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探索式的分析方法

發布時間:2022-10-06 06:46:49

Ⅰ 探索性研究的主要方法有

系統有哪些功能?

Ⅱ 精選大數據相關用語

精選大數據相關用語

大數據 (Big Data) 與數據科學 (Data Science) 已成為大眾耳熟能詳的詞彙,各行各業正在積極運用且開發大數據的價值,這些巨量數據也帶來了巨大的商機。

這時身處於大數據時代的我們,自然得對大數據有所認識,在這里為大家列出了一些經常跟大數據一起出現的陌生用語,認識了這些大數據相關字匯,下次看大數據的相關文章就不會一直卡了。

Algorithm 演演算法

出自於數學用語,在這里指的是在有限步驟內,分析數據的具體方法,而且通常由軟體來執行。

AIDC 自動識別技術

AIDC(Automatic Identification and Data Capture)是將訊息數據自動識讀、自動輸入電腦的重要方法和手段,它是以電腦技術和通信技術為基礎的綜合性科學技術。常見的 AIDC 例如條碼(Bar codes)、磁條(magnetic strips)、生物識別(Biometrics)、RFID 等技術。

AWS 亞馬遜網路服務系統

2006 年 Amazon 開始以 Web 服務的形式向企業提供各種雲端運算服務,包括運算、儲存、資料庫、分析、應用程式和部署服務。現在許多科學家、開發人員以及各企業的技術人員都在利用 AWS (Amazon Web Services)進行大數據分析。

Avro 序列化系統

Avro 是 Hadoop 底下的子專案,是一個數據序列化系統(Data serialization system),被設計用來支援大量數據交換。

Behavioral analytics 行為分析

行為分析是指用科學方法分析環境刺激與行為之間的因果關系,藉著系統性的觀察來了解行為的變化原則,進而有系統的操作刺激,以達到行為的學習、塑造或改變。簡單來說,就是用一個有系統的方法去觀察、測量、收集客觀數據來分析目標的表現行為。

Big Data 大數據

大數據(or 巨量數據),顧名思義是指大量的資訊,當數據量龐大到資料庫系統無法在合理時間內進行儲存、運算、處理,分析成能解讀的資訊時,就稱為大數據。有興趣深入了解請參考《巨量數據的時代,用「大、快、雜、疑」四字箴言帶你認識大數據》以及《7 個你不可不知的大數據定義》。

BI 商業智慧

BI (Business Intelligence) 指用現代數據倉儲技術、線上分析處理技術、數據挖掘進行數據分析,再以圖形化的界面或報表呈現以實現商業價值。

Cassandra 資料庫系統

是 Apache 軟體基金會底下的開源分布式 NoSQL 資料庫系統,適合用來管理巨量的結構化數據,由於其良好的可擴展性和性能,被 Digg、Twitter、Hulu、Netflix 等知名網站所採用。

CDR 詳細通聯記錄

CDRs (Call Detail Record)是電信網路的使用紀錄,例如通話時間、通話長度等資訊。CDR 是電信業者與企業分析網路營運和客戶行為的重要資源。

Clickstream Analytics 點擊流分析

點擊流(Clickstream)就是使用者的在網頁間來來去去的點選記錄,也可以分成 Upstream –– 進入這個網站的「來源」,以及 Downstream —— 拜訪完這個網站之後的「去向」。對於網路行銷跟搜尋引擎來說,點擊流分析是十分重要的參考。

Cloud Computing 雲端運算

雲端運算(Cloud Computing)是一種將數據、工具及程式放到網際網路上處理的資源利用方式,是一種分散式電腦運算(Distrubted computing)的概念,也就是讓網路上不同的電腦同時幫你做一件事,可以大大的增加處理速度。

也因為所有資訊都被放置到網路的虛擬空間里,工程師在繪制示意圖時常以一朵雲來代表這個虛擬空間,因而有了「雲端(Cloud)」一名。

Data Mining 數據探勘

顧名思義,就好比在地球上從一堆粗糙的石頭中進行地物探勘、尋找有價值的礦脈,數據探勘就是從巨量數據中提取出未知的、有價值的潛在資訊。

Data Modelling 數據建模

數據模式(Data Model)在資訊系統中指的是數據如何被表達、儲存及取用的方式,包括數據的格式、定義和屬性,數據之間的關系,以及數據的限制,而數據模式的設計過程就稱為「數據建模」。

