雪莲香烟多少钱一条

雪莲王有好几种，蓝色硬的（烟嘴也是蓝的）为10元一盒，还有一种你说的红色硬的（因该是深暗红的烟嘴也是这种颜色）这种是35一盒，还有雪莲但不是雪莲王，有14元的，有2元的，有7元的．去年出来一种软包蓝雪莲王，是为了庆祝新疆维吾尔自治区50周年大庆，现在因该没有了．在我知来，雪莲王30元以下的没有软盒的．

蓝盒子10元一盒，有一种紫红色盒子的要38元一盒，

世纪经典30普通的兰色雪莲10块

我来列几款吧：雪莲（蓝精品） 100元/条雪莲（红精品） 300元/条雪莲（软蓝） 200元/条雪莲（岁月） 1000元/条给个采纳吧，正做任务呢！

我要买，有买的联系我：15987936197

雪莲系列。冇

每盒10元。

35

十元一包

没有听说在新疆有这个牌子香烟

新疆最贵的烟是 本地烟 红雪莲

俺只知道内蒙古的是“呼伦贝尔”

终于好了，看看吧楼主中华 玉溪 红河 五一 利群 红梅 牡丹 石林 白沙 黄山 将军 猴王 羊城 南京 金圣 雄狮 西湖 庐山 泰山 熊猫 皖烟 长沙 大鸡 雪莲 长城 中美 都宝 帝豪 国宝 五牛 红豆 真龙 散花 兰州 吉庆 茶花 龙泉 延安 公主 好猫 海。

好抽。1、11的雪莲香烟地地道道的新疆烟草味道，烟草的本味，有云南烟的味道。2、香烟有一股独特的香气，浓淡适中，很好抽。

11块的雪莲烟真假可通过以下两种方法辨别。1、检查雪莲(红新品)香烟外包装是否有防伪条码，通过防伪码确定真伪。2、查看包装印刷是否清晰，图案是否生动逼真，假烟由于印刷技术及成本限制，印刷效果会出现模糊等现象。

15w

雪莲香烟是红云红河公司生产并销售的，这款香烟的香气比较浓郁，并且价格很实惠，在推出的时候一度受到烟民们的追捧。那么这款香烟在哪里可以买到呢？它的价格又是多少呢？今天小编就来带大家了解一下这款香烟。“雪莲”牌香烟由红云红河烟草(集团)有限责任公司出品(新疆卷烟厂)，1963年创牌。雪莲牌香烟包装典雅，香气浓醇，吸味纯正。新疆卷烟厂生产的“雪莲”牌卷烟是新疆“名牌产品”，深受广大消费者的青睐，是国家烟草专卖局百牌号之一。新疆卷烟厂是自治区30家重点扶优扶强工业企业之一，2002年通过了ISO9000质量管理体系认证。2005年企业被中央文明委命名为“全国文明单位”，2006年通过了ISO14000环境管理标准、OHSAS18000职业安全健康管理标准的认证。新疆卷烟厂是国家级“重合同守信誉单位”，国家AAAA级标准化良好行为企业。

呵呵,没听过,帮不到你了.可是最近雪莲的产品很多都是假的,小心了!

6块钱

白云卖6元，红梅5元不错

紫云10元，它比紫云贵

送人茶杯，一般送几个？ 茶文化源远流长，在我国已有几千年的历史。茶，在中国除了是一种饮品之外，也是一种文化、一种仪式。送茶礼仪更是中华民族传统文化的一部分。送茶杯作为送茶礼品中常常出现的一种，送多少个才合适呢？送人茶杯的含义 送人茶杯有着深厚的文化底蕴，不但代表着送礼人的心意，也是一种传承美德和情谊的方式。送茶杯代表着给予人们温暖、舒适和美好的祝愿，也代表着传递友谊和情谊。同时，茶杯也是日常生活中必不可少的一种餐具，因此也代表着送礼人的关怀和爱意。送人茶杯的数量 送人茶杯的数量，不仅仅代表着送礼人的心意和情谊，也代表着传统文化中的礼仪和文化内涵。送人茶杯的数量一般有以下几种：一般情况下，送茶杯一般送两个左右，代表情谊之间的互相关怀。如果是送买家或者出差的朋友，可以送茶杯一套四个，代表着和谐团结和美好未来。如果送领导或者重视的客户，可以送一套六个，代表着六六顺遂和事业顺发。当然，具体的数量要结合实际情况来看，更重要的是心意和诚意，不宜以礼品的形式来衡量。如何挑选茶杯送礼 送人茶杯的选择很重要，好的茶杯不但能保证茶水口感更佳，而且能够增加赠送者的面子，更能体现出得体和品味。以下几点有助于您选择适合的茶杯送礼：性价比：茶杯的价格因材料和工艺的不同而有较大的差异，选择适合自己和预算的茶杯，是实用和美观的关键。材料：茶杯多是用陶瓷或者玻璃制作，在挑选的时候要看清是否有缺陷和瑕疵，以及是否符合要求。工艺：茶杯的工艺包括釉面、图案、形状等，这些都是可以考虑的要素。适用性：茶杯的选择要看适不适合自己的喜好、使用环境和茶类。总结 送人茶杯，一般送几个？茶杯的数量，需要结合实际情况来看。送人茶杯，不仅代表着送礼人的心意和情谊，更体现出中华民族礼仪和文化内涵。选择一款适合自己和对方的茶杯，更是实用和美观的关键。送茶杯除了是一种传递情谊的方式，更是展示自己品味和情感的途径。

大数据如何助力人力资源管理　挖掘数据价值的利器　　“啤酒与尿布”的故事，在这个时代已经人尽皆知。　　作为最经典的营销案例之一，“啤酒”和“尿布”这两个看上去并无关系的商品，摆放在一起进行销售却获得了很好的收益，其奥秘就在于巧妙地利用了商品之间的关联性。　　而如今能够有效挖掘这种关联性及其价值的工具，就是大数据。　　马云说：“当我们还没有弄清什么是个人计算机的时候，互联网就到来了；当我们还没有弄清什么是互联网的时候，大数据时代已经到来了。”　　大数据时代，各行各业都在经受着大数据浪潮的洗礼，他们开始重新审视自己的行业定位，将数据资源和数据价值逐渐提升到核心战略之中，唯恐落于时代的后端，人力资源行业也不例外。　　在9月16日北京才源国际文化交流公司举办的“大数据应用研讨会上”，中国人事科学研究院研究员王通讯教授、美国摩根大通副总裁李翔博士、北京才源国际文化交流有限公司总经理谭灿玉女士等具有丰富大数据经验的专家学者出席了此次会议，就大数据在人力资源方面如何进行建设的话题为与会嘉宾进行了分享。　　大数据人力资源管理　　作为中央人才工作协调小组《国家中长期人才规划纲要（2010-2020年）》专家顾问、中国人才研究会副会长，王通讯教授对9月5日国家发布的《促进大数据发展行动纲要》进行了深度解读。　　王教授认为，大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特点的数据集合，具有充足、抓取力强、刷新及时的神通力量，本质是用来洞察关系、需求和趋势，是人类认识新世界的工具。所谓“大数据促进热力资源管理升级”，就是向精细化、及时化、人性化、智能化方向转型升级。　　王教授表示，大数据人力资源管理大致可从以下7个环节来解读：　　1. 大数据育人　　基于互联网、大数据、云计算的人才培育，能够大大提升人才培育的质量和效率，而且人们可以在任何时间、任何地点、随时进行学习活动。　　大数据育人，可以利用云课本、云学堂、云考试等。北大通过基于互联网与大数据的幕课，使北大对社会人才的培养贡献翻了一番，两千多年前孔夫子所谓的“有教无类”，到了今天真正得以实现。　　2.大数据招聘　　以往由于缺少对招聘对象的准确描述，对合适的人选到底是谁很难把握；再加上不公开透明，很容易产生不公平、不公正的招聘，乃至于“萝卜招聘”。在大数据方法的支持下，国外已经改进了这一过程，明显提升招聘质量。　　招聘者可以从各个维度给出求职者一个分值，如职业背景、专业影响力、能力状况、性格特征、职业倾向等，这样的好处在于，以数据作为衡量人才的前提，以模型作为评价人才的标准，能够迅速有效地进行筛选，保证招聘质量。　　3.大数据管人　　大数据管人能做到精细而准确。企业员工的日常管理，比如考勤状况、勤奋状况，都可以借助大数据进行。　　4.大数据用人　　每家企业都会产生大量的数据踪迹，通过分析员工之间的数据沟通，不仅能够了解员工的个人表现，还可以掌握员工的合作状况，从而能够采取有效地措施提高企业内团队的合作效率，甚至在团队组成之前就能预测出队员间的合作情况以及可能出现的问题，让公司长期收益。　　5.大数据考核　　考核是人力资源管理的重要环节。在大数据思想的指导下，组织可以通过软件记录员工每天的工作量、具体工作内容、工作业绩，仁厚使用云计算处理，分析这些数据，了解到员工的工作态度、忠诚度、进取心等等。　　6、大数据薪酬　　为了获得国内外同行之间的竞争力，需要参考大数据提供的数据来调控企业薪酬水准。云计算技术使你能够快速解决此类问题。　　7、大数据评测　　大数据能够评测人才，这个一个新的思路。　　王通讯教授认为，在大数据时代来到之前，没有人能把一个人的“社会关系综合”搞清楚，但如今社会上已经出现“搜索引擎”，信息仓库里的信息越来越多，不良分子难以遁形藏身，而优秀的人才也能依次进行挖掘，因此他认为大数据方法是人才研究的利器。　　此外，他还特别向与会者解读了纲要传达了什么：　　（1）大数据成为推动经济发展转型的新动力；　　（2）大数据成为提升政府治理能力的新途径；　　（3）大数据能够建设以人为本、惠及全民的民生服务新体系；　　（4）大数据应率先在就业保障、教育培训领域推广应用，激发大众创业、万众创新；　　（5）大数据发展，要求加强信息采集、保存和分析建设能力；　　（6）大数据能够推动政府治理精准化；　　（7）政府要与社会合作开发大数据试点，包括劳动就业与收入分配领域；　　（8）发展大数据科学，积极培育大数据技术与应用人才。　　《纲要》明确要求抓紧建立七个方面政策机制：　　1、建立国家大数据发展和应用统筹协调机制。　　2、加快法规制度建设，积极研究数据开发、保护等方面制度。　　3、健全市场发展机制，鼓励政府与企业、社会机构开展合作。　　4、建立标准规范体系，积极参与相关国际标准制定工作。　　5、加大财政金融支持，推动建设一批国际领先的重大示范工程。　　6、加强专业人才培养，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。　　7、促进国际交流合作，建设完善国际合作机制。　　从商业视角看大数据　　在此次上，美国摩根大通副总裁李翔以“从商业视角看大数据”为主题对大数据的特征、技术基础、应用心得进行了诠释。　　李翔认为，大数据仍面临不堪重负的任务，需要正确的人来解决问题。日益增加的成本也让人无法做到捕捉100%的数据。除此之外，隐私权的问题和数据质量不均等都是目前大数据缩面临的困难。　　当然，大数据的的益处也显而易见，它让企业拥有更好的竞争优势，做出趋势预估和预测，从而做出更好的商业决策。有效的营销能让顾客满意度增加，大数据也能增加创新和下一代产品的开发。　　大数据助力人才培养　　作为一家与国家相关部委研究机构及高校合作开展项目的专业机构，北京才源国际文化交流有限公司主要业务包括大数据相关的培训、合作、咨询等，也会进行礼仪项目的培训与企业管理咨询。　　对于此次会议的圆满举办，北京才源国际文化交流有限公司总经理谭灿玉给予了高度肯定，并表示在各位专家学者的通力合作下，公司将借力政策东风，为大数据产业健康发展贡献出自己的力量，为产业培养和输送更多优良人才。以上是小编为大家分享的关于大数据如何助力人力资源管理的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

