对数据表增加一列的关键词解读_100个常用的关键词语文(2024年12月精选)
亚马逊商机探测器如何查看类目的转化率? 最近有老铁让我写一篇亚马逊后台的商机探测器查看类目转化率的笔记(图1),安排。 首先,我们打开亚马逊后台的商机探测器(图2),再输入类目核心关键词,我以“desk lamp”举例(图3),点击细分市场下的“desk lamp”,就进入到一个全新的页面,这个页面就是该细分市场下的一些参数(图4),可以一眼看到类目的搜索量,均价,退货率等。 我们点击右边的下载,得到一个表格(图5),这个表是点击量前99名的商品的数据,里面有一个很重要的指标,就是细分市场点击量(过去 360 天),把这一列求和,得到总点击量为4632698次,继续。 点击搜索词——下载(图6),继续得到一个表格(图7),这个表里面统计了“desk lamp”这个细分市场下的一些关键词的数据,这个表里面仍然有2个指标比较重要,搜索量(过去 360 天),搜索转化率,我们新建一列表格,用公式:订单量=搜索量*搜索转化率,计算出每个关键词下的订单量,再对订单量求和,得到总订单量313269 类目点击转化率=订单量/总点击次数=313269/4632698=6.76% 其实不难发现,这个算法的准确性来自于数据的准确性,比如我们下载的2个表,第一个表里面,商品数量只包含了点击最高的TOP 90%的商品,也就是说还有部分商品的点击量是没有算进去的,第二个表,“desk lamp”细分市场下的关键词肯定不止那么几个,所以会有更多的订单量,那就是分子会比我们算出来的分子要更大,分母也要更大。 结论:该类目实际转化率会在6.76%上下浮动,我们通过亚马逊后台的选品指南针验证,“desk lamp”类目平均转化率达到了7.5%,这也证实我们的猜想是正确的。#亚马逊运营# #亚马逊跨境电商# #亚马逊#
新手必备:如何用表格轻松管理多变体产品 在亚马逊上上传和编辑产品,你不仅可以手动操作,还可以使用表格来管理。对于新手来说,可能觉得手动操作更直观,但表格管理其实更简单。 表格操作的简单之处在于,只要按照表格的每一项填写信息,然后上传即可。虽然界面可能没有手动操作那么友好,但只要掌握了方法,就能轻松应对。 特别是对于那些拥有多种变体的产品,使用表格管理简直是神器。以下是一些重要的填写提示: 卖家SKU和产品编码:在上传新产品时,这些信息可以留空,系统会自动分配。不过,卖家SKU也可以自己编写,方便以后管理。 部分信息更新:如果你只想更新产品的部分信息,比如标题,可以在“更新删除”这一列选择PartialUpdate,然后填写产品编码类型(ASIN)、卖家SKU、品牌、类目关键词,再更新标题,其他信息可以留空。 变体管理: 不使用表格合并变体:需要在后台的添加商品页面创建一个父体,然后将所有的子体一个一个添加到父体中。但这样做会导致子体的信息被父体的信息覆盖,所以建议使用表格合并变体。 使用表格合并变体:父体的数据可以不用填写完整,一般只填写标题和一些必填数据,其他留空。子体在新创建时使用Update更新,在修改部分数据时选择PartialUpdate,只填写要修改的内容,其他留空。父体一直使用Update。在变体关系中,注意填写SKU对应关系。 拆分变体:一般在后台将父体删除,然后再通过表格把需要合并的子体再合一次。 ᠦ𐦉们,不要被表格管理吓到,花点时间学习一下,试几次就熟悉了。希望这些小技巧能帮助你更好地管理亚马逊产品。
英伟达在财报公布后一直下跌,原因是什么? 表面的原因是“市场对英伟达的增长预期反应冷淡”,也就是虽然黄仁勋在任何场合中,都把“Blackwell的需求大的惊人”当作口头禅,但是市场并不接受这种仅限于口头的“营销”。 我怎么看?我去完整的看完了英伟达财报。怎么说呢? 三个关键词: 1、第一个关键词:收入: 本季度,英伟达收入超出华尔街预期约20亿美元,记住这个数字。 “2025财年首九个月的经营活动现金流较2024财年首九个月有所增加,原因是收入增长,部分被供应协议中的更高的预付款所抵消。2025财年首九个月末的应收账款余额为28.17亿美元,这反映了强劲的收入增长,但部分被客户在开具发票前支付的款项所抵消。” 在财报中显示,一些客户甚至在发票开具前就急于付款。