Data Visualization 數據視覺化

是關於數據之視覺表現形式的研究,數據視覺化的技術可以幫助不同背景的工程人員溝通、理解,以達良好的設計與分析結果。

Data Experts 數據專家

數據專家就是能利用數據作出研究評估的專業人士,像是數據分析師、數據科學家、數據架構師等都可以被歸類為數據專家,其工作內容細分請參考《數據分析師?科學家?架構師?大數據人才的工作內容及年薪比較》。

Exploratory Data Analysis 探索式分析

探索式數據分析是指在沒有標准流程跟方法的情況下,在現有的數據中找尋數據的結構和特點、探索潛藏於數據中的訊息,這種數據分析方法強調的是探索式的分析而非嚴謹的模式確認。

Hadoop 技術

Hadoop 是一個能夠儲存並管理大量數據的雲端平台,為 Apache 軟體基金會底下的一個開放原始碼、社群基礎、而且完全免費的軟體,Hadoop 的兩大核心功能 —— 儲存(Store)及處理(Process)數據所用到的分散式檔案系統 HDFS 跟 MapRece 平行運算架構。Hadoop 被廣泛應用於大數據儲存和大數據分析,成為大數據的主流技術。有興趣深入了解請參考《認識大數據的黃色小象幫手 –– Hadoop》。

Internet of Things 物聯網

物聯網(Iots)是一個全球化的網路基礎建設,透過數據擷取以及通訊能力以連結實體與虛擬物件,透過網際網路的發展,物連網可透過特定的機制,將所有裝置連結在一起,以供控制、偵測、識別,並交換所有的資訊。

NoSQL 資料庫系統

NoSQL 最早是指「No SQL」,號稱不使用 SQL 作為查詢語言的資料庫系統。但近來則普遍將 NoSQL 視為「Not Only SQL」,也就是「不只是 SQL」的意思,希望結合 SQL 優點並混用關聯式資料庫和 NoSQL 資料庫來達成最佳的儲存效果。

在巨量數據所帶動的潮流下,各種不同形態的NoSQL資料庫如雨後春筍般竄起,其中 MongoDB 是眾多 NoSQL 資料庫軟體中較為人熟知的一種。

Predictive Analytics 預測分析

是指透過預測模型、機器學習、數據挖掘等技術來分析現有和歷史的事實數據對未來作出預測的數據分析方法。

R 語言

R 是一個開放原始碼統計軟體,提供統計計算和繪圖功能,類似 Matlab 跟 SAS,而 R 不但免費 而且簡單易上手,近年來成為數據科學界里的重要工具。

SaaS 軟體即服務

SaaS (Software-As-A-Service)是隨著網際網路技術和應用軟體的成熟而興起的一種軟體應用模式。SaaS 提供商將軟體統一部署在自己的伺服器上,藉由網路提供軟體給客戶,所以客戶不用購買軟體,而是根據需求向提供商訂購所需的服務,且客戶無需對軟體進行維護,服務提供商會全權管理和維護軟體;軟體廠商在向客戶提供網際網路應用的同時,也提供軟體的離線操作和本地數據存儲,讓客戶隨時隨地都可以使用其定購的軟體和服務。

對於許多小型企業來說,SaaS 是採用先進技術的最好途徑,它消除了企業購買、構建和維護基礎設施和應用程式的需要。

Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)

TB 為兆位元組,是數據量的分級,相當於 10^12 bytes。其他數據量分級如下:

Bytes (8 Bits)

Kilobyte (1000 Bytes)

Megabyte (1 000 000 Bytes)

Gigabyte (1 000 000 000 Bytes)

Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)

Petabyte (1 000 000 000 000 000 Bytes)

Exabyte (1 000 000 000 000 000 000 Bytes)

Zettabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)

Yottabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)

以上是小編為大家分享的關於精選大數據相關用語的相關內容,更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

什麼是探索性數據分析

探索性數據分析(EDA)是數據分析過程的第一步。在這里,可以了解擁有的數據,然後找出想要問的問題以及如何構建它們,以及如何最好地操縱可用數據源以獲得所需的答案。

可以通過現有數據中的模式、趨勢、異常值、意外結果等等進行廣泛地查看研究,並使用可視化和定量方法來了解數據所講述的故事,在其中尋找線索、邏輯、問題或研究領域等線索。

探索性分析由約翰·圖基(john Tukey)在20世紀70年代開發,經常被描述為一種哲學,對於如何進行分析沒有硬性規定。

用於進行探索性數據分析的常用的統計編程包是S-Plus和R,後者是一種強大、通用、開源的編程語言,可以與許多Bl平台集成。

可以使用這些工具執行的特定統計功能和技術包括:

