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如何分析sem,sem数据分析都需要哪些数据

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1,sem 数据分析 都需要哪些数据

SEM分析 基本考核rol 关键词报表,账户的后台数据和追踪的数据
sem数据分析,我认为百度提供的各个数据报告以及百度统计已经足够用了。当然具体看你从事的是什么行业,一般比较大的竞价账户,比如医疗集团的,使用的都是商务通。可以考虑。

2,用SEM照片能进行粒度分析

粒度分析有多种方法,其中图像法粒度分析对于固体材料的相分散研究,具有重要意义。当然也可以进行粉体材料的粒度分析,但需要良好的制样,获得可以接受的结果。您可以参考:SEM/EDS自动粒度分析系统:这是扫描电镜配套的EDS分析附件所具备的高级分析功能,这个软件很贵,一般要几万元人民币。http://coxem2010.blog.163.com/blog/static/16510375720115227572397/免费资源推荐:图像法粒径分布计算软件 这个是手动进行分析,是国内科研人员业余时间自己开发的简单分析软件,您可以试验一下:http://coxem2010.blog.163.com/blog/static/16510375720119201448149/
有两种方法可以知道:1。 拍扫描电镜照片或透射电镜照片,用上边的比例尺来计算。然后通过photoshop软件进行二值化处理,通过分析会得到很好的结果。2. 用实验仪器 分析粒度的仪器多的很,我们通常用激光粒度仪。

3,SEM数据分析怎么分析 求

常用的分析多用四象限法,分析方法有很多,目的都是一样。重点看下面:关键指标维度:?数据分析的基础建立在营销目的上,按营销目的主要划分为三类? 品牌知晓:主要目的提升品牌知名度? 流量增加:主要目的给网站增加流量,带来优质访问流量?销售促进:主要为网站带来销售业绩,销售机会找出矛盾:? 转化成本=消费/转化量=CPC*点击量/转化量=CPC*CVR? CPC高:降低出价,优化质量度? CVR低:优质流量(修改匹配方式,增加否定词,暂停…),Landing Page优化,转化流程优化,促销活动,? 转化数=点击*CVR=展示*CTR*CVR? 展示低:修改匹配方式,扩词? CTR低:优化创意,优化排名,过滤不精准关键词? CVR低:优质流量(修改匹配方式,增加否定词,暂停…),Landing Page优化,转化流程优化,促销活动希望对你有帮助。
通过设置关键词url标记跟踪来源,从推广后台得到消费数据和结构表,再从客服后台得到咨询表,将表汇总到EXCEl中,算出关键词的消费,转化量,从而求出关键词的转化成本,好词加大投入,差词少花,一般词维持,优化创意,提高点击率。

