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数据推广模型权威发布_足球大数据智能分析软件(2024年12月精准访谈)

内容来源：丹顿SEO所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

数据推广模型

搜索推广算法必用的6大数据库详解在搜索推广的领域里，数据库的选择和使用至关重要。不同的数据库有着各自独特的优势和适用场景。以下是在搜索推广工作中常见的6种数据库，它们在算法模型和数据处理中发挥着重要作用。 𐟔 Hive Hive是数据仓库工具，主要用于处理大规模数据。它不仅支持Hive SQL，还集成了HDFS和Spark，使得数据分析和处理更加高效。模型的数据源通常来自Hive，特别是用户行为数据和日志数据。 𐟔Ž ElasticSearch 在搜索场景中，ElasticSearch（ES）是不可或缺的。它不仅用于索引和搜索，还用于处理大量数据。了解index、_id和alias的概念，以及增删改查操作，是算法工程师的必备技能。Python和Java是两种常见的连接方式。 𐟔‘ Redis Redis是一种键值对数据库，以其快速的查询速度在推荐系统中广泛应用。推荐结果的召回和用户特征通常以{user_id: xxx}的形式存储在Redis中。 𐟓š MySQL 作为关系型数据库的代表，MySQL在搜索推广中也有着广泛的应用。工程师们需要掌握实时监听和数据同步更新的技巧，以便更好地处理数据。 𐟓š MongoDB MongoDB是一种非关系型数据库，适用于存储复杂格式的数据，如列表和字典。与MySQL不同，MongoDB的每个数据都可以有自定义格式，这使得它在处理复杂数据时更加灵活。 𐟓Š Kafka Kafka是一种消息队列数据库，广泛应用于流式处理场景。它与Scala开发的Spark不同，通常使用Java开发。在实时场景下，Kafka与Flink的结合使得数据流处理更加高效。这些数据库在搜索推广中各自发挥着独特的作用，掌握它们将有助于提升算法的效果和效率。

【中宣部电影局与中国银联签署战略合作框架协议，赋能电影消费】根据协议，双方将在电影消费惠民补贴、支付便利化、市场营销、海外推广、数据模型开发应用等方面深入合作，着力提升电影消费者获得感与满意度，携手推动金融支持电影产业高质量发...

是什么挡住了你数据分析的脚步？没经验？不了解？很迷茫？现在你的问题都可以得到解答~ 学习数据化运营，掌握数据运营的基础技能，全面通过数据分析了解电商运营， 1. 分析运营推广的回报率，优化投放策略。 2.如何实现用户裂变，通过数据演变，增加用户粘性，提升用户生命周期复购率，实现持续增长。 3.搭建完整的数据指标体系, 通过数据挖掘、数据模型等方式，深入分析业务数据,发现隐藏问题,实现迭代优化关注《数据化运营丨人人都是数据分析师》让你“理论+实际+技巧”快速的掌握数据化运营的技能, 用数据指导运营决策,驱动业务成长

拼多多全站推广：出价与拖价实战指南 1. 𐟓Š 投产比与出价策略：首先，确定产品的利润。例如，成本为8元，客单价为16元，利润为8元。那么，推广投产比为16除以8等于2（不含退款）。按照这个保本投产比进行推广，累计几天日销量后，商品会有数据模型。接下来，计算退货率。如果退货率为10%，那么保本投产比为2除以0.9等于2.22（含退款）。考虑到平台损耗（如电商平台罚款、服务技术费、运费险等），增加5%的成本，最终保本投产比为2.22乘以1.05等于2.33。如果全站推广放量，净投产值2.33就是你的盈亏线。 𐟚€ 前期全站推广注意事项：在前期全站推广中，不管你是跑成交出价还是跑投产比，如果出价比客单价还高且跑不动，那肯定是产品内功没做完。基础销量和基础评价必须要做完，才能介入全站推广。做完内功后，如果还是跑不动，就要找问题所在。比如，产品图片差异化、点击率、SKU防比价和商品价格竞争力等方面都需要做好。 𐟒𘠨𝮦—婙额与投产目标：最低先满足成交几十笔订单的花费，这是最基础的付费冷启动入池。如果按照成交出价跑，先按照产品的利润去出价。快速过渡阶段一，阶段一的成交扣费通常在预设值的1.5倍以内。跑完第一阶段后，定一个时间点，每天规定的时间内把日限额跑完。正常情况下，新品是当天的下午2点之前把日限额跑完。不要乱调出价，观测数据。只要产品正常出单，产品权重就会上涨，日限额不变的情况下，花费速率会越来越快。连续几天保持数据后，就可以开始拖价了。 𐟓‰ 拖价技巧：拖价时，先观测几组数据。拖价时，曝光量对比昨天的时段是否有上升趋势，商品点击率是否稳定，转化率是否有波动。每拖价一个节点，就是商品的一次考验。如果出价为8元，拖价10%即为7.2元。看看曝光量对比之前跑的数据。每次拖价后，只要花费速率快、曝光量不掉、点击率不跌、转化率稳定，就反复以上动作。建议每次调整出价5%以内，观察2-3天再开始二次拖价。当花费速率没有特别快时，就不要再拖价了。以上动作一定要围绕日限额进行拖价。当你不能拖价时，就是你放量的时候。