聚類和降維技術,可創建包含多個變數的高維數據圖形顯示;

原始數據集中各欄位的單變數可視化,並進行匯總統計;

雙變數可視化和匯總統計允許評估數據集中的每個變數與正在查看的目標變數之間的關系;

多變數可視化,用於映射和理解數據中不同欄位之間的交互;

k -均值聚類(根據最接近的均值為每個聚類創建「中心」);

預測模型,例如線性回歸。

Ⅳ 都在說探索式分析,具體怎麼用呢

對,探索式分析現在很流行,相比以往的驗證式分析,探索式分析對數據質量要求更低,真正把分析能力交還給業務人員。可以藉助工具實現,DataHunter就行,其就是一款基於探索式分析的數據分析產品。

Ⅳ 探索式分析相比於相比於驗證式分析有哪些優勢

可以舉例來說,比如DataHunter數據可視化分析工具,就是採用的探索式分析模式,相比於驗證式分析,無需進行復雜的數據建模,系統就可以根據現有的業務數據特點,智能推薦可視化呈現方式,同時,DataHunter數據可視化分析工具支持豐富的交互方式,包括動態關聯分析、全維度數據鑽取、協同過濾等,使得業務人員或決策者可以自由地進行深度探索和分析,從而快速發現業務問題。

Ⅵ 探究式教學法在高中地理教學中的應用

一、在高中地理教材教學中,鼓勵學生提出問題,是實施探究式教學的基礎
新高中地理教材,加大了人文地理知識的比重,充實了人文地理內容,特別是人口地理、城市地理、政治地理、旅遊地理、交通、商業地理等內容大大增加,在大量人文地理素材面前,要學生能把握好當代人地關系中出現的主要問題,就必須培養學生養成好問、多問、深問的習慣;提出地理問題能力的提高,有助於學生敢於質疑,勇於探索的科學精神培養,探究式教學法的落實才會有堅實的基礎。 在教學中,教師首先要使學生明白問題意識的重要性,創設良好的「提出問題」的氛圍,鼓勵學生大膽地猜想,大膽地懷疑,並能提出自己的問題,對於提出好問題的學生,應鼓勵其進一步的探索和創新。例如新教材中講述了許多人類面臨的全球性問題,如資源問題、環境問題、城市化問題、糧食問題,這些內容的教學中,教師應該讓學生自由發言,結合生產、生活實際,揭示問題的實質,並根據目前科學技術的發展,探索性地提出人類活動中存在的各種新情況、新問題,為將來研究准備一些課題。
二、在高中地理教材教學中,培養學生創新思維是進行探究式教學的關鍵
在新高中地理教材教學中,實施探究式教學的目的在於培養學生探究性學習地理的能力,而探究性學習指的是:「學生在地理學科領域或現實生活的情境中,通過發現問題、調查研究、動手操作、表達與交流等探究性活動,獲得地理知識、技能和態度的學習方式和學習過程。」無疑與傳統的接受性學習相比,探究性學習具有更強的問題性、實踐性、和開放性。因而,教師在教學中更應關注學生經歷探究過程、獲得理智和情感體驗,積累知識和方法的質量。在這一過程中,培養學生創新思維是關鍵。新高中地理教材中許多研究性課題,有較強的實踐性和綜合性,這就對學生科學探究能力提出了較高要求,要使學生有能力解決這些課題,在新教材教學中,教師不但要善於引導學生從不同角度提出問題,而且要加強對主要創造性思維方法的訓練,如:歸納、類比、聯想、從特殊到一般、從一般到特殊等思維方法的訓練。高中地理新教材教學中創新思維培養的基本模式可總結為:創設情景—→激發生疑—→啟發思路—→鼓勵組合—→解決問題。例如在《海洋環境》教學中教師可聯系實際,講述近年來,神奇的厄爾尼諾現象對世界氣候產生巨大的影響,創設海洋表溫及運動對地理環境影響的情景,讓學生展開聯想,聯系海洋與大氣水、熱平衡的關系,進行歸因分析,使學生認識到海洋大氣異常變化的原因,然後進行綜合分析,從中探究得出問題的結果。
三、在高中地理教材教學中,開展探究性學習活動,教會學生探究性學習方法,是實施探究式教學的重點
根據高中地理新教材用可持續發展觀念構建教材的框架的特點,在探究式教學中,探究主要內容應該是讓學生充分認識到:21世紀的社會將是政治、經濟、文化高度發達的社會,與此同時,也將伴隨著人口激增、資源缺乏、環境污染等諸多問題,如何發展才能趨利避害,成為擺在世人面前的重大課題,具體地講可持續發展就是要努力做到:生態持續發展,即強調發展與資源的承載能力相協調;經濟持續發展,即強調發展不僅要重視量,更要提高質量和效益,節約能源,減少廢物,改變傳統和消費模式,實施清潔生產和文明消費;社會持續發展,即以改善和提高生活質量為目的,與社會進步相適應。這些新教材內容的把握,無疑取決於學生如何開展探究性活動,指導學生進行探究性學習、教會學生探究性學習方法,理應成為實施探究式教學的重點。方法是解決問題的門路和程序。在實際教學中,結合學生要探索內容的具體情況及學生的認知水平,有目的、有計劃、有系統地教授探究性學習方法,這樣做,能使學生自覺、主動地進行探究活動,從而培養了學生探究的能力。

