网站评价中的样本选取及链接测度

合集下载

网站评价指标

网站评价指标一、整体评价指标1、域名的唯一性：域名是由英文26个字母和10个阿拉伯数字以及横杠"－"（减号）组成。

一个恰当、精炼的域名对于网站的发展是十分重要的。

同时，独立域名是十分重要的一项指标。

2、链接有效性：在企业网站中，链接有效性占有及其重要的地位。

无效链接会直接影响用户对网站本身的信任度。

3、下载时间：指网页响应时间，一个网页的打开时间超过20秒会引起浏览者的厌恶感。

实际的评价中，网页的加载速度应当以拨号方式来进行测评并且仅考虑首页的下载时间。

4、网站认证：作为一个合法的企业网站，不仅应当提供工商认证。

对于某些特定行业，还应该提供各种相应认证。

5、网站安全性：尊重用户的个人意愿和个人隐私。

6、联系方式：在首页和网站的各个链接上，都需要体统十分详尽的联系方式。

不但要提供电子邮件、电话、传真；还要提供公司地址、邮编以及联系人姓名。

7、网站内容的更新：网站提供内容和页面设计的不断更新；以提高网站的信任度。

同时可提高网站在搜索引擎中的曝光度，提高搜索引擎对网站内容的抓取，进一步提高网站在搜索引擎中的排名。

二、网站硬性指标（网站设计）1、网站风格与布局：网站内的所有页面应当遵从统一的风格。

包括统一色彩、统一主题、统一语气和人称、统一图片效果。

同时在页面布局方面，应当加强视觉效果，加强文案的可视性和可读性。

2、美工与字体：网页色彩应当均衡，要突现可读性；一般要求色彩要控制在3种以内。

由于中国大陆汉字系统采用GB编码方式，而台湾地区汉字采用BIG5编码，而欧美用户则没有安装任何支持汉字的系统；鉴于此，定位于国际性质的网站应当针对不同的目标访问者，设计不同的字体或语言。

3、动画与声音：在页面上应该慎用动画和声音。

因为一方面会影响下载速度，另一方面可能会招致用户的厌恶和抵触情绪。

三、网站内容服务指标客户是否愿意与您往来，包括：您的回应时间、目标客户、客户区、联系层次、联系细分、FAQ（常见问题）、帮助导航、服务流程、帮助是否全面、产品分类、产品描述、产品图片、价格建议等；1、有用信息（1）网站的长期发展是取决于能否长期为访问者提供有用的信息，这个也是网站自身发展的需要。

基于链接分析的网络评价实证研究——以十大旅游网站为例

１．引言利用网络计量学方法开展网站评价研究是众多学者探求的重要领域，其中站外链
提供检索网页的站内外链接功能，能实现复杂的检索任务，是国外链接分析的主要应用工具，其可用性在国外研究中得到了实证……………一
基于链矮分析的网玷评价宾征研究— — 以十大彼游网玷为例
石河子大学图书馆曹晶
【摘要】本文运用网络链接分析方法，对１０个排名靠前的商业性旅游网站的网页数、总链接数、内部链接数、外部链接数进行测度并计算出总网络影响因子和外部网络影响因子。将这３种链接数和２种网络影响因子与旅游网站Ａｌｅｘａ流量的中国排名进行相关性分析，发现总网络影响因子与流量排行存在着显著相关性。同时将这５种链接指标与网站的人均页面访问量进行相关性分析，初步确定外部链接数能同时提升网站影响力和流量，为旅游网站自身优化提供了思路。【关键词】总网络影响因子；链接分析；网络计量学
接数量和网络影响因子是网络评价中人们讨２．３检索指令论最多的两个测度指标。网站只有通过与其不同的搜索引擎有不同的检索方法，以它的网页及其自身内容的链接，才能相互交携程旅行网（ＷＷＷ．ｃｔｒｉＰ．ｃｏｍ）为例，列出换信息，扩大使用价值。网站的不同链接体ＡｌｔａＶｉｓｔａ的检索语句，如表ｌ所示。现了不同的信息功能，具有不同的特征和规２．４研究指标律。对网站的链接特征进行分析是了解网站网站链接特征是网站链接属性的总和。发展的一个重要途径 … 。目前，我国关于网络任何事物的属性都是多方面的，因此，为了计量的研究文献己有百余篇，但是实践评价能够全面反映旅游网站的建设情况，笔者主类的文献较少，且评价对象大多限于科研学要选取以下七种指标：术型网站和政府门户网站。随着旅游业的迅（１）网页总数：指某网站内的网页数，猛发展，各种旅游网站大量出现，数量之多反映了网站规模大小，但并不代表网站信息但质量却良莠不齐，对其网站的质量进行科质量与信息浓度的高低。学地评估不仅可以有助于评选出高质量的核（２）总链接数：总链接数是衡量网站链心网站，为用户提供好的旅游服务，更有助接数量特征最重要的指标之一。通常，网站于发现旅游网站建设中的不足，寻求改进和中存在的网络链接数量越多，网站的组织体完善措施。本文利用链接分析的方法，对旅系就越完整，信息的揭示程度越高，通过此游网站进行评价，并将链接分析的结果与网网站所能访问到的网上资源越丰富。站流量排行进行相关性检测，探讨影响旅游（３）外链接数：外部链接数。网站外部网站流量的因素，并对旅游网站的建设提出链接数也是评价网站影响力和价值的重要尺参考性意见。度。尽管网站被链接的原因很多，但一般来２．研究方法说，具有独特资源优势，价值高、影响力大２．１研究对象的网站被其他网站链接的次数就越多。调查发现旅游类网站主要分为两类：一（４）内链接数：从网站内部指向该网站是非商业性网站，只提供旅游、地理资讯等的链接数量，反映了网站内部结构的层次性信息，如国家旅游局、中国国家地理网；二与完备性。（５）网络影响因子：网站规模是影响网是商业性网站，提供包括旅游线路报价、机票住宿在线订购、旅游评论等综合性资讯，站被链接次数的重要因素，规模大的网站如携程旅行网、去哪儿网等。笔者此次选由于信息容量大，通常被其它网站链接的次取第二类网站作为研究对象，利用ｈｔｔｐ：／／数就多，而专业性强、规模小的网站往往ｗｗｗ．ｈａｏ１２３．ｃｏｍ／、ｈｔｔｐ：／／ｈａｏ．３６０．ｃｎ／、处于劣势。为了更准确地评价网站影响ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．１６１６．ｎｅｔ／这３个主流的网址导力，消除网站规模的影响，ＰｅｔｅｒＩｎｇｗｅｒｓｅｎｈｅＣａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆＷｅｂＩｍｐａｃｔＦａｃｔｏｒｓ航，选择１Ｏ个排名靠前、重叠度较高的商业在Ｔ性旅游网站作为此次的研究样本，然后利用文中提出了网络影响因子的概念。他将Ａ１ｅｘａ网站进行搜索，查询出十个网站的中ｗｅｂ —ＩＦ定义为：在某一特定时刻，指向特国流量排名。Ａ１ｅｘａ是一家专门发布网站世定国家或网站的网页总数与该国或网站中网界排名的公司，它是当前拥有ＵＲＬ数量最庞页数之比。作者还指出指向网站的链接分为大，排名信息发布最详尽的网站，排名具来源于外部的链接（ｅｘｔｅｒｎａ１．Ｃｉｔａｔｉｏｎｓ）