这一部分急不可耐付款产生的“预收收入”有17亿美元被确认了收入。其他来自于上一期的递延收入确认。 所以,我们所看到的超预期的收入,其实也可以说是一种数字游戏。 2、第二个关键词:成本/费用 英伟达财报列示的未来租赁义务净总额约为 15 亿美元。然而,他们同时披露的了截至 2030 年的未来租赁义务总额为 42 亿美元。 这意味着约 27 亿美元的未来租赁负债从 NVIDIA 的资产负债表中“消失”,也就是没有被确认为“成本或费用”。 NVIDIA 的净收入相比上一季度增加了多少?巧合的是,刚好是 27 亿美元,是不是很有趣? 当然,有人会辩解这是与确认租赁负债的会计政策相关。但是会计政策不是应该具有一致性吗?对于收入的确认那么激进,对于费用/成本的确认那么严谨,这是不是太双标了? 3、第三个关键词是:需求: 财报中对于目前的主要收入来源Hopper的需求描述特别有意思: “强劲增长均受到对 Hopper 架构的训练和推理需求的推动,主要用于大型语言模型、推荐引擎和生成式人工智能应用程序。对 Hopper 架构的需求强劲,我们的 H200 产品在本季度显著增长。数据中心收入为 27.6 亿美元,同比增长 132%,环比增长 22%。网络收入为 3.1 亿美元,同比增长 20%,环比增长 15%,受益于 AI 的以太网需求,包括 Spectrum-X 端到端以太网平台。 按一般理解,如果需求强劲,是应该同时增加成本,也就是增加采购。 “采购义务 我们的采购义务反映了我们对制造产品所需组件(包括长期供应和容量协议)、某些软件和技术许可、其他商品和服务以及长期资产的承诺。 截至 2024 年 10 月 29 日,我们有 278.29 亿美元的未履行库存采购义务和长期供应与容量协议,与去年同期相比有所增加,主要用于 Hopper 和 Blackwell 架构和组件,为使我们能够根据客户需求调整库存,在某些情况下,这些协议可以取消、重新安排或调整,以满足我们的业务需求。尽管如此,这些协议的变更可能会导致额外成本。其他非库存采购义务为 31.23 亿美元,包括 8.311 亿美元的长期云服务协议。” 看出问题了吗? 第一个小技巧,在采购义务中,将Hopper 和 Blackwell 的采购义务进行合并陈述,而不是分别列示。 总采购义务为 278.29 亿美元,包括长期供应和容量协议。其中非库存采购义务(例如云服务)为 31.23 亿美元,说明用于库存的采购义务约为 247.06 亿美元。 采购义务(247.06 亿美元)远高于单季度收入(27.6亿美元),约为当前单季度收入的 8倍。这表明,NVIDIA 在采购和库存积累上的支出明显超出短期收入规模。 财报中并未披露Hopper的订购情况,单纯凭借库存和采购义务就可以确定“需求强劲”?为什么不能认为是库存积压?更何况,财报自己也说,这些长期供应和容量协议非常灵活的,可以取消或者重新安排。 在面对这样一份财报时,难道不应该保持合理怀疑,质疑英伟达的预期增长是否能够持续? 不过,其实对于英伟达和其他Mag7而言,这些理性的质疑完全不会阻挡信徒们狂热的献祭,但是有一样东西可以,那就是“政策的变化”。 路透社在昨天公布了一则消息,曝光了美国商会的一则邮件,邮件称美国将对华出口实施新一轮限制,英伟达的亚洲市场明显会受到极大的影响。 而特朗普刚刚任命斯科特ⷨ㮧⦔🩃詃評这位索罗斯金童的最新发言:“我们将决定是否通过经济增长来摆脱债务负担,而我相信我们可以做到。这需要通过放松监管、实现美国能源独立与主导地位,以及树立增长型思维。我非常坚信,这是我们最后一次通过增长摆脱债务的机会。” 而这代表什么?代表风险资产,尤其是Mag7受到的影响会很大,因为市场知道,没有赤字支出,这个漂亮的泡沫即将破裂。 短视的人只会关注下周Mag7是否会补涨,但是真正的聪明钱已经开始调整自己的投资策略。
