数据达人陈雍老师的给力分享
电商平台的用户购物行为与购买频次之间的相关性分析和方差分解
电商平台的用户购物行为与购买频次之间的相关性分析和方差分解购物转变为线上模式的兴起带动了电商平台的崛起，用户购物行为和购买频次成为电商平台运营者关注的焦点。
为了更好地理解用户购物行为和购买频次之间的关系，我们进行了相关性分析和方差分解的研究。
一、相关性分析我们首先采集了电商平台上的用户购物行为数据，包括用户在平台上的浏览次数、加入购物车次数、下单次数和购买次数等。
然后，我们使用统计软件对这些数据进行了相关性分析。
通过相关性分析，我们得出以下结论：1. 浏览次数和加入购物车次数呈正相关，即用户浏览的商品越多，加入购物车的次数也越多。
2. 加入购物车次数和下单次数呈正相关，用户将商品加入购物车的次数越多，下单的次数也越多。
3. 下单次数和购买次数呈正相关，用户下单的次数越多，购买的次数也越多。
通过以上相关性分析结果，我们可以看出，用户购物行为和购买频次之间存在一定的相关性，即用户的购物行为会影响其购买频次。
二、方差分解为了进一步研究用户购物行为和购买频次之间的关系，我们进行了方差分解分析。
方差分解可以将总方差分解为不同因素的贡献度，从而揭示各因素对总方差的影响程度。
我们将用户购物行为和购买频次作为两个因素进行方差分解。
通过方差分解，我们得出如下结果：1. 用户购物行为对总方差的贡献较大。
具体来说，用户购物行为解释了总方差的60%。
2. 用户购买频次对总方差的贡献较小。
具体来说，用户购买频次解释了总方差的40%。
通过方差分解结果，我们可以得出结论，用户购物行为对用户购买行为的影响更为显著。
三、结论与启示基于相关性分析和方差分解的研究结果，我们可以得出以下结论和启示：1. 用户购物行为和购买频次之间存在一定的相关性。
用户的购物行为会影响其购买频次，因此电商平台可以通过引导用户的购物行为来提高用户的购买频次。
2. 用户购物行为对用户购买行为的影响更为显著。
因此，电商平台应该关注和引导用户的购物行为，提供个性化的推荐和优惠活动，以激发用户的购买欲望。
2024年参加大数据审计应用培训心得(2篇)
2024年参加大数据审计应用培训心得大数据在培训领域的应用随着信息技术的普及，人类社会进入到了大数据时代，数据已经渗入到我们生活的每一个角落，衣食住行都离不开数据。
所谓的大数据在____百科上的解释是：在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据具有数据容量巨大，数据种类繁多，数据获取速度快速，数据来源真实，数据具有价值性等特点。
从大数据的应用来看，大数据包括横向和纵向两方面的大，可以从时间空间来说，可以从数量与质量来说，也可以主观客观来说，一切我们可视可闻可想的都包含在大数据里。
正是有这一种大，才可以在精确定位的“小”行业中提现出大的价值。
大数据使市场行业更加细分，人们的行为更佳细分，可以使企业更清晰的明白自己的定位，从时间的跨度上来讲，大数据这是由于这种资源的大量整合，可以使得市场具有前瞻性，而大数据的最终效果是使消费者得到最合理最高效价值最大化实现的满足。
20世纪____年代开始，培训行业在中国发展壮大，尽管现在已经到了一个全面发展的时期，但是培训行业依旧存在大量的问题。
培训供求错位，培训没有建立在科学的需求分析上，培训没有针对性，培训项目设置不合理，导致培训效果事倍功半。
培训定位模糊，对培训定位不清，致使培训与企业长期发展脱节，培训并没有真正为企业的经营战略做出贡献。
培训主体错位，培训只是培训部的事，高层不重视，中层不支持，基层不理解，培训部角色尴尬。
培训对象错位，许多企业尽管重视员工培训，却只是____中基层员工的培训，忽视对高管层的培训。
只对中基层员工培训，忽视对高层培训，或者笼统培训管理层，员工的素质愈来愈高，而管理者却没有得到应有的提升。
培训方法不当，在培训方法上，企业大多运用传统的模式授课，培训师讲，学员听，从而产生枯燥、效果不好的弊病，使员工失去对培训的兴趣。
2024年大数据心得体会
2024年大数据心得体会随着科技的不断进步和发展，大数据已经成为了当今社会最重要的资源之一，无论是在商业领域还是在科学研究中，大数据都发挥着极其重要的作用。
作为一位信息科学专业的学生，我对于大数据的理解和运用也越来越深入。
经过了2024年的学习和实践，我积累了不少关于大数据的经验和体会，下面我将分享一些我在学习和实践中得到的心得体会。
首先，大数据分析的能力非常重要。
随着大数据的不断增长，处理和分析这些海量数据是一项极具挑战性的任务。
在2024年，我学会了一些常用的大数据处理和分析工具，比如Hadoop和Spark，以及一些常见的分析算法，比如关联规则挖掘和聚类分析。
通过实践项目，我学会了如何应用这些工具和算法来解决实际问题。
我发现，良好的分析能力对于从大数据中提取有价值的信息和知识非常重要，只有通过深入分析，才能发现数据背后的规律和趋势，并据此做出准确的预测和决策。
其次，数据隐私和安全是大数据应用中不可忽视的问题。
随着大数据的广泛应用，人们的隐私和数据安全问题也日益凸显出来。
在2024年，我学到了一些关于数据隐私和安全的知识和技术，比如数据加密和匿名化等。
我认识到，对于大数据的应用而言，保护个人隐私和数据安全至关重要。
只有在保证数据隐私和安全的前提下，大数据才能更好地为人类社会服务。
另外，数据可视化是大数据应用中不可或缺的一环。
随着数据规模的不断增大，人们对于数据的可视化需求也越来越强烈。
在2024年，我学会了一些数据可视化工具和技术，比如Tableau 和D3.js。
我发现，通过将数据转化为可视化图形，人们能够更直观地理解数据和发现数据中的模式和关联。
数据可视化不仅能够提高人们对于数据的理解能力，还能够帮助人们更好地传递和共享数据的信息。
最后，我认识到大数据并非神奇的“灵丹妙药”，在应用大数据的过程中，仍然需要注重科学和艺术的结合。
