⑴ 如果人人都学雷锋勤俭朴素,还怎么拉动内需,增长GDP
这个说明很对,人人都勤俭节约。你让经济怎么发展呢?
⑵ 用朴素贝叶斯完成一个分类问题
该文主要探讨如何通过朴素贝叶斯算法对中文论坛中的文本信息进行 自动分类,文中首先介绍了朴素贝叶斯算法的基本原理,并分析了该算法在文本分类中存在的不足之处
然后针对中文论坛的文本信息进行研究,结合中文论坛文本 的特点对朴素贝叶斯算法提出了两点修正,给出了修正后的分类算法公式
最后介绍了如何借助Lucene开源框架、Berke?leyDB数据库及 IKAnalyzer分词器等工具
对修正朴素贝叶斯算法进行技术实现。
⑶ 怎样利用朴素贝叶斯方法获得各个属性的类条件概率分布
对于完全不独立的情况,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个坐标(投影分量)——原理上就是选择一个分量为切入点,用递归的思想表示条件关系;至于对于不同数量样本的训练好坏,在不清楚样本具体大小和实际情况之前真不好说,不过就一般而言,如果样本很少,不难发现nauve Bayes的效果应该好些,因为它需要的参数(也就是它的条件概率参数)比较少往往可以用小样本训练出一个有一定效果的决策树,但样本数量大的话可以考虑更多因素(正如大部分情况下我们的属性之间很可能是fully dependent),这样大样本的full训练效果可能更精确,目前很少见到完全无关的变量;;;计算复杂度建议自己算,因为Bayes决策网络的复杂度不高.
⑷ 淘宝新店如何增加流量
我们都知道,流量等于点击率乘以展现量。从公式里可以看到,在相同展现量的条件下,点击率越高,流量越大。在产品初期,基础销量及评论都很少的前提下,影响点击率最关键的因素之一就是主图,同时现在手机端的主图又对转化率有很大影响。所以今天我们就和大家说一下,一个高点击率主图如何制作。
主图清晰,卖点明确,简单文字说明,拒绝牛皮癣,这样子的主图就基本满足了。然后我们今天就从主图高点击率的重要性来讲一下高点击率的主图应该注意的几点以及如何设计。
一、主图高点击率的重要性
产品在商家初期,因为没有销量、评论数据等影响,仅仅有一些基础权重。在没有任何数据,以及有限的展现的情况下,点击率的高低直接体现了宝贝受欢迎的程度。这里插一句话,新品期很重要,今天分享一个新品期流量如何过万的技巧,文章最后有分享,需要的可以重点看一下。淘宝本着客户喜欢的原则,前期对于点击率高的宝贝的扶持是很明显的,你的点击率提高一倍,流量也相应的提高了一倍,而你点击率的高低是决定平台是否给你流量扶持的关键因素之一。把握住前期的点击率,淘宝就会源源不断的给你流量。这就是点击率的重要所在。
图7(此图来自淘宝网,仅供参考)
⑸ 简述网络营销的方式具体包括那些
网络营销的主要方式分别为:
1、搜索引擎营销
即SEM(通常以PPC为代表),通过开通搜索引擎竞价,让用户搜索相关关键词,并点击搜索引擎上的关键词创意链接进入网站/网页进一步了解他所需要的信息,然后通过拨打网站上的客服电话、与在线客服沟通或直接提交页面上的表单等来实现自己的目的。
2、电子邮件营销
是以订阅的方式将行业及产品信息通过电子邮件的方式提供给所需要的用户,以此建立与用户之间的信任与信赖关系。
3、即时通讯营销
利用互联网即时聊天工具进行推广宣传的营销方式。
4、病毒式营销
病毒营销模式来自网络营销,利用用户口碑相传的原理,是通过用户之间自发进行的,费用低的营销手段。
5、BBS营销
这个应用的已经很普遍了,尤其是对于个人站长,大部分到门户站论坛灌水同时留下自己网站的链接,每天都能带来几百IP。
6、博客营销
博客营销是建立企业博客或个人博客,用于企业与用户之间的互动交流以及企业文化的体现,一般以诸如行业评论、工作感想、心情随笔和专业技术等作为企业博客内容,使用户更加信赖企业深化品牌影响力。
7、微博营销
微博营销是指通过微博平台为商家、个人等创造价值而执行的一种营销方式,也是指商家或个人通过微博平台发现并满足用户的各类需求的商业行为方式。
8、微信营销
微信营销是网络经济时代企业营销模式的一种创新,是伴随着微信的火热而兴起的一种网络营销方式。微信不存在距离的限制,用户注册微信后,可与周围同样注册的“朋友”形成一种联系,用户订阅自己所需的信息,商家通过提供用户需要的信息,推广自己的产品,从而实现点对点的营销,比较突出的如体验式微营销。
⑹ 通过九一互联网数字资产平台怎样分析企业和机构的品牌活动特征
精准营销背后靠的是大数据支撑。品牌核心数据需要经过真正的投放、实践、评估、清洗、优化、整合等一系列营销行为,这需要企业的品牌经理人经过对数据的认知、学习、分析、应用、判断从而成长为以数据驱动品牌的新一代营销人。大多数品牌经理人选用的维度相对传统,仍是一些常规的曝光、点击、转化和留存等数据,但品牌资产的衡量不是单单通过这些指标来看的,也需要考虑现阶段的品牌舆情、行业数据、用户对品牌的认知度、兴趣度等多方面因素,从而更清晰地反映品牌人群情况的全貌,让品牌营销更有效。
⑺ 如何构建一套完善的用户画像体系,实现精准化营销