区数据局发布征集通知为进一步深化落实《国家数据局等部门关于印发〈“数据要素㗢€三年行动计划（2024—2026年）〉的通知》（国数政策〔2023〕11号）、《天津市人民政府办公厅关于印发〈天津市算力产业发展实施方案（2024—2026年）〉的通知》（津政办发〔2024〕18号）有关要求，为加快我市行业高质量数据集建设，推动算力、模型、数据、应用一体化发展，促进产业合作对接，推进各行业、多领域的“智改数转网联”，现组织征集天津市第二批行业高质量数据集，相关事项通知如下。一、征集要求（一）申报重点。聚焦“数据要素㗢€12个行业领域（工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳）及其他重点行业领域，推动开展行业共性数据资源库建设，打造高质量人工智能大模型训练数据集。（二）数据集要求。数据集建设完成并具备定期更新机制，具有实际的业务应用场景，具备一定先进性、创新性、规模性和示范性，适合向社会推广，能够支持开展人工智能大模型开发和训练。（三）申报单位。按照《天津市社会信用条例》的相关规定，各参与征集单位应为注册登记、税务征管关系均在本市范围内的企事业单位，不能为列入严重失信主体名单的信用主体。涉及政府或多家企业的，可结合实际情况联合申报。二、征集程序请各申报单位认真对照本《通知》要求，填写《天津市行业高质量数据集基本信息征集表》（附件1），将电子版申报材料（含盖章扫描件和word文档）、企业标识LOGO（PNG格式、透明背景）以“单位名称+第二批数据集申报”命名，报送至红桥区数据局。附件：天津市行业高质量数据集基本信息征集表天津市行业高质量数据集征集汇总表联系人：红桥区数据局钱鑫红桥区数据发展中心董皓玮联系电话：022-63015514 邮箱：hqqsj@tj.gov.cn 2024年10月29日网页链接

𐟔夺”年烧烤运营秘籍大公开！𐟍– 𐟎‰想要做好烧烤外卖？来看看我五年的运营经验吧！𐟑‡ 𐟓…第一天：新店开业，别急，先补10单，出5个五星好评，静待自然流量。 𐟓…第二天：利用自然流量和补单，达到15-20单，出10个好评，提升进店和下单转化率。 𐟓…第三天：关键日！40-60单，20个好评，保持高转化率，并适当推广。 𐟓…第四天：可能触发平台压力测试，带来巨额曝光！继续保持高数据，准备迎接爆单。 𐟓…第五天：千万别卡餐哦！否则曝光减半。若未触发测试，继续递增数据，保持高好评和转化率。 𐟎‰一周后，新店数据模型建立完成！开特权，配合推广，坐等爆单吧！𐟎‰ 𐟒ᦠ𙦍类和双转调整数据，这套打法适合大部分地区哦！𐟒က

精准客资的秘密武器 𐟚€ 在这个信息爆炸的时代，找到精准的客户资源简直是销售人员的命脉。可是，市面上那些公开买卖的信息，比如企查查、天眼查之类的，早就被用烂了，精准度简直低得可怜。信息流推广：高精准度的双刃剑 𐟗᯸ 信息流推广看起来很美好，精准度高得让人心动。但问题在于，这些平台对资质审核非常严格。一条高质量的客户资源可能要花200到300块钱，对于预算有限的销售团队来说，这无疑是一笔不小的开销。大数据获客：低成本高效率的选择 𐟒𛊊相比之下，大数据获客就显得聪明多了。通过建模分析获取的资源，相对精准，而且成本更低。你可以通过筛选关键词频率和停留时间来采集数据，这样找到的客户目标更明确。三网合一：精准数据的秘密武器 𐟓𖊊更厉害的是，三网合一的数据模型。通过与移动、电信、联通等公司合作，根据企业用户的手机号注册网址、APP、接收验证码、拨打400电话等行为来建立模型，从而抓取精准数据。这些数据都是一周内实时更新的，不同行业、不同地区都可以独立建模、独立筛选，满足不同行业的独特需求。结语：精准数据让销售更简单 𐟚€ 95%的企业并不是死于销售人员的能力，而是因为没有给销售配备合适的“刀剑”。三网合一的大数据让你的企业获客变得更简单、成本更低、更精准，从而提高企业销售额。在竞争激烈的市场上，精准客资就是企业的生命线，找到合适的方法，让销售变得更高效吧！