尽管大数据能够提供大量的信息和知识，但是在具体的应用中，仍然需要运用科学的方法和思维来处理和分析数据，并通过艺术的手段将数据转化为可操作的建议和解决方案。
加权最小二乘法基本原理
加权最小二乘法基本原理加权最小二乘法，听上去挺复杂的对吧？但是别担心，咱们今天就来聊聊这个有趣的东西。
想象一下，咱们在做一场聚会，邀请了不同的朋友。
每个人都带了不同的菜，有的人带的很美味，有的人嘛……就算了。
我们自然想让美味的菜占更多的分量，对吧？这就像加权最小二乘法一样，它是处理数据时的一种方法。
我们得搞清楚，什么是“最小二乘法”。
简单来说，这是一种帮助我们找到数据间最佳拟合的方法。
就像找对象一样，总想找到最合适的。
可是，有些数据的质量就像有些朋友的拿手菜，不一样。
加权最小二乘法就是给每个数据点一个“权重”，用来表示它的重要性。
高质量的数据会得到更高的权重，而那些质量差的数据就会被轻轻地“放一边”。
想象一下，你在做一个学校项目，老师让你收集同学们对某件事情的看法。
有些同学很认真，有些则随意带过。
你肯定希望认真同学的意见更能影响最终结果。
加权最小二乘法就帮助我们实现这一点。
它让重要的声音更响亮，不那么重要的声音悄悄退场，真是个好帮手！很多人可能会想，那我该怎么给数据加权呢？其实这就像给朋友评分，谁的拿手菜最好，谁的就得加点分。
你可以根据数据的来源、准确性，甚至是它们背后的故事来决定权重。
是的，这样一来，数据的真实面貌就展现出来了，犹如一幅生动的画卷。
不过，加权最小二乘法也不是万无一失。
就像每个聚会都会有小插曲，有时候数据的选择和权重分配会出现问题。
假如你给了一个质量极差的数据过高的权重，那最终结果可能就像一碗面里加了太多盐，咸得让人受不了。
所以，选择权重可得小心翼翼，犹如选择聚会的菜肴。
应用这个方法的时候，还要注意一个小细节。
统计模型的假设就像是我们对朋友的基本了解。
如果假设错了，再好吃的菜也难以救场。
我们得确保模型的假设合理，才能让加权最小二乘法发挥出它的“绝招”。
所以，在数据分析的过程中，得多问问自己，这样做是否合理，最终结果是否值得信赖。
咱们说说应用场景。
加权最小二乘法可真是个全能选手，它可以在经济学、工程学、社会科学等各个领域大显身手。
用数据统计提升文案说服力的技巧
用数据统计提升文案说服力的技巧数据统计是一种有力的工具，可以提升文案的说服力和影响力。
通过准确的数据，我们能够更有力地阐述和证明我们的观点，让读者对我们的论断更有信心。
本文将介绍一些使用数据统计提升文案说服力的技巧。
一、选择可信的数据来源在使用数据统计之前，首先要确保数据的来源可信和权威。
可信的数据来源包括政府部门、知名的调研机构、学术论文和权威媒体等。
选择这些来源能够保证数据的准确性和可靠性。
二、使用具体的数据具体的数据能够给人一种直观的感受，增加说服力。
例如，我们可以使用“30%的用户增长率”而不是“用户增长速度很快”。
具体的数据可以让读者更容易接受和相信。
三、对比数据对比数据是一种有效的比较手段，能够突出所要表达的观点。
例如，“我们的产品比竞争对手的产品销量高出50%”，这样的对比可以更加突出产品的优势。
四、利用图表展示数据通过图表的方式展示数据，可以更直观地呈现数据的变化和趋势。
图表能够更快速地吸引读者的注意，并将复杂的数据信息以简洁的方式展示出来。
五、结合故事和情感数据统计虽然重要，但往往枯燥乏味。
为了提升文案的吸引力和说服力，我们可以结合故事和情感来讲述数据背后的故事。
通过故事和情感的渲染，可以引起读者的共鸣，更容易让他们接受和信任我们的观点。
六、澄清数据误导在使用数据统计时，有时可能会遇到一些误导性的数据。
我们需要在文案中澄清这些误导，确保读者对数据的理解和解读是正确的。
澄清误导可以增强文案的可信度和说服力。
七、注意数据的时效性数据统计往往有时效性，因此在使用数据时需要注意数据的时效性。
过时的数据会降低文案的可信度和说服力，所以我们应该尽量使用最新的数据，并及时更新文案中的数据内容。
综上所述，利用数据统计可以提升文案的说服力和影响力。
选择可信的数据来源，使用具体的数据，对比数据，利用图表展示数据，结合故事和情感，澄清数据误导，注意数据的时效性，都是有效的技巧。
通过运用这些技巧，我们能够更好地说服读者，让他们对我们的观点产生信心。
初中数学数据分析学习技巧
初中数学数据分析学习技巧
初中数学数据分析学习技巧主要包括以下几点：
1.理解基本概念：首先，你需要理解数据分析的基本概念，
如平均数、中位数、众数、方差等。
这些概念是数据分析的基础，对于理解数据特征和规律非常重要。
2.掌握计算方法：对于每个概念，你需要掌握其计算方法。
例如，平均数是所有数据总和除以数据数量，方差是每个数据点与平均数的差的平方的平均值等。
通过反复练习，你可以熟练掌握这些计算方法。
3.学会数据解读：数据分析不仅仅是计算，更重要的是解读
数据。
你需要学会从数据中提取信息，理解数据的含义和背后的规律。
这需要对数据有敏锐的洞察力和理解力。
4.实践应用：通过实际问题的应用，你可以更好地理解和掌
握数据分析的方法。
例如，你可以通过分析班级成绩、身高数据等来实践平均数、方差等概念的计算和解读。
5.利用图表辅助理解：图表是数据分析的重要工具，可以帮
助你更好地理解和呈现数据。
你可以学习如何绘制条形
图、折线图、饼图等，以便更直观地展示数据特征和规
律。
6.培养数据思维：数据分析需要一种数据思维，即通过观察
数据、分析数据来发现问题、解决问题的思维方式。
你需
要培养这种思维，学会从数据中发现问题、提出假设、验证假设。
总之，初中数学数据分析学习需要注重基础知识的掌握和实践应用能力的提升，同时也需要培养数据思维和敏锐的数据洞察力。
通过不断的学习和实践，你可以逐渐掌握数据分析的方法和技巧，为未来的学习和工作打下坚实的基础。
专题概率与统计热点问题-2024年高考数学六大题解满分解题技巧秘籍
概率与统计是高考数学中的一个重要的知识点，也是考察学生分析问题、统计数据以及进行概率计算的能力。
下面是2024年高考数学中概率与统计方面的热点问题解题指导，希望能对你备考有所帮助。
