做原油要看哪些数据？

一、做原油要看哪些数据？

1、美国公布的重要经济数据（会影响美元距离波动的，如非农、ADP、初期失业金）

2、美国原油供需数据（API、EIA）

3、原油主要出产国（前苏联、美国、沙特阿拉伯）的政经情势及生产策略或提炼技术的变化

4、可能导致原油运输出现问题的战争因素（包括经济制裁）

5、全球的经济和工业发展数据。

6、原油输出国家组织(OPEC)的动向（OPEC各国制定之产量配额变动及遵守协议的态度与市场占有率的变化

二、买空调要看哪些数据？

你好，1.制冷量：空调的制冷量是指空调每小时能够吸收的热量大小，它的单位是BTU（英国热量单位）或者华氏（F）。

2.能效比：能效比是指空调的制冷量和电能消耗之间的比值，能效比越高，就代表着空调的能耗越低，运行费用就越低。

3.噪音：空调的噪音是指空调在运行时产生的声音大小，一般来说，噪音越小，用户的使用体验就会越好。

4.品牌：品牌是选择空调的重要因素之一，品牌的知名度和信誉度都会影响到空调的品质和售后服务。

5.价格：空调的价格也是用户考虑的重要因素之一，价格高的空调可能会有更好的品质和性能，但对于一些用户来说，价格较低的空调也可能更合适。

6.其他特性：一些附加特性，例如空气净化功能、智能控制、遥控器、节能等等也可能影响到用户的选择。

三、直播需要看哪些数据？

直播需要看以下几种数据：

1. 观众数量：观众数量是直播的基本数据之一，可以通过直播平台提供的实时数据查看。

2. 观众画像：观众画像是指观众的性别、年龄、地域等基本信息，可以帮助主播了解自己的受众群体并进行针对性的营销。

3. 弹幕：弹幕是观众在直播过程中发送的文字信息，可以帮助主播了解观众的反馈和需求，并及时回应。

4. 礼物收入：礼物收入是指观众在直播过程中送给主播的虚拟礼物，可以作为主播的主要收入来源。

5. 点赞与分享：点赞与分享是观众对直播内容的肯定和推广，可以帮助主播扩大影响力。

6. 直播时长：直播时长是指直播的持续时间，可以帮助主播了解观众的观看时长和粘性。

7. 直播回放观看量：直播回放观看量是指观众在直播结束后观看直播回放的人数，可以帮助主播了解观众对直播内容的持续关注度。

四、考研需要看哪些数据

考研需要看哪些数据

随着考研的普及和热度持续增加，许多考生开始关注考研数据的分析和研究。数据分析可以帮助考生更好地了解考研竞争状况、制定合理的备考策略和目标定位。那么，考研需要看哪些数据呢？本文将为您详细介绍。

1. 历年考研报名人数

了解历年考研报名人数可以帮助考生更好地把握考研竞争的激烈程度。如果近几年的考研报名人数呈现逐年上升的趋势，那么考生应该意识到竞争会更加激烈，需制定更为科学的备考计划。如果报名人数呈现下降趋势，考生则可以更加从容地备考。

2. 全国各高校招生计划

全国各高校的招生计划对考生来说非常关键。了解每所学校的招生规模、录取分数线等信息，可以帮助考生制定合理的考研志愿表和目标分数线。同时，通过分析不同学校招生计划的对比，考生可以更加准确地选择自己心仪的学校，并进行有针对性的备考。

3. 各学校各专业的录取情况

除了了解整体的招生计划，考生还需要关注各学校各专业的录取情况。通过分析往年录取分数线和录取人数，考生可以了解不同专业的竞争情况，进而做出更加明智的选择。此外，还需关注各专业的就业情况，选择就业前景较好的专业也是备考的一个重要考量。

4. 历年各科目的分数分布

了解历年各科目的分数分布，对考生来说非常有帮助。通过分析分数分布，考生可以了解各科目的难易程度，找出自己的薄弱环节，并进行有针对性的强化。此外，还可以参考分数分布情况，合理规划备考时间和精力，避免在一些相对容易得分的科目上浪费过多的时间。

5. 历年考研复试分数线

复试分数线是考研过程中的一个重要参考指标。了解历年的复试分数线，可以让考生更好地把握自己的复试准备情况。如果历年复试分数线较高，考生就需要更加努力地备战复试环节，提升自己的综合素质。如果分数线相对较低，考生则需更加注重提高自己的面试表现，争取取得更好的成绩。

6. 当年热点专业的竞争情况

每年都有一些热门专业，这些专业的竞争程度往往更加激烈。了解当年热点专业的竞争情况，可以帮助考生更好地制定备考策略。如果热门专业的竞争情况激烈，考生可以适当增加备考时间，加强复习，提高自己的竞争力。如果竞争相对较低，考生则可以有更多选择余地。