研究生论文格式全攻略:导师的详细指导 撰写研究生论文时,格式的重要性不言而喻。以下是一些关键部分的详细指导,帮助你顺利完成论文写作。 摘要 硕士论文的摘要分为中外摘要和英文摘要两部分。中外摘要一般为500-1000字,内容包括研究目的、方法、成果和结论。摘要要突出论文的创造性成果,语言要精炼,具有自我解释性。英文摘要与中文摘要对应,不是简单翻译,而是对文章的概述。关键词(3-5个)紧随摘要之后,用逗号分隔,最后一个词后不打标点符号。 目录 目录一般列至二级标题,即三级目录。目录内容必须与正文标题及各个章节的标题一致。目录页由论文的章、节、条、附录、题录等的序号、名称和页码组成,另起一页排在摘要页之后。章、节、小节分别以1、1.1、1.1.1、1.1.2、2、2.1等数字依次标出,一二级目录用小四宋体,三级目录用5号宋体,数字及英文字符采用Times New Roman格式。 插图及表格 如果论文中涉及到较多的图和表,可以给出一个清单,附于目录页之后。图表的清单应有序号、图表名称和页码。 正文 论文正文的字数一般至少3万字,是文章的主体部分。正文包括标题、文字叙述、图表、公式和数据等部分,组织形式可根据学科实际要求和研究课题的特点而定。 参考文献 参考文献是在研究本课题的过程中,对某一著作或论文的整体参考与引用。 附录 附录用于放置不适宜放入正文中的部分,但确实与本论文研究有关的过程或资料,以免影响到论文主体的结构或论点。 致谢 致谢部分主要用于答谢对课题研究和毕业论文完成等方面有重要帮助的人员。 希望这些指导能帮助你顺利完成研究生论文的写作!
本科论文怎么降重77%如何降到15% ️ 删除重复与冗余:将重复或无用的语言删除,例如:“随着经济、科技的快速发展,网络安全xxx”可以简化为“网络安全xxx”。 段落改写:保持关键词不变,调整段落句子,拆分或合并句子,调整段落顺序。例如:“调查一研究;出现一产生一展现一呈现一揭示一显示一显露”可以替换为其他近义词。 句子增删词:在句子中增加修饰词或删减不必要词语,有时会被系统识别。例如:“越来越xxx”可以改为“xxx进而xxx,由此xxx,进一步xxx”。 改变语态:将主动句改为被动句,使用双重否定、定语前置、状语后置等方法。例如:“调查”可以替换为“研究”。 降低重复同义替换:在保持句子通顺的情况下修改,使用近义词或反义词。例如:“调查”可以替换为“研究”。 数据多列表格:系统对表格的识别能力较弱,因此使用表格可以有效降重。 改变句子结构模式:例如:“越来越xxx”可以改为“xxx进而xxx,由此xxx,进一步xxx”。
SQL基础查询与去重技巧总结 在处理数据表查询时,掌握基本的SQL操作至关重要。以下是五种基础的查询操作,帮助你轻松处理数据: 四则运算 你可以在SELECT语句中使用加、减、乘、除等四则运算。例如: ```sql SELECT 列1 + 1000, 列2 * 12 FROM 表1; ``` 排序 使用ORDER BY语句可以按升序(ASC)或降序(DESC)对结果进行排序。例如: ```sql SELECT column1, column2 FROM table1 ORDER BY column2 DESC; ``` 筛选 通过LIMIT语句可以筛选特定行数的数据。例如,要筛选第1行到第5行的数据,可以这样写: ```sql SELECT column1, column2 FROM table1 ORDER BY column2 DESC LIMIT 0,5; ``` 去重 使用DISTINCT关键词可以去除重复的行。例如: ```sql SELECT DISTINCT column FROM table1; ``` 字集连接组合 使用CONCAT或CONCAT_WS函数可以将多个列的值连接成一个字符串。例如: ```sql SELECT CONCAT_WS(“,“, 列1, 列2, ...) FROM 表1; ``` 条件查询 通过WHERE语句可以进行各种条件的查询: 比较逻辑运算 例如: ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 > x; ``` 逻辑运算 銠 例如: ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE NOT (column1 > x AND column2 <> y); ``` 范围查询 例如: ```sql SELECT DISTINCT column2 FROM 表1 WHERE column2 BETWEEN x AND y; ``` 空值查询 例如: ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 IS NULL; ``` 模糊查询 使用LIKE关键词可以进行模糊匹配。