1.求二项式分布的期望和方差二项式分布可以描述在n次独立重复试验中，出现其中一事件的次数的概率分布。
求二项式分布的期望和方差是常见的题型。
对于n次独立重复试验中，事件A出现的次数X，其期望和方差分别为E(x) = np，Var(x) = np(1-p)，其中p为单次试验中事件A发生的概率。
2.求事件的概率求事件的概率是概率与统计中的基本题型。
根据题目给出的条件，利用概率公式进行计算即可。
常见的题型有求交、并、互斥事件的概率，以及条件概率等。
3.求样本的点估计和区间估计在统计学中，样本是用来推断总体特征的重要依据。
对于样本中一些统计量，如平均值、比例等，可以利用它们作为总体特征的点估计。
而对于总体特征的区间估计，可以利用样本统计量的分布特性，计算出一个区间，该区间包含了总体特征的真值。
4.利用正态分布进行计算正态分布是概率与统计中最重要的概率分布之一，也是高考数学中的重点内容。
在许多情况下，可以使用正态分布来近似计算一些事件的概率或样本统计量的分布。
利用标准正态分布的概率表或计算器，可以方便地计算出正态分布的概率或分布的特征。
5.判断两个事件是否独立判断两个事件是否独立，可以利用概率的定义和条件概率的性质进行推导。
如果两个事件相互独立，则它们的联合概率等于事件的概率的乘积。
反之，如果联合概率不等于概率的乘积，则说明两个事件不独立。
6.利用抽样方法进行调查在概率与统计中，抽样是一种重要的数据收集方法。
通过合理地设计抽样方法和调查问卷，可以获得可靠的调查数据。
在解题时，需要注意抽样误差和样本的代表性等问题，以确保所得到的调查结果具有较高的可靠性。
以上是2024年高考数学概率与统计方面的热点问题解题指导。
在备考过程中，要牢固掌握概率与统计的基本概念和常用方法，多做相关的题目，提高解题能力。
2024年读大数据时代心得体会(2篇)
2024年读大数据时代心得体会大数据时代是一个信息爆炸的时代，各类数据层出不穷，而人们也开始意识到数据的重要性和价值。
作为一名数据分析师，在工作中我深刻体会到了大数据时代的变革和带来的巨大机遇。
首先，大数据时代使得数据的获取更加便捷。
以前，我们需要在各个渠道上进行调查和收集数据，然后进行整理和分析，非常耗时耗力。
而现在，互联网的普及使得数据获取变得极其容易，只需通过搜索引擎或者专业的数据平台就可以获得海量的数据，极大地提高了分析的效率和准确性。
例如，在研究市场需求时，我们可以通过互联网搜索相关的消费者反馈和评论，从而更好地理解他们的需求和偏好。
其次，大数据时代赋予数据更多的价值。
大数据的特点是数量大、速度快、种类多和价值高，通过充分利用这些数据，我们可以进行更加深入的分析和挖掘，发现其中蕴藏的商机和发展方向。
例如，我们可以通过分析用户的购买记录、浏览记录等数据，来预测用户的下一步行为，从而为企业提供个性化的服务和产品。
同时，我们还可以通过大数据分析来优化企业的运营和管理，提高效率和竞争力。
此外，大数据时代对数据分析的要求也更高。
传统的数据分析主要依靠人工的经验和直觉，而在大数据时代，我们需要掌握更多的技术和工具，例如数据挖掘、机器学习、人工智能等，来完成更加复杂的分析任务。
同时，由于数据量的增大和多样性的增加，我们需要更加注重数据的质量和准确性，避免因为数据质量问题而导致错误的分析结果。
在大数据时代，数据隐私和安全问题也变得更加重要。
由于大数据所涉及的数据量和范围很广，其中可能涉及到用户的个人隐私和商业机密等敏感信息。
因此，我们需要更加注重数据的安全性和隐私保护，采取各种措施来防止数据泄露和滥用。
同时，政府和企业也需要加强对数据的法律和政策的监管和保护，为大数据的发展提供良好的环境和保障。
总的来说，大数据时代为数据分析师带来了巨大的机遇和挑战。
通过充分利用大数据，我们可以更好地理解用户需求、发现商机、优化运营等，为企业提供更好的决策支持。
2024年大数据时代心得体会范文(2篇)
2024年大数据时代心得体会范文大数据时代是一个信息爆炸的时代，随着科技的快速发展，我们每天都在产生大量的数据。
大数据时代带来了很多变革，对于企业、个人和社会都有很大的影响。
在这个时代，我们不仅需要掌握大数据的技术和方法，还需要拥有数据思维和创新思维。
在我看来，大数据时代给我带来了以下几点心得体会。
首先，大数据时代给企业带来了巨大的机遇和挑战。
通过对海量的数据进行分析和挖掘，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，调整产品和服务策略，提高市场竞争力。
同时，企业也需要面对海量的数据和复杂的分析任务，需要拥有强大的计算和存储能力，以及专业的数据科学家和分析师团队。
只有通过对数据的深度挖掘和分析，企业才能在激烈的市场竞争中生存和发展。
其次，大数据时代给个人带来了更多的机会和挑战。
个人可以通过大数据技术和平台来获取更多的信息和资源，提高自身的竞争力。
比如，我们可以通过社交媒体等渠道获取各种各样的信息，并将其转化为知识和技能。
同时，个人也需要面对数据的过载和隐私问题。
在大数据时代，我们的个人信息可能会被不法分子滥用，我们需要保护自己的隐私和权益，同时也要学会正确地使用和应对数据。
再次，大数据时代给社会带来了更多的可能性和挑战。
通过大数据技术，政府和社会组织可以更好地了解社会问题和民众需求，并制定相应的政策和服务。
比如，通过对交通数据的分析，可以优化城市交通系统；通过对疾病数据的分析，可以及时发现疫情和预防传染病的扩散。
同时，社会也需要面对数据滥用和人工智能的发展带来的种种问题，比如数据泄露、信息不对称和职业失业等。
社会需要建立相关的法律和伦理规范，保护公民的权益和社会的稳定。
最后，大数据时代需要我们拥有数据思维和创新思维。
在过去的时代，我们主要依靠经验和直觉来做决策，而在大数据时代，我们需要更多地依赖数据和分析。
我们需要学会收集和整理数据，通过分析和挖掘数据来获得洞见和创新。
同时，我们也需要保持创新思维，不断尝试和探索新的方法和模式。
