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雙重主要上市和二次上市的差異--以中國HR公司為例
專業小知識： 雙重上市與二次上市有什麼異同點
雙重上市（dual primary listing），是指兩個資本市場均為第一上市地。已經在美國市場上市情況下，在香港市場按當地市場規則發行上市，其須遵守的規則與在香港首次公開發行股份的公司要求完全一致，兩市場股票無法跨市場流通，股價表現相對獨立，可能產生價差。
二次上市（secondary listing），是指公司在兩地上市相同類型的股票，通過國際託管行和證券經紀商，實現股份跨市場流通，這種方式主要以存託憑證（Depository Receipts，簡稱DR）的形式存在。
1. 10月10日，BOSS直聘向香港聯交所遞交雙重主要上市申請。摩根士丹利、高盛擔任聯席保薦人。雙重主要上市流程完成後，BOSS直聘將成為同時在美國納斯達克交易所和香港聯交所上市的公司。
據招股書信息，2022年上半年，BOSS直聘平均月度活躍用戶（MAU）為2590萬人，用戶平均每月在平台上產生30億條求職招聘交流信息。
同期，BOSS直聘實現營收22.50億元，經營性現金流流入為4.81億元，取得經調整淨利潤3.63億元，展現了穩定的營運效率和盈利能力。截至2022年6月30日，BOSS直聘累積服務認證求職者超過1億人、認證企業890萬家。
2. 科銳國際公告，公司預計實現2022年前三季度歸屬於上市公司股東的淨利潤2.07億元-2.3億元，同比增長10%-22%；預計實現2022年第三季度歸屬於上市公司股東的淨利潤8531.44萬元-8958.01萬元，同比增長0%-5%。截至2022年10月14日收盤，科銳國際報收於33.26元，65.47億人民幣。
總體上，中高端招聘業務和RPO 業務收入同比略有下降，靈活用工業務中的崗位外包需求依然活躍，收入同比增長明顯；國際上，公司在“國際化”戰略指引下繼續推進全球化協同發展，前三季度海外市場業務持續表現活躍，香港、東南亞、英國等分支機構業務均良性向上發展。
3. 人瑞人才9月29日發布信息宣布，已完成向大連東軟控股有限公司收購上海思芮信息科技有限公司（以下簡稱“上海思芮”）的46.0%股權，上海思芮成為人瑞人才非全資附屬公司，其業績將體現在人瑞人才的財務報表中。
歷史回顧： 2022年3月8日，人瑞人才發佈公告宣布與大連東軟控股有限公司（以下簡稱“東軟控股”）達成戰略合作，人瑞人才以4.08億元收購東軟控股旗下信息技術與數字化人才服務提供商上海思芮信息科技有限公司（以下簡稱“上海思芮”）46%股權。本次收購完成後，上海思芮將成為人瑞人才的非全資附屬公司。
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中國職業教育平台"職問"獲得5000萬元戰略投資
中國職前教育平台「職問」近期宣布完成5000萬人民幣的B輪戰略投資，本次投資由智聯招聘、網易投資領投。據報導，累計融資已近3億！
職問成立於2015年，聚焦海內外留學生群體求職，連接C端留學生群體、B端企業及全球高校，提供全程方案、求職加速、職業諮詢、職業資質、職業技能等服務，服務覆蓋金融、數據科技、互聯網、法律、諮詢、會計等熱門求職領域，成為兼具價值和規模的新一代職業教育平台。
職問在2020年後搭建起全新的獲客渠道，全面開展C端業務。搭建起在微信、小紅書、抖音多平台的媒體矩陣，提升私域流量佔比。據數據顯示，職問約50%的用戶來自於新入口，獲客成本低於線下，直接優化了職問的利潤結構。
職問為不同行業、不同求職方向的學生分別建立社群，群內發放最新行業資訊和活動信息，為學生求職提供最新資訊。職問視頻號開設定期專題講座，根據求職熱點話題進行求職資訊、技能提升等方向講座，深受學生好評。
職問根據學生所處不同階段以及求職意向行業，組合職業規劃、簡歷精修、錄播課、小班課、大班課、1V1導師輔導等課程，進行標準化服務，服務貫穿學生從大學到進入職場的全週期。
導師端，職問擁有3000+導師團隊，導師團隊來自全球各行業在職導師。在用戶端，職問搭建“深根”系統進行技術保障，多平台同步追踪學進度，滿足學員多平台進行職業規劃、導師匹配、導師認證、課程評價等。
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探索性數據分析(EDA)是什麼？幫助產品經理深入分析，一篇文章看懂
探索性數據分析（EDA）是產品經理在進行深入分析或建模前，用來快速了解數據的一種方法。簡單來說，它幫助你了解數據的基本特徵、發現異常和缺失值等，以下將詳細介紹：
1. 了解數據的基本特徵：透過統計數據（如平均值、最大值、最小值）快速掌握數據的大概狀況。
2. 可視化數據：使用圖表（如直方圖、散點圖、箱形圖等）來查看數據的分佈、變量間的關係和潛在趨勢。
3. 發現異常和缺失值：檢查數據中是否有異常點或遺漏的數據，以確保數據的準確性。
4. 變量之間的關聯性：檢查數據中的不同變量是否相關，為後續的決策提供依據。
EDA 的目的是通過簡單的分析快速理解數據，為後續的深度分析和決策打好基礎。
要運用探索性數據分析（EDA）來幫助做出產品決策，以下是簡單的步驟指南：
1. 定義問題與目標
先明確你要解決的問題。例如，你可能想提升某個功能的用戶轉換率或找出導致用戶流失的原因。
2. 收集數據
從數據來源（如 Google Analytics、產品日誌、用戶反饋等）中收集與目標相關的數據，這可以包括用戶行為數據、產品使用數據、營銷數據等。
3. 進行基本數據檢查
- 數據總覽：查看數據有多少行、多少列，是否有缺失值。
- 統計摘要：快速檢查數據的平均值、最小值、最大值等，來了解數據的整體分佈。
4. 使用圖表進行可視化
利用簡單的圖表來快速了解數據：
- 直方圖：查看用戶行為的分佈（例如使用某個功能的頻率）。
- 散點圖：找出變量之間的關係（例如用戶使用時長與轉換率的關係）。
- 箱形圖：檢查是否有異常值，這些異常值可能會影響分析結果。
5. 檢查數據中的模式與趨勢
- 發現趨勢：例如，通過分析用戶的使用行為，發現某個功能在特定時間段更受歡迎。
- 群體分析：將用戶按不同特徵（如地區、設備、年齡）分群，看看各群體是否存在行為差異。
6. 處理異常值與缺失值
- 對於缺失數據，可以選擇補充或移除它們。
- 對於異常值，決定是否要排除，還是進一步分析其原因。
7. 根據發現制定行動計劃
根據 EDA 的結果，得出有價值的結論，然後制定具體的行動方案。例如，發現某些功能的使用頻率較低，可能需要優化或重新設計。
8. 持續監控與迭代
在產品上做出改變後，繼續收集數據，重複進行 EDA，以確認改進是否有效。
通過這些步驟，EDA 幫助你快速理解數據中的關鍵資訊，支持數據驅動的產品優化和決策。
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