基于因子分析和对应分析的旅游电子商务网站评价

的发展地位，进行分析比较，找到自身的优势与不足，对网站示所测网站指标间的关系，达到客观评价旅游网站的目的。
ｌ、旅游电子商务网站测评的样本、指标、工具
１．１样本的选择
子分析。在ＫＭＯ和ＢａｒｔＩｅｔｔ检验中ＫＭＯ统计量为０．７７０大于Ｏ．５，说明变量间有较强的相关性，球形假设检验的显著性水平为０．０００／Ｊ＼于Ｏ．Ｏ１，显示６个指标间并非独立，因此数据适合做因
商务发展的水平和层次，因此，对旅游网站的评价和排名研究旅游市场中以旅游信息为载体，直接或间接从事旅游类产品交０１２年８月１６日。也越来越受到学者的重视。比较有代表性的有对旅游网站的内易的电子商务网站，所有数据的测量时间为２容交付性、可用性、内容的游客满意度、营销效果进行研究，以及应用网络链接分析和网络影响因子测度结果对中国旅游企
旅游电子商务网站的优劣能够在很大程度上反映旅游电子
行数据统计和流量排名，为了消除数据异常，本文又剔除了
搜狐、新浪、网易、淘宝四个门户网站旅游频道的样本。经过以上筛选，最终余下４４个网站，这些网站皆为在线

2019四川电子科大大数据答案

一1、(单选，4分)CAD在医疗健康领域的英文全称是（）A、Computer Aided Diagnosis2、(单选，4分)不属于AI健康医疗生态系统的是（）D、制药生态3、(单选，4分)不属于慢性疾病的是（）A、艾滋病4、(单选，4分)AI院前管理包括（）A、预测和干预5、(单选，4分)AI医疗健康技术体系的基础层不包括（）C、芯片6、(单选，4分)AI医疗健康发展的核心要素是（）B、数据7、(单选，4分)我国首次研发的AI医疗系统是面向（）B、中医8、(单选，4分)第3次AI浪潮的到来主要依赖于（）C、深度学习9、(单选，4分)目前AI医疗健康市场最成熟的是（）D、辅助医疗影像诊断10、(单选，4分)我国慢性疾病增加，与老龄化加剧的关系（）B、强相关11、(多选，4分)AI医疗健康的核心技术体系主要包括（）A、传感器技术B、存储技术C、传输技术12、(单选，4分)AI辅助诊断属于（）B、院中管理13、(单选，4分)婴幼儿时期的环境暴露不会影响个体后期的身体健康。

B、错误14、(单选，4分)以下不属于大数据时代特征的是（）D、数据处理速度迅速提升15、(单选，4分)以下哪一项不是人工智能发展的必要条件（）D、机器学习16、(单选，4分)以下哪一项不属于健康医疗大数据来源（）C、购物数据17、(单选，4分)以下不属于机器学习研究范畴的是（）C、专家系统18、(多选，4分)以下属于人工智能在医疗领域应用的是（）多选A、疾病预测C、辅助诊断D、药物个性化推荐19、(单选，4分)以下对大数据描述正确的是（）C、大数据本质在于数据的关联分析20、(单选，4分)以下不属于弱人工智能特点的是（）A、自适应能力21、(多选，4分)人工智能技术发展出现几次低潮的原因包括（）多选A、算法研究瓶颈B、计算能力瓶颈D、数据有限22、(单选，4分)以下说法正确的是（）D、人工智能就是深度学习23、(单选，4分)以下说法正确的是（）D、健康医疗领域数据存在孤岛现象24、(单选，4分)以下说法正确的是（）A、即使在大数据时代，统计分析仍然具有重要的作用25、(单选，4分)以下关于人工智能、机器学习和深度学习说法正确的是（）B、机器学习或深度学习是实现人工智能的一种方法二1、(单选，4分)大数据起源于（）A、金融B、电信C、互联网D、医疗答案：C2、(单选，4分)第一个提出大数据概念的公司是（）A、微软B、谷歌C、麦肯锡D、亚马逊答案：C3、(单选，4分)（）规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理。