例如: ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘%x%’; SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘x_’; SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘__’; ``` 通过这些基础的SQL查询操作,你可以轻松处理各种数据表查询需求。
文心一言中的搜索内容如何删除 在学术研究和论文写作中,降低重复率是一个重要的环节。文心一言提供了一些实用的降重方法和指令,帮助我们更好地管理文本的重复性。以下是一些主要的降重技巧: 调整语序和字数:通过调整句子的语序和增减字数,可以有效避免与原文出现连续8个字相同的句子,使段落更加逻辑清晰,符合论文的规范。 总结和扩展:在阅读材料后,用200字、500字或1000字总结段落的核心内容,并用自己的话进行表达,要求与材料的重复率不超过10%。 精细化的改写:通过增加定语、替换关键词、变换句子结构等方式,对段落进行精细化的改写,确保文本的原创性。 图表表示:将文字内容用图表表示,可以更直观地展示数据和观点,同时降低文本的重复率。 智能替换同义词:利用语义识别技术,文心一言能识别文本中的关键词并提供合适的同义词替换,帮助用户保留原文意义的同时降低重复率。 变换句式结构:通过改变句子的语法结构,如将被动语态转换为主动语态,简单句转换为复合句,可以有效降低文本的重复率。 整合信息:在某些情况下,文章中可能存在几段内容表达了类似的概念或信息。文心一言可以辨识这些重复元素,引导用户将其合并,凝练为更为精简的段落。 添加独特个人见解:在学术论文或分析报告中增添个人观点,不仅可以提升论文的思想深度和学术价值,还能增加文章的原创性。 通过这些方法,我们可以更有效地管理文本的重复率,确保学术研究和论文写作的质量和原创性。
Assignment写作高分秘籍✨ 写不完的Assignment真是让人头疼!即使你觉得自己的论文写得不错,但分数就是上不去?最近有不少同学问我,怎么才能写出一篇高分Assignment。今天,我就来分享一下我的Assignment写作高分秘籍,手把手教你如何搞定! 明确题目,缩小范围斥 ,选对题目是关键!如果是自己选题,那就太棒了,从兴趣出发就好。如果题目是老师给的,那就要好好琢磨一下,怎么从主题切入,尽量缩小写作范围。 调查研究,收集资料 选好题目后,接下来就是调查研究了。可以在网上搜索关键词,或者问问导师的意见。参考论文文献或数据时,一定要和主题吻合。 头脑风暴,列出大纲 在正式写之前,一定要列大纲!围绕Assignment题目,开始头脑风暴,把你想到的论点论据有条理地写在纸上。完成后对照大纲,检查论据论点是否围绕主题,同时注意理清逻辑性。 总结内容,突出重点 很多同学对Assignment总结都很头疼。其实很简单:文献参考、主题研究背景、论文中出现的术语介绍、阐述研究的重要性和必要性、阐述论文研究领域。这些都要写清楚。 论证内容,逻辑清晰 Assignment的主体部分就是论证部分。按照论点+论据的结构进行。首先以简短精炼的论点开头,表明你的立场和看法,随后附上论据(可以是直接引用、历史事实、实际例子、具体数据、图片)。在论证过程中,可以适当地进行反向论证,从而论证自己论点的正确性。 总结全文,展望未来 最后一步是总结全文。在最后需要对内容进行梳理总结,对上述论点进行总结,切记千万不要再提出新论点。Assignment结尾和主体一样重要,“虎头蛇尾”的论文可不行。 检查润色,严谨认真 很多同学觉得写完论文就万事大吉了,这种想法是大错特错的!在写完论文后,一定要对Assignment进行检查和润色。检查格式是否正确,用词、语法是否正确,以及字数是否符合规定要求。
