挑選保養美妝品的眉角很多，開架商品挑的眼睛都花了，而且要多花時間找自己喜歡的，不然往往瓶瓶罐罐堆滿房
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這邊教大家六大祕訣挑選保養與彩妝品的訣竅
1. 閱讀標籤成分
2. 選擇適合你皮膚的保養品
3. 金錢不代表一切
4. 一次只測試一種保養品
5. 追蹤妳的成效
6. 多多參考別人的意見
大家看到我的分享再看看別人的，就知道我推薦的很不錯瞭吧
我比較常去momo買這類產品，送貨速度快，而且收到貨品想退貨，速率又快，真的很大推
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外觀質感：★★★★
使用爽感：★★★★☆
性能價格：★★★★☆
詳細介紹如下~參考一下吧
完整產品說明
品牌名稱
品牌定位
- 開架
顏色
- 白色系
商品規格
- ◆成分：標示於外盒或產品上
◆保存方法：標示於外盒或產品上
◆注意事項：
1.使用後若有過敏請即刻停止使用。
2.此為私人消耗品，除商品本身有瑕疵外漏方才可辦理退換貨。
3.已拆封使用過、無法恢復原狀、商品外盒損壞等均恕無法辦理退換貨。
4.退貨時退回商品必須是全新狀態且完整包裝，否則恕不接受退訂。
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熱點新知搶先報
大家好，這是我自學數據的第一天，接下來，我會把我每天學習到的東西進行總結和分享。 數據分析的價值 近幾年，大數據技術的發展可謂越來越快，而且在我們日常生活中的運用也是愈發重要。人們對數據的價值也同樣的越來越重視，就如同這次的疫情事件，各大平臺都聯合了各城市的公安系統、醫療系統開發了新冠肺炎疫情動態。數據每天都是實時的狀態，我們成為了這個數據中的資料庫本身，也是數據結果的使用者，慢慢的，我們的生活已經離不開數據分析了。 數據分析和數據挖掘技術在國內得到了廣泛的應用和普及，利用數據分析技術從宛如大海般的數據中提取具有極高的價值，可以這麼說，數據本身是死物，而數據分析能讓數據變「活」。 在我們職場中，數據分析的運用隨處可見。好比我們做方案之前，都需要做市場調研，發現市場機會；我們也需要做用戶分析，基於數據做用戶畫像，洞察用戶；我們還需要對綜合數據進行分析，提前預測風險，調整戰略規劃…… 數據分析師除了需要掌握數據分析的策略、方法和分析工具的熟練使用之外，還需要對行業狀況、公司業務、產品/服務的運營都要有一定程度的了解。畢竟數據分析只有根據實際情況進行結合分析才能輸出有用的結論，才能真正落地並實現價值。 什麼是數據分析 數據分析簡單來說，就是運用適當合理的統計分析方法（不同的情況方法不盡相同）對收集到的海量數據進行分析。 因為一般情況下我們收集到的數據都是雜亂無章的，我們要搞清楚我們需要分析什麼，然後篩選提煉有用的數據進行加工分析並找到規律，最後把數據信息提煉分析成能讓人看懂的知識，比如建議、解決方案、相關預測等。 數據分析的步驟 數據分析一般分為5個步驟，數據分析工作人員也需要跟著步驟節奏工作，才能保障工作效率和嚴謹性。 1.明確目的 數據分析的第一步，跟我們做什麼事情的第一步都一樣，就是需要明確分析目的，設定好目標方向，然後再去執行。好比我們運營公眾號，最近突然發現取關率很高，我們要對其進行數據分析的目的就是找出大量分析取關的原因。 2.數據收集 在我們進行數據分析之前，需要擁有數據，才能進行分析，數據是不能捏造的，用沒有真實性的數據進行分析沒有意義。數據的收集，我們可以根據不同的收集方式和收集渠道去進行收集，大致可分為線上線下、內部外部渠道。 線上收集 線上收集的情況比較常見，網際網路企業使用居多，例如我們熟知的通過爬蟲技術獲取網頁數據信息，或者是利用第三方工具獲取到的線上數據。 線下收集 線下收集最常見的就是市場調查問卷了，如收工錄入數據、出版物權威數據收集、別人提供的電子表格都算是線下收集方式。線下收集方式工作量比較繁瑣，效率較低。 內部收集 內部收集顧名思義就是數據來源於企業內部，例如財務數據、銷售數據、客戶數據等。這種收集方式是比較方便的，只要公司授權，而後協調內部同事提供即可。 