资讯频道

辑实践，学界普遍认为，当代编辑实践中最为耀眼的景观是媒介走向融合，及不同媒介编辑形态的融合。

编辑理论有必要回答：媒介为什么走向融合、如何融合，以及不同媒介编辑形态为什么出现交叉一体化和如何交叉一体化运行。

与此同时，回答媒介融合背景下不同编辑形态的共同运行规律等问题，都是编辑理论建设的题中应有之义，也是普通编辑学研究的重要范畴。

（作者系河南大学新闻与传播学院讲师）注释：①李立范.编辑学研究的流派现象[J].湖北农学院学报，1993(4):316.②丛林.路漫漫其修远兮：中国编辑学研究述评[J].中国编辑，2005(3)：7.③邵益文.关于本世纪头五年编辑学研讨中几个问题的情况简述[J].出版发行研究，2006（7)：60-61.④阙道隆.编辑活动的起源和本质特征[J].出版科学，1996年（3）：10.⑤⑥张如发.编辑社会学[M].开封：河南大学出版社，1993:275.⑦王振铎.文化缔构编辑观[J].河南大学学报，1988（3）：106-108.⑧王振铎.编辑学原理论[M].中国书籍出版社，2004：74.⑨王军.编辑的本质是媒介创构[J].编辑之友，2006年（6）：43.⑩何晓林.编辑学的基本原理是文化变现还是缔构媒介文化[J].编辑之友，2005（6）：37-38.司锡明.信息智化编辑观[J].河南大学学报，1988（2）：107.王振铎，司锡明.编辑学通论[M].开封：河南大学出版社，1989：50—51.任定华.关于编辑规律的探讨[J].中国编辑，2003（4）：9-11.刘光裕，王华良.编辑学理论研究[M].济南：山东教育出版社，1995：2，234，240.王华良.再论编辑活动基本规律[J].编辑学刊，2006(3):38.编辑理论流派的历史考察与当代启示2012年定为“出版物质量规范年”新闻出版总署日前下发通知，将开展图书质量专项检查，重点检查科技图书和文化历史类图书，并将2012年确定为“出版物质量规范年”。

中国求职招聘类网站评介——基于网络链接及WEB影响因子的分析

４职友集ｗ．ｂｉｏｗｗｊｕ．ｒｏｃｎ１厦门人才网ｗｗｕ．ｍｃ９ｗ仃℃ ｏ．ｃｎ
５
应届生求职网
ｗｗｙｎｊｅｈｎ．ｍｗ．ｇｓｅｇｏｉｉｔ
２浙江人才网０
价方法。１９９８年，ｅｒｎｗｒ１提出ＷＥ —Ｆ的概念，将Ｐｔｇｅｓ１ｅＩｅＢＩ他ＷＥ —ｖＷｅｐｃＦｃｒ）义为，某一特定时刻，向Ｂｉ（ｂＩａｔａｔｓ定ｍｏ在指
搜索引擎（ｈｖｓ）集相关数据，我国现有的求职招聘Ａａｉａ搜ｔ对类网站的影响力进行评价，综合链接分析及网络影响因子测度结果和艾瑞网推出的招聘类网站排名，推选出１０大权威求职网站，以求帮助众多的求职者更为轻松高效地找到理想
１．研究依据２
前程无忧ｗｗ５ｊｂｃｍｌ宾果求职网ｗｗｂｎｏｏ．ｗ．ｌ．ｏｏ６ｗ．ｇｊｂｎｉｃ
ｗｗｗ．ｈｏｉ．ｏｚａｐｎｃｎ１７
２智联招聘
中国专业人才网
ｗｗｃｔｂｃｒｗ．ｊ．ｎｐｏｏ
衰4检索结果排名名称epsp前程无忧3270052枷495004520003智联招聘6210363003470018loo01中华英才网6150878049703910001779119082360o26应届生求职网727509049806800l数字英才网5510268023130o09应届毕业生求职网128146llo34o01中国人才热线13702200188016500r79571920149086o1810百才招聘17701350102013601411ob88人才网10907845cr7114o21英才网联14313建筑英才网138804201214杭州人才网1160760435145o24151010兼职网10110530o0616宾果求职网5l675l14o0317中国专业人才网6669442800418南粤招聘网57432223o0519厦门人才网9801361013800220浙江人才网657831478114o2921齐鲁人才热线781947673150o1322智通人才网1351133700l23新安人才网50755814004241071551283000225meijobc哪443175016006000526过来人求职网27国际人才网891371043100128528招聘网26700036700025000091800o0729中国服装人才网1940024300194005650o0330506859003注

中外音乐学院网站质量评价研究——以链接分析为方法

院校，此外，国占５所，国、德法俄罗斯各占２所，国、地利、英奥加
拿大各占１，如表２所示，所以
ｆ～１５标记。
２２研究指标的选取［．］
收稿日期：０９０－２２０ — ５０
基于音乐学院的网站本身具有学术性网站的特
表３检索式设计
第２期（１８期）总４
点。本文选取８个指标来研究其网站的链接情况。
（）１网页数（ｂａｅ）是指运用搜索引擎搜索Ｗｅｐｇｓ：到的某网站内的网页数。该指标作为网站信息含量
大小的反映。（）链接数（ｏｈｋ）是指运用搜索引擎的网页总数。常，指标通该是衡量网络链接数量特征最重要的指标之一。（）３内链接数（ｅｆｎｓ：指运用搜索引擎搜Ｓｌｉｋ）是ｌ索针对某网站范围内搜索得到的与该网站存在链接的网页数，是一种 “ 自链接 ”该指标能够反应网站自，
作者简介：文好（９６）女，０８级情报学专业硕士研究生，究方向为网络信息资源管理与评价，乔１８一，２０研已发表论文３篇。
８４
２１００年２月
乔文好：中外音乐学院网站质量评价研究— — 以链接分析为方法
身的完备性。
以看出．ｌｈＷｅＡｌｅｂ中存在较多个数的链接测度偏Ｔ差，故选取Ａｔｉａ的结果作数据，表４表５所ｌＶｓａｔ如、

