指标关键词前沿信息_100个常用的关键词语文(2024年12月实时热点)
【北交所11.06】 晚评:成交再创新高和天量,股指震荡冲高回落。 【市况】北证50,早盘1345点跳空高开,略做震荡后展开推升,10点左右创新高1403点回落,大幅震荡,最低探至1330点,午盘收1375点。午后再次展开推升,13:50再创新高1409点,尾盘有所回落,报收1362点,涨47个基点或3.59%,成交再创天量617亿,个股涨多跌少,224只上涨,32只下跌。个股行情表现不错 ,有19只涨停。 【盘面特征】强哥这两天强调了,行情只看成交量一个指标,成交量放大,指数推升,成交量小,震荡整理。实盘今日成交量继续放大,并创新天量,达到617亿,指数创1409点新高。今日上下午两个半场,走出了完全相似的图形,即冲高回落,但成交量放大,承接盘也相当大,股指呈高位震荡格局。 【后市】天量天价的定式,天价出现在今天,也可能出现在明天,关键还是看成交量和承接盘。承接盘怎么看?就是净买入量的大小或净卖出,成交量+净买入(卖出)决定。个股上后排“垃圾股”狂飙,而“绩优股”却止步不前,情绪有些不受控,非常亢奋。若再起行情,需再次高低切换,观察前排个股是否再次启动,若切换不成功,将大幅震荡回调。因成交量维持高量 ,下杀到1250点上方有短暂支撑。 指标关键词:成交量+净买入(卖出)量。 【策略】不追高,震荡回落可半仓低吸。进退自如,滚动操作。 【关注大表哥点点赞,把握行情大方向】
成都市田家炳中学全解析,择校必看! 打破信息壁垒,全面了解小升初、初升高内容!今天为大家介绍的是——成都市田家炳中学! 룀指标到校】 锦江区计算公式:零诊成绩*20% + 九上期末成绩*40% + 二诊成绩*40% 成都市田家炳中学市指标名额:七林2个、九宁1个、四文2个、七高2个、九光2个、九外1个 【班型】 课改实验班、平行班 成都田家炳中学初一重D班:1、6、8、11(6和11是比较好的班级) 【直升】 年级前70(会关注到体育成绩) ✅【关键词】 大带小,老牌公立 希望这些信息对家长们了解成都市田家炳中学有所帮助,为孩子的升学之路提供更多参考!
如何下载世界银行公共数据库数据 想要从世界银行公共数据库下载数据?其实并不复杂,只要按照以下步骤操作就行啦: 首先,进入世界银行官网。找到你想要的数据类型,比如“公共数据库”。 进入公共数据库页面后,你会看到各种数据库的介绍和目录。比如,你可以点击“数据目录”来查找你需要的数据。 在数据目录页面,你可以根据关键词来搜索你需要的专业数据。如果你对自己的需求不太明确,别担心,这里有个小技巧。 同样在公共数据库页面,点击右上角的“世界发展指标”。这个工具可以帮你快速找到很多你需要的数据。 进入世界发展指标页面后,往下滑动,你会看到“批量下载”选项。选择“csv”格式下载,而不是“excel”,这样你会得到一个压缩包。 打开压缩包后,你会看到多个文件,其中最重要的是“wdicsv”文件。其他的文件是对国家或编码的详细介绍。 如果你想进行数据可视化,可以在页面最左边找到相关工具。不过,如果你需要处理多个国家的数据,还是建议先批量下载数据,然后用R语言或Excel进行筛选和绘图。 希望这些步骤能帮到你,快去下载你需要的数据吧!
数据分析大咖都在读哪些书? 嘿,大家好!我是阿提,一名在职的数据分析师。最近很多朋友问我,想转行做数据分析或者提升自己的数据分析技能,该看哪些书。今天我就来给大家推荐几本数据分析界的大咖们都在看的书,希望对你们有帮助! 《数据之美》 这本书教你如何制作完美的可视化图表,挖掘大数据背后的意义。它循序渐进、深入浅出地讲解了数据可视化的步骤和思想,真的是一本宝藏书籍。 《用数据讲故事》 这本书从数据可视化和故事两个关键词出发,讲解了如何把枯燥的数据变成生动的图表,然后串联成自己的想法。对于那些喜欢讲故事的人来说,这本书简直是神器。 《数据化管理》 这本书以故事的形式介绍了传统零售及电商的数据分析指标及方法,浅显易懂,特别适合对零售感兴趣的新手入门。 《精益数据分析》 犨🙦줹橀用于那些想要深化提升数据分析业务技能的人。它更偏重业务方面,对于那些渴望培养业务洞察力的数据分析师来说,这本书会有很大的帮助。 《谁说菜鸟不会数据分析》 抨🙦줹槉멀合数据分析的初学者。它采用菜鸟与数据行家一问一答的方式,串联起整个故事。书中还涉及到Excel公式和数据可视化表格的应用,都是一些比较基础的操作方法。 《Python编程从入门到实践》 𛊨🙦줹槚编程教学之道,一是重在实践,二是循序渐进。通过巧妙的实战项目,激发和保持学习的热情,让学习渐入佳境。无论你是初次尝试编程,还是打算拥抱人工智能,这本书都会成为你的最佳起点。 《Python学习手册》 如果你想动手编写高效、高质量并且很容易与其他语言和工具集成的代码,这本书将快速地帮助你利用Python提高效率。本书基于Python专家的流程培训课程编写,内容通俗易懂。 《统计学入门很简单》 这本书主要面向那些想要从日常繁忙的工作生活中抽出一点时间来了解如何处理信息的人。它用容易理解的方式(图解)教会科学决策工具! 希望这些书能帮到你们,每天进步一点点,跟着阿提,从0到1带你成为数据分析大佬!
