⑴ 如果人人都學雷鋒勤儉樸素,還怎麼拉動內需,增長GDP
這個說明很對,人人都勤儉節約。你讓經濟怎麼發展呢?
⑵ 用樸素貝葉斯完成一個分類問題
該文主要探討如何通過樸素貝葉斯演算法對中文論壇中的文本信息進行 自動分類,文中首先介紹了樸素貝葉斯演算法的基本原理,並分析了該演算法在文本分類中存在的不足之處
然後針對中文論壇的文本信息進行研究,結合中文論壇文本 的特點對樸素貝葉斯演算法提出了兩點修正,給出了修正後的分類演算法公式
最後介紹了如何藉助Lucene開源框架、Berke?leyDB資料庫及 IKAnalyzer分詞器等工具
對修正樸素貝葉斯演算法進行技術實現。
⑶ 怎樣利用樸素貝葉斯方法獲得各個屬性的類條件概率分布
對於完全不獨立的情況,p(x|y=c)=p(pr1(x)=x1 | y=c)*p(pr2(x)=x2 | pr1(x)=x1,y=c)*.*p(prD(x)=xD | prj(x)=xj,j=0,1,...,D-1,y=c),其中prj(x)表示向量x的第j個坐標(投影分量)——原理上就是選擇一個分量為切入點,用遞歸的思想表示條件關系;至於對於不同數量樣本的訓練好壞,在不清楚樣本具體大小和實際情況之前真不好說,不過就一般而言,如果樣本很少,不難發現nauve Bayes的效果應該好些,因為它需要的參數(也就是它的條件概率參數)比較少往往可以用小樣本訓練出一個有一定效果的決策樹,但樣本數量大的話可以考慮更多因素(正如大部分情況下我們的屬性之間很可能是fully dependent),這樣大樣本的full訓練效果可能更精確,目前很少見到完全無關的變數;;;計算復雜度建議自己算,因為Bayes決策網路的復雜度不高.
⑷ 淘寶新店如何增加流量
我們都知道,流量等於點擊率乘以展現量。從公式里可以看到,在相同展現量的條件下,點擊率越高,流量越大。在產品初期,基礎銷量及評論都很少的前提下,影響點擊率最關鍵的因素之一就是主圖,同時現在手機端的主圖又對轉化率有很大影響。所以今天我們就和大家說一下,一個高點擊率主圖如何製作。
主圖清晰,賣點明確,簡單文字說明,拒絕牛皮癬,這樣子的主圖就基本滿足了。然後我們今天就從主圖高點擊率的重要性來講一下高點擊率的主圖應該注意的幾點以及如何設計。
一、主圖高點擊率的重要性
產品在商家初期,因為沒有銷量、評論數據等影響,僅僅有一些基礎權重。在沒有任何數據,以及有限的展現的情況下,點擊率的高低直接體現了寶貝受歡迎的程度。這里插一句話,新品期很重要,今天分享一個新品期流量如何過萬的技巧,文章最後有分享,需要的可以重點看一下。淘寶本著客戶喜歡的原則,前期對於點擊率高的寶貝的扶持是很明顯的,你的點擊率提高一倍,流量也相應的提高了一倍,而你點擊率的高低是決定平台是否給你流量扶持的關鍵因素之一。把握住前期的點擊率,淘寶就會源源不斷的給你流量。這就是點擊率的重要所在。
圖7(此圖來自淘寶網,僅供參考)
⑸ 簡述網路營銷的方式具體包括那些
網路營銷的主要方式分別為:
1、搜索引擎營銷
即SEM(通常以PPC為代表),通過開通搜索引擎競價,讓用戶搜索相關關鍵詞,並點擊搜索引擎上的關鍵詞創意鏈接進入網站/網頁進一步了解他所需要的信息,然後通過撥打網站上的客服電話、與在線客服溝通或直接提交頁面上的表單等來實現自己的目的。
2、電子郵件營銷
是以訂閱的方式將行業及產品信息通過電子郵件的方式提供給所需要的用戶,以此建立與用戶之間的信任與信賴關系。
3、即時通訊營銷
利用互聯網即時聊天工具進行推廣宣傳的營銷方式。
4、病毒式營銷
病毒營銷模式來自網路營銷,利用用戶口碑相傳的原理,是通過用戶之間自發進行的,費用低的營銷手段。
5、BBS營銷
這個應用的已經很普遍了,尤其是對於個人站長,大部分到門戶站論壇灌水同時留下自己網站的鏈接,每天都能帶來幾百IP。
6、博客營銷
博客營銷是建立企業博客或個人博客,用於企業與用戶之間的互動交流以及企業文化的體現,一般以諸如行業評論、工作感想、心情隨筆和專業技術等作為企業博客內容,使用戶更加信賴企業深化品牌影響力。
7、微博營銷
微博營銷是指通過微博平台為商家、個人等創造價值而執行的一種營銷方式,也是指商家或個人通過微博平台發現並滿足用戶的各類需求的商業行為方式。
8、微信營銷
微信營銷是網路經濟時代企業營銷模式的一種創新,是伴隨著微信的火熱而興起的一種網路營銷方式。微信不存在距離的限制,用戶注冊微信後,可與周圍同樣注冊的「朋友」形成一種聯系,用戶訂閱自己所需的信息,商家通過提供用戶需要的信息,推廣自己的產品,從而實現點對點的營銷,比較突出的如體驗式微營銷。
⑹ 通過九一互聯網數字資產平台怎樣分析企業和機構的品牌活動特徵
