right, doesn’t it? I started asking questions anyway. We were sure we need uatRelease for testing purposes. It makes sense since testing production ready app (release) using development data (uat) is one of the best practices. But why do we need uatDebug then?

    这里以一个简单的故事为例。 我们的构建生成了uatDebuguatRelease APK。 UAT代表“ 用户接受测试 ”,它也是我们的环境之一的名称-环境几乎具有生产设置,但超出了开发数据范围-仅用于测试目的。 因此,产生这两个构建声音大约是正确的,不是吗? 我还是开始问问题。 我们确定我们需要uatRelease进行测试。 这是有道理的,因为使用开发数据( uat )测试可用于生产的应用程序( 版本 )是最佳实践之一。 但是,为什么我们需要uatDebug

    整理未使用的资源 (Trimming unused resources)

    The sole reason was a misconfiguration of the Charles proxy tool, which led testers to not being able to use proxy tools while testing uatRelease build variant. Famous network_security_config file had been added to the project but it wasn’t working, since the build variant has to be debuggable. The quick fix was to add android:debuggable attribute to all uat builds. And since we’re not testing uat builds using any public channels — it’s secure enough.

    唯一的原因是Charles代理工具的配置错误,这导致测试人员在测试uatRelease构建变体时无法使用代理工具。 著名的network_security_config 文件已添加到项目中,但由于构建变体必须是可调试的 ,因此无法正常工作 快速解决方案是将android:debuggable属性添加到所有uat构建中。 而且,由于我们不使用任何公共渠道来测试uat版本,因此足够安全。

    结果 (Results)

    A simple configuration fix to the existing toolset brought an 8 minutes time reduction to each build and fixed SETs headache.

    对现有工具集的简单配置修复为每个构建节省了8分钟的时间,并解决了SET令人头疼的问题。

    所有数字加在一起 (All numbers together)

    In summary

    综上所述

    • Unit tests time down from 30 minutes to 3~6 minutes. Depends on build type.

      单元测试时间从30分钟缩短到3〜6分钟。 取决于构建类型。

    • Automation build cut off by another 10 minutes through removing a few unnecessary steps.

      通过删除一些不必要的步骤,自动化构建又缩短了10分钟

    • Artefacts deployment reduced from 2.1~3.2 minutes into 8 seconds!

      人工制品的部署时间 2.1〜3.2 分钟减少到8秒!

    • Fix to Charles configs gave us another 8 minutes — due uatDebug build removal.

      修复了Charles的配置,又给了我们8分钟的时间 -删除了uatDebug构建。

    We were able to shorten builds by between 48 minutes and 34 minutes per each build. That was a huge win and relief as you can imagine!

    我们能够将每次构建缩短48分钟到34分钟之间的时间 。 可以想象,那是一次巨大的胜利和轻松!

    We obviously made some rookie mistakes. But the most important part is to learn from them. We were able to adapt quickly and we’re providing other small improvements since then. It can’t happen on a daily basis because we also need to deliver business value to our clients — but with an appropriate plan in place, I’m sure you can do even more.

    我们显然犯了一些菜鸟错误。 但是最重​​要的部分是向他们学习。 从那时起,我们就能够快速适应并提供其他小改进。 它不可能每天都发生,因为我们还需要为客户提供业务价值 -但是有了适当的计划,我相信您可以做得更多。

    优化之外的提示和技巧 (Tips and tricks beyond optimisations)

    Bitrise and its plugins’ documentation is quite limited. You will need to deep dive into the plugins code if you want to understand the platform fully. Plugins code is mostly open source — you can find links inside plugin documentation. In particular, review the main.go file if you’re looking for attributes and parameters which could customise the build.

    Bitrise及其插件的文档非常有限。 如果您想完全了解平台,则需要深入研究插件代码。 插件代码大部分是开源的-您可以在插件文档中找到链接。 特别是,如果要查找可以自定义构建的属性和参数,请查看main.go文件。

    Use Bitrise CLI in your terminal in order to test configuration locally. It will save you a lot of time.

    在终端中使用Bitrise CLI以便在本地测试配置。 这样可以节省您很多时间。

    Have as granular CI steps as possible. Use title attribute extensively. Greater readability — greater control over time. Solid foundations are the first step for future optimisation.