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0基础如何快速入门数据分析? 很多朋友问我,如何从零开始学习数据分析?特别是文科生,担心自己理科思维跟不上。其实,没有什么知识是天生就会的,最好的方法就是勇敢尝试。 数据分析入门其实很简单 初学阶段:Excel 首先,掌握Excel的基本功能是关键。以下这些关键词你一定要掌握:透视表、筛选、多列排序、折线图、直方图、双坐标图、数据导入分隔设置、VLOOKUP、SUM、COUNT函数、冻结首行。这些功能足够你应付日常的数据分析工作。 进阶学习:Sql Sql语言相对容易上手,但精通需要时间。建议先去w3school看看基本语法,然后自己练习。牛客网上有各种学习阶段的大厂面试题,可以巩固和加强你的学习。 业务指标 了解一些基本的业务指标,比如PV/UV、日活/月活、次日留存、ARPU、转化率。这些指标是数据分析师必须掌握的。 常用分析方法 掌握一些基本的分析方法,比如对比、细分、漏斗、RFM。这些方法可以帮助你更好地理解数据。 再进阶学习:Python Python的学习需要花一些时间,但并不难。入门可以看看《利用Python进行数据分析》,然后跟着廖雪峰老师的教程边做边练。熟悉基本语法后,再学习pandas、numpy、matplotlib。 Shell命令 掌握一些常用的Shell命令,比如cat、wc、grep、sed、sort、uniq、awk。这些命令在数据分析中非常实用。 常用统计指标 了解平均值、中位数、p值等基本的统计指标。这些指标可以帮助你更好地理解数据的分布和变化。 数据挖掘常用算法 学习一些数据挖掘的常用算法,比如线性回归、kmean聚类、逻辑回归、贝叶斯。这些算法可以帮助你进行更深入的数据分析。 总结 最难的不是怎么学,而是你有没有从现在开始行动。如果你自学一段时间后发现比较吃力,可以考虑报个班。总之,有付出才会有收获,希望大家都能早日成功!
清华教授教你搞定文献综述:3个关键步骤 文献综述写作其实没那么难,只要掌握了正确的方法和步骤,你也能轻松搞定。今天,我就来分享一下清华教授传授的文献综述写作三大步骤,帮助你顺利完成这项任务。 一、确定关键词,找准文献范围 首先,你得从你的研究中提炼出关键词。比如说,你的研究主题是“番茄炒蛋是放糖还是放盐更好”,那么关键词就是“番茄”、“糖”和“盐”。别忘了用近义词搜索,比如“西红柿”和“调料”等。 接下来,你需要确定搜索的文献数量、时间范围和地理区域。你可以利用发表年份、引用量和单位等硬指标来筛选论文。还可以查找近三年来最厉害的文献,看看它们的参考文献列表,这样你就能找到一系列相关的好文献了。 二、读文献:带着问题去读 读文献前,你得搞清楚文献综述的目的是什么。简单来说,就是对已有研究进行评价。你需要评价的对象包括问题、理论、方法、数据、观点和建议。你需要将观点放在问题-理论-方法层面进行考量,看看它们是否有问题导向、理论基础和研究方法特色。 另外,要学会带着问题去读文献。你可以从不同角度进行分层思考,比如按时间顺序、空间顺序或逻辑顺序。那么哪些文献应该优先看呢?当然是那些研究领域近三年的综述型论文和领域奠基型论文了。还有一些文章主题匹配度高的论文也可以看看,主要参考标题、摘要和引言部分就行了。 三、写文献综述:由大到小,再到创新 写作时,先从大领域写起,再到小领域,最后写前人研究和你自己的创新点。还是以“番茄炒蛋是放糖还是放盐更好”为例,大领域是炒菜,小领域是番茄炒蛋,前人研究是放糖还是放盐。但这些研究都忽略了一个重要问题:从来没有人在番茄炒蛋中放过醋。这就是你的创新点。 然后,你需要描述为什么这个方向值得研究,有什么实际应用价值。这样读者就能明白你的研究意义和价值了。 总结 写文献综述其实并不难,只要按照这三大步骤来操作,你就能轻松搞定。希望这些方法对你有所帮助!如果你还有其他问题,欢迎随时留言讨论哦!
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奛怼PUA,媒介应对话术 婁PUA?别再被动接受!用这些回怼话术,让对方无言以对!劊为什么转化率没提升?” ❌别被PUA洗脑!你可以说:“转化率受多种因素影响,如产品力、电商页面等。别只看小红薯,要结合整体数据来看。” 我们这个月要建联700位博主,能行吗?” ❌拒绝无理要求!你可以说:“建联只是开始,关键是后续的转化。我会做好表格登记,每日跟进。” ✅媒介应对策略: 1️⃣ 提升爆文率,卷产品卖点、找新媒体、大博主合作。 2️⃣ 选择更直观的渠道,如短视频、直播,直接看内容&卖点对转化的影响。 3️⃣ 修改考核指标,用关键词手淘搜索指数来评估。 ꩝⥯A,我们要学会说“不”,用专业知识和策略来应对!ꀀ
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