网上信息资源的获取与评价

网上信息资源的获取与评价
随着互联网的发展，网络已经成为人们获取信息的重要渠道。

然而，
网络上的信息千差万别，有真实可靠的，也有虚假的，有价值的，也有无
用的。

因此，获取和评价网络上的信息资源就显得尤为重要。

以下是关于
网上信息资源的获取与评价的一些思考。

然而，仅仅获取信息是不够的，我们还需要对网上的信息进行评价。

在评价网上信息时，有以下几个重要的要素需要考虑。

再次，要注意信息的立场和倾向。

信息往往是被人创作和发布的，很
难完全客观中立。

因此，在评价信息时，要关注发布者的立场和倾向，并
对信息进行客观思考和分析。

多角度、多渠道的获取信息是评价信息是否
偏颇的重要手段。

最后，要注意信息的完整性和权威性。

信息应该提供足够的背景知识、证据和逻辑推理，而不仅仅是主观观点或个别案例。

此外，要关注是否有
其他专业人士或权威机构对该信息进行过认可。

除了以上要素，还可以通过用户评价、评论、讨论来获取对信息的评价。

在评价信息时，可以查看其他用户对该信息的反馈和评分，以获得更
全面的了解。

论文写作中的样本选择和数据收集技巧

论文写作中的样本选择和数据收集技巧在论文写作中，选择合适的样本和进行准确有效的数据收集是非常重要的，它们直接关系到论文的可信度和科学性。

本文将探讨论文写作中的样本选择和数据收集技巧。

一、样本选择技巧1. 定义研究对象：首先需要明确研究对象是什么，确定研究的范围和目标。

例如，如果研究的是某个行业的企业管理思路，那么样本应集中在该行业的相关企业。

2. 样本的代表性：样本应具有代表性，能够反映研究对象的整体情况。

样本的大小应足够，以保证统计结果的可靠性。

如果样本较小，可以通过随机抽样的方式来增加可信度。

3. 采用多样本：通过比较不同样本的数据，可以得出更具说服力的结论。

不同样本的选择可以从不同地区、不同行业、不同年龄段等多个维度入手。

二、数据收集技巧1. 确定数据收集方法：选择适合研究对象和研究目的的数据收集方法，如问卷调查、访谈、实地观察等。

不同方法有不同的优劣，需要根据实际情况进行选择。

2. 设计调查问卷：如果选择问卷调查作为数据收集方法，需要设计合理的问题，确保问题具有一定的开放性和多样性。

应该考虑到被调查对象的背景和特点，问题不宜过多或过少，以避免回答者的疲劳或信息不足。

3. 数据的统计和整理：对收集到的数据进行统计和整理，可以使用统计软件如SPSS等进行处理。

数据应该有一定的结构性和条理性，以便进行后续的分析和解读。

4. 数据的可信度和有效性：为了保证数据的可信度和有效性，应该遵守科学研究的原则。

例如，在问卷调查中，应该保证被调查者的知情同意和隐私保护，并在数据分析中排除异常值和无效数据。

5. 交叉验证和比对：对于重要的数据结果，可以通过交叉验证和比对来提高结论的可靠性。

可以采用不同方法或不同样本进行数据收集，通过比对分析结果来验证结论的一致性。

三、注意事项1. 尊重伦理和科学原则：在样本选择和数据收集过程中，需要尊重伦理和科学原则，确保不损害被调查者的利益和权益，并保持研究的科学性和中立性。

国内外网站评价研究比较及分析 - 学术方阵

国内外网站评价研究比较及分析
贺婷婷闫永君（南开大学商学院信息资源管理系天津
!"""#$ ）
摘
要：通过相关文献统计，对国内外网站评价研究进行了比较和分析，指出该研究领域存在的不足，并提出了有关建议。比较研究文献标识码： : 文章编号： 1++6;5264 （ 0++5 ） +6;++04;+5
关键词：网站评价
中图分类号： 807+936
!"#$%&’(") %)* +)%,-(’( ". /01 2/3*- ") 415(’/1’ ( 67%,3%/’") ’) !0’)% %)* 871&(1%(
91 /’):/’): 6+++31） !"#$%&’$：.H$ >D’H@%* )@&=>%$ >?O >?>I"P$ ’H$ *’DO" @? Q$#*(’$’ * $M>ID>’(@? (? !H(?> >?O @M$%*$>*，=@(?’ @D’ *@&$ *H@%’)@&(?F @A ’H(* %$*$>%)H A($IO ， >?O =D’ A@%Q>%O *@&$ *DFF$*’(@?* ， >))@%O(?F ’@ ’H$ %$I>’(?F O@)D&$?’* *’>’(*’() O>’>9 ;%) ;"):<3)
（ <$=>%’&$?’ @A B?A@%&>’(@? C$*@D%)$ E>?>F$&$?’， -D*(?$** G)H@@I @A J>?K>( L?(M$%*(’"， .(>?N(?，