茶壶宜小不宜大，宜浅不宜深。茶壶浅、小，不易蓄水，茶汤不易变苦涩。取下盖子，把茶壶倒扣在平整的桌面上，壶嘴、壶口和壶把，三者贴合桌面，稳稳当当，就算三山齐了；材质上，一般用玻璃公道杯，或者内壁白色的公道杯，方便观察汤色；品茗杯宜小，一口轻松饮尽的量；宜浅，茶汤不容易留底；内壁宜白，方便欣赏茶汤色泽。新年给长辈送茶具的寓意是指表示尊敬。一壶侍一茶，象征了传统文化忠贞，家庭和谐。因此佳节送茶和壶，送的更是文化与品位。中国是礼仪之邦，茶具是茶文化的载体。茶具是中国茶文化中必不可少的，被认为是高端产品的代表。送茶具礼品不只是显得比较高档，重要的是茶具所代表的的文化，才是送礼和收礼的人最看重的。茶文化：开门七件事“柴米油盐酱醋茶”，中国人对茶的熟悉，上至帝王将相、文人墨客，下至挑夫贩竹、平民百姓，无不以茶为好。而中国传统节日，七夕鹊桥以茶为媒、中秋月圆以茶怀乡、重阳尊老以茶益寿、春节欢庆以茶待客等，茶饮不仅是亲朋团聚、传递祝福、表达感情的媒介，更演变为中国节日文化的特定符号。

