sem怎么分析数据

sem做数据分析时要先对比数据，通过对比发现问题，再通过收集数据来找出问题。从计划、单元再到关键词，一步一步细化数据，最后落实到具体操作上，解决问题。

1.日消费数据分析

 这个日消费报表一般有日消费报表，周消费报表，月度消费报表组成。表中包含的内容有展现，点击，点击率，点击价格，对话数，有效对话数，对话率，留档数，留档成本等。

这个表主要是能直观地看到每天的数据变化，任何一个数据的变化都能很直观的看到，这能很好地掌控账户后台数据的变化。

2.计划，单元，关键词转化分析

 这个主要就是看计划，单元，关键词的成本分析了，找到成本最低，数量最高的计划，单元和关键词，作为后期推广在核心部分。

 而另外一部分有消费却没有留档或者成本很高又没有带来订单的，这类就需要减少消费了。

扩展资料：

sem就是基于搜索引擎平台的网络营销，利用人们对搜索引擎的依赖和使用习惯，在人们检索信息的时候将信息传递给目标用户。搜索引擎营销的基本思想是让用户发现信息，并通过点击进入网页，进一步了解所需要的信息。企业通过搜索引擎付费推广，让用户可以直接与公司客服进行交流、了解，实现交易。

搜索引擎营销的基本思想是让用户发现信息，并通过（搜索引擎）搜索点击进入网站/网页进一步了解他所需要的信息。在介绍搜索引擎策略时，一般认为，搜索引擎优化设计主要目标有2个层次：被搜索引擎收录、在搜索结果中排名靠前。这已经是常识问题，简单来说SEM所做的就是以最小的投入在搜索引擎中获最大的访问量并产生商业价值。

组间系数差异检验的结果：直接看最后一个表的Sig(双侧）,可以看到是.000，说明差异显著，一般Sig值小于.05就可以认为是显著了，这个配对T检验的结果表达的时候就说E1和E2在.01水平上差异显著即可。

SEM（包括AMOS）是通过比较男女样本的拟合度之差别来比较两组回归系数之间的等同性。不过，SEM的这种做法是有代价的：它将一个总样本分成两个小样本，结果是降低了Power of Analysis (统计分析效力)，从而在没有降低犯Type I的误差的同时又提高了犯Type II误差。

无效假设

显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的几率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。经统计学分析后，如发现两组间差异是抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。

贝叶斯sem间接效应看法

模型是一个简单中介模型，假设是A对B有显著正向影响，做完路径分析之后，直接效应不显著，间接效应和总效应显著，那在报告结果的时候，是说直接效应不显著，所以假设不成立...

如图，我的模型是一个简单中介模型，假设是A对B有显著正向影响，做完路径分析之后，直接效应不显著，间接效应和总效应显著，那在报告结果的时候，是说直接效应不显著，所以假设不成立，还是说总效应显著，假设成立？

Amos有这个功能的，一般采用Bootstrap来处理。如果涉及多重中介，则需要使用贝叶斯语法自定义公式。

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