评价指标选取方法研究

评价指标选取方法研究论文关键词评价指标定量指标定性指标论文摘要在综合评价中，评价指标的选取是否合适，直接影响到综合评价的结果.介绍评价指标选取得一般原则，定量指标的筛选方法，以及如何对定性指标进行量化.1 选取评价指标的一些原则1.1 目的明确所选用的指标目的明确.从评价的内容来看，该指标确实能够反映有关的内容，决不能将与评价对象、评价内容无关的指标选进来.1.2 比较全面选择的指标要尽可能地覆盖评价的内容，如果有所遗漏，评价就会出偏差.比较全面的另一说法就是有代表性，所选的指标确实能反映评价内容，虽然不是全面，但代表了某一侧面.1.3 切实可行用通俗一些说法，说是可操作性.有些指标虽然很合适，但无法得到，就不切实可行，缺乏可操作性.2 定量指标筛选方法在按一些原则确立指标体系后，这些量都是可以观察、测量的.在这个基础上，可以用统计分析中的方法来选出一部分，它们有很好的代表性，使我们综合评价时，工作更容易些.2.1 条件广义方差极小法从统计分析的眼光来看，给定P个指标X1，…XP，的n组观察数据，就称为给了n个样本，相应的全部数据用X表示，即每一行代表一个样本的观察值，X是n×p矩阵，利用X的数据，可以算出变量xi的均值、方差与xi，xj之间的协方差，相应的表达式是:由Sii，Sij形成的矩阵S = (Sij)p×p(1)称为X1…XP这些指标的方差、协方差矩阵，或简称为样本的协差阵.用S 的行列式值| S|反映这P个指标变化的状况，称它为广义方差，因为p =1时| S |=| S11|=变量X1的方差，所以它可以看成是方差的推广.可以证明，当X1，…XP 相互独立，广义方差| S |达到最大值;当X1，…XP线性相关时，广义方差| S |的值是0.因此，当X1，…XP既不相互独立时，又不线性相关时，广义方差| S |的大小反映了它们内部的相关性.下面来考虑条件广义方差，将(1)式分块表示也就是将X1…XP这P个指标分成两部分(X1，…XP1)和XP1…XP)，分别记为X(1)与X(2)，即这样表示后，S11，S12，表示X(1)，X(2)的协差阵.给定X(1)之后，X(2)对X(1)的条件协差阵，从数学上可以推导得到(在正态分布的前提下)S(X(2)| X(1)) = S22- S21S11-1S12(2)(2)式表示当已知X(1)时，X(2)的变化状况.可以想到，若已知X(1)后，X(2)的变化很小.，那么X(2)这部分指标就可以删去.即X(2)所能反映的信息，在X(1)中几乎都可得到，因此就产生条件广义方差最小的删去方法.方法如下:将X1，…XP分成两部分(X1，…XP-1)看成X(1)，XP看成X(2)，用(2)就可算出S(X(2)| X(1))，此时是一个数值，它是识别XP是否应删去的量，记为tp.类似地，对X1，可以将X1看成X(2)，余下P-1个看成X(1)，用(2-2)就可以算出一个数值，记为ti.于是得到t1，t2，…tp这P个值，比较他们的大小，最小的一个可以考虑是删去的，这与所选的临界值C有关，C是自己选的，认为小于C就可删去，大于C不宜删去.给定C之后，逐个检查ti< C，(i =1，2…p)是否成立，有就删，删去后对留下的变量，可以完全重复上面的过程，直到没有可删的为止，这就选取了既有代表性，又不重复的指标集.2.2 极大不相关法显然，如果X1与其它的X2…XP是独立的，那就表明X1是无法用其它指标来代替的，因此保留的指标应该是相关性越小越好，在这个方法指导下，就导出极大不相关方法.首先利用(1)式求出样本的相关阵R，rij称为xi与xj相关系数，它反映了xi与xj的线性相关程度.现在要考虑的是一个变量Xi与余下的P―1个变量之间的线性相关程度，称为复相关系数，简记为ρi.ρi可以用下面的公式计算.先将R分块，例如要计算ρP，就将R 写成(注意R中的主对角元素rij=1，i =1，2，……，p)于是ρ2p= rTpR-1-prp.类似地，要计算ρ2i时，将R中的第i行.第j列进行置换，放在矩阵的最后一行，最后一列，此时于是ρ2i的计算公式为ρ2ii= rTiR-1-iri，i =1，2，…p.算得ρ21，…ρ2p后，其中值最大一个，表示它与其它变量相关最大，指定临界值D 之后，ρ2i> D时，就可以删去Xi.2.3 选取典型指标法如果开始考虑的指标过多，可以将这些指标先进性聚类，而后在每一类中选取若干典型指标.典型指标的选取，可用上述2.1，2.2所述方法，但这两种方法计算量都比较大.用单相关系数选取典型指标计算简单，在实际中可依据具体情况选用.假设聚为同一类的指标有N个，分别为a1，a2，an.第一步计算N个指标之间的相关系数矩阵R第二步计算每一指标与其它n -1个指标的相关系数的平方ri.则ri-2粗略的反映了ai与其它n-1个指标的相程度.第三步比较ri-2的大小，若有rk-2= max1≤i≤nri-2则可选取ak作为a1，a2…an的典型指标，需要的话，还可以在余下的指标中继续选取.3 定性指标的量化方法在综合评价时，会遇到一些定性指标，通常总希望能给予量化，使量化后的指标可与其它定量指标一起使用.定性指标有两类:名义指标和顺义指标.名义指标实际上只是一种分类的表示.这类指标只能有代码，无法真正量化.顺序指标可以量化，所以，本段只考虑顺序指标的量化.如果已将全部对象按某一种性质排出了顺序，我们用a > b表示a优于b，a排在b的后面.全部对象共有n个，用a1，…an表示，并且不妨假设a1< a2<…< an.现在的问题是，如何对每一个ai赋予一个数值xi，xi能反映这一前后顺序.设想这个顺序是反映了某一个难以测量的量，例如一个人感觉到的疼痛程度，从无感觉的痛到有一点痛，到中等痛，一直到痛的受不了，比如分成n种，记为a1< a2<…< an.这个疼痛的量是无法测量的，只能比较而排出顺序.设想这个量X是客观存在的，可认为它遵从正态分布N(0，1)，于是a1，a2…an分别反映了X在不同范围内的感觉，设xi是相应于ai的值，由于ai在全体n个对象中占第i位，即小于等于它的成员有i/n，因此可以想到，若取Yi为正态N(0，1)的i/n分位数，即P(x<yi)= i/n，i =1，2，…n-1那末，y1y2…yn-1将(-∞，+∞)分成了n段.显然ai表示它相应的xi值应在(y1，yi-1)这个区间之间，在(y1，yi-1)内选那一个比较好，自然要考虑概率分布，比较简便可以操作的方法就是选中位数，即xi满足其中X服从N(0，1)分布.于是利用正态分布表可查出相应的各个X1，这样就把顺序变量定量化了.把这个方法稍做推广，就可以处理等级数据的量化.参考文献[1]王硕平.用数学方法选取社会经济指标，统计研究，1986[2]张尧庭等.几种选取部分代表性指标的统计方法，统计研究，1990。