写在最前面：本文内容主要来自于书籍《推荐系统实践》和《推荐系统与深度学习》。 推荐系统是目前互联网世界最常见的智能产品形式。从电子商务、音乐视频网站，到作为互联网经济支柱的在线广告和新颖的在线应用推荐，到处都有推荐系统的身影。推荐算法是推荐系统的核心，其本质是通过一定的方式将用户和物品联系起来，而不同的推荐系统利用了不同的方式。 推荐系统的主要功能是以个性化的方式帮助用户从极大的搜索空间中快速找到感兴趣的对象。因此，目前所用的推荐系统多为个性化推荐系统。个性化推荐的成功应用需要两个条件： 在推荐系统的众多算法中，基于协同的推荐和基于内容的推荐在实践中得到了最广泛的应用。本文也将从这两种算法开始，结合时间、地点上下文环境以及社交环境，对常见的推荐算法做一个简单的介绍。 基于内容的算法的本质是对物品内容进行分析，从中提取特征，然后基于用户对何种特征感兴趣来推荐含有用户感兴趣特征的物品。因此，基于内容的推荐算法有两个最基本的要求： 下面我们以一个简单的电影推荐来介绍基于内容的推荐算法。 现在有两个用户A、B和他们看过的电影以及打分情况如下： 其中问好（?）表示用户未看过。用户A对《银河护卫队 》《变形金刚》《星际迷航》三部科幻电影都有评分，平均分为 4 .7 分 （ (5+4+5 ) / 3=4.7 ）；对《三生三世》《美人鱼》《北京遇上西雅图》三部爱情电影评分平均分为 2.3 分 （ ( 3十2+2 ) /3=2.3 ）。现在需要给A推荐电影，很明显A更倾向于科幻电影，因此推荐系统会给A推荐独立日。而对于用户B，通过简单的计算我们可以知道更喜欢爱情电影，因此给其推荐《三生三世》。当然，在实际推荐系统中，预测打分比这更加复杂些，但是其原理是一样的。 现在，我们可以将基于内容的推荐归纳为以下四个步骤： 通过上面四步就能快速构建一个简单的推荐系统。基于内容的推荐系统通常简单有效，可解释性好，没有物品冷启动问题。但他也有两个明显的缺点： 最后，顺便提一下特征提取方法：对于某些特征较为明确的物品，一般可以直接对其打标签，如电影类别。而对于文本类别的特征，则主要是其主题情感等，则些可以通过tf-idf或LDA等方法得到。 基于协同的算法在很多地方也叫基于邻域的算法，主要可分为两种：基于用户的协同算法和基于物品的协同算法。 啤酒和尿布的故事在数据挖掘领域十分有名，该故事讲述了美国沃尔玛超市统计发现啤酒和尿布一起被购买的次数非常多，因此将啤酒和尿布摆在了一起，最后啤酒和尿布的销量双双增加了。这便是一个典型的物品协同过滤的例子。 基于物品的协同过滤指基于物品的行为相似度（如啤酒尿布被同时购买）来进行物品推荐。该算法认为，物品A和物品B具有很大相似度是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B。 基于物品的协同过滤算法主要分为两步： 基于物品的协同过滤算法中计算物品相似度的方法有以下几种： （1）基于共同喜欢物品的用户列表计算。此外，John S. Breese再其论文中还提及了IUF（Inverse User Frequence，逆用户活跃度）的参数，其认为活跃用户对物品相似度的贡献应该小于不活跃的用户，应该增加IUF参数来修正物品相似度的公式： 上面的公式只是对活跃用户做了一种软性的惩罚， 但对于很多过于活跃的用户， 比如某位买了当当网80%图书的用户， 为了避免相似度矩阵过于稠密， 我们在实际计算中一般直接忽略他的兴趣列表， 而不将其纳入到相似度计算的数据集中。 （2）基于余弦相似度计算。（3）热门物品的惩罚。 从上面（1）的相似度计算公式中，我们可以发现当物品 i 被更多人购买时，分子中的 N(i) ∩ N(j) 和分母中的 N(i) 都会增长。对于热门物品，分子 N(i) ∩ N(j) 的增长速度往往高于 N(i)，这就会使得物品 i 和很多其他的物品相似度都偏高，这就是 ItemCF 中的物品热门问题。推荐结果过于热门，会使得个性化感知下降。以歌曲相似度为例，大部分用户都会收藏《小苹果》这些热门歌曲，从而导致《小苹果》出现在很多的相似歌曲中。为了解决这个问题，我们对于物品 i 进行惩罚，例如下式， 当α∈(0, 0.5) 时，N(i) 越小，惩罚得越厉害，从而使热门物品相关性分数下降（ 博主注：这部分未充分理解 ）：此外，Kary pis在研究中发现如果将ItemCF的相似度矩阵按最大值归一化， 可以提高推荐的准确率。 其研究表明， 如果已经得到了物品相似度矩阵w， 那么可以用如下公式得到归一化之后的相似度矩阵w"： 归一化的好处不仅仅在于增加推荐的准确度，它还可以提高推荐的覆盖率和多样性。一般来说，物品总是属于很多不同的类，每一类中的物品联系比较紧密。假设物品分为两类——A和B， A类物品之间的相似度为0.5， B类物品之间的相似度为0.6， 而A类物品和B类物品之间的相似度是0.2。 在这种情况下， 如果一个用户喜欢了5个A类物品和5个B类物品， 用ItemCF给他进行推荐， 推荐的就都是B类物品， 因为B类物品之间的相似度大。 但如果归一化之后， A类物品之间的相似度变成了1， B类物品之间的相似度也是1， 那么这种情况下， 用户如果喜欢5个A类物品和5个B类物品， 那么他的推荐列表中A类物品和B类物品的数目也应该是大致相等的。 从这个例子可以看出， 相似度的归一化可以提高推荐的多样性。 那么，对于两个不同的类，什么样的类其类内物品之间的相似度高，什么样的类其类内物品相似度低呢？一般来说，热门的类其类内物品相似度一般比较大。如果不进行归一化，就会推荐比较热门的类里面的物品，而这些物品也是比较热门的。因此，推荐的覆盖率就比较低。相反，如果进行相似度的归一化，则可以提高推荐系统的覆盖率。 最后，利用物品相似度矩阵和用户打过分的物品记录就可以对一个用户进行推荐评分：基于用户的协同算法与基于物品的协同算法原理类似，只不过基于物品的协同是用户U购买了A物品，会计算经常有哪些物品与A一起购买（也即相似度），然后推荐给用户U这些与A相似的物品。而基于用户的协同则是先计算用户的相似性（通过计算这些用户购买过的相同的物品），然后将这些相似用户购买过的物品推荐给用户U。 基于用户的协同过滤算法主要包括两个步骤： 步骤（1）的关键是计算用户的兴趣相似度，主要是利用用户的行为相似度计算用户相似度。给定用户 u 和 v，N(u) 表示用户u曾经有过正反馈（譬如购买）的物品集合，N(v) 表示用户 v 曾经有过正反馈的物品集合。那么我们可以通过如下的 Jaccard 公式简单的计算 u 和 v 的相似度： 或通过余弦相似度： 得到用户之间的相似度之后，UserCF算法会给用户推荐和他兴趣最相似的K个用户喜欢的物品。如下的公式度量了UserCF算法中用户 u 对物品 i 的感兴趣程度：首先回顾一下UserCF算法和ItemCF算法的推荐原理：UserCF给用户推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品， 而ItemCF给用户推荐那些和他之前喜欢的物品具有类似行为的物品。 （1）从推荐场景考虑 首先从场景来看，如果用户数量远远超过物品数量，如购物网站淘宝，那么可以考虑ItemCF，因为维护一个非常大的用户关系网是不容易的。其次，物品数据一般较为稳定，因此物品相似度矩阵不必频繁更新，维护代价较小。 UserCF的推荐结果着重于反应和用户兴趣相似的小群体的热点，而ItemCF的推荐结果着重于维系用户的历史兴趣。换句话说，UserCF的推荐更社会化，反应了用户所在小型兴趣群体中物品的热门程度，而ItemCF的推荐更加个性化，反应了用户自己的个性传承。因此UserCF更适合新闻、微博或微内容的推荐，而且新闻内容更新频率非常高，想要维护这样一个非常大而且更新频繁的表无疑是非常难的。 在新闻类网站中，用户的兴趣爱好往往比较粗粒度，很少会有用户说只看某个话题的新闻，而且往往某个话题也不是每天都会有新闻。 个性化新闻推荐更强调新闻热点，热门程度和时效性是个性化新闻推荐的重点，个性化是补充，所以 UserCF 给用户推荐和他有相同兴趣爱好的人关注的新闻，这样在保证了热点和时效性的同时，兼顾了个性化。 （2）从系统多样性（也称覆盖率，指一个推荐系统能否给用户提供多种选择）方面来看，ItemCF的多样性要远远好于UserCF，因为UserCF更倾向于推荐热门物品。而ItemCF具有较好的新颖性，能够发现长尾物品。所以大多数情况下，ItemCF在精度上较小于UserCF，但其在覆盖率和新颖性上面却比UserCF要好很多。 在介绍本节基于矩阵分解的隐语义模型之前，让我们先来回顾一下传统的矩阵分解方法SVD在推荐系统的应用吧。 基于SVD矩阵分解在推荐中的应用可分为如下几步： SVD在计算前会先把评分矩阵 A 缺失值补全，补全之后稀疏矩阵 A 表示成稠密矩阵，然后将分解成 A" = U∑V T 。但是这种方法有两个缺点：（1）补成稠密矩阵后需要耗费巨大的储存空间，对这样巨大的稠密矩阵进行储存是不现实的；（2）SVD的计算复杂度很高，对这样大的稠密矩阵中进行计算式不现实的。因此，隐语义模型就被发明了出来。 更详细的SVD在推荐系统的应用可参考 奇异值分解SVD简介及其在推荐系统中的简单应用 。 隐语义模型（Latent Factor Model）最早在文本挖掘领域被提出，用于找到文本的隐含语义。相关的算法有LSI，pLSA，LDA和Topic Model。本节将对隐语义模型在Top-N推荐中的应用进行详细介绍，并通过实际的数据评测该模型。 隐语义模型的核心思想是通过隐含特征联系用户兴趣和物品。让我们通过一个例子来理解一下这个模型。 现有两个用户，用户A的兴趣涉及侦探小说、科普图书以及一些计算机技术书，而用户B的兴趣比较集中在数学和机器学习方面。那么如何给A和B推荐图书呢？ 我们可以对书和物品的兴趣进行分类。对于某个用户，首先得到他的兴趣分类，然后从分类中挑选他可能喜欢的物品。简言之，这个基于兴趣分类的方法大概需要解决3个问题： 对于第一个问题的简单解决方案是找相关专业人员给物品分类。以图书为例，每本书出版时，编辑都会给出一个分类。但是，即使有很系统的分类体系，编辑给出的分类仍然具有以下缺点：（1）编辑的意见不能代表各种用户的意见；（2）编辑很难控制分类的细粒度；（3）编辑很难给一个物品多个分类；（4）编辑很难给一个物品多个分类；（5）编辑很难给出多个维度的分类；（6）编辑很难决定一个物品在某一个类别中的权重。 为了解决上述问题，研究员提出可以从数据出发，自动找到那些分类，然后进行个性化推荐。隐语义模型由于采用基于用户行为统计的自动聚类，较好地解决了上面提出的5个问题。 LFM将矩阵分解成2个而不是3个：推荐系统中用户和物品的交互数据分为显性反馈和隐性反馈数据。隐式模型中多了一个置信参数，具体涉及到ALS（交替最小二乘法，Alternating Least Squares）中对于隐式反馈模型的处理方式——有的文章称为“加权的正则化矩阵分解”：一个小细节：在隐性反馈数据集中，只有正样本（正反馈）没有负反馈（负样本），因此如何给用户生成负样本来进行训练是一个重要的问题。Rong Pan在其文章中对此进行了探讨，对比了如下几种方法： 用户行为很容易用二分图表示，因此很多图算法都可以应用到推荐系统中。基于图的模型（graph-based model）是推荐系统中的重要内容。很多研究人员把基于领域的模型也称为基于图的模型，因为可以把基于领域的模型看作基于图的模型的简单形式。 在研究基于图的模型之前，需要将用户行为数据表示成图的形式。本节的数据是由一系列用户物品二元组 (u, i) 组成的，其中 u 表示用户对物品 i 产生过行为。 令 G(V, E) 表示用户物品二分图，其中 V=V U UV I 由用户顶点 V U 和物品节点 V I 组成。对于数据集中每一个二元组 (u, i) ，图中都有一套对应的边 e(v u , v i )，其中 v u ∈V U 是用户对应的顶点，v i ∈V I 是物品i对应的顶点。如下图是一个简单的物品二分图，其中圆形节点代表用户，方形节点代表物品，用户物品的直接连线代表用户对物品产生过行为。比如下图中的用户A对物品a、b、d产生过行为。度量图中两个顶点之间相关性的方法很多，但一般来说图中顶点的相关性主要取决于下面3个因素： 而相关性高的一对顶点一般具有如下特征： 举个例子，如下图，用户A和物品c、e没有边直连，但A可通过一条长度为3的路径到达c，而Ae之间有两条长度为3的路径。那么A和e的相关性要高于顶点A和c，因而物品e在用户A的推荐列表中应该排在物品c之前，因为Ae之间有两条路径。其中，（A,b,C,e）路径经过的顶点的出度为（3，2，2，2），而 (A,d,D,e) 路径经过了一个出度比较大的顶点D，所以 (A,d,D,e) 对顶点A与e之间相关性的贡献要小于（A,b,C,e）。 基于上面3个主要因素，研究人员设计了很多计算图中顶点相关性的方法，本节将介绍一种基于随机游走的PersonalRank算法。 假设要给用户u进行个性化推荐，可以从用户u对应的节点 v u 开始在用户物品二分图上进行随机游走。游走到任一节点时，首先按照概率α决定是继续游走还是停止这次游走并从 v u 节点重新开始游走。若决定继续游走，则从当前节点指向的节点中按照均匀分布随机选择一个节点作为游走下次经过的节点。这样，经过很多次随机游走后，每个物品被访问到的概率会收敛到一个数。最终的推荐列表中物品的权重就是物品节点的访问概率。 上述算法可以表示成下面的公式： 虽然通过随机游走可以很好地在理论上解释PersonalRank算法，但是该算法在时间复杂度上有明显的缺点。因为在为每个用户进行推荐时，都需要在整个用户物品二分图上进行迭代，知道所有顶点的PR值都收敛。这一过程的时间复杂度非常高，不仅无法在线进行实时推荐，离线计算也是非常耗时的。 有两种方法可以解决上面PersonalRank时间复杂度高的问题： （1）减少迭代次数，在收敛之前停止迭代。但是这样会影响最终的精度。 （2）从矩阵论出发，重新涉及算法。另M为用户物品二分图的转移概率矩阵，即：网络社交是当今社会非常重要甚至可以说是必不可少的社交方式，用户在互联网上的时间有相当大的一部分都用在了社交网络上。 当前国外最著名的社交网站是Facebook和Twitter，国内的代表则是微信/QQ和微博。这些社交网站可以分为两类： 需要指出的是，任何一个社交网站都不是单纯的社交图谱或兴趣图谱。如QQ上有些兴趣爱好群可以认识不同的陌生人，而微博中的好友也可以是现实中认识的。 社交网络定义了用户之间的联系，因此可以用图定义社交网络。我们用图 G(V,E,w) 定义一个社交网络，其中V是顶点集合，每个顶点代表一个用户，E是边集合，如果用户va和vb有社交网络关系，那么就有一条边 e(v a , v b ) 连接这两个用户，而 w(v a , v b )定义了边的权重。一般来说，有三种不同的社交网络数据： 和一般购物网站中的用户活跃度分布和物品流行度分布类似，社交网络中用户的入度（in degree，表示有多少人关注）和出度（out degree，表示关注多少人）的分布也是满足长尾分布的。即大部分人关注的人都很少，被关注很多的人也很少。 给定一个社交网络和一份用户行为数据集。其中社交网络定义了用户之间的好友关系，而用户行为数据集定义了不同用户的历史行为和兴趣数据。那么最简单的算法就是给用户推荐好友喜欢的物品集合。即用户u对物品i的兴趣 p ui 可以通过如下公式计算。用户u和用户v的熟悉程度描述了用户u和用户在现实社会中的熟悉程度。一般来说，用户更加相信自己熟悉的好友的推荐，因此我们需要考虑用户之间的熟悉度。下面介绍3中衡量用户熟悉程度的方法。 （1）对于用户u和用户v，可以使用共同好友比例来计算他们的相似度： 上式中 out(u) 可以理解为用户u关注的用户合集，因此 out(u) ∩ out(v) 定义了用户u、v共同关注的用户集合。 （2）使用被关注的用户数量来计算用户之间的相似度，只要将公式中的 out(u) 修改为 in(u)： in(u) 是指关注用户u的集合。在无向社交网络中，in(u)和out(u)是相同的，而在微博这种有向社交网络中，这两个集合的含义就不痛了。一般来说，本方法适合用来计算微博大V之间的相似度，因为大v往往被关注的人数比较多；而方法（1）适用于计算普通用户之间的相似度，因为普通用户往往关注行为比较丰富。 （3）除此之外，还可以定义第三种有向的相似度：这个相似度的含义是用户u关注的用户中，有多大比例也关注了用户v： 这个相似度有一个缺点，就是在该相似度下所有人都和大v有很大的相似度，这是因为公式中的分母并没有考虑 in(v) 的大小，所以可以把 in(v) 加入到上面公式的分母，来降低大v与其他用户的相似度： 上面介绍了3种计算用户之间相似度（或称熟悉度）的计算方法。除了熟悉程度，还需要考虑用户之间的兴趣相似度。我们和父母很熟悉，但很多时候我们和父母的兴趣确不相似，因此也不会喜欢他们喜欢的物品。因此，在度量用户相似度时，还需要考虑兴趣相似度，而兴趣相似度可以通过和UserCF类似的方法度量，即如果两个用户喜欢的物品集合重合度很高，两个用户的兴趣相似度很高。 最后，我们可以通过加权的形式将两种权重合并起来，便得到了各个好有用户的权重了。 有了权重，我们便可以针对用户u挑选k个最相似的用户，把他们购买过的物品中，u未购买过的物品推荐给用户u即可。打分公式如下： 其中 w" 是合并后的权重，score是用户v对物品的打分。 node2vec的整体思路分为两个步骤：第一个步骤是随机游走（random walk），即通过一定规则随机抽取一些点的序列；第二个步骤是将点的序列输入至word2vec模型从而得到每个点的embedding向量。 随机游走在前面基于图的模型中已经介绍过，其主要分为两步：（1）选择起始节点；（2）选择下一节点。起始节点选择有两种方法：按一定规则抽取一定量的节点或者以图中所有节点作为起始节点。一般来说会选择后一种方法以保证所有节点都会被选取到。 在选择下一节点方法上，最简单的是按边的权重来选择，但在实际应用中需要通过广度优先还是深度优先的方法来控制游走范围。一般来说，深度优先发现能力更强，广度优先更能使社区内（较相似）的节点出现在一个路径里。 斯坦福大学Jure Leskovec教授给出了一种可以控制广度优先或者深度优先的方法。 以上图为例，假设第一步是从t随机游走到v，这时候我们要确定下一步的邻接节点。本例中，作者定义了p和q两个参数变量来调节游走，首先计算其邻居节点与上一节点t的距离d，根据下面的公式得到α： 一般从每个节点开始游走5~10次，步长则根据点的数量N游走根号N步。如此便可通过random walk生成点的序列样本。 得到序列之后，便可以通过word2vec的方式训练得到各个用户的特征向量，通过余弦相似度便可以计算各个用户的相似度了。有了相似度，便可以使用基于用户的推荐算法了。 推荐系统需要根据用户的历史行为和兴趣预测用户未来的行为和兴趣，因此大量的用户行为数据就成为推荐系统的重要组成部分和先决条件。如何在没有大量用户数据的情况下设计个性化推荐系统并且让用户对推荐结果满意从而愿意使用推荐系统，就是冷启动问题。 冷启动问题主要分为三类： 针对用户冷启动，下面给出一些简要的方案： （1）有效利用账户信息。利用用户注册时提供的年龄、性别等数据做粗粒度的个性化； （2）利用用户的社交网络账号登录（需要用户授权），导入用户在社交网站上的好友信息，然后给用户推荐其好友喜欢的物品； （3）要求用户在登录时对一些物品进行反馈，手机用户对这些物品的兴趣信息，然后给用推荐那些和这些物品相似的物品； （4）提供非个性化推荐。非个性化推荐的最简单例子就是热门排行榜，我们可以给用户推荐热门排行榜，然后等到用户数据收集到一定的时候，在切换为个性化推荐。 对于物品冷启动，可以利用新加入物品的内容信息，将它们推荐给喜欢过和他们相似的物品的用户。 对于系统冷启动，可以引入专家知识，通过一定高效的方式快速建立起物品的相关度表。 在上面介绍了一些推荐系统的基础算法知识，这些算法大都是比较经典且现在还在使用的。但是需要注意的是，在实践中，任何一种推荐算法都不是单独使用的，而是将多种推荐算法结合起来，也就是混合推荐系统，但是在这里并不准备介绍，感兴趣的可以查阅《推荐系统》或《推荐系统与深度学习》等书籍。此外，在推荐中非常重要的点击率模型以及基于矩阵的一些排序算法在这里并没有提及，感兴趣的也可自行学习。 虽然现在用的很多算法都是基于深度学习的，但是这些经典算法能够让我们对推荐系统的发展有一个比较好的理解，同时，更重要的一点——“推陈出新”，只有掌握了这些经典的算法，才能提出或理解现在的一些更好地算法。