4,什么是SEM

SEM是Search Engine Marketing的英文缩写,其中文意思就是搜索引擎营销。SEM是网络营销的一种新形式,SEM就是企业有效地利用搜索引擎来进行网络营销和推广。搜索引擎排名营销是一个非常管用的网络营销途径。就拿 Google 来说,每天在其引擎的搜索达2亿人次。如果你的网站能在搜索结果中排名第一页或第一名的话,想想那将给你带来多少的订单!SEM搜索引擎营销可分为两种: 一、 免费SEM搜索引擎营销 1.SEO搜索引擎优化设计 SEO搜索引擎优化是免费SEM搜索引擎营销的一种营销手段。影响网站在搜索引擎排名的因素很多,可以分为内部因素和外部因素。内部因素指的是网站本身,即网页中的HTML Meta 标记(Meta Tags)。这些标记出现在你网页 HTML 编码的 HEAD 与 HEAD 之间,搜索引擎可以看得到,浏览者却看不到。这些标记包括 TITLE , KEYWORDS 和 DEsc riptION 。 TITLE 标记位于HTML网页的HEAD部分。当冲浪者浏览一个网页的时候,它的内容会出现在浏览器最顶端。如果有人将你的网站保存到“书签”(Netscape)或“收藏夹”(IE),TITLE将作为“书签”名或“收藏”名。TITLE 标记应该以你网站的正式名称开头,并包括网站简要描述。不要将关键字列表放在 TITLE 中,这样做弊大于利。也不要在那里放冗长无用的内容。 META KEYWORDS 和META DEsc riptION标记是 HEAD 部分两个对网站宣传很重要的标记。某些搜索引擎,使用这些标记的内容来决定你网站的排列位次。用于 META DEsc riptION 标记的规则与 TITLE 的基本上一样。而 META KEYWORDS 标记,就是一个关键字列表,注意,在这里放入太多单词,并没有什么益处。因此,挑选出人们真正会用的关键字,才是有价值的。多数人认为,这些关键字应该小写,并且用逗号或空格分开。 好的HTML标记可以大幅度地提高你的网站推广效果。如何编写HTML呢?主要的标准是你网站内容与常用搜索词的匹配性。如果你网站的关键词在各大搜索引擎被搜索的次数阅读,那么你的网络浏览者就越多。 以上是搜索引擎优化中的“站内优化”。另一影响网站排名的因素是外部因素,即关联性链接。链接到你网站的网站越多,你的网站排名越高。这也就是许多网站都有“友情链接“栏目的原因之一。征求友情链接是相互的,对各自网站都有好处,是免费的。但所花的时间较多,你需要一个一个地征求友情链接。最后需要说明的是,对方网站的排名越高,对提高你网站排名的效果越好。也就是说,如果对方是一个非常有名的网站,那么与它友情链接胜过于与其他几个甚至几十个不知名网站的链接。 2.搜索引擎登录 搜索引擎登录是免费SEM搜索引擎营销的另一种营销手段。搜索引擎登录是网站推广中非常重要的一个环节,指的是让网站被搜索引擎收录,网民可以在那里找到你的网站。网页的SEO搜索引擎优化只是“万里长征”走完了第一步,接下来的工作是将优化好的网页提交到搜索引擎,这也是网站注册中非常重要的一环。登录搜索引擎并不是简单地把你的网址提交给它就万事大吉了,其中有许多值得我们注意的地方。在此需强调的是Google、Baidu这两家搜索引擎登录的是网站的URL,而世界上第2位的搜索引擎Overture可以登录网页的URL,根据不同情况,也可能需要付费。 2.1 提交网页 提交你网页的URL,而不是网站的URL。但对一些大型网站来说,这一原则就不一定适用了。 2.2 提交网页的数量 注意提交单个的网页,并不意味着你可以把几百个页面全塞给同一家搜索引擎。比如有的引擎规定来自同一URL的网页总数不能超过30个,而且在一天中,向单个搜索引擎提交的网页数量最好也不要超过5个。所以有些时候你要学会取舍,尽量让最重要的网页先得到露脸的机会。目录索引一般只允许你提交1个网页。 2.3 重复提交网页 由于每天都有大量新的网页加入竞争,你的领先地位很容易被后来者所取代。况且搜索引擎的排名规则经常改变,今天你可以排名第一,难保明天就不会落到100名之后。所以要及时查看排名,当排名不理想时,向搜索引擎重复提交网页是很有必要的。 二、付费SEM搜索引擎营销 1.PPC广告 PPC是英文Pay Per Click的缩写形式,其中文意思就是点击付费广告。点击付费广告是大公司最常用的网络广告形式。这种方法费用很高,但效果也很好。比如搜狐和新浪首页上的banner广告。这种形式的广告是这样收费的:起价+点击数x每次点击的价格。越是著名的搜索引擎,起价越高,最高可达数万甚至数十万。而每次点击的价格在0.30元左右。提供点击付费的网站非常多,主要有各大门户网站(如搜狐、新浪)搜索引擎(Google和百度),以及其他浏览量较大的网站,比如提供软件下载的华军等等。 2.竞价排名 竞价排名服务,是由客户为自己的网页购买关键字排名,按点击计费的一种服务。客户可以通过调整每次点击付费价格,控制自己在特定关键字搜索结果中的排名;并可以通过设定不同的关键词捕捉到不同类型的的目标访问者。 而在国内最流行的点击付费搜索引擎有百度,雅虎和Google。值得一提的是即使是做了PPC付费广告和竞价排名,最好也应该对网站进行搜索引擎优化设计,并将网站登录到各大免费的搜索引擎中。
sem是search engine marketing的缩写,中文意思是搜索引擎营销。就是全面而有效的利用搜索引擎来进行网络营销和推广。特点是高性价比,以最小的投入,获最大的来自搜索引擎的访问量,并产生商业价值。sem是一种新的网络营销形式。之前我们公司和北京的n次方网络整合营销公司合作过,效果还是挺明显的,感兴趣的话,可以和他们联系看看,这是他们的 http://www.n-mediapower.com

