PR申请大数据分析

singfoot

数据分析基于380个样本，样本时间跨度从2010年到2017年。
【结论更新】
概率这个东西，本来就是多个样本的统计，体现一般规律，但很难从单个个体来决断总体的分布情况。所以有人说没什么意义的，你们自己高兴就好。
这两张图，给的就是申请者一个宏观心理预期，就像买彩票样的。

被拒的，大概率都会拒得比较早，大多在4个月的时候被拒。所以那些4个月还没有被拒的，你成功的机会要多一点点。
被批准的，大概率会比较晚一点，大多数在5个月的时候被批准。
再看被批准概率/被拒概率 (S/F ratio)，申请8个月这个比例达到最大。虽然ICA说一般6个月会有结果，如果你的申请拖了6个月还没消息的，不要着急，成功可能离你更近了。

数据是从统计表里得到的，由于原始统计表做得比较粗糙，对申请者的申请条件没有仔细分类。对原始数据里的申请条件文本重新分类是一项很繁琐费时的事情，所以目前只有申请时间这一条信息是最有价值的了。各位仁者见仁，智者见智，请尊重别人的劳动成果，别乱喷。

千股涨停

一年要批2w个pr，7年就是14w个，你只有380个数据，连采样都不足，还敢说是大数据，搞笑了。

singfoot

千股涨停 发表于 27-12-2017 11:22
一年要批2w个pr，7年就是14w个，你只有380个数据，连采样都不足，还敢说是大数据，搞笑了。 ...

不要乱喷，请尊重一下别人的劳动成果好吧？一年批准2万个，又不是所有人都会把结果提交到统计表中。380个数据已经是所有的了，至少在统计上还是有些指导意义的。

千股涨停

有一定的参考意义，但是不大。
样本太少，样本的条件不详。

raymond911

拖的时间越长，被批准的概率越低，申请失败的概率也越低。

没读懂这句话。。。。。。。

dry-box

等待解读

依然范特西

没有什么意义啊，只是用申请时间，根本不能说明什么，还不如说只有50%几率，批准或被拒。

金牌男屌丝

我勒个去。。。

就一个条件？？？？只看申请时间？？？？

兄弟你这个真不是大数据分析。。。

dry-box

充其量只能算是一条变量的批准率

晓林

1.本来数据量和面就小。
2.只参照时间函数就更难借鉴。
3.再加上pr的每年的条件变化，
所以参考价值很低。
其实很简单，头三个月或五个月，不够初始条件的肯定拒了，条件没问题的一定批了。剩下纠结的时间长过五个月的，必然有批有拒，50% 上下