接分啦。。。找到一篇不错的文章楼主看下，参考资料：2.关联规则挖掘过程、分类及其相关算法2.1关联规则挖掘的过程关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。例如：经由高频k-项目组所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。2.2关联规则的分类按照不同情况，关联规则可以进行分类如下：1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然

大数据可以对大量数据进行整理和归纳使你能通过关键词进行精准拓客。大数据整理出的顾客一般都是对你产品感兴趣的顾客。你如果想进行大数据推广，可以试试【晓客】这个软件。

送茶具是不错的选择。选择茶具时应注意以下两点：1．根据送礼对象日常的喝茶喜好来选择茶具礼品。对于爱茶的人来说，不同的茶所需要配的茶具也是有讲究的，所以在送礼前应该对其日常的喝茶习惯有一定的了解，这样才能买到和其所爱喝的茶的种类相配的茶具，为他增添更多的品茶情趣。2．送茶具礼品，一定要因地制宜，因人制宜。我国幅员辽阔，不同的地区喜欢喝的茶种类不一样，喝茶的习俗不一样，所以对茶具的要求也会有所区别，同时不同的人，因为生活阅历、社会地位以及身份的影响，也会对茶具有所喜好，在购买茶具的时候，应该结合以上这些因素，才能选择出最适合的茶具礼品。

数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。 数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。（这有点没说清楚：个人理解数据库和数据仓库当然都是装数据的地方，关键的区别是装的什么样的数据，数据库装的原始数据，没经过任何加工；而数据仓库是为了满足分析需要，对源数据进行了Transform过程，具体是怎样一个处理过程，可以从Bill Inmon的仓库定义四个特性进行理解。）数据仓库系统（用数据库装东西）与其他基础业务系统（例如财务系统、销售系统、人力资源系统等，也是用数据库装东西）的区别是： 基础业务系统的特点是各管各的，例如财务系统生产了白菜，那么用一个数据库来装，人力资源系统生产了猪肉，再用一个数据库来装。我要做一道菜，需要分别到各个数据库去取，比较麻烦（现实的情况是大部分时候让种菜的农民伯伯送过来，但送过来的东西不一定是我想要的，而且不同的时候我想要不同的东西，经常会被农民伯伯骂，弄得双方都不开心）。另外一方面，各个数据库中放的是一些比较原始的东西，我要拿过来做菜，还需要经过很麻烦的清洗过程，一不小心里面可能就藏着一条大青虫。那么，数据仓库系统就是建立一个大的超市，将各地农民伯伯出产的东西收集过来，清洗干净，分门别类地放好。这样，你要哪种菜的时候，直接从超市里面拿就可以了。x0dx0ax0dx0a数据仓库的特点是：x0dx0ax0dx0a(1)数据仓库是面向主题的.x0dx0a(2)数据仓库是集成的x0dx0a(3)数据仓库具有时间相关性.x0dx0a(4)数据仓库的数据是相对稳定的.x0dx0ax0dx0a数据仓库可以说是决策支持系统（个人不同意这个观点，决策支持系统（DDS）是在管理信息系统的基础上发展起来的，在数据仓库、OLAP技术和数据挖掘工具出现以前，就已经有DSS了，但其在实际应用开发过程中暴露出许多问题，DW为克服传统DDS存在的问题提供了技术上的支持，基于DW上的DSS效果自然有很大提升），能帮助老板了解企业的整体全貌，看到数据仓库提供的经过整理统计归纳的数据后老板凭自己的管理经验可以发现企业的问题或困难或成功因素在哪一方面，然后可以不断的追溯数据，直到确定到最具体的细节上，这样能够不断提升老板或管理层的管理水平，不断改善企业的管理。我们知道的最好的一个例子就是美国某大型超市啤酒和尿布的故事。 沃尔玛公司在美国的一位店面经理曾发现，每周，啤酒和尿布的销量都会有一次同比攀升，一时却搞不清是什么原因。后来，沃尔玛运用商业智能（Business Intelligence，简称BI）技术发现，购买这两种产品的顾客几乎都是25岁到35岁、家中有婴儿的男性，每次购买的时间均在周末。沃尔玛在对相关数据分析后得知，这些人习惯晚上边看球赛、边喝啤酒，边照顾孩子，为了图省事而使用一次性的尿布。得到这个结果后，沃尔玛决定把这两种商品摆放在一起，结果，这两种商品的销量都有了显著增加。 数据库是数据仓库的基础。数据仓库实际上也是由数据库的很多表组成的（这句话明显不成立，数据仓库里表分为事实表和维表，这和数据库里的表还是有本质区别的，组织方式完全不一样，一个是面向主题，一个是面向业务的）。需要把存放大量操作性业务数据的数据库经过筛选、抽取、归纳、统计、转换到一个新的数据库中。然后再进行数据展现。老板关注的是数据展现的结果。

大数据分析能解决业务中的一些问题，但不是全部，例如，有些数据只能反映相关关系，但是无法说明因果关系，最经典的例子，尿布和啤酒的故事，买啤酒可能很有可能买尿布，但是并不是说买啤酒一定会会买尿布，这个是不一样的，但是总是有人想找因果关系，搞什么才能使销售额猛增，等等，这些都是一些误区