以下是一些利用AI赚钱的途径： 1.⠤𛎤𚋁I相关职业： - AI工程师或开发人员：负责开发和优化AI算法、模型和系统。随着AI技术的广泛应用，企业对这类专业人才的需求不断增加，薪资待遇也较为优厚。例如在互联网科技公司、金融机构等，AI工程师可以参与智能推荐系统、风险预测模型等项目的开发，获得较高的收入。 - 数据分析师：AI系统的训练需要大量高质量的数据，数据分析师负责收集、整理、分析数据，为AI模型提供准确的训练数据。在电商、社交媒体、医疗等行业，数据分析师可以通过分析用户行为数据、业务数据等，帮助企业优化业务流程、提高决策效率，从而获得报酬。 - AI产品经理：负责AI产品的规划、设计和推广。他们需要了解市场需求、用户需求和技术可行性，将AI技术转化为有商业价值的产品。比如，开发一款基于AI的智能客服产品，产品经理需要协调技术团队、市场团队等，确保产品的成功上线和推广，获得相应的薪资和绩效奖励。 2.⠥ˆ駔聉提高现有工作效率与业务拓展： - 创意工作者：如果你是平面设计师、原画师、文案作者等创意工作者，AI工具可以帮助你提高工作效率。例如，使用AI图像生成工具可以快速获取创意灵感、生成初步的设计草图，然后在此基础上进行进一步的创作和修改；AI文本生成工具可以帮助文案作者快速生成文章大纲、文案片段等，节省写作时间。这样，你可以在相同的时间内完成更多的项目，从而提高收入。 - 营销与销售行业：利用AI分析客户数据，了解客户的需求、偏好和行为模式，从而制定更精准的营销策略和销售方案。例如，使用AI工具对客户的购买历史、浏览记录等数据进行分析，预测客户的购买意向，为客户提供个性化的推荐和服务，提高客户的转化率和忠诚度，进而增加销售业绩和提成收入。 - 教育培训行业：教师或教育培训机构可以利用AI辅助教学，例如使用智能辅导系统为学生提供个性化的学习方案、答疑解惑；开发基于AI的在线教育课程，通过网络平台进行销售。此外，还可以提供AI技术培训课程，帮助学生和职场人士掌握AI相关的知识和技能，收取培训费用。 3.⠦供AI相关服务： - 咨询服务：如果你对AI技术有深入的了解，可以为企业或个人提供AI技术咨询服务，帮助他们了解AI的应用场景、技术选型、实施策略等。例如，为企业提供如何利用AI提高生产效率、降低成本的咨询方案，收取咨询费用。 - 模型训练与优化服务：一些企业可能没有足够的技术能力和资源来训练和优化自己的AI模型，你可以提供模型训练和优化服务。根据客户的需求和数据，使用专业的工具和技术对AI模型进行训练和优化，提高模型的准确性和性能，获得服务费用。 - AI应用开发服务：为企业或个人开发定制化的AI应用程序，如智能客服系统、图像识别软件、语音识别系统等。根据项目的复杂程度和工作量，收取相应的开发费用。 4.⠥ˆ›作与销售AI生成的内容或产品： - 文学创作与出版：使用AI写作工具生成小说、故事、诗歌等文学作品，然后进行编辑和整理，通过传统的出版渠道或网络文学平台进行发表和销售。例如，一些作者使用AI生成故事的框架和情节，然后加入自己的创意和风格，创作出独特的文学作品。 - 艺术创作与销售：利用AI图像生成工具创作艺术作品，如绘画、插画、设计作品等，并将其制作成数字艺术品或印刷品进行销售。一些艺术家使用AI生成的作品在艺术展览、网络平台上受到了关注和认可，获得了一定的经济收益。 - 版权素材销售：使用AI生成高质量的图片、视频、音频等素材，并将其上传到版权素材平台进行销售。随着AI技术的发展，AI生成的素材在质量和多样性上不断提高，可以满足企业和个人对版权素材的需求。 5.⠁I相关的创业项目： - 开发AI工具或平台：如果你有足够的技术能力和资金支持，可以开发自己的AI工具或平台，如AI写作助手、AI图像编辑工具、AI数据分析平台等。通过提供优质的服务和功能，吸引用户使用，并通过付费会员、广告投放、数据销售等方式实现盈利。 - 基于AI的创新业务：利用AI技术创新商业模式，开展新的业务。例如，建立基于AI的智能物流平台，优化物流配送流程，提高物流效率；开发基于AI的医疗诊断系统，辅助医生进行疾病诊断和治疗等。