外部收集 一切不屬於企業內部的數據，都屬於外部數據，收集外部收據需要用到各種線上線下方式進行海量收集，而後從這些碎片化、粗糙的數據中進行數據清洗和整合，最後才能進行分析。 3.數據處理 一般我們收集到的數據，都是通過多種渠道方式收集到的，而這也就導致這些原始的數據會非常的雜亂無章、粗糙無序。在這個時候，我們就需要用到Excel、Python、R、SAS、SPSS等數據處理軟體對數據進行加工處理，快速清洗，降低數據的複雜程度。 數據處理包括前期的髒數據清洗、缺失值填充、數據分組轉換、數據排序篩選等，後期的業務指標計算、報表模板填充等。 4.數據分析與數據挖掘 有了清洗處理好的數據，我們才能清晰的對數據進行分析和挖掘，結合實際運營情況得出相關結論，以便提供給公司相關同事進行決策和策略指導。掌握好數據分析和數據挖掘的方法，才能在後期更高效的輸出數據報告。 數據分析 數據分析之前，我們需要熟悉公司業務，而後我們才能用一些數據分析方法和策略進行有效的分析。 數據分析常用策略包括：描述性統計分析、探索性統計分析、推斷性統計分析。 數據分析常用方法包括：對比分析法、分組分析法、預測分析法、漏斗分析法、A/B測試分析法。 通過這些方法分析數據，可以挖掘出數據的隱藏價值用以優化企業運營，例如商超可以從數據分析中找到無效成本從而降低企業運營成本，並可以增加有效成本的運用，提高企業營業利潤。 數據挖掘 數據挖掘對於入門小白來說會深奧一點，學習數據挖掘需要學習模型和算法，更是要有紮實的數學基礎和熟練的編碼能力，這就涉及到深入一點的技術活了。 而也正是因為其複雜、多樣且帶有動態性，因此在數據挖掘的過程中，每一步都需要想清楚然而再做，弄清楚需要做什麼，且達到什麼樣的效果，出現問題的時候就要進行策略性的調整，從而保證數據挖掘的順利執行。 數據挖掘的規範步驟可採用SIG組織在2000年時推出的CRISP-DM模型。 數據挖掘項目生命周期的六個階段： 商業理解（Busines Understanding） 數據理解（Data Understanding） 數據準備（Data Preparation） 建立模型（Modeling） 模型評估（Evaluation） 結果部署（Deployment） 我們在實際運用的時候可以根據實際業務情況進行調整，不一定要按照這個順序執行，只有通過不斷地測試和驗證，才能做好一個完整的數據挖掘項目。而且數據挖掘都是需要循環執行的，並不是部署完了就算完了，還需要通過不斷的疊代優化，才能獲得最優的結果。 5.製作數據報告 數據分析得出的最終結果，一般是以PPT形式輸出一份數據報告，並且報告中的內容需要目的明確、結構清晰、有據有理。 報告的製作需要邏輯性很強，一般都用總分總的形式表達。前部分的目錄，要做到簡潔明了、結構清晰、有邏輯性。而前言則是要用精練的語句將分析報告的目的、背景、思路、方法、結論等內容概括性表述，以便接著引出正文的分析內容。而正文的分析論證則需做到思路清晰有條理，並且是有理有據，而不是憑空猜想和捏造。最後的結尾部分要根據數據分析結論提出自己的見解、建議或是解決方案，因為數據報告的最終目的還是用來為決策作引導的。 與我們息息相關的數據分析 2016年以來，國家政策持續推動大數據產業發展，十三五規劃中明確提出要實施大數據戰略，把大數據作為基礎性的戰略資源，全面實施促進大數據發展行動，隨著政策的逐步落地，大數據產業的發展速度也越來也快。 在我們日常生活中，人們的衣食住行都離不開數據的支撐，大數據分析技術的發展正在融入我們的生活，也正在改變我們的生活方式。電商能根據我們的需要給我們提供喜歡的商品、短視頻能根據我們的喜好向我們推送視頻、外賣能根據我們的飲食習慣向我們好吃的餐飲、交通燈能根據實時交通數據進行調整來優化交通的調度、天氣預報可以更加精準、農牧業的發展效率得到大大的提高、人民銀行的徵信報告成為了我們的信用評分標準…… 寫在最後 第一天的學習都是概念性的東西，往後一邊學習一邊分享。
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文章來源取自於：
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