要看送什么人了，什么价位的

如果要送茶叶，秋天适合喝清茶，也就是乌龙茶，比较好的有铁观音和冻顶乌龙。也可以送冬天喝的红茶，大红袍、正山小种、金骏眉都是不错的选择。

沃尔玛的信息系统是最先进的，其主要特点是：投入大、功能全、速度快、智能化和全球联网。沃尔玛内部拥有内网，公司事务部，行政部，各部门，可以很快沟通。机房的电脑可以看到每天各地关于沃尔玛以及业界的报道。同时每个工作都有自己的程序，编有指南。工作是标准化的。案例分析题。。。完整的：1．商业领域数据挖掘是如何诞生的?答：全球最大的零售商沃尔玛通过对顾客购物的数据分析后发现，很多周末购买尿布的顾客也同时购买啤酒。经过深入研究后发现，美国家庭买尿布的多是爸爸。爸爸们下班后要到超市买尿布，同时要“顺手牵羊”带走啤酒，好在周末看棒球赛的同时过把酒瘾。后来沃尔玛就把尿布和啤酒摆放得很近，从而双双促进了尿布和啤酒的销量。这个故事被公认是商业领域数据挖掘的诞生。2．沃尔玛的信息系统有哪些特点？答：沃尔玛的信息系统是最先进的，其主要特点是：投入大、功能全、速度快、智能化和全球联网。沃尔玛内部拥有内网，公司事务部，行政部，各部门，可以很快沟通。机房的电脑可以看到每天各地关于沃尔玛以及业界的报道。同时每个工作都有自己的程序，编有指南。工作是标准化的。3．沃尔玛的“零售商联系”系统在客户关系管理方面有何作用?答：零售商直接销售商品给最终消费者，处于商品流通的最终阶段方便消费者购买，专业性强、薄利多销、商品周转快。以零售商为中心的营商哲学和文化来支持有效的市场推广、营销和服务过程。4．沃尔玛超市天天低价广告与CRM中获得更多客户价值是否矛盾？答：沃尔玛超市天天低价广告表面上看与CRM中获得更多客户价值相矛盾。但事实上，沃尔玛的低价策略正是其CRM的核心，与前面的“按订单生产”不同，以“价格”取胜是沃尔玛所有IT投资和基础架构的最终目标。希望对你有帮助。

绿茶不能长时间放红茶可以收藏放置在阴凉干燥处为最佳瓷罐盛放

1、管理信息系统包括人、技术、信息。2、管理信息系统是在数据处理系统上发展起来的，其特征是面向管理的一个集成系统，它覆盖了整个管理系统，对管理信息进行收集、传递、存储和处理，是多用户共享的系统，直接为基层和各管理部分服务。主要特点有：（1）、面向管理支持决策：该系统是管理学的思想方法、管理与决策的行为理论之后的一个重要发展，通过量化方法、预测、计划优化支持管理、调节和控制。为管理决策服务，必须能根据管理的需要，及时提供需要的信息，帮助决策者作出决策。（2）、综合性、交叉性和边缘性。mis是一个对组织进行全面管理的综合系统。体现在三个方面：多学科交叉，多种人才结合，软件和硬件的集成。（3）、有预测能力和控制能力：其使用数学模型，如运筹学模型和数理统计模型，来分析数据和信息，以便预测未来，提供决策支持。（4）、人机系统：机关机器占的大部分，但人始终是管理系统建设的主体，它涉及到多方面的人员群体。所以管理信息系统也是一个人机结合的系统。各级管理人员既是系统的使用者，又是系统的组成部分，因此，在其开发过程中，要根据这一特点，正确界定人和计算机在系统中的地位和作用，充分发挥人和计算机各自的长处，使系统的整体性能达到最优。

茶具作为茶文化中的重要工具，它本身就是一种非常有代表性的文化符号。送人茶具礼品，无论是送礼的人，还是收礼的人都显得很有文化修养和内涵。茶具礼品如果选着陶器就更好，因为陶瓷茶具与茶文化几乎是密不可分的，茶杯茶盏在历史上有无数名留青史的作品。送茶具礼品给人就有着请收礼人常用此茶具来饮茶，帮助他养生的意思。所以我们如果送长辈茶礼品，这是因为我们希望长辈能够健康长寿。如果送中青年人，也是祝福他（她）适当饮茶，多多健康。收到这份礼物的人，自然也能体会到这份心意。茶具上有各种不同的精美装饰，这些装饰也是富有吉祥寓意的。如果是莲花纹饰，表示祝愿人如青莲，品性高洁；如果是鲤鱼图案，这是年年有余，家藏丰足的意思；如果是青竹几簇则有两重意义，一是祝愿收礼之人如同竹子一般节节高升，事业进步，二是竹有报平安之意，这是祝福其家庭平安顺利。

恩，怎么说呢？最小支持度就是一个元素在若干个集合中出现的次数的最少次数的阀值。比如你有5个集合，就拿你的第二道题来说：那么A的支持度就是60%，B是80%，C是80%，D是60%。因为一共取了五次，每次可能有ABCD中的一个或者几个，那么有几个中包含A，这就是支持度。拿元素A来说，在1,2,3中包含A，但是在4,5中没有。那么3/5=0.6就是他的支持度。同样再看下B，B在1,2,4,5中存在，3中没有，那么他的支持度就是4/5=0.8=80%。再说置信度：置信度是说在存在一个元素的集合中另外一个元素存在的概率。我们还用第二题举例：比如在存在A的集合中存在B的概率是多少？我们找找：存在A的集合有1,2,3三个。在这三个中1,2,两个包含B。也就是说B的置信度为2/3≈66.7%。我们再找B到C。存在B的集合有1,2,4,5四个。那么在这里面存在C的有几个？2,4,5三个，所以B到C的置信度就是3/4=75%其他的也是这么计算。具体的答案我就不算了，你自己再看看。

作为一种传统的中国礼品，茶在中国文化中一直被视为一种高雅、清净的饮品。茶具有不同种类、口味和价值，因此在选择茶叶作为礼物时需要谨慎考虑接收者的品味和偏好。如果您想给领导送礼，请确保礼品价值适当，不过于昂贵或过于简单。礼小茶是一种中档茶叶礼品，适合作为小礼物送给领导。礼小茶的品种和口味也非常多样，您可以根据领导的口味和偏好来选择。以下是几种适合作为礼物送给领导的茶叶：龙井茶： 龙井茶是中国最著名的茶叶之一，口感清香，味道鲜爽，具有高度的鉴赏价值。祁门红茶：祁门红茶是中国四大名茶之一，颜色红艳，香气浓郁，口感醇厚，非常适合送给长辈或领导。

1、分类问题分类问题归于猜测性的问题，可是它跟普通猜测问题的差异在于其猜测的结果是类别(如A、B、C三类)而不是一个具体的数值(如55、65、75u2026u2026)。举个例子，你和朋友在路上走着，迎面走来一个人，你对朋友说：我猜这个人是个上海人，那么这个问题就归于分类问题;如果你对朋友说：我猜这个人的年龄在30岁左右，那么这个问题就归于后面要提到的猜测问题。2、聚类问题聚类问题不归于猜测性的问题，它首要处理的是把一群目标划分红若干个组的问题。划分的依据是聚类问题的中心。所谓“物以类聚，人以群分”，故得名聚类。聚类问题简单与分类问题混淆，首要是语言表达的原因，因为咱们常说这样的话：“根据客户的消费行为，咱们把客户分红三个类，第一个类的首要特征是u2026u2026”，实际上这是一个聚类问题，可是在表达上简单让咱们误解为这是个分类问题。3、相关问题说起相关问题，可能要从“啤酒和尿布”说起了。有人说啤酒和尿布是沃尔玛超市的一个经典事例，也有人说，是为了宣扬数据发掘/数据仓库而假造出来的虚构的“托”。不管怎么，“啤酒和尿布”给了咱们一个启示：世界上的万事万物都有着千丝万缕的联络，咱们要长于发现这种相关。4、猜测问题此处说的猜测问题指的是狭义的猜测，并不包含前面阐述的分类问题，因为分类问题也归于猜测。一般来说咱们谈猜测问题首要指猜测变量的取值为连续数值型的状况。例如天气预报猜测明天的气温、国家猜测下一年度的GDP增长率、电信运营商猜测下一年的收入、用户数等?关于数据挖掘能解决哪些问题，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

送礼想送茶叶什么茶叶都可以的。可以送红茶，绿茶也可以送乌龙茶，普洱等等。关键还要看对方的口味是什么样的，喜欢喝哪种茶？送礼要投其所好才行。

零售业对CRM的应用主要分为产品管理、客户管理、数据分析和决策。1、可以对产品进行分类管理，实时监控销量信息，合理规划库存，安排产品的排列组合。2、根据用户的消费额和消费频率将用户进行分级，对消费金额较高的重点客户进行定期电话回访，以保证高端客户稳定。根据本地消费者与商场会员的购物习惯，将本地消费者习惯购买的商品的相关信息，根据消费者的购物习惯进行共同的促销信息推送。3、进行数据分析，哪些产品的销量较多，哪些销量较低，哪些产品就有季节性，哪些产品搭配在一起比较好销售，零售商可以根据CRM的数据分析得出结论并科学决策。举个例子：关于CRM数据挖掘提供的最有趣的例子就是沃尔玛啤酒加尿布的故事。一般看来，啤酒和尿布是顾客群完全不同的商品。但是沃尔玛一年内数据挖掘的结果显示，在居民区中尿布卖得好的店面啤酒也卖得很好。原因其实很简单，一般太太让先生下楼买尿布的时候，先生们一般都会犒劳自己两听啤酒。因此啤酒和尿布一起购买的机会是最多的。这是一个现代商场智能化信息分析系统发现的秘密。看似简单的零售其实还有很多秘密，但是这要依靠数据分析和数据挖掘来实现，这就是零售业应用CRM的关键点。