Ⅶ spss數據五種分析方法是什麼

spss數據分析的五種方法:

1、線性模型;點擊分析,一般線性模型,單變數,設置因變數和固定因子,點擊確定即可。

2、圖表分析。

3、回歸分析,點擊分析,打開回歸,設置自變數和因變數數據,點擊確定即可。

4、直方圖分析。

5、統計分析。

SPSS(Statistical Proct and Service Solutions),是一款「統計產品與服務解決方案」軟體。

軟體產品特點:

操作簡便:

界面非常友好,除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外,大多數操作可通過滑鼠拖曳、點擊「菜單」、「按鈕」和「對話框」來完成。

編程方便:

具有第四代語言的特點,告訴系統要做什麼,無需告訴怎樣做。只要了解統計分析的原理,無需通曉統計方法的各種演算法,即可得到需要的統計分析結果。

對於常見的統計方法,SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分由「對話框」的操作完成。因此,用戶無需花大量時間記憶大量的命令、過程、選擇項。

功能強大:

具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能。自帶11種類型136個函數。

SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法,比如數據的探索性分析、統計描述、列聯表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非參數檢驗、多元回歸、生存分析、協方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。

數據介面

能夠讀取及輸出多種格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO產生的*.dbf文件,文本編輯器軟體生成的ASCⅡ數據文件,Excel的*.xls文件等均可轉換成可供分析的SPSS數據文件。能夠把SPSS的圖形轉換為7種圖形文件。結果可保存為*.txt及html格式的文件。

模塊組合:

SPSS for Windows軟體分為若干功能模塊。用戶可以根據自己的分析需要和計算機的實際配置情況靈活選擇。

針對性強:

SPSS針對初學者、熟練者及精通者都比較適用。並且很多群體只需要掌握簡單的操作分析,大多青睞於SPSS,像薛薇的《基於SPSS的數據分析》一書也較適用於初學者。而那些熟練或精通者也較喜歡SPSS,因為他們可以通過編程來實現更強大的功能。

Ⅷ 常用的數據分析方法有哪些


常見的數據分析方法有哪些?
1.趨勢分析
當有大量數據時,我們希望更快,更方便地從數據中查找數據信息,這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標,例如點擊率,GMV和活躍用戶數。通常,只製作一個簡單的數據趨勢圖,但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化,無論是周期性的,是否存在拐點以及分析背後的原因,還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率,有環比,同比和固定基數比。例如,2017年4月的GDP比3月增加了多少,這是環比關系,該環比關系反映了近期趨勢的變化,但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響,引入了同比數據,例如:2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少,這是同比數據。更好地理解固定基準比率,即固定某個基準點,例如,以2017年1月的數據為基準點,固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度:水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較,以了解我們是否已完成目標;與上個月相比,要了解我們環比的增長情況。
縱向對比:簡單來說,就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據?您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000,則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000,則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據,每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分,則可以將其劃分為兩個維度和四個象限,每個人都有自己的象限。一般來說,智商保證一個人的下限,情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子,在實際工作中使用過:通常,p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限,然後選擇一個固定的時間點,比較每個渠道的流量成本效果,則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道,繼續增加引入高質量和低數量的通道,低質量和低數量的通過,低質量和高數量的嘗試策略和要求,例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向,則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據,並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時,通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度,以探究數據更改的原因。