精準營銷背後靠的是大數據支撐。品牌核心數據需要經過真正的投放、實踐、評估、清洗、優化、整合等一系列營銷行為,這需要企業的品牌經理人經過對數據的認知、學習、分析、應用、判斷從而成長為以數據驅動品牌的新一代營銷人。大多數品牌經理人選用的維度相對傳統,仍是一些常規的曝光、點擊、轉化和留存等數據,但品牌資產的衡量不是單單通過這些指標來看的,也需要考慮現階段的品牌輿情、行業數據、用戶對品牌的認知度、興趣度等多方面因素,從而更清晰地反映品牌人群情況的全貌,讓品牌營銷更有效。
⑺ 如何構建一套完善的用戶畫像體系,實現精準化營銷
為什麼需要用戶畫像 用戶畫像的核心工作是為用戶打標簽,打標簽的重要目的之一是為了讓人能夠理解並且方便計算機處理,如,可以做分類統計:喜歡紅酒的用戶有多少?喜歡紅酒的人群中,男、女比例是多少? 也可以做數據挖掘工作:利用關聯規則計算,喜歡紅酒的人通常喜歡什麼運動品牌?利用聚類演算法分析,喜歡紅酒的人年齡段分布情況? 大數據處理,離不開計算機的運算,標簽提供了一種便捷的方式,使得計算機能夠程序化處理與人相關的信息,甚至通過演算法、模型能夠「理解」 人。當計算機具備這樣的能力後,無論是搜索引擎、推薦引擎、廣告投放等各種應用領域,都將能進一步提升精準度,提高信息獲取的效率。 三、如何構建用戶畫像 一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特徵標識,如年齡段標簽:25~35歲,地域標簽:北京,標簽呈現出兩個重要特徵:語義化,人能很方便地理解每個標簽含義。這也使得用戶畫像模型具備實際意義。能夠較好的滿足業務需求。如,判斷用戶偏好。短文本,每個標簽通常只表示一種含義,標簽本身無需再做過多文本分析等預處理工作,這為利用機器提取標准化信息提供了便利。 人制定標簽規則,並能夠通過標簽快速讀出其中的信息,機器方便做標簽提取、聚合分析。所以,用戶畫像,即:用戶標簽,向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。 3.1 數據源分析 構建用戶畫像是為了還原用戶信息,因此數據來源於:所有用戶相關的數據。 對於用戶相關數據的分類,引入一種重要的分類思想:封閉性的分類方式。如,世界上分為兩種人,一種是學英語的人,一種是不學英語的人;客戶分三類,高價值客戶,中價值客戶,低價值客戶;產品生命周期分為,投入期、成長期、成熟期、衰退期…所有的子分類將構成了類目空間的全部集合。 這樣的分類方式,有助於後續不斷枚舉並迭代補充遺漏的信息維度。不必擔心架構上對每一層分類沒有考慮完整,造成維度遺漏留下擴展性隱患。另外,不同的分類方式根據應用場景,業務需求的不同,也許各有道理,按需劃分即可。 本文將用戶數據劃分為靜態信息數據、動態信息數據兩大類。 靜態信息數據 用戶相對穩定的信息,如圖所示,主要包括人口屬性、商業屬性等方面數據。這類信息,自成標簽,如果企業有真實信息則無需過多建模預測,更多的是數據清洗工作,因此這方面信息的數據建模不是本篇文章重點。 動態信息數據 用戶不斷變化的行為信息,如果存在上帝,每一個人的行為都在時刻被上帝那雙無形的眼睛監控著,廣義上講,一個用戶打開網頁,買了一個杯子;與該用戶傍晚溜了趟狗,白天取了一次錢,打了一個哈欠等等一樣都是上帝眼中的用戶行為。當行為集中到互聯網,乃至電商,用戶行為就會聚焦很多,如上圖所示:瀏覽凡客首頁、瀏覽休閑鞋單品頁、搜索帆布鞋、發表關於鞋品質的微博、贊「雙十一大促給力」的微博消息。等等均可看作互聯網用戶行為。 本篇文章以互聯網電商用戶,為主要分析對象,暫不考慮線下用戶行為數據(分析方法雷同,只是數據獲取途徑,用戶識別方式有些差異)。 在互聯網上,用戶行為,可以看作用戶動態信息的唯一數據來源。如何對用戶行為數據構建數據模型,分析出用戶標簽,將是本文著重介紹的內容。 3.2 目標分析 用戶畫像的目標是通過分析用戶行為,最終為每個用戶打上標簽,以及該標簽的權重。如,紅酒 0.8、李寧 0.6。 標簽,表徵了內容,用戶對該內容有興趣、偏好、需求等等。 權重,表徵了指數,用戶的興趣、偏好指數,也可能表徵用戶的需求度,可以簡單的理解為可信度,概率。 3.3 數據建模方法 下面內容將詳細介紹,如何根據用戶行為,構建模型產出標簽、權重。一個事件模型包括:時間、地點、人物三個要素。每一次用戶行為本質上是一次隨機事件,可以詳細描述為:什麼用戶,在什麼時間,什麼地點,做了什麼事。 什麼用戶:關鍵在於對用戶的標識,用戶標識的目的是為了區分用戶、單點定位。
⑻ 如何用市場細分來獲得業務增長
市場細分可以依據哪些因素呢?
首先,可以從地理環境來細分。比如說,羽絨服的品牌在深圳的銷量肯定沒有在東北三省好;以豬肉為原料的肉夾饃在清真地區就沒有市場。青藏地區喜好青稞,西南比東南口味偏辣,把這類特色產品引出到青稞食品、辛辣食品少的地區,可能就是一片藍海。
有效的市場細分的標準是什麼?理論派通常認為有可測量性、可營利性、可實現性、可區別性。
細分市場之後,最關鍵的就是根據競爭對手的情況,根據消費者的偏好,根據你所推出的業務、產品,來塑造你的形象,進行有效的傳播。