「黄河头条」【全省首张“数据知识产权登记证书”落户大同云冈石窟】近日，山西省成功颁发了首张“数据知识产权登记证书”，该证书授予了云冈研究院，其登记的主体为“云冈石窟第13窟石窟本体三维模型数据集”。这一数据集已在省数据知识产权登记平台完成了数据登记工作，标志着山西省在数据知识产权保护方面迈出了重要一步。该证书为云冈石窟文物数字化研究储备了丰富的数据资源，具备广阔的数据知识产权产业化应用场景和推广价值，也为全省数据知识产权登记工作提供了示范引领。（来源：山西新闻联播）全省首张“数据知识产权登记证书”落户大同云冈...

精读SEM+ANN论文，干货满满！嘿，大家好！今天我们来聊聊如何精读一篇关于SEM（结构方程模型）和ANN（人工神经网络）的论文。这篇文章的重点是解读方法，具体的SPSS设置和ANN报告可以参考之前的帖子哦。背景𐟓š 随着机器人在各个行业的应用越来越广泛，教育领域的机器人采用也逐渐成为关注点。然而，关于机器人如何在高等教育中广泛推广以及影响其使用的具体因素，尤其是在发展中国家，仍然缺乏深入研究。研究目的𐟔 本文旨在探索影响学生在高等教育中采用机器人的因素。通过整合“统一技术接受与使用理论（UTAUT2）”和“任务技术匹配（TTF）”模型，创建了一个新的理论框架。核心目标是揭示机器人功能与教育任务之间的匹配程度，分析哪些因素最能影响学生的使用意图。研究对象𐟑劧 ”究对象为阿联酋高等教育机构的大学生，共收集了177份问卷。样本包含本科生和研究生，男女比例相当。问卷调查涵盖了与机器人使用体验、技术适配度、学习动机等相关的变量。研究方法𐟔슦•𐦍𖩛†方法：研究采用了在线问卷调查，利用Google Forms向高等教育学生分发了调查链接。问卷分为两部分：第一部分收集学生的基本信息（如性别、年龄、教育背景、机器人使用经验等），第二部分则包含衡量八个变量的量表题目。理论模型与假设：研究结合UTAUT2模型（包括绩效期望、努力期望、社会影响、促进条件和享乐动机）和TTF模型（个人技术匹配和任务技术匹配），提出了9个假设，并去除了与学生个人支出或习惯相关的变量（如价格价值和习惯）。数据分析方法： SEM-ANN混合模型：效度和信度检验：通过构造信度（CR）、Cronbach’s Alpha和平均方差抽取量（AVE）评估模型的信度和效度。具体操作流程：问卷设计：基于UTAUT2和TTF的理论模型，设计量表题目，采用五级Likert量表（从1到5，表示“非常不同意”到“非常同意”）。数据收集与整理：通过便利抽样法收集177份有效问卷。 SEM模型验证：使用PLS-SEM（偏最小二乘法结构方程模型）评估模型的路径系数、方差解释力（Rⲯ𜉥’Œ变量间的因果关系。 ANN模型分析：使用多层感知器神经网络（MLP），利用两层隐藏层分别对行为意图和努力期望进行建模。利用交叉验证法（10折交叉验证）计算均方根误差（RMSE），并通过敏感性分析确定影响行为意图的关键因素。总结𐟓 这篇文章真的是干货满满，从背景到研究目的、研究对象和方法，每一个环节都做得非常细致。特别是数据分析部分，结合了SEM和ANN两种模型，真的是既有深度又有广度。希望这篇精读能帮到大家，让我们一起在学术的道路上不断进步吧！

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