Ⅸ 探索性測試的探索性測試的四個類型

探索式軟體測試一共分為自由式探索式測試、基於場景的探索式測試、基於策略的探索式測試和基於反饋的探索式測試。下面將詳細介紹4種類型的應用場景。
一:自由式探索式測試
自由式探索式測試指的是對一個應用程序的所有功能,以任意次序、使用任何如數進行隨機探測,而不考慮哪些功能是否必須包括在內。自由式測試沒有任何規則和模式、只是不停的去做。很不幸,很多人認為所有的探索式測試都是自由式的,從長遠的觀點來看,這種看法低估了探索式測試技術的能力,我們在隨後將看到這類測試的一些變種。
一個自由測試用例可能會被選中成為一個快速的冒煙測試,用它來檢查是否會找到重大的崩潰或者嚴重的軟體缺陷,或是在採用先進的技術之前通過它來熟悉一個應用程序。顯然,自由式探索式測試無需也不應該進行大量的准備規則。事實上,它更像是「探索」而不是「測試」,所以我們應當相應的調整對它的期望值。
自由式測試不需要多少經驗或者信息。但是,同以下提到的探索式技術相結合後,它將成為一個非常強大的測試工具。
二:基於場景的探索式測試
基於場景的探索式測試和傳統的基於場景的測試有類似之處。兩者都涉及到一個開始點,就是用戶故事或者是文檔化的端到端場景的開始之處,那也是我們所期望的最終用戶開始執行應用程序的地方。這些場景可以來自用戶研究、應用程序、以前版本的數據等,並作為腳本用於測試軟體。探索式測試是對傳統場景測試的補充,把腳本的應用范圍擴大到了更改、調整和改變用戶執行路徑的范疇。
使用場景作為指導的探索式測試人員經常會修改他感興趣的輸入或者是追尋一些並沒有包括在腳本中的潛在副作用。不過,由於最終的目標是完成給出的場景,這些測試上的彎路、最終總是會回到腳本文件記載的用戶主要執行路徑。
三:基於策略的探索式測試
將自由式測試探索式與具有測試老手的經驗、技能和感知融合在一起,就成為基於策略的探索式測試。它屬於自由式的探索,只是他是在現有的錯誤搜索技術下引導完成的。基於策略的探索式測試應用所有的已知技術(如邊界值分析或組合測試)和未知的本能(如異常處理往往容易出現軟體缺陷),來指導測試人員進行測試。
這些已知的策略是基於策略的探索式測試成功的關鍵,存儲的測試知識越豐富,測試就會更有效率。這些策略緣於積累下來的知識,它們指導軟體缺陷隱藏在哪裡,如何綜合人工輸入數據,那些代碼路徑常常出現故障。
基於策略的探索式測試結合了測試老手的經驗和探索型測試人員的隨機性。
四:基於反饋的探索式測試
基於反饋的探索式測試緣於自由式測試,但是隨著測試歷史的形成,測試人員們就會利用反饋來指導今後的探索。「覆蓋」就是典型的例子。一名測試人員通過咨詢那些覆蓋指標(代碼覆蓋、用戶界面覆蓋、特性覆蓋、輸入覆蓋或者其中的某一些組合)來選中新的測試用例,以使這些覆蓋指標得以提高。覆蓋指標只是收錄反饋信息的標志之一。我們也會看其他標志,如代碼改動數量和軟體缺陷密集程度等。
基於反饋的探索式測試時一種「上一次測試」:在上一次我根據應用程序的最後狀態選了每某一個輸入之後、下一次我就會選中另外一個輸入。或者是,在上一次遇到這個界面時我用A屬性,這一次我就會用B屬性。
基於反饋的探索式測試工具是非常有價值的,它可以是測試人員保存、搜索測試歷史並據此採取實時行動。不幸的是這樣的工具很少。

Ⅹ 什麼是探索測試

探索式測試(exploratory testing)是一種自由的軟體測試風格,強調測試人員同時開展測試學習、測試設計、測試執行和測試結果評估等活動,以持續優化測試工作。考慮到它所具備的即興發揮、快速實驗、隨時調整等特徵,其思維方法可以追溯到軟體開發的最初歲月。
首先,探索式測試是一種軟體測試風格(style),而不是一種具體的軟體測試技術(如等價類劃分、邊界值分析、組合測試等)。作為一種思維方法,探索式測試強調依據當前語境(context)選擇合適的測試技術,而不局限於特定的測試技術。
探索式測試強調獨立測試人員的個人自由和責任,其目的是為了持續優化其工作的價值(value)。測試人員應該為個人和團隊負責,調動所有能量,發揮人的靈活性,在整體上持續優化個人和團隊的產出。這段描述和精益生產、敏捷軟體開發的理念高度一致,這也是探索式測試受到敏捷團隊歡迎的原因之一。
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