2024年大数据极课学习心得(2篇)
2024年大数据极课学习心得在2024年，大数据技术已经成为了各行各业都必备的核心竞争力。
作为一名大数据爱好者和从业者，我在大数据极课的学习过程中，收获了很多宝贵的经验和知识。
下面是我对2024年大数据极课学习的心得总结，希望可以与大家分享。
一、学习动力大数据技术的飞速发展和广泛应用，让我对其产生了强烈的学习动力。
在过去的几年中，大数据已经成为对企业战略决策起到至关重要作用的核心技术。
因此，我决定深入学习大数据技术，为自己的职业发展铺平道路。
二、学科概述在大数据极课学习中，我首先对大数据学科进行了全面的概述。
大数据学科包括数据收集、数据处理和数据分析三个主要方面。
数据收集主要涉及数据源的选择和数据抓取的技术；数据处理包括数据清洗、数据整合和数据转换等关键步骤；数据分析则主要包括数据挖掘、数据可视化和数据建模等方法。
三、数据收集了解了数据收集的基本原则和方法后，我开始尝试使用Python编程语言进行数据收集。
通过学习Python的网络编程库，我可以方便地收集各种类型的数据。
同时，我还学习了如何使用API接口和网络爬虫等技术进行数据获取。
四、数据处理数据处理是大数据分析的关键环节之一。
在数据处理的学习中，我重点学习了数据清洗和数据整合两方面的内容。
数据清洗主要指的是对数据进行预处理，包括去除重复值、处理缺失值和处理异常值等；数据整合则是将多个数据源的数据整合到一个数据集中，以便进行后续的数据分析。
五、数据分析数据分析是大数据学科的核心内容之一。
在数据分析的学习过程中，我学习了各种数据挖掘和机器学习算法。
通过学习和实践，我可以使用Python和R等编程语言，对海量的数据进行挖掘和分析，发现隐藏在数据背后的模式和规律。
同时，我还学习了数据可视化的技术，可以将分析结果以图形方式展示，使得数据分析更加直观和易于理解。
六、实践项目在大数据极课的学习中，我参与了多个实践项目，深化了对大数据技术的理解和应用。
通过实践项目，我不仅掌握了数据收集、数据处理和数据分析等核心技术，还培养了解决实际问题的能力和创新思维。
2024年数据分析工作总结
2024年数据分析工作总结随着信息技术的飞速发展，数据分析在各个行业中的重要性日益凸显。
作为一名数据分析师，我在2024年中积累了丰富的经验，并取得了一定的成绩。
在这篇总结中，我将回顾过去一年的工作，以及我在数据分析领域的成长。
一、项目经验2024年我参与了多个数据分析项目，其中最重要的是为一家电子商务公司进行市场分析和用户行为分析。
通过深入研究公司的销售数据和用户行为数据，我成功地找到了一些潜在的市场机会，并提出了相应的策略和建议。
这些改进措施有效地提高了公司的销售额，并增强了用户的忠诚度。
此外，我还参与了一个医疗保险公司的数据挖掘项目。
通过分析该公司的保险索赔数据和医疗记录数据，我成功地识别出了一些风险因素，并提出了相应的风险管理措施。
这些措施帮助了公司降低了风险，提高了成本效益。
通过这些项目，我不仅加深了对数据分析工具和技术的理解，还锻炼了解决问题的能力和团队合作的技巧。
二、技术提升2024年，我持续学习和提升自己在数据分析领域的技术。
我加强了对Python编程语言和R语言的熟练程度，并深入研究了数据分析工具和算法，如机器学习、深度学习和自然语言处理等。
我还不断关注行业中的最新发展和趋势，并尝试运用新技术解决实际问题。
除了技术方面的提升，我还积极参加行业会议和培训活动，与同行交流经验，学习最佳实践。
我还建立了一个专业的网络，与其他数据分析师和专家保持联系，并从他们那里得到指导和支持。
三、领导能力在2024年，我逐渐展示出领导能力，并开始承担更多的责任。
我在项目中负责团队协调和管理，帮助团队成员明确目标，分配任务，并及时解决问题。
我还与其他部门和团队紧密合作，推动数据分析在公司内部的应用。
在一些小规模的会议和研讨会上，我也有机会发言和分享自己的见解。
此外，我还积极参与了公司内部的培训和指导项目，与新加入的数据分析师分享经验，并帮助他们快速适应工作环境。
四、总结与展望2024年对我来说是充实而有意义的一年。
2024年大数据时代心得体会
2024年大数据时代心得体会2024年，大数据已经成为我们生活中的一部分，它无处不在，无时不有。
如今，大数据已经深入到各个行业，改变了我们的生活方式，也影响了我们的思维方式。
以下是我对这个大数据时代的心得体会。
首先，大数据带来了更多的便利和效率。
在过去，我们需要花费很长时间来搜集和整理数据，现在我们只需要几秒钟就能得到我们想要的信息。
无论是购物、旅行还是学习，我们都可以通过大数据来获取准确、实时的信息，并根据这些信息做出决策。
这无疑提高了我们的工作效率和生活质量。
其次，大数据改变了我们的思维方式。
在大数据时代，我们不再依赖于直觉和经验来做判断，而是依靠数据来指导我们的决策。
数据成为我们思考的基础，并且我们更加注重数据的可视化和分析。
我们学会了从数据中发现规律和趋势，从而做出更准确、科学的决策。
此外，大数据加速了信息传播和知识分享。
在过去，我们获取信息和知识的渠道有限，而现在，我们可以通过互联网和社交媒体轻松获取到各种信息和知识。
通过大数据分析，我们可以将海量的信息整理成可理解和有价值的形式，并与他人分享。
这样，知识的传播和交流更加便捷和高效。
然而，大数据时代也引发了一些问题和挑战。
首先，隐私和安全问题成为了一个关注的焦点。
在大数据时代，我们的个人信息被不断采集和存储，这让我们的隐私面临风险。
同时，大数据的泄露可能会导致恶意使用，给个人和社会带来损失。
因此，我们需要加强对个人信息的保护和监管，确保数据的安全性。
其次，大数据的算法偏见也是一个问题。
由于大数据的分析和挖掘是由算法完成的，而这些算法是由人编写的，所以它们可能包含一些隐藏的偏见。
这可能导致大数据的结果和决策存在偏见和不公平，影响到某些群体的权益。
我们需要审视和监控算法的制定和使用，确保其公正性和中立性。
最后，大数据时代也加剧了数字鸿沟。