求职必看:数据库篇 大家好,今天我们来聊聊数据库求职面试中的一些关键知识点。持续更新中,敬请期待~ B-Tree与B+树 𓊊B-Tree是一种自平衡的多叉树,每个节点都存储关键字值。左子节点的关键字值小于该节点,右子节点的关键字值大于或等于该节点。B+树也是自平衡的多叉树,但数据只出现在叶子节点,所有叶子节点增加了一个链指针,方便进行范围查询。B+树的中间节点不存放数据,所以同样大小的磁盘页上可以容纳更多节点元素,访问叶子节点上的数据也具有更好的缓存命中率。并且数据顺序排列并且相连,所以便于区间查找和搜索。B树每一个节点都包含key和value,查询效率比B+树高。 Hash索引 哈希索引对于每一行数据计算一个哈希码,并将所有的哈希码存储在索引中,同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。只有Memory引擎显式支持哈希索引。Hash索引不支持范围查询,无法用于排序,也不支持部分索引列匹配查找。 自适应Hash索引 InnoDB对于频繁使用的某些索引值,会在内存中基于B-Tree索引之上再创建一个自适应哈希索引。这个模式可以显著提高查询速度。 redo log与binlog的区别 redo log是InnoDB引擎特有的,只记录该引擎中表的修改记录。binlog是MySQL的Server层实现的,会记录所有引擎对数据库的修改。redo log是物理日志,记录的是在具体某个数据页上做了什么修改;binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑。redo log是循环写的,空间固定会用完;binlog是可以追加写入的,文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。 crash-safe能力 늊InnoDB通过redo log保证即使数据库发生异常重启,之前提交的记录都不会丢失,这个能力称为crash-safe。 WAL技术 WAL的全称是Write-Ahead Logging,它的关键点就是先写日志,再写磁盘。事务在提交写入磁盘前,会先写到redo log里面去。如果直接写入磁盘涉及磁盘的随机I/O访问,涉及磁盘随机I/O访问是非常消耗时间的一个过程,相比之下,先写日志再写磁盘的方式效率更高。 MySQL主从复制 MySQL提供主从复制功能,可以方便的实现数据的多处自动备份,不仅能增加数据库的安全性,还能进行读写分离,提升数据库负载性能。主从复制流程包括:在事务完成之前,主库在binlog上记录这些改变,完成binlog写入过程后,主库通知存储引擎提交事务;从库将主库的binlog复制到对应的中继日志,即开辟一个I/O工作线程,在主库上打开一个普通的连接,然后开始binlog dump process,将这些事件写入中继日志。读写分离:即只在MySQL主库上写,只在MySQL从库上读,以减少数据库压力,提高性能。 数据库三大范式 第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值,就说明该数据库表满足了第一范式。 希望这些知识点能帮助大家在求职面试中更好地应对数据库相关的问题!
#动态连更挑战# 单条件模糊匹配汇总 某 企业要求按照关键字的模糊匹配统计销售 额,订单表如图7-43所示。 要求统计小米品牌的销售总和,可以使用以 下公式: =SUMIF(C :C,"小米*",D:D) 这个公式中的关键在于第二参数的写法,“*” 是Excel中的通配符,可以代表任意长度的文本 字符串,“"小米*"”则代表以“小米”开头的所 有商品名称。该公式的计算原理是对C列中所有 以“小米”开头的商品名称对应的D列金额进行汇总。 如果要求统计手机的销售总和,可以使用以下公式: =SUMIF(C:C,"*手机",D:D) 由于表格中手机类的商品名称中,品牌型号在前,“手机”在后,所以SUMIF 函数的第二参数使用“"*手机"”,代表以“手机”结尾的所有商品名称。 如果要求统计笔记本电脑的销售总和,可以使用以下公式: =SUMIF(C:C,"*笔记本",D:D) 以上案例中的汇总区域都在一列中,当遇到对多列数据进行条件汇总的问题时, SUMIF函数依然可以顺利返回结果,7.5.4小节具体介绍相关内容。
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