长期喝什么茶对身体最好 长期喝什么茶对身体最好，在日常生活当中，大家需要注意自己的饮茶方法，因此根据自己的条件和身体体质选择饮茶是很重要的。那么，以下分享长期喝什么茶对身体最好 长期喝什么茶对身体最好1 1、老白茶 老白茶的存放时间越久，茶叶的药用价值和保健价值就越高。 老白茶的养生功效有消热解毒、杀菌消炎、“降三高”、凝神静气等。 又因为老白茶的茶性很温和，对肠胃的刺激不大，所以老白茶是一年四季都可以喝的茶，无论是泡还是煮都行，两者皆相宜。 2、普洱熟茶（熟普） 熟普经历了渥堆发酵，茶性很温和，对肠胃的刺激比较小。 而且熟普还可以消脂去腻，促进肠胃消化。也是可以长期饮用的茶。 3、乌龙茶 乌龙茶属性温和，性质中庸，无论对于任何季节，任何天气都游刃有余。 而且乌龙茶的滋味相对浓郁，气泡有余香，且刺激性弱一些，因此适合大多数人群饮用，也容易上手，冲泡方便。 长期喝什么茶对身体最好2 女生适合长期喝什么茶 红枣枸杞茶 红枣枸杞茶是最适合女生长期喝的一种养生茶，在喝这种茶时需要准备红枣25克，枸杞子20克，红糖适量，把准备好的红枣去掉枣核，放在无油无水的锅中炒焦，取出后与枸杞子一起放在杯子中，加入准备好的红糖，用开水冲调后直接饮用，它能增强体力也能促进元气恢复。 牛奶红茶 女生在日常生活中还可以长期喝牛奶红茶，牛奶红茶是以三克红茶和100克牛奶以及少量食用盐一起制成的养生茶来制作时，先把红茶放入锅中，加适量清水煎煮5分钟，然后取出过滤，在另外一个小锅中煮牛奶，在牛奶煮开以后放入煮好的茶汁，加入准备好的少量食用盐调匀，做好以后可以直接喝，它能补益气血也能强壮身体。 黄芪红茶 黄芪是一种能补中益气的中药材，它与红茶搭配在一起制成的黄芪红茶也特别适合女生喝，在喝的时候需要准备15克黄芪和三克红茶，把准备好的黄芪洗净以后，先入国家清水煎煮15分钟，再把准备好的红茶一起煎煮，5分钟煮好以后取出过滤，得到的茶汤可直接饮用，它能补气健胃也能缓解体虚。 普洱茶 普洱茶也是适合女生长期喝的健康产品，特别是那些经过加工的熟普洱茶更适合女生，他能加快女生体内脂肪分解和代谢，并能修复瘦型的胃黏膜，而且能增强女生抗衰老能力，也能滋养吸引的肌肤。女生在喝熟普洱茶时，可以取5克左右的茶叶，直接放在玻璃杯中，加入沸水冲泡，泡好以后的汤汁能直接饮用。 长期喝什么茶对身体最好3 预防亚健康喝什么茶好？ 1、薄荷甘草茶 有解热消暑、清凉解毒、发汗解表的功效。 从头痛红眼、咽喉肿痛、风热感冒等症也疗效甚佳。 鲜薄荷叶10余片，甘草5克，绿茶5克，太子参10克，开水500毫升。按此比例，冲泡10余分钟后，滤去渣滓，加白糖适量，调匀饮服。 2、枸杞茶 连服10日枸杞茶可降压。 枸杞具有补肾益精、养肝明目、润肺燥的功能。可降压、降脂和防止动脉硬化。对肝肾不足引起的头昏耳鸣、视力模糊、记忆力减退具有保健治疗功用，对长期使用计算机而引起的眼睛疲劳，尤为适宜。 配制时只需十几粒枸杞，加热水冲泡频饮。 3、荸荠茅根茶 能清热化痰，生津止渴，降压利尿。 鲜荸荠100克洗净切碎，鲜茅根100克，配水1000毫升。按此比例，先将水烧开，投入荸荠、茅根，煮20分钟左右，去渣，加白糖适量，饮服陈皮姜茶具有解渴消暑、止咳化痰、健胃消食的保健功能。 4、人参茶 具有补元气、安神生津作用，为补气佳品。 将参片5克放入杯中，冲入开水盖紧，过20分钟即可饮用，可泡服2-3次，至参片淡而无味为止。 如何预防亚健康 1、保证营养 如果我们的身体缺乏某种营养物质的话，那么不仅仅影响到的是身体各种机能的正常运行，也容易让疾病威胁到你的`身体健康，所以想要更好的预防亚健康的出现，那么在平时生活当中就需要注重自己的营养补充，保证营养的均衡，才是减少亚健康还有其他疾病入侵的最好方法。 2、良好的睡眠 如果经常性的熬夜加班或者是其他问题而没有早睡，那么就会严重地打乱我们身体自我调节功能，这样容易导致内分泌紊乱或者是新陈代谢下降，严重的影响到我们身体免疫能力，所以也就会让身体出现更多不适症状，所以说我们一定要注重保证自己的睡眠质量，不做夜猫族。 3、缓解压力 经常性让压力环绕自己，不仅仅会影响到自己的心理健康，也是导致身体疾病出现的最大根源所在，所以在面对快速发展的社会，还有各种各样的生活以及工作压力的时候，大家一定要注重缓解，因为如果当你身心感到疲惫的时候，身体以及心理的调节功能也会受到影响，所以说健康隐患就可能长期存在。 温馨提示，大家需要注意身体的变化，并且要注意合理进食，给自己安排一些活动不要长时间待在家里面，这样容易造成身体受到影响。多呼吸一些新鲜的空气，避免造成身体受到影响，同时也要注意护理，有效进行保健，尽早治愈。

谁有这个案例的答案？关于CRM数据挖掘提供的最有趣的例子——沃尔玛啤酒加尿布的故事一般看来，啤酒和尿布是顾客群完全不同的商品。但是沃尔玛一年内数据挖掘的结果显示，在居民区中尿布卖得好的店面啤酒也卖得很好。原因其实很简单，一般太太让先生下楼买尿布的时候，先生们一般都会犒劳自己两听啤酒。因此啤酒和尿布一起购买的机会是最多的。这是一个现代商场智能化信息分析系统发现的秘密。这个故事被公认是商业领域数据挖掘的诞生。 沃尔玛能够跨越多个渠道收集最详细的顾客信息，并且能够造就灵活、高速供应链的信息技术系统。沃尔玛的信息系统是最先进的，其主要特点是：投入大、功能全、速度快、智能化和全球联网。目前，沃尔玛中国公司与美国总部之间的联系和数据都是通过卫星来传送的。沃尔玛美国公司使用的大多数系统都已经在中国得到充分的应用发展，已在中国顺利运行的系统包括：存货管理系统、决策支持系统、管理报告工具以及扫描销售点记录系统等。这些技术创新使得沃尔玛得以成功地管理越来越多的营业单位。当沃尔玛的商店规模成倍地增加时，它们不遗余力地向市场推广新技术。比较突出的是借助RFID技术，沃尔玛可以自动获得采购的订单， 更重要的是， RFID系统能够在存货快用完时， 自动的给供应商发出采购的订单。另外沃尔玛打算引进到中国来的技术创新是一套“零售商联系”系统。 “零售商联系”系统使沃尔玛能和主要的供应商共享业务信息。举例来说，这些供应商可以得到相关的货品层面数据，观察销售趋势、存货水平和订购信息甚至更多。通过信息共享，沃尔玛能和供应商们一起增进业务的发展，能帮助供应商在业务的不断扩张和成长中掌握更多的主动权。沃尔玛的模式已经跨越了企业内部管理（ERP）和与外界“沟通”的范畴，而是形成了以自身为链主，链接生产厂商与顾客的全球供应链。沃尔玛能够参与到上游厂商的生产计划和控制中去，因此能够将消费者的意见迅速反映到生产中，按顾客需求开发定制产品。 沃尔玛超市天天低价广告表面上看与 CRM 中获得更多客户价值相矛盾。但事实上，沃尔玛的低价策略正是其CRM的核心，与前面的“按订单生产”不同，以“价格”取胜是沃尔玛所有IT投资和基础架构的最终目标。 案例思考题： 1．商业领域数据挖掘是如何诞生的? 2．沃尔玛的信息系统有哪些特点？ 3．沃尔玛的 “零售商联系”系统在客户关系管理方面有何作用? 4．沃尔玛超市天天低价广告与CRM中获得更多客户价值是否矛盾？

呵呵~！昨天才回答了您买的那饼2005年8月勐海云海茶厂生产的茶是生茶还是熟茶的问题，今天又看到了您的问题，是喝它惹的祸吧？！开个玩笑，下面引入正题：2005年产的生普，到现在已有3年有余，虽然它还没有完成5—8年的熟茶转化期，但它已处于生茶向熟茶过渡的阶段，而且已经过渡一大半了！所以茶性已基本属于熟普洱的茶性了。至于您说喝了以后有喉咙痛的问题，那是喝熟普洱而表现出来的症状。清代皇宫就有“夏饮龙井、冬饮普洱”的说法，熟普洱本身茶性温，所以根据个人的身体体制，有时喝多了就容易上火。不过也不要紧，如果您是买来喝了为了减肥的，那么每天适当减少饮用量，或不泡太浓就可以，也可以在茶里加点菊花同泡，不影响减肥效果。如果自己是买来学习品饮的，那么就先停一段时间，等自己体制不上火了再饮。这就像：并不是油炸食品会上火，于是我们一吃就必定上火的道理是一样的。

1/2分步阅读饭前喝普洱熟茶 功效：清肠排毒、对便秘肥胖最有效。 发酵之后的普洱茶被俗称为熟茶，MM们记得普洱茶中生茶跟绿茶、乌龙茶一样不可以空腹饮用。熟茶富含大量微量元素、多肽氨基酸和矿物质，正因为减少了生 茶中对肠胃刺激物因此空腹喝熟茶不会引起身体不适，对于长期便秘和排毒不畅的女生来说，空腹喝普洱熟茶是最好的也是最快速的减肥法。 普洱茶冲泡要用100度沸腾的水，洗茶三次之后第四次的茶汤可以饮用。早起不要吃东西先喝一杯200ml的温热的普洱熟茶，1-2小时后你会有便意，坚持一 段时间就会养成晨起排便的好习惯。之后再午餐和晚餐前1小时空腹喝一杯温热普洱熟茶，既能帮助清肠排毒还能增加饱腹感减少主食摄入量，减肥效果立竿见影。2/2饭后喝普洱生茶 功效：促进消化、加速脂肪燃烧代谢。 生茶是普洱茶中发酵时间较短或是没有经过发酵存储工艺的茶类，实际上生茶的主要减肥成分就是丰富的茶多酚，与绿茶、乌龙茶等茶品作用相似。专家实验曾证 明，茶多酚能抑制脂肪细胞的合成和分化，维持血液中脂肪和固醇类物质含量稳定，无论对减脂还是预防肥胖都是很有帮助的。 生茶最佳的饮用 时间是饭后1小时，它能帮助身体加速对食物的消化吸收分解，促进体内毒素在第一时间排出体外。生茶具有独特的去除油腻的功效，对于长期附着在肠道内壁上的 毒素垃圾，有很好的深层清理作用。普洱生茶虽然功效与绿茶相似，但奇特的是它本性并不寒凉，只是制作工艺与熟茶不同，因此减肥时饮用的方法和功效也不相同。