虽然大数据为我们提供了丰富的信息和知识，但并不是每个人都能够充分利用。
在一些发展中国家和弱势群体中，数字鸿沟仍然存在，这导致他们无法享受到大数据带来的便利和机会。
2024年度大数据培训心得体会
目的
通过培训，我希望能够系统地学习大 数据相关知识和技能，提升自己的专 业素养和实践能力，为将来的职业发 展打下坚实的基础。
2024/2/2
4
个人学习期望
掌握大数据基本概念和技术
包括大数据的定义、特点、发展历程 以及相关的技术框架和工具等。
提升数据处理和分析能力
学习如何对海量数据进行清洗、整合 、转换和挖掘，掌握数据分析的基本 方法和技巧。
19
05
未来规划与展望
2024/2/2
20
在大数据领域的发展方向与目标
2024/2/2
深入掌握大数据技术
01
包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面，努力成为
大数据领域的专家。
拓展大数据应用领域
02
将大数据技术与行业应用相结合，探索在医疗、金融、教育等
领域的应用。
推动数据驱动决策
03
利用大数据分析结果，为企业和政府提供决策支持，推动数据
学习的热情和动力。
2024/2/2
10
03
培训收获与感悟
2024/2/2
11
对大数据行业的认知提升
了解了大数据行业的现状和发展趋势 ，认识到大数据在当今社会的重要性 和广泛应用。
意识到大数据行业对人才的高要求， 需要不断提升自己的技能和竞争力。
深入理解了大数据相关概念和技术， 如Hadoop、Spark、数据挖掘、机 器学习等，对大数据处理和分析有了 更全面的认识。
2024/2/2
12
技能提升与自我突破
掌握了大数据处理和分析的基 本技能，能够独立完成数据采 集、清洗、存储和分析等工作 。
2024/2/2
学习了大数据相关工具和平台 的使用，如Hive、HBase、 Kafka等，提高了工作效率和 质量。
数据分析之道：抽丝剥茧,存乎一心
数据分析之道：抽丝剥茧，存乎一心这将是一个以“数据”说话的时代，更是一个依靠“数据”竞争的时代！麦肯锡公司称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
”并且，在世界500强企业中，有90%以上都建立了专门的数据分析部门。
由此可见，数据分析的重要性以及未来趋势。
那么，数据分析究竟是什么？需要掌握哪些技能？如何进行数据分析？我今天要分享的主题是：数据分析之道，抽丝剥茧与存乎一心，也就是我对于数据分析本身的实践与总结。
01 解构数据分析我们字面拆解：数据 + 分析，数据是基础，分析是主导。
可见，数据并不意味着价值，分析和决策才能创造价值！而数据分析：思维方式大于实践方法思维方式：业务目标及调研+思维逻辑+创新想法+可行建议实践方法：数据汇总统计+工具使用+可视化数据分析对一个企业有巨大价值，则是对企业“数据”进行全方位的分析，两者相辅相成才能实现企业决策价值最大化。
所以，我们做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位，不能沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”，数据分析应该是对业务有实际的指导意义，并结合业务痛点去发现问题从而解决问题的工具。
1. 灵魂三问数据分析的灵魂三问，这就是我今天讲的主要内容：数据分析是个什么东西？他到底解决什么问题？数据分析如何学习技能知识？需要掌握什么样的能力？数据分析如何进行?有什么方法论？一谈到数据分析，我们就会联想到这些问题。
然而，我接触数据分析的契机，是从刚开始工作是接触的数据处理和市场调研，再之后商家代运营，产品数据运营等，这些工作中都涉及数据分析，到现在和朋友一起创建小飞象数据分析社群。
其实，我理解的数据分析不是从什么高大上的角度出发，它绕不开是什么、是多少、为什么、会怎样、又如何这几个问题。
说明白点：是什么（树立数据标准）是多少（数据描述状况）为什么（探索问题原因）会怎样（预测业务走势）又如何（综合判断状况）其核心就是分析数据（结合统计学等知识），找到规律（比如异动），给出结论和建议，进而能够辅助决策。
上证指数统计方法
上证指数统计方法
以下是 8 条关于上证指数统计方法的内容：
1. 你知道上证指数到底是怎么统计出来的吗？就好比搭积木一样，它是把好多好多的股票价格信息拼凑在一起的呢！拿茅台来说吧，它的股价变动对上证指数可有着不小的影响哟。
2. 上证指数统计方法可有意思啦！可以把它想象成一个大拼图，每一块拼图就是一只股票呀！像工商银行这样的大块拼图，就对整个画面起着关键作用呢，能懂不？
3. 哎呀呀，上证指数的统计方法其实不复杂呀！就像是给一群学生打分，把那些重要股票的表现综合起来算个总分。
比如中国石油表现好的时候，那可给上证指数加分不少哇！
4. 嘿，你可别小瞧上证指数统计方法咧！这不就跟拼凑一幅美丽的画作一样嘛，各种色彩的股票价格就是颜料，最后构成一幅反映市场的大画！腾讯的股价变动不就是其中一抹鲜艳的色彩嘛！
5. 你想想看，上证指数统计方法是不是很神奇？就像一场比赛，各种股票选手在里面拼搏，它们的成绩汇总起来就成了最终结果。
像比亚迪这样的强劲选手，对结果的影响可大咯！
6. 哇塞，上证指数统计方法真的不难理解啦！可以比作是一场盛大的音乐会，不同的乐器就是不同的股票，它们一起奏响市场的旋律。
那券商股不就是其中响亮的号角嘛！
7. 上证指数统计方法哦，其实就类似在搭一个超级大厦呀！每一层的建筑材料就是股票价格，稳稳地搭建起来才稳固哟。
像美的集团的股价不就是重要的一块砖头嘛！
8. 咋样，现在对上证指数统计方法有点感觉了吧？它其实就像我们生活中的大拼盘，把各种元素放一起才有味道。
那些大蓝筹股就是其中的主菜呀！结论就是：上证指数统计方法就像是一场精彩的魔术，只不过这个魔术是用股票价格变出来的，很神奇吧！
希望这些内容能让你感兴趣并理解上证指数的统计方法！。
如何运用数据统计提升文章权威性
