有谁知道SEM主要是做什么的吗？

SEM是Search Engine Marketing的缩写，中文意思是搜索引擎营销。SEM是一种新的网络营销形式。SEM所做的就是全面而有效的利用搜索引擎来进行网络营销和推广。SEM追求最高的性价比，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。

现在随着互联网的深入生活，SEM也是随之而来，方便人们的生活，例如现在大家都普遍使用的B2C网站，还有网上缴费等等，很多都运用了SEM。

百度SEM

百度SEM是指由百度公司发起建立的一个传播搜索引擎营销知识及互联网商业推广产品动态的平台，该平台将提供包括 SEM 知识培训、认证、案例分享、行业交流等服务内容。平台欢迎国内外各界对于 SEM 感兴趣、有心得的朋友参与进来，您的想法和观点将有机会通过百度的平台传播给业界，欢迎大家加入，让搜索成就营销之美！

搜索引擎营销（ SEM ）是在搜索引擎诞生后，应市场的发展和需求应运而生的，搜索引擎的历史就不长，因此 SEM 本身也非常年轻。我们觉得非常幸运的是，在这个年轻而又有活力的业务模式身上，我们看到了许多的成长价值，如何了解并运用好这些价值，是我们之前、现在以至于将来一直致力以求的！我们认为 SEM 不仅仅是一种产品或业务模式，更是一种服务，是一种利用搜索引擎平台，通过对客户需求的理解及市场变化的把握，以达到市场目标的专业服务。

SEM，EDS，XRD的区别，SEM是扫描电镜，EDS是扫描电镜上配搭的一个用于微区分析成分的配件——能谱仪。能谱仪(EDS,Energy Dispersive Spectrometer)是用来对材料微区成分元素种类与含量分析，配合扫描电子显微镜与透射电子显微镜的使用。XRD是X射线衍射仪，是用于物相分析的检测设备。

扫描电子显微镜（scanning electron microscope，SEM，图2-17、18、19）于20世纪60年 代问世，用来观察标本的表面结构。其工作原理是用一束极细的电子束扫描样品，在样品表面激发出次级电子，次级电子的多少与电子束入射角有关，也就是说与样 品的表面结构有关，次级电子由探测体收集，并在那里被闪烁器转变为光信号，再经光电倍增管和放大器转变为电信号来控制荧光屏上电子束的强度，显示出与电子 束同步的扫描图像。图像为立体形象，反映了标本的表面结构。为了使标本表面发射出次级电子，标本在固定、脱水后，要喷涂上一层重金属微粒，重金属在电子束 的轰击下发出次级电子信号。 目前扫描电镜的分辨力为6~10nm，人眼能够区别荧光屏上两个相距0.2mm的光点，则扫描电镜的最大有效放大倍率为0.2mm/10nm=20000X。

EDS的原理是各种元素具有自己的X射线特征波长，特征波长的大小则取决于能级跃迁过程中释放出的特征能量△E，能谱仪就是利用不同元素X射线光子特征能量不同这一特点来进行成分分析的。使用范围：

1、高分子、陶瓷、混凝土、生物、矿物、纤维等无机或有机固体材料分析；

2、金属材料的相分析、成分分析和夹杂物形态成分的鉴定；

3、可对固体材料的表面涂层、镀层进行分析，如：金属化膜表面镀层的检测；

4、金银饰品、宝石首饰的鉴别，考古和文物鉴定，以及刑侦鉴定等领域；

5、进行材料表面微区成分的定性和定量分析，在材料表面做元素的面、线、点分布分析。

X射线衍射仪是利用衍射原理，精确测定物质的晶体结构,织构及应力,精确的进行物相分析，定性分析，定量分析。广泛应用于冶金、石油、化工、科研、航空航天、教学、材料生产等领域。

SEM简单介绍，以下资料来源

因果关系：SEM一般用于建立因果关系模型，但是本身却并不能阐明模型的因果关系。

一般应用于：测量错误、错漏的数据、中介模型（mediation model）、差异分析。

历史：SEM 包括了 回归分析，路径分析（wright, 1921）,验证性因子分析（confirmatory factor analysis）（Joreskog, 1969）.

SEM也被称为 协方差结构模型（covariance structure modelling），协方差结构分析和因果模型。

因果关系：

究竟哪一个是“真的”？ 在被假设的因果变量中其实有一个完整的因果链。

举一个简单的例子： 吃糖果导致蛀牙。这里涉及2个变量，“吃糖果”和“蛀牙”，前者是因，后者是果。 如果上一个因果关系成立，那将会形成一个因果机制，也许会出现这样的结构：

3. 这时还有可能出现更多的潜在变量：

这里我又举另外一个例子，回归模型

在这里，回归模型并不能很好的描述出因果次序，而且也不能轻易的识别因果次序或者未测量的因子。这也是为什么在国外学术界SEM如此流行的原因。

我们在举另外一个例子“路径分析”

路径分析能让我们用于条件模型（conditional relationships），上图中的模型是一种调解型模型或者中介模型，在这里Z 是作为一个中介调节者同时调节X和Y这两个变量的关系。

在这里我们总结一下：

回归分析简单的说就是：X真的影响Y 吗？

路径分析：为什么/如何 X 会影响Y？ 是通过其他潜在变量Z 来达到的吗？例子：刷牙（X）减少蛀牙（Y）通过减少细菌的方法（Z）。------测量和测试中介变量（例如上图中的Z变量）可以帮助评估因果假设。

在这里要提一下因素模型（factor model）

在这个模型当中，各个变量有可能由于受到未被观察到的变量所影响，变得相互有内在的联系，一般来说那些变量都很复杂、混乱，而且很多变量是不能直接被观察到的。

举个例子：“保龄球俱乐部的会员卡”和“本地报纸阅读”，是被观察到的变量，而“社会资产”则是未被观察到的变量。另一个例子：“房屋立法”和“异族通婚”是被观察到的变量，而“种族偏见”是未被观察到的变量。

相互关系并不完全由被观察到的变量的因果关系所导致，而是由于那些潜在的变量而导致。

这些被观察到变量（y1--y4）也有可能由一个潜在的变量（F）所影响。

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