Python网络爬虫中的电商评论与评价数据抓取

Python网络爬虫中的电商评论与评价数据抓取在如今数字化的时代，电子商务已经成为人们购物的主要方式之一。

为了更好地了解商品的质量和性能，消费者倾向于通过阅读其他用户的评论和评价来做出购买决策。

对于电商平台和卖家来说，了解用户对商品的反馈意见也是提升销售和改善产品的关键。

因此，抓取电商评论和评价数据成为了一项重要的任务。

Python作为一种功能强大的编程语言，已经成为数据挖掘和爬虫开发的首选工具。

本文将介绍如何使用Python编写网络爬虫来抓取电商评论和评价数据。

1. 网络爬虫基础在编写网络爬虫之前，我们需要了解一些基本的概念和技术。

首先，我们需要知道如何发送HTTP请求来获取网页的源代码。

Python中的requests库提供了一种简单且功能强大的方法来发送HTTP请求。

其次，我们需要了解HTML和CSS的基本知识，以便能够理解和提取网页源代码中的信息。

最后，我们需要使用一种解析HTML的库，例如BeautifulSoup，来帮助我们从网页源代码中提取所需的数据。

2. 选择目标网站和页面在开始编写爬虫之前，我们需要选择目标网站和页面。

可以选择大型的电商平台，如Amazon、淘宝、京东等。

然后选择特定的商品页面或产品分类页面进行数据抓取。

根据网站结构和页面设计，我们可以确定提取评论和评价数据所需的HTML标签和CSS选择器。

3. 发送HTTP请求并获取网页源代码使用Python的requests库，我们可以发送GET请求来获取目标网页的源代码。

在发送请求之前，我们要确保请求头中包含适当的User-Agent信息，以模仿一个真实用户的访问行为。

获取到网页的源代码后，我们可以将其保存到一个变量中供后续处理。

4. 解析网页源代码使用BeautifulSoup库，我们可以解析网页源代码并按照HTML标签和CSS选择器来提取所需的数据。

根据网页结构和需求，我们可以使用find()、find_all()等方法来选择和定位特定的HTML元素。

评价指标选取方法

评价指标选取方法
评价指标的选取方法可以有多种途径。

以下是一些常用的方法：
1. 目标导向法：根据评价的目标和需求，确定评价指标。

首先明确评价的目标，然后提取与目标相关的指标，并根据指标的重要性和可操作性进行筛选。

2. 问题导向法：根据评价的问题和关注的焦点，确定评价指标。

通过明确评价的问题，关注问题的关键点，并找到合适的指标来反映问题的本质。

3. 专家咨询法：请相关领域的专家或相关利益方参与评价指标的选取。

借助专家的专业知识和经验，通过专家讨论会、问卷调查等方式收集专家意见，从而确定评价指标。

4. 文献研究法：通过查阅相关学术文献和研究报告，了解先前类似研究或评价的指标选择情况，并结合具体的评价对象和背景，选取适合的评价指标。

5. 用户参与法：将被评价对象或相关利益方的意见和需求纳入评价指标的选取过程中。

通过与用户合作、开展焦点小组讨论、进行问卷调查等方式，收集用户意见和需求，使评价指标更贴近用户的实际需求。

以上方法可以根据具体的评价对象和评价目的进行综合运用。

评价指标的选取过程需要权衡多个因素，包括目标的明确性、指标的可测量性和可操作性、数据的
可获得性等。

研究设计中的样本选取方法

研究设计中的样本选取方法研究设计中的样本选取方法对于研究的可靠性和有效性至关重要。

样本选取是指从总体中选取一部分个体或观察对象作为研究的代表，并通过对这部分个体或观察对象进行分析，得出对总体的推断或结论。

在实际研究中，如何正确选择样本，能否准确反映总体的特征与规律，直接决定了研究结果的可信度和推广性。

一、随机抽样随机抽样是目前最常用的样本选取方法之一。

它通过完全随机的方式从总体中选择样本，确保每个个体有相等的机会被选中。

这种方法不受主观因素的影响，可以有效消除人为干扰，保证样本的代表性。

常见的随机抽样方法有简单随机抽样、分层随机抽样和整群随机抽样。

简单随机抽样是从总体中随机挑选出一定数量的样本，确保每个样本的选择是独立而随机的。

分层随机抽样则是将总体划分为若干个层次后，从每个层次中进行随机抽样。

这样做的好处是能够保证每个层次的特征都能在样本中得到充分反映。

而整群随机抽样则是将总体分为若干个群体，然后从其中随机选取若干个群体作为样本，再从这些群体中进行抽样。

整群随机抽样在某些特定情况下能够提高效率，减少工作量。

二、方便抽样方便抽样是指在研究中选择与研究主题相关的个体或观察对象，而不考虑其随机性和代表性。

这种方法常见于一些实践性的研究项目中，例如市场调研和问卷调查。

方便抽样的一个优势是便捷性和效率，能够节省研究人员的时间和精力。