信记号小班章熟普功效：降血脂、减肥、降血压、抗动脉硬化、防癌抗癌、养胃护胃、健齿、消炎、杀菌、抗衰老等作用。熟普洱茶是经过发酵之后的茶，在酶的作用下，有很多新鲜的物质，因此熟普洱茶可以降血脂、减肥、降血压、抗动脉硬化、防癌抗癌、养胃护胃、健齿、消炎、杀菌、抗衰老等作用。适合喝普洱茶的主要是体寒的人，平时怕冷，四肢不温，喜欢喝热水，比较适合喝普洱茶。胃肠不好的人，特别是总熬夜、作息不规律也适合喝熟普洱茶。还有老年人，因为熟普洱茶可以降低血浆中的胆固醇和甘油三酯，对老年人的血管硬化很有好处。熟普洱的其他功效第一、熟普洱里边有红茶素，还有茶褐素等等，这些物质能够提高，人体的免疫功能，熟普洱里边它含有维生素P，能够防止人体的血管硬化，所以对改善动脉硬化有一定好处。第二，熟普洱茶对胃刺激不明显，反而有保护作用，可以起到一个保胃护胃的作用。第三、熟普洱茶它可以使血脂，下降30%左右，因此它也是一个很好的降血脂的一个茶品。第四、熟普洱茶它可以清除人体肠道的一些油物，油脂这些垃圾，增加大肠的蠕动功能，起到一个通便，排出垃圾的一个作用，也能起到一个减肥塑身的作用。

在描述有关关联规则的一些细节之前，先来看一个有趣的故事： 尿布与啤酒的故事。在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在尿布与啤酒背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的。假设分店经理想更多的了解顾客的购物习惯。特别是，想知道哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买？为回答该问题，可以对商店的顾客事物零售数量进行购物篮分析。该过程通过发现顾客放入“购物篮”中的不同商品之间的关联，分析顾客的购物习惯。这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁的被顾客同时购买，从而帮助他们开发更好的营销策略。1993年，Agrawal等人在首先提出关联规则概念，同时给出了相应的挖掘算法AIS，但是性能较差。1994年，他们建立了项目集格空间理论，并依据上述两个定理，提出了著名的Apriori算法，至今Apriori仍然作为关联规则挖掘的经典算法被广泛讨论，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。 根据韩家炜等观点，关联规则定义为：假设是项的集合。给定一个交易数据库D，其中每个事务(Transaction)t是I的非空子集，即，每一个交易都与一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则在D中的支持度(support)是D中事务同时包含X、Y的百分比，即概率；置信度(confidence)是D中事务已经包含X的情况下，包含Y的百分比，即条件概率。如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，则认为关联规则是有趣的。这些阈值是根据挖掘需要人为设定。 基本概念表1：关联规则的简单例子 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。 就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。

　　麦仁里面含有非常丰富的营养物质，可以作为添加剂来使用，分为硬的麦仁以及软的麦仁，麦仁里面的营养物质含量有一些区别，熟麦仁的吃法各种各样，应该好好了解清楚，然后使用正确的方式来制作，下面就给大家介绍一下熟麦仁怎么吃。 熟麦仁怎么吃 　　可以做枸杞羊肉麦仁粥，首先需要把枸杞清洗干净，再把羊肉洗干净以后切成丁，然后加入适量的盐，葱姜汁，料酒以及淀粉搅拌均匀，再把熟麦仁洗一下放进锅中，用大火烧开以后就改成小火慢慢的煮熟，再把剩下的一些葱姜汁料就放进去，加入羊肉丁煮到熟了，用鸡精盐调味，再把枸杞放进去煮到浓稠物状，加入胡椒粉，味精就可以出锅吃了。 　　还可以做熟麦仁南瓜粥，首先需要把南瓜洗干净，把皮去除切成块状，和熟麦仁一起放进锅中，加入适量的水，用中大火煮开，再把冰糖放进去，小火煮十几分钟以后就可以吃了。 熟麦仁的营养价值 　　适当的吃一些熟麦仁可以补充身体所需要的碳水化合物，脂肪，蛋白质，维生素，叶酸，硫胺素等，它里面的肤质蛋白含量并不是非常高，有着比较重的坚果风味，可以用来制作面包或者是谷制品，熟麦仁里面的纤维素含量丰富，胆固醇含量是没有的，还有一些矿物质成分，能补充身体所需要的能量，也可以达到很好的调节身体作用，它需要煮的时间比较久，所以在制作麦仁之前要把它先炒熟以后再进行制作。 熟麦仁可以和什么一起吃 　　熟麦仁可以和不同的食材进行搭配，和其他的五谷杂粮搭配在一起熬煮成粥来喝就非常有营养，可以把它和红豆，糙米，芡实，黑米，薏米，荞麦等搭配在一起浸泡以后备用，然后再把粳米，红枣，桂圆也处理干净，所有的材料一起放进锅中，加入适量的水，大火煮开后再用小火慢慢的煮熟，如果喜欢吃甜的话，加入适量的红糖，这样就可以达到益气补血效果。 　　熟麦仁还可以和奶白菜，大米搭配在一起吃，首先需要把麦仁和大米搭配在一起放进锅中，加入适量的水，然后再蒸煮20分钟左右，把奶白菜清洗干净，水分控干，白菜切成碎粒，加入适量的香油搅拌均匀，锅盖打开后白菜里放进去拌好，再继续蒸上几分钟就可以吃了。 　　熟麦仁还可以和排骨搭配在一起吃，先把排骨剁成小块肉状清洗干净，然后再放到锅中，加入适量的水烫一下水分控干，加入适量的淀粉，鸡蛋以及盐搅拌均匀，放到已经蒸熟的麦仁里面，蘸上一些麦仁，放到油锅当中炸到金黄色，炒锅里面添加适量的油，把洋葱放进去翻炒一下，再加入适量的开水，排骨放进去小火慢慢炖煮30分钟，再添加丝瓜炖煮一下，加入适量的调味料调味以后就可以出锅吃了。 吃熟麦仁的注意事项 　　麦仁里面的营养物质丰富，但是糖元素也是有的，糖尿病患者最好不要吃，否则会让疾病变得更加严重。熟麦仁里面虽然含有非常丰富的营养物质，但是高血压患者最好不要吃，否则会让疾病的情况变得更加严重，熟麦仁可以保存一定时间，但是如果发现有变质的情况，那么就不要吃，对健康方面会造成的影响也是比较大的。 　　吃熟麦仁要注意做好营养方面的搭配，最好可以和新鲜的蔬菜水果搭配在一起吃，这样才能摄入更多的营养物质，吃熟麦仁也要注意，需要熬煮的时间是比较久的，如果吃没有煮熟的麦仁就会让消化不良的问题出现，熟麦仁吃完以后可能会引发过敏的情况，对熟麦仁过敏的人就需要避免，这样就可以让身体变得更加健康。 　　上面给大家介绍的就是熟麦仁的正确吃法，熟麦仁的吃法各种各样，适当的吃一些能够让身体变得更加健康，熟麦仁可以给身体健康方面带来的帮助也非常大，适当的吃一些可以让一些不舒服的问题得到缓解，但也不能一次性吃的太多，或者会让不舒服的情况出现，对健康造成危害。

大枣是很好的健脾补胃的水果，虽然它生吃喝熟吃都可以，但是相对来说，熟吃是更好的。因为熟的红枣更容易被肠胃所消化，它的营养物质也能完全被人体所吸收，而且熟吃对喝中药的人来说也很好，能够减少重要的副作用，帮助他补中益气。大枣生吃与熟吃大枣功效好作用：红枣有保护脾胃的作用，经常吃枣还能补脾胃，增强食欲，防止腹泻，此外，红枣中含有的芦丁是软化血管、降低血压的营养物质。大枣生吃VS熟吃：红枣生吃熟吃都不错，相对来说，熟食比生食好，因为难消化，容易腹泻，而熟枣更容易消化吸收，大枣含有丰富的营养成分，含有多种氨基酸、糖类、有机酸、胡萝卜素、各种维生素和钙、磷、铁等。生吃大枣1、生吃大枣最佳时间上午10点或是下午的3点左右，通常是吃枣的最好时间，在这两个时期，红枣可以作为额外膳食的水果食用，其中含有丰富的糖和维生素，可以为身体提供能量，不会给胃带来负担。2、生吃大枣好处吃生枣可以起到滋阴补肾、美容益气的作用，红枣含有大量的维生素C、有机酸和抑制癌细胞的物质，对预防癌症有重要作用，红枣能增加血清蛋白质，保护肝脏。3、生吃大枣坏处胃胀气：红枣是不易消化的食物，吃的时候要慢慢咀嚼，如果用大嘴吃，会引起腹胀，影响消化系统，造成便秘等情况，也会给人体肾脏带来一定的困扰。含糖量过高：糖尿病人不能把枣当零食吃，以免糖尿病恶化，而且过量食用鲜枣易引起腹泻，伤脾。4、生吃大枣吃法红枣用温水洗净，然后倒入开水和冰糖，盖上杯盖，当茶喝，大枣茶可以补血益气提神，在冲泡大枣茶的时候，可以把大枣掰开再冲泡，这样口感更好。熟吃大枣1、熟吃大枣最佳时间吃枣的时候可以当水果吃，增强人体的饱腹感，此外，红枣还富含糖分和维生素，可以为身体提供能量，不会给胃带来特别沉重的负担，最好晚上吃熟的大枣。2、熟吃大枣好处对于经常吃药的人来说，如果吃熟枣吃得适当，可以减少药物的毒副作用，有很好的补中益气的好处。对于因气血不足而心烦意乱、坐立不安、失眠多梦、神经衰弱的人来说，如果饮食得当，可以通过养血益气、养心安神、促进睡眠。3、熟吃大枣坏处经常吃煮熟的大枣会引起消化道不适，包括胃部不适和腹泻，因为它含有很多肠胃不能吸收的膳食纤维，如果吃的太多，就会产生不适。4、熟吃大枣吃法红枣20个，鸡蛋1个，红糖30g，一天一次水煮，适合产后护理，具有益气补血的功效，大枣有养血安神之功效，红枣中维生素含量高，对人体毛细血管有良好的作用。

