sem的定义

SEM定义：搜索引擎营销 指通过搜索引擎进行展示和发布满足用户搜索习惯和需求的信息，如百度竞价、百度知道、百度贴吧、百度经验、百度文库、博客、社区、论坛、自媒体等

专注于互联网营销知识分享与交流,可以进行搜索子旭SEM进行详细了解。

推广时段适合于“产品的目标客户上网时间很集中”的企业，并非所有企业都适合使用推广时段功能，建议有周期性暂停推广要求的企业使用。我们在设置推广时段的时候应该充分考虑“潜在客户”的活跃时间，避免错过商机。黄金推广时段不仅指上班时间，还包括清晨、深夜、节假日等“性价比高”的推广时段。推广时段暂停期间，推广信息不会展现，此时，推广计划状态将显示为“处于暂停时段”。

推广时段使用得当，能获得“精确锁定潜在客户+用更低出价获得更好位置”的效果。

对推广时段管理在时间上精准定位潜在客户。比如做教育培训的企业，上午开始推广的时间可以设定早一些，因为潜在顾客搜索的高峰时段在上午；同时周末节假日往往是家长集中咨询的时间，所以周末也应该做推广。而做网游的企业，晚上在线推广的时间应该持续的更长久，因为网游玩家通常在晚上上网。另外就是移动端的点击在周末和假期比较旺盛，建议从数据报告分析移动端点击，如果周末移动端推广点击较多，并且推广效果尚可，则不能放过周末时段的投放，应重点关注。

对推广时段管理以分散竞争激烈程度，赢得更高 ROI。由于搜索页面上的推广位置是有限的，如果所有的企业都集中在同一时段推广，必然会使大部分企业无法得到展现机会，所以根据自己的情况设置推广时段，可以增加更多的展现机会。除去高峰时段，其他时间的推广竞争激烈程度会下降，用较低的价格就能排在更好的位置上。灵活利用时段管理，可以赢得“更高性价比”的投资回报率。

没有用过该软件做聚类分析，不太清楚，下面是该软件部分特色介绍，希望对题主有帮助！

该软件集生物统计、曲线拟合和科技绘图于一体，可用于Windows和Mac电脑，结合科学作图、综合曲线拟合（非线性回归），可用于理解统计和数据组织。被各种生物学家以及社会和物理科学家广泛使用。使用者依靠PRISM来分析、绘制和展示他们的科学数据。拥有ROC曲线分析、Bland-Altman分析功能以及GraphPad Prism的线性/非线性拟合等多种功能。能帮助医学人员轻松绘制图表。

主要特色：

1、统计比较

配对或非配对t检验。报告p值和置信区间。

非参数Mann-Whitney检验，包括差中位数置信区间。

Kolmogorov Smirnov试验比较两组。

与中值区间Wilcoxon秩和检验。

执行许多T检验一次，使用虚假的发现率（或Bonferroni多重比较）选择哪个比较发现对进一步研究。

普通或重复测量方差分析由杜克，Newman Keuls，Dunnett，Bonferroni或霍尔姆通富多重比较检验，趋势后的测试，或Fisher最小显著性检验。

许多多重比较测试伴随着置信区间和多重调整P值。

Greenhouse-Geisser校正，重复测量的方差分析，没有假设球形。选择这一点时，多重比较测试也不假设球形。

Kruskal Wallis和弗里德曼的非参数方差分析和邓恩的测试后。

Fisher精确检验或卡方检验。用置信区间计算相对风险和比值比。

双向方差分析，即使缺失值与一些后测试。

双因素方差分析，在一个或两个因素中重复测量。图基，Newman Keuls，Dunnett，Holm Sidak，或bonferron，渔民LSD多重比较检验主要和简单的效果。

三因素方差分析（限于两个因素中的两个水平，第三个数量级）。

Kaplan Meier生存分析。将曲线与log测试进行比较（包括趋势测试）。

2、列统计信息

计算最小，最大，四分位数，意味着，SD、CI、SEM、CV。

置信区间均值或几何平均。

频率分布（bin到直方图），包括累积直方图。

三种方法的正态性检验。

单样本t检验或Wilcoxon检验来比较列均值（或平均）与理论值。

偏度和峰度。

采用Grubbs法识别异常值或击溃。

3、线性回归与相关

用置信区间计算斜率和截距。

强制回归线通过指定的点。

适合复制y值或表示Y.

用游程检验测试线性度。

计算残差图。

比较两条或多条回归线的斜率和截距。

在标准曲线上插入新点。

皮尔森或Spearman（非参数）的相关性。

分析一堆P值，使用Bonferroni多重比较、FDR的方式来确定“重大”的发现或发明。

4、非线性回归

适合我们的105个内置方程之一，或者输入你自己的。

输入微分方程或隐式方程。

为不同的数据集输入不同的方程。

全局非线性回归-数据集之间的共享参数。

稳健非线性回归。

异常值自动识别或消除。

采用F检验或AICC额外平方和比较模型。

比较数据集参数。

应用约束。

用几种方法区分重量点，并评估你的称重方法是如何工作的。

接受自动初始估计值或输入自己的。

在指定的x值范围内自动绘制曲线。

拟合参数与SE或CI的量化精度。

置信区间可以是对称的（如传统），也可以是不对称的（更准确）。

量化与Hougaard的偏度不精确对称。

情节的信心或预测带。

残差检验正态性。

运行或复制模型的充分性检验。

报告协方差矩阵或依赖集。

从最佳拟合曲线中方便地插入点。

5、临床（诊断）实验室统计

接收算子特征（ROC）曲线。

戴明回归（LL型线性回归）。

6、模拟

模拟XY、列或列联表。

模拟数据重复分析为蒙特卡洛分析。

从您选择或输入的方程和您选择的参数值中绘图函数。

7、其他的计算

曲线下面积与置信区间。

转换数据。

规范。

识别异常值。

正态性检验。

转置表。

减去基线（和组合列）。

将每个值作为其行、列或总计的一部分计算。

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