7. 各学校的招生政策和专业设置

不同学校的招生政策和专业设置各有不同。了解不同学校的特点和优势，可以帮助考生更好地选择适合自己的学校和专业。此外，还需关注各学校的复试方式、面试形式等信息，以便更好地备战复试。

8. 历年考研的热点题材和考点

对于备考复习阶段的考生来说，了解历年考研的热点题材和考点非常重要。通过分析历年的考题，可以找出一些常考的题材和考点，有针对性地进行备考。同时，还需关注最新的教材和教学大纲的变化，及时调整备考内容。

综上所述，考研需要看的数据不仅仅包括历年的报名人数和录取情况，还需关注各学校的招生计划和专业设置、历年的分数分布和复试分数线等。只有全面了解这些数据，考生才能更好地制定备考策略，提高自己的竞争力。希望本文对考研学子们的备考有所帮助！

五、图文带货要看哪些数据？

带货成交金额（GMV) = 短视频观看次数 ✖️ 千次观看成交金额（GPM)

图文带货主要分为3个步骤。

第一步，选好商品

1、选趋势品、应季、应节品

需要结合时令、节日、活动氛围等查询近期大盘的爆品、趋势类目

比如春夏季防晒产品是趋势品。

另外，也要注意选品中是否有已经过季的产品，如有，建议不做主推或者剔除。

2、热销品

通过数据进行分析筛选找到销量好、评价优的商品，说明是最近受用户欢迎程度较高的商品，说明用户需求较高，也符合当前的时长需求。

3、展示性/体验性

优先选择颜值高，使用方法以及效果比较直观的产品，第一眼能吸引用户的眼球，观众更有代入感，更直观的了解产品的性能。

4、适用性受众人群广、刚需

选品时，尽量根据消费者的生活需求场景选品尤其初期选品要面对更广泛人群，避免流量的浪费。

5、易消耗复购高

日常易消耗的商品，复购率高，且是大多数人都有需求的产品，更易转化。

第二步，做好内容促成交

1、图片制作

制作图片的工具可以试试【醒图】，里面有很多模板可以直接使用。

包括封面模板，穿搭模板，美食模板，拼图模板等等。

2、背景音乐选择

在选择背景音乐的时候，音乐越热门，用户越容易被吸引从而停留观看。

在发布图文的时候，点击选择配乐，系统就会推荐时下最热门的音乐。

第三步，数据提升优化

直接在抖店后台-电商罗盘-短视频-视频明细板块就可以查看成交数据。

如果想要对单个图文带货视频进行诊断，点击对应图文视频后的【诊断】按钮，就可以查看更详细的数据信息和诊断建议

六、股票季报主要看哪些数据？

股票季报主要看营收和净利润等数据。因为营收和净利润是公司的主要经营指标，能够直接反映公司的经营状况和盈利能力。此外，还应该关注公司的盈利增长率、毛利率和净利率等指标，这些数据可以更全面地反映公司的盈利能力和可持续发展性。可以结合股票季报中的财务指标分析公司的财务状况和投资价值，从而作出投资判断。同时也要关注公司的经营环境、市场前景等因素，综合考虑才能更准确地评估公司的价值和投资风险。

七、区分啤酒主要看哪些数据？

所有啤酒包装上都标注酒精度，精酿啤酒也会标注原麦汁浓度，有的精酿会特别强调苦味值

    原麦汁浓度

    原麦汁浓度是指麦汁的糖度。麦芽经过糖化，制成麦汁，麦汁煮沸降温后浓度的百分比就是原麦汁浓度，用°P 标示。

    低浓度型：麦芽汁浓度在 6°P～8°P

    中浓度型：麦芽汁浓度在 10°P～12°P

    高浓度型：麦芽汁浓度在 14°P～20 °P

八、学大数据要看哪些书

学大数据要看哪些书

引言

随着信息时代的到来，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。学习大数据技术和应用已经成为许多人的追求目标。然而，由于大数据领域的复杂性和多样性，初学者常常会感到迷茫，不知道从何处入手。在这篇文章中，我们将探讨学习大数据所需的基础知识和推荐的相关书籍，帮助初学者更好地了解和掌握大数据技术。

基础知识

在学习大数据之前，了解一些基础知识是非常重要的。首先，大数据是指规模巨大、类型繁多的数据集合，需要使用特殊的处理和分析方法来获取有用信息。因此，学习大数据需要具备一定的数学、统计学和计算机科学知识。

在数学方面，需要掌握概率论、统计学、线性代数等基础知识。统计学可以帮助我们分析数据的特征和规律，概率论则是大数据分析中的重要工具，而线性代数则是进行数据处理和计算的基础。

同时，计算机科学知识也至关重要。对于大数据处理来说，熟悉一些编程语言如Python、R、Java等是必不可少的。此外，了解数据结构、算法和数据库等内容也能够帮助我们更好地处理和分析大数据。