    尽可能执行精细的CI步骤。 广泛使用title属性。 更高的可读性-更好地控制时间。 坚实的基础是未来优化的第一步。

    Do what we haven’t done yet — introduce tools to measure build metrics automatically.

    做我们尚未完成的工作-引入自动测量构建指标的工具。

    Leverage version control since Bitrise is similar to infrastructure as a code.

    由于Bitrise 基础架构 类似 ,因此可以利用版本控制。

    That’s a separate story but in Tigerspike, we optimised APK size by 13% during our internal hackathon day. You should be aware of best practises for Android app configuration. Get rid or optimise resources, configuration and APK size. These kinds of things are also impacting your build time: git pull, compilation and build time, tests, deploy time — these are some of many examples.

    那是一个单独的故事,但是在Tigerspike中,我们在内部黑客马拉松日将APK大小优化了13% 。 您应该了解Android应用配置的最佳做法。 摆脱或优化资源,配置和APK大小。 这些事情也会影响您的构建时间:git pull,编译和构建时间,测试,部署时间-这些是许多示例。

    Listen. Observe. Experiment. Formulate a plan and adopt only what’s needed for your team. Good luck!

    听。 观察一下。 实验。 制定计划并仅采纳团队需要的内容。 祝好运!

    Donald Duck says Thank you!
    Thanks! Source: http://123emoji.com/donald-duck-stickers-2-9606/
    谢谢! 资料来源: http : //123emoji.com/donald-duck-stickers-2-9606/

    I hope you like this piece. As you can see I love a fast feedback loop — if you have any objections, comments or questions — please drop a comment or DM message.

    我希望你喜欢这块。 如您所见,我喜欢快速反馈循环-如果您有任何异议,评论或问题,请发表评论或DM消息。

    The article showcases what we have done for one of our projects in Tigerspike. We’re hiring — please mention my name! ;)

    本文展示了我们为Tigerspike中的一个项目所做的工作 。 我们正在招聘 -请提及我的名字! ;)

    If you want to reach me out, I’m based in Wrocław, Poland.I’m also visiting London from time to time.Here is my LinkedIn and Twitter.

    如果您想联系我,我位于波兰的弗罗茨瓦夫,我还不时访问伦敦,这是我的LinkedInTwitter

    翻译自: https://proandroiddev.com/be-effective-with-bitrise-ci-for-android-lessons-i-learned-the-hard-way-5a85e45a33dc

    景观指数计算

    展开全文
  • 做百度爱采购,做小红书,抖音,你都要知道平台的推荐和排名机制吧。...百度竞价排名机制是什么综合排名指数(CRI),即出价与质量度的乘积,是竞价排名机制的衡量标准。一般情况下,综合排名指数越大,在搜索结果...

    做百度爱采购,做小红书,抖音,你都要知道平台的推荐和排名机制吧。只有先了解了这些,你才知道应该从哪里下手,才不会盲目,做到有的放矢。所以我们做百度竞价排名,首先要了解的就是百度竞价的排名机制,然后根据这些竞价排名的因素去优化竞价账户,达到花更少的钱去获得更多的客户。

    79afacedf170fc5ffec7987862365a1e.png

    百度竞价排名机制是什么

    综合排名指数(CRI),即出价与质量度的乘积,是竞价排名机制的衡量标准。一般情况下,综合排名指数越大,在搜索结果页面的排名也就越高。

    (补充:实际排名也受质量度的影响,三星有稳定推左资格,二星有不稳定推左资格,一星只有小概率推左资格。)

    百度竞价价格计算公式

    每次点击的费用,由排名、出价和质量度共同决定。具体计算时有两种情况:

    1、关键词排在所有推广结果的最后一名,或是唯一一个可以展现的推广结果,则点击价格为该关键词的最低展现价格。关键词出价低也应该会有展现,只不过展现位置不同

    2、其它情况下,每次点击价格=(下一名出价x下一名质量度)/关键词质量度+0.01元

    通过分析竞价排名机制和价格计算公式,可以了解到:当质量度较高时,出价较低也有可能排名靠前。

    所以对于一个竞价新的账户,首先要放开匹配让它多跑点量,要尽快的把账户的关键词质量度提高到8-10,比如开广泛666,虽然有可能进来很多的垃圾流量,但是对于账户的后期的优化来说,还是值得的。

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