5,如何写路径分析的指令

您好,我目前想做一个路径分析,但不知道程序应该怎么写,也找不到相关资料。想跟您请教一下,用Lisrel或是Sas怎么做呢?我的外生变量很多(超过25个),包括一些个人背景的、家庭和同伴特征的,请问是否能通过主成分来缩减指标呢?如果两个内生变量之间是相关的关系,那么在写方程时是否也要把相关关系写上呢?庄主@2007-03-13:为了便于其他读者的理解,我先交待一下路径分析 (path analysis) 的简单背景。路径分析可以用作多种目的:一是将因变量之间有关系的的若干个回归模型整合在一个模型里,以助分析和表达的完整和简洁;二是在该整合模型中的各自变量对各因变量的“总影响”(total effects) 分解为“直接影响“(direct effects) 和“间接影响”(indirect effects),如果发现间接影响较大,那就有理论价值了(当然,如下所示,很难发现大的间接影响);三是通过直接影响和间接影响的比较来验证一个自变量是否为“中介变量”(mediating variable),即其直接影响不显著而间接影响显著(上面已说过,不容易发现间接影响、如果同时又要其直接影响不显著,那就更难了)。如此看来,路径分析是个好东西(不好意思,赶了一回时髦)。其从1960年代兴起,1970-80年代已十分流行。我在Indiana念博士时,学院里的老师常用路径分析做研究。后来学了SEM(结构方程模型),才知道路径分析有“含测量误差”和“不含测量误差”两种。前者只研究自变量和因变量之间因果关系,即SEM中的structural model(结构模型)那部分(见图一),而后者则加上了各变量的CFA(验证性因子分析),也即SEM中的measurement model(测量模型)那部分(图二)。 如何写路径分析的指令(转载) 如何写路径分析的指令(转载)好了,现在直接回答你的问题。问题1从字面上看,只涉及结构模型那部分,所以比较简单、容易。这种路径分析,不仅可以用LISREL、SAS或其它SEM软件,其实也可以用SPSS等通用统计软件,其结果是一样的。先说在SPSS中如何做。图一是我日前在“Confirmatory regression vs. hierarchical regression" 一文中举的例子相仿(当时只用了三个公式,没有此图)。如前文中所说,因为该模型中有两个因变量(或内生变量,endogenous variables),所以需要建立两个回归模型,分别为公式一和二,其中变量名和系数名有些改动,系数分别记为b和g,是为了与LISREL用法一致,b表示一个内生变量(如W)对另一个内生变量(如Y)的影响、g表示一个外生变量(如X)对一个内生变量(如W或Y)的影响:Y = b0 + g1X + b2W (公式一)W = g0 +g2X (公式二)在SPSS中,就按上述两个公式分别做一个回归分析。如果你习惯用SPSS指令的话,其syntax分别为:Regression Dependent=Y/Enter X, W.Regression Dependent=W/Enter X.然后将两个回归分析所得到的回归系数填入图一,此时要用standardized Beta(即 B1、B2、G1分别为公式一和三中b1、b2、g1的标准化值),就得到了路径分析。当然,这里的B1、B2、G1都是直接影响,我们还不知道年龄对Y的间接影响和总影响(注:上网时间对Y只有直接影响没有间接影响,所以其总影响=直接影响),但这可以用手算:X对Y的间接影响 = G1 X B2 (公式三)X对Y的直接影响 = X对Y的直接影响 + X对Y的间接影响 = B1 + G1 X B2 (公式四)由于G1 和B2 都是取值0和±1之间,其乘积一般不大。比如,G1 = 0.5、B2 = 0.5,其乘积只有0.25。而在含有测量误差的回归中,达到0.5的系数很少见,更常见的是在0.1-0.3之间,那么其乘积只在0.01-0.10之间。这就是为什么间接影响一般不大的原因。通过SPSS做的路径分析,因为没有将每个变量的测量误差考虑进去,所以是我上面说的“含测量误差”路径分析。同时,因为它是将数个回归分析加以组装(assembled)而非整合(integrated),所以又可以称为“组装型”路径分析。如果用LISREL呢?大家也许知道,LISREL可以用公式(SIMPLIS)或矩阵 (matrices) 来写。前者容易,其syntax如下 (其中“...”部分为数据定义和其它指令,这里省略了):...RELATIONSHIPS:Y = X WW = XLISREL OUTPUT EF ......前三句于SPSS Regression的syntax相仿,最后一句中的 "EF" 是要求LISREL输出间接影响和总影响的结果,不仅不需要手算了、而且会给出间接影响(即公式四)和直接影响(公式五)的显著检验,而SPSS是无法提供这些显著检验的。用LISREL矩阵指令的人越来越少,属于“斩蛟龙”之术,这里不介绍。如果你问的就是矩阵指令,请告知。显然,LISREL的结果是“整合”(而非“组装”)型的路径分析,更是一个好东西(又赶了回时髦)。但是,其结果(即直接、间接和总影响的系数)与SPSS加手算的结果完全一样!(大家可以对同一数据分别用这两种软件验证一下。)道理很简单,因为用的都是同样(含有测量误差)的数据。当然,LISREL可以进一步将各变量的测量指标整合进来(即图二),那么其路径分析的结果与组装结果就可能不一样了,而且一般情况下各种影响的系数都会大一点(因为将测量误差扣除了)。当然,现在很少有人将这种分析叫做路径分析了,而是直接叫SEM(就是一回事嘛)。最后回答你的问题2和3。问题2:对,可以而且应该根据理论或常识的建议、将很多个直接测量的自变量构建成少数个因子,当然还要看数据是否支持这些合并。问题3:对,如果你的理论模型中并没有对两个内生变量之间的因果关系做任何说明(即在图一或图二中没有B2 ),那么应该将它们当作相关关系来处理。事实上,LISREL会自动计算这种相关关系(在PSY矩阵中)。

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