加速推进5G应用落地成未来发展关键

首先，我们知道，空间复杂度和存储空间有关，而存储空间是由什么决定的，肯定是声明的变量啊，我们直接来找函数 fn001 中的变量声明，只有一个 i ，也就是说此函数只有开辟了一块空间供 i 使用，那么空间复杂度 S(n) 即为 O(1) ，你可能会说 i 不是一直在变吗，是的它是在变，但是不管怎么变，它还是一个数字，占用空间大小都一致

空间复杂度和时间复杂度一样，当代码里声明的变量是一个常量，不会根据传入值的变化而变化，那么也它的空间复杂度是 O(1)

「例2：」
 

4.现实永远很骨感

以上只是理想状态下的建议，实际开工：

• 总有人想争取更多资源，大喊：“品效合一!”“心智资源!”
• 总有人认为客服售后没必要，今年再扣他点费用?(从而引发服务部门的奋起反击“老子也有贡献!”)
• 总有人喜欢夸大自己贡献，促销活动效益写的巨高，甚至比自然销量还高。
• 总有人怕被追究责任，拼命往：没有促销!没有支持!产品不给力上推责任。

所以有关“到底每个部门贡献多少，能不能具体到每一块钱里几毛几分是谁来的”的议题，永远不会停下来。

加之，总有新入行的数据分析师，认为只要怼几个数据进线性回归或者因子分析模型，就能算个参数出来让每个部门满意。所以这种来来回回扯皮的事，还会延续很多很多年，哈哈哈。

5.小结

类似的数据分析千古难题，还有很多：

• 为什么ABtest中实验有效，投产没效，到底怎么测得准!
• 自然增长率要怎么计算，才是全宇宙最公平合理的!
• 用户心智资源的开发与认知深度的变化，如何衡量!
• 销售预测，到底怎么才能预测100%精准!
•  ……

每一个问题，都是表面看似数据分析，背后是人心贪婪，推过拦功。业绩好了就说是自己做的，业绩不好就甩给外部各自因素，内部各种无法量化的因素，以图自保。实在不行就说是数据分析能力不行，你咋不早点预测出来呢!做数据分析的同学们，要对这些问题有足够清晰的认知，不要轻易上当哦。就比如看似最简单的：自然增长率怎么算，到底咋算才能让业务部门服气呢?
 

核心流程：建立分级机制，深入分析影响。

核心流程里，销售和产品互怼的事也很常见，但是这种互怼是可以分析出，到底过错在谁那边的。只要建立好分级机制，对渠道质量、商品属性进行打标签分析，监控过程转化率，是可以做深入分析的，因此核心流程尽量多做分析，不留扯皮空间(如下图)
 

硬拉动类：引入ABtest机制，提前预设目标。

硬拉动类，属于叠加buff的做法，因此必须事先设好控制变量，否则混在一堆因素里，事后根本无法拆分。比如事先设定好拉动的总目标，事先测试方案效果，事中余留参照组，采集过程数据，这样才能在事后做好区分。硬拉动类是可以评估的，问题总是出在：事先不做工作，事中不留参照，不踩数据。啥都没有，事后能分析出来就见鬼了。

（编辑：通化站长网）

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