如何运用数据统计提升文章权威性在当今信息爆炸的时代，人们对于文章的权威性要求越来越高。
为了增加文章的可信度和说服力，运用数据统计是一种有效的方法。
本文将探讨如何运用数据统计来提升文章的权威性，并对其进行详细阐述。
一、明确数据统计的作用数据统计是指对所研究对象的数量、质量、结构以及相互关系等进行测定、分类、整理和分析的方法。
在文章中，数据统计可以用来支持观点、说明问题、为论述提供依据，从而提升文章的权威性。
通过合理运用数据统计，读者能够更容易接受文章表达的观点，并且增强对作者的信任。
二、选择可信度高的数据来源运用数据统计时，选择可信度高的数据来源是至关重要的。
可信度高的数据来源指的是来自于权威机构、研究机构、学术期刊等具有公信力的渠道。
通过引用这些来源的数据，可以增加文章的权威性和可信度。
同时，在引用数据时应注明数据来源，以保证信息的准确性和可查性。
三、使用具体的数据描述问题在文章中，使用具体的数据可以更好地描述问题，使读者更容易理解和接受作者的观点。
例如，不仅可以用百分比和比例来呈现数据，还可以运用直观的图表来展示数据结果。
通过这种方式，读者可以直观地了解到问题的严重性、发展趋势等。
同时，应注意数据的准确性和可信度，避免使用虚假数据或狭义统计来误导读者。
四、运用数据统计进行比较和分析除了单纯呈现数据外，运用数据统计还可以进行比较和分析，从而提升文章的权威性。
通过对不同数据的横向或纵向比较，读者可以更直观地了解到不同现象之间的关系和变化趋势。
同时，通过对数据的深入分析和解读，读者能够更好地理解作者的观点和论述。
因此，在运用数据统计时，应注重对数据的整合和分析，以增加文章的说服力。
五、注意数据统计的局限性在运用数据统计时，需要注意数据统计的局限性。
数据统计是一种相对客观的方法，但并不能完全呈现事物的全貌。
在引用数据时，应注意数据的采集时间、样本数量、样本来源等因素，以避免误导读者或产生不准确的结论。
2024年数据分析工作总结
2024年数据分析工作总结2024年，数据分析行业继续快速发展，成为了各行各业的重要组成部分。
在这一年里，我作为一名数据分析师，在不同的项目中取得了不错的成绩。
下面是我对2024年数据分析工作的总结，共____字。
一、项目成果总结在2024年的数据分析工作中，我参与了多个项目，包括市场调研、销售分析、用户行为分析等。
以下是我在这些项目中取得的一些成果总结：1. 市场调研项目：通过对市场调研数据的分析，我成功预测了市场中的增长趋势和竞争态势。
我提供的报告和洞察使公司高层能够更好地制定发展策略，并优化产品定位和营销策略。
2. 销售分析项目：通过对公司销售数据的分析，我发现了销售额下滑的原因，并提出了一系列改进建议。
经过实施，公司的销售额在短期内实现了反弹，并持续增长。
3. 用户行为分析项目：通过对用户行为数据的分析，我找到了用户留存率下降的原因，并提出了一系列提高用户参与度和忠诚度的解决方案。
公司根据我的建议改进了用户界面和交互设计，提升了用户体验和留存率。
二、数据技术应用总结在2024年的数据分析工作中，我掌握并应用了一些重要的数据技术，包括数据清洗、数据挖掘和机器学习等。
以下是我在这些技术应用方面的总结：1. 数据清洗：在项目中，我经常需要处理大量的原始数据。
我掌握了数据清洗的方法和工具，能够准确地提取、整理和清洗数据，提高数据的质量和可用性。
2. 数据挖掘：为了从大量的数据中发现有用的信息，我运用了数据挖掘技术。
我学会了使用聚类分析、关联规则挖掘和分类算法等，通过挖掘数据的隐藏模式和关联性，提供有针对性的商业建议。
3. 机器学习：在一些复杂的项目中，我尝试应用机器学习算法来解决问题。
我使用了监督学习和无监督学习的算法，包括决策树、支持向量机和聚类算法等，为公司提供了更准确和可靠的预测和决策支持。
三、团队协作总结在2024年的数据分析工作中，我参与了一些团队项目，与团队成员合作完成了一系列任务。
环比法确定功能权重
环比法确定功能权重嘿，咱今儿就来唠唠环比法确定功能权重这事儿！你说啥是环比法呀？就好比咱去菜市场买菜，这菜和那菜，哪个更重要，咱得心里有数不是？比如说，你有个手机，手机里有好多功能，像打电话、发短信、拍照、玩游戏啥的。
那你就得想想啦，对自己来说，打电话重要呢，还是玩游戏更重要呢？这就跟咱挑菜一样，得选出个主次来。
咱先看看打电话这个功能。
哎呀呀，没了它可不行啊，要是连电话都不能打，那这手机不就成摆设啦？那它的权重肯定不能低呀！再看看发短信，虽然现在微信啥的用得多，但有时候发短信还是很方便的呀，那它也得有一定分量。
拍照呢？现在的人都爱臭美，喜欢拍拍这儿拍拍那儿，留个纪念啥的，也挺重要。
玩游戏呢，闲暇时候能解解闷，但总不能比打电话还重要吧？你想想看，要是把这些功能比作是你的一群朋友，那肯定有跟你关系特别铁的，也有一般般的呀。
打电话可能就是那个最铁的朋友，权重自然就高啦。
这环比法就像是个天平，这边放一个功能，那边放另一个，看看哪个更重一些。
而且这可不是一成不变的哦，可能你这段时间特别爱拍照，那拍照的权重就蹭蹭往上涨啦。
咱再打个比方，你有辆车，车的功能也有好多呀，什么加速快、刹车灵、座椅舒服、音响效果好。
那你就得衡量衡量啦，加速快在某些时候可能很关键，但座椅舒服也能让你开车的时候更享受不是？这就得根据你的实际需求和使用情况来确定权重啦。
你说这环比法是不是挺有意思的？就像生活中的各种选择一样，你得知道啥对你最重要，然后给它们排个队。
这样你在使用的时候就能更得心应手啦，不会因为一些不重要的功能而忽略了真正重要的。
反正我觉得吧，这环比法确定功能权重真的很有用。
它能让你清楚地知道自己最需要什么，就像在茫茫人海中找到那个最适合你的人一样。
你可别小瞧了它，说不定哪天就派上大用场啦！怎么样，是不是觉得挺有道理的？咱可得好好琢磨琢磨，让自己的生活和工作都因为这环比法而变得更有条理，更高效呀！。
只需五步,实现数据分析闭环
只需五步，实现数据分析闭环编辑导语：许多做数据分析的朋友，报告不停地写，却看不到自己的建议得以落地，难以形成闭环。