推荐书籍

下面列举了一些值得推荐的书籍，这些书籍涵盖了大数据领域的各个方面，有助于初学者系统地学习和掌握相关知识：

• 《大数据时代》：作者维克托·迈尔-舒恩贝格从大数据的概念、应用和影响等多个方面对大数据进行了全面介绍，适合初学者了解大数据的基本概念。
• 《大数据：互联网大数据时代》：作者吴军将大数据与互联网结合起来，介绍了互联网时代如何应对大数据挑战的方法，对于想深入了解大数据与互联网关系的人士具有参考价值。
• 《大数据导论》：作者刘铭正将大数据技术和方法论结合起来，系统地介绍了大数据的概念、技术和应用，适合希望全面了解大数据领域的读者。
• 《Python数据分析实战》：作者卫东对Python在数据分析和处理中的应用进行了详细介绍，对于想要通过Python进行大数据分析的人士非常实用。
• 《大规模数据分析与数据挖掘》：作者阿南德·拉贾拉曼对大规模数据处理和数据挖掘技术进行了深入探讨，适合对数据挖掘感兴趣的读者。

结语

学习大数据是一项充满挑战但又充满乐趣的事业。通过系统地学习相关的基础知识和书籍，我们可以更好地理解和应用大数据技术，为自己的职业发展打下坚实的基础。希望本文提供的信息能够帮助到那些对大数据感兴趣的读者，让大家在学习大数据的道路上不再感到迷茫。

九、1688每天都需要看哪些数据？

（1）人均浏览量，即访问深度。访问深度反映的买家进入店铺后浏览产品的情况。访问深度和线下实体店一样，客户进店之后有没有看更多的产品，或多或少能说明这家店铺的产品是否吸引客户。在线上店铺里，访问深度一方面决定着浏览量，另一方面也决定着转化率。

（2）跳失率。跳失率显示了，买家通过相应的入口进入这访问的一个页面，就离开的访问次数占到该入口中，访问次数的比例，跳失率是衡量被访问页面的一个重要因素，此前，用户已经通过某种方式对页面形式事实上的访问，跳出的原因无非是因为用户感觉搜索点击到的页面与预期不符，进而感觉页面内容、服务，甚至整体认知均与之前的预期不符。

跳失率是统计时间内没有发生点击行为的访客数，与访客总数的比值，多天跳失率为每天跳失率的平均值，店铺跳失率越低，代表进店后的访客流程得越多，该值越低，则流量的质量越好，客户精准度越高，对转化率的帮助越大。跳失率数据分析与优化客户进店后的浏览顺序一般都是价格，

5张主图，营销战略，信息，产品SKU，产品因素，公司因素，买家保障等。

（3）人均停留时长。访客在产品页面上花费的时间越多，意味着产品粘性越高，产品页面为访客提供的内容和服务越有价值，转化访客价值的机会也就越多。

（4）下单转化率。下单转化率是指买家通过页面浏览或通过页面浏览，并通过阿里旺旺和客服交流后购买的比例，如果页面有优化得好，则说明页面呈现的内容，更容易被买家接受，并且转化率率也会随之提高。

（5）服务态度动态评分BSR，服务态度动态评分是一个综合得分。其中有项评分就是产品描述相符得分，即买家收货后对收到的产品和浏览产品页面时看到的产品进行比较，它在一定程度上反映了页面优化的效果。

（6）店铺收藏人数。买家从浏览到购买后会有一定的犹豫期。当买家对产品的信息不足或者可买可不买时，就会收藏这家店铺，以便于其他的产品比较或者是适合自己以后再来购买。（7）客单价。店铺的销售额是由客单价和流量决定的。

十、千川计划主要看哪些数据？

千川计划又称国家重大水利工程建设"千川千面"总体规划。该计划主要关注以下数据：

1.水资源分布情况：考虑到中国不同地区的自然环境和发展需求差异，千川计划了解各地的水资源分布情况，以便进行科学规划和配置。

2.灌溉用水需求：千川计划的目标之一是提高我国农村地区的农业水平和收益，因此需要了解各农业区域的用水需求及其时间空间变化特征。

3.防洪调度指标：鉴于我国部分地区经常受到洪涝灾害的影响，千川计划需要对河流流量、历史洪水记录、洪水调度方案等关键数据进行详细分析。

4.城市水资源求状况：千川计划也需要关注城市水资源供求情况，以应对我国快速城市化进程中出现的供水困难和污水处理问题。

5.江河湖库水文数据：千川计划需要获取江河湖库水位、水文信息、污情况等相关数据，为工程设计和生态恢复提供科学依据。

总之，千川计划需要收集和分析大量的水文、水利、地形地貌、气象等多方面数据，以制定全国统一、系统的水资源管理与保护方案推动我国水利事业的可持续发展。

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