营销心理学与客户的沟通技巧 营销心理学与客户的沟通技巧，对于销售人员来说，与客户沟通是必须要掌握的事情，在面对不同的客户的时候沟通技巧是不同的，所以就需要学习营销心理学与客户的沟通技巧。 营销心理学与客户的沟通技巧1 1 、不要用反问的语调和客户谈业务。 有些销售员在面对客户的恶意问题时，以血还血以牙还牙，恨不得一连串的反问，把客户驳倒。却适得其反，客户被驳倒了，定单也丢了。应该微笑着说：我非常理解你的意见，你能否让我做更进一步的说明，一定令你满意。我们不能由于客户的不理智，自己也变的不理智。 2 、读懂客户心理。 在闲谈之间，你一定要看透客户的想法，读懂客户的心理，才能够更加让你的产品符合他的需求。 3、 避谈客户隐私。 有时候，你以为和客户关系很到位，客户和你说一些私下的话题，但是千万要注意的是，在公事面前，一定不能够暴露客户的隐私。 4 、打比方说明。 对于一些客户不懂得的功能特点，你可通过打比方来更加形象的描述，让客户加深对产品的印象。 营销心理学与客户的沟通技巧2 1、认真倾听顾客的语言和声音。 没有倾听，就无法模仿。只有认真倾听，你才能牢牢地捕捉到顾客的语言与声音中那些微妙的奇特之处，模仿起来才更加信心十足、游刃有余。 2、必要的时候，把自己当成演员。 既然是模仿，当然要争取惟妙惟肖。不妨把自己的角色定位为一个演员，模仿的过程就是一个演戏的过程，这样你就会觉得自然、轻松多了。 3、尽努力去赢取共鸣。 模仿的效果如何，可以靠共鸣去检验。当你的声音与别人的声音发生共鸣的时候，你们之间就会产生一种奇妙的气场，让彼此的情绪在不知不觉中high(高涨)起来。 如果你参加过合唱团，相信这样的感觉你不会陌生;如果你没有参加过合唱团，那么至少上小学的时候你曾经和全班同学一起高声朗读过课文，回忆一下那时的感觉，你就会明白什么叫作“共鸣”。 4、七十分万岁。 还是那句话，你做不到，也没有必要那样做。只要你能挑出顾客语言和声音中一两个明显的特征，模仿个六七成就可以。 实际上，说出来恐怕会让你感到意外:其实我们每一个人都极其擅长语言和声音的迎合，只不过绝大多数情况下都是下意识的行为罢了。 打个比方，你手里拿着一个皮球，蹲下身来准备逗一个两三岁的小孩子玩。这个时候，你肯定不会直接跟他说:“走，咱们玩球去!”而会这样对他说:“宝贝，你看叔叔手里的这个球球圆圆的多可爱 啊!咱们一起去玩球球好不好?” 同理，假设你端着一个Wad正玩得高兴，走过来一个80多岁的老太太，用颤颤巍巍的声调问你:“你手里拿的是什么东西啊?” 这时，你肯定不会直接对她说:“这是Wad，苹果公司新款的平板电脑!”而会这样对她说:“这个东西是电脑，只不过和一般的电脑不一样，它是平板的，而且用手指触屏就能操作!” 你看，在这两个案例中，你分别迎合了儿童(用一种“婴儿腔”的说话方式)与老年人(用一种耐心、细致的说话方式!的.语言，以便更好地达到沟通的效果，拉近彼此之间的，b理距离。 这样的场景在日常生活中随处可见，只不过你没有意识到罢了。不过，现在我们要做的事情，就是通过大量的训练把这些“无意识的偶发事件”变成“有意识的必然事件”，这就是“业余”和“专 业”的区别。 说到具体的训练方法，选择莫过于打电话了。 道理很简单，只有打电话是纯粹依靠声音进行的沟通方式。在电话中，一切声音以外的干扰都不存在，更有利于你集中精力，尽力磨炼所有与声音有关的技巧。 只要你是个有心人，不轻易浪费每一个打电话的机会，用不了多久你一定会成为个中高手。 营销心理学与客户的沟通技巧3 一、销售心理学 ①顾客要的不是便宜，是感到占了便宜。 ②不与顾客争论价格，要与顾客讨论价值。 ③没有不对的客户，只有不好的服务。 ④卖什么不重要，重要的是怎么卖。 ⑤没有最好的产品，只有最合适的产品。 ⑥没有卖不出的货，只有卖不出货的人。 ⑦成功不是运气，而是因为有方法 客户问：你们和A企业比较有什么优势？如果你滔滔不绝，你就掉进陷阱的迹象！建议反问：您这样问，肯定是了解过A产品的，您觉得，他的哪方面让您最满意，为什么？回答完毕，然后你方可淡定地说：我非常理解，这几个功能我们也同时具备，除此之外 在美国的Wal-Mart超市里，啤酒与尿布被摆在一起出售，这使尿布和啤酒双双增销了，原因是美国女人会要求丈夫下班后为孩子买尿布，男人在买完尿布后就会顺手买回自己爱喝的啤酒，因此形成了如此神奇的销售效果，这就是交叉销售和关联销售 二、销售极富创造性 销售极富创造性是一门深奥的学问，它是综合了市场学、心理学、口才学、表演学等知识的一种艺术工作。 所以，使用双手的是劳工；使用双手与头脑的是舵手；使用双手、头脑、与心灵的是艺术家；只有使用双手、头脑、心灵再加上双腿的才是合格的销售员。 三、杀价中的五个潜规则 1、绝不先开价，谁先开谁先死。 2、绝不接受对方的起始条件，谁接受谁吃亏。 3、杀价必须低于对方预期目标，不杀是傻子。 4、闻之色变法，让对方感到他的要价太吓人了。 5、选择随时准备走人，逼迫对方仓促下决定。 四、最赚钱的性格是执着 调查发现,新业务中80%都要在同一个人打第五次电话才能谈成。有48%的销售员打第一次电话后就失去了一个顾客源。有25%在打第二次电话后就放弃了。 12%在打第三次以后放弃。有10%继续打电话。这些不放弃的10%正是收入最多的人士 五、、如何卖掉黑珍珠？ 最初黑珍珠并不好卖，很多人认为它们色泽不好，又灰又暗。后来，商人将黑珍珠放在第五大道橱窗里，标上难以置信的高价； 同时连续刊登广告，将黑珍珠置于钻石、宝石的映衬之中。更多内容关注微信：xiaoshouxue就这样，原来不知价值几何东西，一夜之间被捧为稀世珍宝。 六、实用销售心理学： 其一：销售不是要你去改变别人， 其二：销售的成功取决于客户的好感， 其三：如何身份定位：顾客是谁？我是谁？ 其四：建立共同的信念与价值，要多用“我们”， 其五：少用“但是”，多用“同时”。 七、强大的潜意识 饮料广告常出现海滩、朋友等积极热情的场面，一旦处于该场景，你会突然决定：我得来杯饮料。耶鲁大学巴赫教授说：坐在硬椅子上砍价会更无情； 捧着热咖啡比拿冰可乐更倾向于认为别人慷慨友善；面试官会认为拥有厚实文件夹的应聘者更认真…重点是人们完全意识不到，自己被什么事物影响 八、创业者每周必做的13件事 1、瞄准一个方向； 2、激励团队； 3、传播价值观； 4、至少75%时间花在产品上； 5、分析数据； 6、强健体魄； 7、吸取反馈建议； 8、离开办公室接触真实世界； 9、微博交友； 10、掌握现金流； 11、站在投资人角度衡量自己的工作； 12、保持快乐； 13、热爱你身边的一切 九、拜访客户要做到的三件事 1、、注意让客户说，每说45秒，一定要调动客户说15秒。保持和对方一个语速。 2、、3分钟后，就要找到客户的兴趣范围，引导话题到对方的热点区。 3、、努力让客户记住自己的独特的特点，而不是公司的，不是产品的。关注对方的心理预期，性格特点，素质和阅历 十、消费心理学：便利店里的陷阱 1、销路最好的饮料放在商店的最里面：让你多逛会； 2、相互关联的物品要摆在一起：激发你需要，让你多买一点。 3、收银台前总会有零食：让你买本来自己没有想买的东西。商店摆放结构的设置周密地，千方百计诱导顾客消费更多的钱。你平时发现这些秘密没？ 十一、沟通技巧：遇到客户抱怨怎么办？高情商化解客户抱怨的黄金步骤： 1、发挥同理心，仔细聆听抱怨内容 2、表示感谢，并解释为何重视他的抱怨； 3、有错,为事情道歉,、没错,为心情道歉； 4、承诺将立即处理，积极弥补； 5、提出解决方法及时间表,、请对方确认； 6、做事后的满意度确认。 十二、为什么商品价格末位是“9” 一个比整数稍低的价格，叫做“魔力价格”。比如29、99美元这样的价格，在心理上被归入了20多美元的范畴，而30、00美元（或以上）的价格，则被看成是30多美元的东西。20多美元比30多美元似乎低得多。 十三、搞定客户的5个关键点 1、顾客未进店前，品牌及店铺位置是第一拉动力； 2、进店后，成交率是关键，越来越多零售企业在门口安计数器就是这个考量； 3、顾客决定购买后，连带率或附加值是销售最大化关键； 4、购买后，研究如何提高回头率和缩短回头时间； 5、如何挖掘顾客的终生价值。