作者分享了五步实现数据分析闭环的方法，我们一起来看下吧。
很多做数据的同学，光看着自己写报告，看不到自己的建议被落地，常心怀缺憾。
觉得不能像产品/运营那样，打造一个数据分析的闭环，能力也没法提升。
其实这是一种误解。
今天结合一个具体案例，看看数据分析的闭环，究竟如何打造。
问题场景：某餐厅，其所在的商场原本可免费停车，从本月起改为收费停车，而且停车费相当贵。
餐厅店长纠结：停车费是否会影响收入。
问：该如何做分析？一、不及格的分析这里最容易范的错误，就是列了一堆数据昨天收入10000前天收入12022环比增长20%这是不及格的回答。
仅仅罗列了数字，没有任何结论。
因为问题是：“停车费是否会影响收入”。
所以分析的最终结论，至少应该是：“会/不会”。
注意，只回答会/不会，仍不是完整的答案。
如果是会影响，那到底是影响一点点，还是能直接把店干垮了？如果是不会影响，那为什么停车场收费以后“感觉”客人少了？这些疑问需要进一步的回答。
一个完整的分析，不应该只陈述结论，而且应该附上数据论证过程。
这是数据方法与其他方法的最大区别。
二、从不及格到完整即使不做数据分析，大家也能随口而出：“开车的才几个人，没啥影响。
”“开车人的人好多，好大影响。
”“你看门口人没少啊？！”听听都有理，但是完全无法用数据验证，因此也就是纯嘴炮级别的讨论。
要完整地分析，需要用数据论据支撑论点。
比如论证：不会影响收入。
那么需要证据如下：收费前/后总收入没有变化（最直接证据）收费前/后收入结构没有变化（并非某些人少了，某些多了，总和不变）收费后的波动，是非停车场因素导致的（比如自然波动、促销影响）其他影响消失后，收费后波动也消失，和收费前一致这四条是可以通过统计下面信息来验证的：总收入数据会员/非会员贡献收入比例剔除下雨/促销等异常日期后剩余日期收入。
2024年数据分析经验总结及下一年度工作计划
2024年数据分析经验总结及下一年度工作计划2024年已经过去，回首这一年，我在数据分析领域取得了一些重要的经验和教训。
在这篇文章中，我将对2024年的数据分析工作进行总结，并展望下一年度的工作计划。
首先，回顾2024年的数据分析工作经验，我意识到数据的质量和准确性对分析结果的重要性。
在过去一年中，我不断强调数据的收集和整合过程，确保数据的准确性和完整性。
我学会了如何选择合适的数据源，并运用统计和机器学习算法对数据进行清洗和预处理，以消除潜在的错误和噪声。
这些经验使我能够获得更准确的分析结果，并为业务决策提供有力的支持。
其次，我在2024年也深入研究了一些新兴的数据分析技术和工具。
例如，我学习了自然语言处理（NLP）和深度学习算法的应用，掌握了文本数据和图像数据的分析方法。
这使我能够更好地应对与文本和图像相关的业务问题，并提供更深入的见解。
此外，我也研究了数据可视化工具的最新发展，以更好地传达分析结果和见解。
这些新技术和工具的学习使我在数据分析领域保持了先进的竞争力。
然而，2024年也提醒我不断学习和进一步提升技能的重要性。
面对不断发展和变化的数据分析领域，我认识到自己需要不断学习新的分析方法和工具，以保持竞争力。
因此，我计划在下一年度进一步扩展我的技能。
首先，我计划深化对机器学习和人工智能算法的理解和应用。
这些技术在数据分析中扮演着越来越重要的角色，并能够提供更精确和准确的预测和决策支持。
其次，我计划加强对数据隐私和安全的关注，以确保数据分析过程的合规性和可信度。
最后，我还希望进一步加强自己的沟通技巧，以更好地与业务团队合作，将数据分析结果转化为实际行动和业务成果。
总结起来，2024年对我在数据分析领域的发展来说是一年充满挑战和收获的一年。
我通过不断学习和实践，提高了数据分析的能力和水平。
在下一年度，我将继续努力，进一步扩展我的技能和知识，以适应不断变化的数据分析环境。
我期待着在未来的工作中，能够为企业的决策和发展做出更大的贡献。
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数据达人陈雍老师的给力分享
【达人公开课】精华问答集锦
【问】：广东阿里会员粉丝
【陈雍】：陈老师的现场答复
——————————————————————————————————问：陈总，您好我想问下发布产品有哪些技巧之类的，怎样可以让发布的产品排名靠前？
陈雍：排名靠前是相对的，如果你的每个细节做好了，还有资源利用好了，产品有可能会排到前面。
但是如果其他供应商做的更好，那你就有可能排到后面！我通过自己数据统计发现：一个行业里面，总有一些词语是系统自动在调整排名，并且一般一个礼拜自动调整一次，大概100个词语里面有3-5个。
——————————————————————————————问：陈老师，如果是橱窗产品，有没有必要再用p4p去推广？
陈雍：要看排名，如果能靠橱窗就能排名靠前，那就不必要用P4P了！但是在设置P4P的时候，千万不要把橱窗设置成关键词，这样就造成资源重叠浪费！
问：去年询盘还比较多，今年开始慢慢很少了，我想问下是不是与发布新产品的数量有关？
陈雍：询盘数量太低了！正常情况下，不管这个行业有多差，主账号每天都会只有有10条以上询盘！——————————————————————————————问：主账号平时老板都没怎么操作，这个会不会有影响？
陈雍：没有影响
问：有很多无效的产品在上面，需不需要都删掉？
陈雍：凡属于在180天以上没有曝光量，点击的产品，全部删掉. ——————————————————————————————问：为什么产品会开始慢慢变成无效果？
陈雍：当你的排名长期靠后的时候，客户都找不到，就会变成零效果
问：当你的排名长期靠后的时候，客户都找不到，就会变成零效果
陈雍：如果你愿意排名一直靠后的话，可以不删掉。
——————————————————————————————问：对于那种竞价都已经竞到50元（第5名的）的关键字，除了做橱窗之外没有其他的办法了 ;但是如果我们的产品很好，要做出效果，是不是一定要进入前10名？如果无法进入前10名，有没有其他更好的方法？