然而，由于样本的选择不具备随机性，方便抽样的研究结果在一定程度上可能具有局限性和偏差。

三、分层抽样分层抽样是将总体按照某种特征进行划分，然后在每个层次中进行抽样。

这种方法可以更好地保证样本的多样性和代表性。

分层抽样常用于调查研究中，特别是对某个问题或现象的多方位观察和分析。

通过在每个层次中选择适量的样本，可以更好地反映总体的特征和分布规律，提高研究的准确性和可信度。

四、整齐抽样整齐抽样是指在研究中选择规模、构成与总体相同的样本。

这种方法在一些特定场合下非常有用，例如对比研究和实验研究。

评价指标选取方法

评价指标选取方法评价指标选取方法是指在进行评价时，如何选择合适的指标来度量被评价对象的性能、质量或效果。

选取合适的评价指标是评价工作的关键，它直接决定了评价结果的准确性和可靠性。

以下是一些常用的评价指标选取方法。

一、问题导向方法问题导向方法是根据评价对象所要解决的问题来选取评价指标。

首先确定评价的目标和意义，然后根据目标和意义确定需要解决的问题。

根据问题的性质和评价对象的特点，选择合适的指标来解决这些问题。

例如，对于一个商品的质量评价，可以选择指标如耐用性、性能稳定性等。

二、相关性分析方法相关性分析方法是根据评价指标与评价对象之间的相关性来选取指标。

通过研究评价指标与评价对象之间的关系，找出与评价对象最相关的指标。

相关性可以通过统计分析或专家访谈等方法来确定。

例如，对于一个学校的教学质量评价，可以通过相关性分析确定与教学质量最相关的指标，如教师素质、学生满意度等。

三、多指标综合评价方法多指标综合评价方法是将多个评价指标综合起来进行评价。

首先确定评价指标的权重，然后将各个指标按照权重与评价对象的实际情况进行综合计算，得到评价结果。

权重的确定可以通过专家访谈、问卷调查等方法来进行。

例如，对于一个企业的绩效评价，可以将销售额、利润率、市场份额等指标按照一定的权重进行综合评价。

四、目标规划方法目标规划方法是通过设定评价对象的目标，然后选取与目标最接近的指标作为评价指标。

目标规划方法适用于那些具有明确目标的评价对象。

例如，对于一个项目的管理评价，可以设定项目的目标为按时交付、在预算内完成等，然后选取与这些目标最接近的指标进行评价。

五、经验法和直观法经验法和直观法是根据实际经验和直观感觉进行指标选取的方法。

这种方法适用于那些没有明确理论基础的评价对象。

例如，对于一本书的品质评价，可以根据自己的经验和直观感觉来选择评价指标，如内容的准确性、可读性等。

六、标准法标准法是根据相关的标准或规范来选取评价指标。

有些评价对象具有相关的标准或规范，可以根据这些标准或规范来选取指标。

评价指标选取方法是

评价指标选取方法是评价指标选取方法通常涉及以下几个步骤：1. 确定评价目标：首先需要明确评价的目标是什么，确定需要评价的对象。

例如，可以是评价一款产品的质量、服务的效果等。

2. 确定评价标准：在确定评价目标后，需要确定评价标准，即根据目标定义衡量对象好坏的标准。

评价标准应该具备客观性、可衡量性和可比较性。

例如，评价一款产品的质量可以从性能、功能、可靠性、耐用性等方面进行评估。

3. 收集评价指标：根据确定的评价标准，收集与之相关的评价指标。

评价指标应该能够客观地反映评价标准的特征。

可以通过文献调研、市场调查、专家咨询等方式来收集相关数据。

4. 筛选评价指标：在收集到一定数量的评价指标后，需要对其进行筛选，保留能够best 反映评价标准的指标。

筛选评价指标时，可以考虑指标的重要性、可操作性、可测量性等因素。

同时，还需保证评价指标之间的独立性，避免冗余或重复。

5. 制定权重分配：评价指标之间往往存在不同的重要性，可以根据实际需求制定权重分配方案。

通过对不同指标计算权重，可以更准确地评估对象的综合表现。

6. 进行评价和分析：根据确定的评价指标和权重分配方案，对对象进行评价和分析。

可以使用定量评价方法，如打分法或加权求和法，也可以使用定性评价方法，如SWOT 分析或层次分析法。

7. 根据评价结果做出决策：根据评价结果，可以对对象的优缺点进行深入分析，作出相应的决策。

评价结果也可以作为改进和优化的基础，为对象的发展提供参考依据。

需要注意的是，评价指标的选取是一个灵活的过程，应根据具体情况灵活调整。

在确定指标时，还应充分考虑评价对象的特点和需求，并结合实际情况进行权衡。

报告中的数据收集和样本选择

报告中的数据收集和样本选择在进行数据分析和研究时，报告中的数据收集和样本选择是非常关键的步骤。

良好的数据收集和合理的样本选择可以保证研究的准确性和可靠性。

本文将从六个方面展开详细论述数据收集和样本选择的重要性和方法。

一、数据收集方法数据收集是研究的基础，直接影响到研究结果的可靠性。