为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签,打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理,如,可以做分类统计:喜欢红酒的用户有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少? 也可以做数据挖掘工作:利用关联规则计算,喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌?利用聚类算法分析,喜欢红酒的人年龄段分布情况? 大数据处理,离不开计算机的运算,标签提供了一种便捷的方式,使得计算机能够程序化处理与人相关的信息,甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后,无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域,都将能进一步提升精准度,提高信息获取的效率。 三、如何构建用户画像 一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识,如年龄段标签:25~35岁,地域标签:北京,标签呈现出两个重要特征:语义化,人能很方便地理解每个标签含义。这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如,判断用户偏好。短文本,每个标签通常只表示一种含义,标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作,这为利用机器提取标准化信息提供了便利。 人制定标签规则,并能够通过标签快速读出其中的信息,机器方便做标签提取、聚合分析。所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。 对于用户相关数据的分类,引入一种重要的分类思想:封闭性的分类方式。如,世界上分为两种人,一种是学英语的人,一种是不学英语的人;客户分三类,高价值客户,中价值客户,低价值客户;产品生命周期分为,投入期、成长期、成熟期、衰退期…所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。 这样的分类方式,有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整,造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外,不同的分类方式根据应用场景,业务需求的不同,也许各有道理,按需划分即可。 本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。 静态信息数据 用户相对稳定的信息,如图所示,主要包括人口属性、商业属性等方面数据。这类信息,自成标签,如果企业有真实信息则无需过多建模预测,更多的是数据清洗工作,因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。 动态信息数据 用户不断变化的行为信息,如果存在上帝,每一个人的行为都在时刻被上帝那双无形的眼睛监控着,广义上讲,一个用户打开网页,买了一个杯子;与该用户傍晚溜了趟狗,白天取了一次钱,打了一个哈欠等等一样都是上帝眼中的用户行为。当行为集中到互联网,乃至电商,用户行为就会聚焦很多,如上图所示:浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。 本篇文章以互联网电商用户,为主要分析对象,暂不考虑线下用户行为数据(分析方法雷同,只是数据获取途径,用户识别方式有些差异)。 在互联网上,用户行为,可以看作用户动态信息的唯一数据来源。如何对用户行为数据构建数据模型,分析出用户标签,将是本文着重介绍的内容。 3.2 目标分析 用户画像的目标是通过分析用户行为,最终为每个用户打上标签,以及该标签的权重。如,红酒 0.8、李宁 0.6。 标签,表征了内容,用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。 权重,表征了指数,用户的兴趣、偏好指数,也可能表征用户的需求度,可以简单的理解为可信度,概率。 3.3 数据建模方法 下面内容将详细介绍,如何根据用户行为,构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括:时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件,可以详细描述为:什么用户,在什么时间,什么地点,做了什么事。 什么用户:关键在于对用户的标识,用户标识的目的是为了区分用户、单点定位。
⑻ 如何用市场细分来获得业务增长
市场细分可以依据哪些因素呢?
首先,可以从地理环境来细分。比如说,羽绒服的品牌在深圳的销量肯定没有在东北三省好;以猪肉为原料的肉夹馍在清真地区就没有市场。青藏地区喜好青稞,西南比东南口味偏辣,把这类特色产品引出到青稞食品、辛辣食品少的地区,可能就是一片蓝海。
有效的市场细分的标准是什么?理论派通常认为有可测量性、可营利性、可实现性、可区别性。
细分市场之后,最关键的就是根据竞争对手的情况,根据消费者的偏好,根据你所推出的业务、产品,来塑造你的形象,进行有效的传播。