陈雍：这个就是投资回报的问题，现在50，一年后，有可能变成100，现在用P4P是投一块，转5快，2年以后就是投5快赚3块！——————————————————————————————问：你好，请问产品本身的热度很高，如何在发布产品时提高产品的质量？发布产品时最重要的是哪几点？产品热度很高时，关键词是不是不能太简短？如您说的A+B+C+D呢？
陈雍：要一步步去试，每个行业的标准都不一样，我教给你们的都是通常用的规律，行业不一样，具体的规律也不一样！现在只能是人工手动去做这些事情！我就是这样提炼数据的！
问：我想请问一下第一页的产品大概有多少是靠自己实力上去的？为什么有些产品的发布资料不是很高但却可以一直排在前面？
陈雍：我通过数据统计发现：一个行业里面，总有一些词语是系统自动在调整排名，并且一般一个礼拜自动调整一次，大概100个词语里面有3-5个。
还是举例说明，一个行业里面有200家同行，有些操作做的很好，有些操作做的很差，结果做的很差的经常排在后面，阿里系统为了平衡很差的这些客户，为了能让他们也能有询盘，阿里的系统会通过自动调节这些热门词语的排名，而让那些排名最后的供应商也有机会排在前面获得询盘。
问：怎么才能实现覆盖行业的所有关键词
陈雍：发布产品。
每个产品都会对应的有关键词。
问：我想知道怎么准确定位关键词，就好像我怎么知道我行业的关键词有哪些？
陈雍：现在除了阿里，估计没有人知道准确的关键词，我的关键词词库也只是尽可能的去精确！——————————————————————————————问：请问陈老师，我们公司没有购买橱窗，而且产品应用也不是很广泛。
这样的话我们是不是一定竞争不过买橱窗的竞争对手？
陈雍：至少应该有10个橱窗吧，如果比你橱窗多的同行会利用橱窗的话，同行肯定比你做的好！
问：我的产品里面，最高的日曝光量也才76是不是很低？
陈雍：你是指P4P的把！否则是看不到单天某个词语的曝光量！这个曝光量只是展示你已经推广的关键词，如果是哪些没有推广的关键词，你是看不到滴！
问：同一个关键词，我用不同的修饰语可以组成很多不同的产品名称，这样重复发有没有影响？
陈雍：有没有影响最直接的检验方式就是有没有询盘，有询盘什么都是对的，没有询盘，什么都是错的！——————————————————————————————问：橱窗产品的关键词最好怎么设置呢？如何达到最大利用率？
陈雍：如果做到最大的利用率，一个橱窗可以排4词Top10 。
问：请问一下第一页的产品大概有多少是靠自己实力上去的？为什么有些
产品的发布资料不是跟高但却可以一直排在前面？
陈雍：99%的词语都是同故意偶自己的实力拍上去的。
问：我想请问下，我是瓷砖行业，现关键词用了600的个，是不是要每天都发布使用不同的关键词？我们现在收到的询盘质量都不高
陈雍：才发布了600个，太少太少了，你们的行业少说也有3W个关键词以上吧！
问：同一个关键词，我用不同的修饰语可以组成很多不同的产品名称，这样重复发有没有影响？
陈雍：有没有影响最直接的检验方式就是有没有询盘，有询盘什么都是对的，没有询盘，什么都是错的！——————————————————————————————问：产品图片重复可以不？
陈雍：只要系统不认为是重复的，都是可以的！
问：副关键词是不是一定要包含主关键词？主关键词可以很长吗？
陈雍：关键词没有主次之分，只是标星号的表示三个关键词里面，一定要填一个关键词，实际上三个关键词的功效都是一样的！没有说一定哦。
问：那就是说关键词和更多关键词可以填的不一样？比如说关键词是stroller hook , 那我的更多关键词可以填stroller hanger 和 pram hook。
陈雍：橱窗可以设置不一样，普通产品可以尝试设置一样！
问：产品的简要描述里面是不是一定要包含产品名称？
陈雍：你可以直接去发布一下！我不了解您的行业！
问：橱窗产品有几个是曝光量很大的，但是没反馈，需不需要换掉。
陈雍：只要有好的排名，先暂时不要考虑换！今天没有反馈，不表示明天没有反馈，或者下个月没有反馈！——————————————————————————————问：我通常对于橱窗热门的词，我的方法一般是，先用这个做一些竞争不大的词，去得到权重（反馈+点击+曝光+其它），等一周了，再换一个更大一点的词，也让其获得更多权重，这样经过几轮下来，一般来讲，我最快可以在一个月内上到自然排名前三名，最慢的话，需要三个月时间。
老师，请问，有没有更好的办法，快速挤上去呢？
陈雍：通过后台数据关键词里面的热门搜索词就可以确定！
问：阿里国际站，今年会不会开放关键词API接口？
陈雍：全球旺铺的会在6月底开放，关键词的，我就不是很清楚了！
问：老师，想问问，借助第三方软件上传产品，会不会存在危险呢？产品的质量我会控制得比较好，阿里的审核都是99.9%地通过。
陈雍：当然也有人在用软件批量发布产品，如果用软件批量发布的话，一旦被阿里的系统识别到，整个店铺的排名都会降权，刚开始发布的第一个月可能效果会非常明显，但是一个月之后，数据就直线下降，这个时候表示店铺的产品排名降权了.
问：老师，比如我做手机内配件的，如果我把外配的词，都去做覆盖，这样曝光肯定会提升上来，但过来的询盘会不会不是目标客户群体呢？
陈雍：类目要选正确，产品的体验度要做好！
问："切记每天要用不同的关键词及对应不同的产品图片去发布产品" 我想针对这一句话，提出一个问题，不同的产品图片，是指属性不同，还是内容都要
不同呢？这里图片不同，主要是为了能够通过阿里巴巴的审核还是提升用户体验？
陈雍：图片的属性不同！
问：类目都不会差，产品的体验，我一直在淘宝学习！我本身的产品不属於这个分类，但我通过修改类目的关键词，去抢别的分类的曝光。
普通产品怎样用会好点？正常的关键词用法不就是D CD BCD ABCD吗？
陈雍：跟正常的关键词是以一个用法！这个是没有标准的，即使有标准，也是自己总结出来的！你也可以总结你们行业的。
想法很好，但是你的店铺体验度会差，买家会觉得你不够专业。