常见的数据收集方法有问卷调查、实验法、观察法、文献研究等。

不同的研究目的和研究对象需要选择适合的数据收集方法。

问卷调查是最常见的方法，可以通过设计合理的问卷来获取大量的数据。

实验法可以通过控制变量来研究因果关系。

观察法可以直接观察研究对象的行为和现象。

文献研究可以通过查阅相关文献来获取数据。

在数据收集过程中，要注意保护被调查对象的隐私和权益，确保数据的真实性和完整性。

二、样本选择的原则样本选择是从总体中选择一部分个体进行研究，样本的选取必须具有代表性和典型性。

常见的样本选择方法有随机抽样、分层抽样、整群抽样等。

随机抽样是最常用的方法，可以保证样本的随机性，避免主观性的干扰。

分层抽样可以根据不同特征将总体划分为若干层，然后在每一层中抽取样本。

整群抽样是将总体划分为若干群，然后在每一群中抽取样本。

在进行样本选择时，要考虑样本容量、样本比例和样本分布的问题。

三、样本量的确定样本量的确定是样本选择的重要环节，样本量的大小直接影响研究结果的可靠性。

样本量的确定应该根据研究目的、研究对象和研究方法等因素来确定。

一般来说，样本量越大，研究结果越可靠。

根据统计学原理，可以通过计算统计功效和置信度来确定样本量。

统计功效是指检测到真实效应的概率，置信度是指研究结果的可靠性。

在确定样本量时，要进行合理的估计和推断，避免样本量过小或过大造成的偏差。

四、样本选择的偏差在样本选择过程中，常常会出现样本选择的偏差，即样本不是完全随机选择的，而是与研究目的或研究对象相关。

常见的样本选择偏差有自愿偏差、拒绝偏差、抽样偏差等。

自愿偏差是指因为个体的自愿或拒绝参与研究而导致的样本选择偏差。

报告数据收集方法的选择和评估

报告数据收集方法的选择和评估引言：数据是当今社会最宝贵的资源之一，而数据的收集是获取这些宝贵资源的关键。

然而，随着技术的发展和应用场景的多样性，选择合适的数据收集方法变得愈发重要。

本文将从六个方面探讨报告数据收集方法的选择和评估。

这些方面包括：实验设计、问卷调查、访谈、网页爬虫、传感器技术和数据挖掘。

一、实验设计实验设计是科学研究中应用最广泛的数据收集方法之一。

通过对变量进行控制和操作，实验设计可以获取高质量和可重复的数据。

在选择实验设计方法时，需考虑三个重要因素：实验目的、样本规模和数据采集方式。

实验目的决定了选用哪种实验设计方法，样本规模决定了实验的统计效力，而数据采集方式则决定了实验的过程。

二、问卷调查问卷调查是一种常见且经济高效的数据收集方法，特别适用于大规模人口样本和广泛分布的调查对象。

在选择问卷调查方法时，需考虑两个重要因素：问卷设计和样本选择。

问卷设计要考虑问题的准确性和清晰度，以及回答方式的选择。

样本选择要考虑调查对象的代表性和样本规模的合理性。

三、访谈访谈是一种直接交流的数据收集方法，可以深入了解被访者的观点和经验。

在选择访谈方法时，需考虑两个重要因素：访谈形式和访谈对象。

访谈形式可以是面对面、电话或在线，需根据研究需求和访谈对象的特点选择适当形式。

访谈对象的选择要考虑其专业知识、经验和代表性。

四、网页爬虫网页爬虫是一种自动化获取信息的数据收集方法，通过模拟人类浏览行为自动抓取网页数据。

在选择网页爬虫方法时，需考虑两个重要因素：数据源和数据提取。

数据源决定了要爬取哪些网页，需根据研究目的选择合适的数据源。

数据提取要考虑网页结构和数据规模，选择合适的算法和工具进行数据提取。

五、传感器技术传感器技术是一种实时监测和收集环境数据的方法，广泛应用于物理、化学、生物等领域。

在选择传感器技术时，需考虑两个重要因素：传感器类型和数据采集频率。

传感器类型要根据研究对象和所需数据选择合适的传感器。

ap评价指标

ap评价指标是指影响力评价指标（Authoritative Page），是Google 搜索引擎用来评价网页权重和排名的一种指标。

AP评价指标是根据网页的权威性、可靠性、专业性等方面进行评价的。

以下是一些常见的AP评价指标：
1.外部链接数量：指网页被其他网页链接的数量，外部链接数量
越多，说明该网页的内容受到了更多其他网页的认可。

2.外部链接质量：指链接该网页的其他网页的权威性和可信度，
权威性较高的网页链接能够提高该网页的AP值。

3.内部链接数量：指网页内部链接的数量和质量，内部链接数量
越多，说明该网页的内容丰富度和相关性较高。

4.网页内容质量：指网页的内容是否专业、权威、可信，是否具
有独特性和原创性等。

5.网页更新频率：指网页内容的更新频率，更新频率较高的网页
能够提高该网页的AP值。

综上所述，AP评价指标是一种多方面综合评价网页权重和排名的指标，对于网站的SEO优化和提升网站排名非常重要。