下一步设有12人参与预测，将每个人预测的数值进行汇总分别对其求平均  可以得到8.43为中位数的平均数  累计概率为把概率点位平分，每点之间的概率都是12.5%  所以我们可以看到低于或等于8.84的概率是75%。

根据外推预测和差值需要，将函数绘制成平滑曲线，然后我们就可以对其进行估计，可以使用两种方法，点估计和区间估计。

日常生活和经济全球化之间存在密切的关系。经济全球化是一个涉及全球范围内经济活动、贸易、投资、金融等方面的概念，它使得各国经济相互依存、相互联系，形成一个全球范围的有机经济整体。这种全球化的趋势对人们的日常生活产生了深远的影响。

以购物为例，经济全球化使得人们可以轻松地购买到来自世界各地的商品。无论是在大型超市、电商平台还是实体店，我们都可以看到来自不同国家的商品琳琅满目。这些商品可能包括食品、衣物、电子产品等，它们不仅丰富了我们的选择，也提高了我们的生活质量。

负责对每个省份的销量数据进行统计和分析，关注主要销售热点地区和潜在的市场机会

-提取出关键的销售变化和趋势，使用Python数据可视化，直观展示产品销售的月度和

地域分布，为市场部提供了有价值的数据洞察，支持关键的市场策略决策。

针对安利云购的程序首页，以下是五个建议的调整地方，以及相应的改进思路、设计方案和改进后的验证方式：

1.  调整一：提升页面加载速度

改进思路：优化代码结构，减少不必要的HTTP请求，压缩图片和文件大小，使用CDN等技术手段提升页面加载速度。

设计方案：对代码进行性能分析和优化，移除冗余代码。

合并CSS和JavaScript文件，减少HTTP请求次数。

使用图片压缩工具对图片进行压缩，减少图片大小。

引入CDN服务，分散服务器压力，提升用户访问速度。

验证方式：使用页面性能分析工具（如Lighthouse）对首页进行性能评估，确保加载速度在合理范围内。

邀请用户进行实际体验测试，收集用户对页面加载速度的反馈。

2.  调整二：增加个性化推荐

改进思路：通过分析用户行为数据，为用户提供个性化的商品推荐，提升购物体验。

设计方案：收集用户浏览、购买、搜索等行为数据。

利用机器学习算法对用户行为数据进行分析，生成个性化推荐列表。

在首页显眼位置展示个性化推荐商品，并提供推荐理由。

验证方式：监控个性化推荐商品的点击率、购买转化率等指标，评估推荐效果。

收集用户对个性化推荐的反馈，了解用户满意度。

3.  调整三：优化页面布局

改进思路：根据用户习惯和数据分析结果，优化页面布局，提升用户体验。

设计方案：采用响应式设计，确保页面在不同设备上都能良好展示。

将重要信息和功能放在显眼位置，方便用户快速找到。

减少页面冗余元素，提高页面简洁度。

验证方式：通过A/B测试对比不同页面布局的用户满意度和转化率。

邀请用户体验测试，收集用户对页面布局的反馈。

4.  调整四：提升平台交互性

改进思路：增加社交功能，提升平台互动性，吸引更多用户参与。

设计方案：在首页增加用户评论、晒单等功能，让用户可以分享购物心得和体验。

引入社交分享功能，方便用户将商品分享到社交平台。

举办互动活动（如抽奖、优惠券发放等），提高用户参与度。

验证方式：监控社交功能的用户参与度和活跃度。

收集用户对社交功能的反馈，了解用户满意度。

5.  调整五：加强品牌宣传

改进思路：通过首页设计加强品牌宣传，提升品牌知名度和用户信任度。

设计方案：在首页显著位置展示品牌Logo和口号。

引入品牌故事、企业文化等元素，增强用户对品牌的认知。

展示品牌荣誉和认证信息，提升用户信任度。

验证方式：通过问卷调查了解用户对品牌宣传的感知和认可度。

监控品牌搜索量和用户转化率等指标，评估品牌宣传效果。

采用增量字段方式捕获变化数据的原理是Y在源系统业务表数据表中增

加增量字段Y增量字段可以是时间字段Y同时也可以是自增长字段Y当

源业务系统中数据新增或者被修改时Y增量字段就会产生变化Y时间戳

字段就会被修改为相应的系统时间Y自增长字段就会增加

每当ETL工具进行增量数据获取时Y只需比对最近一次数据抽取的增量

字段值Y就能判断出来哪些是新增数据Y哪些是修改数据。

这种数据抽取方式的优点是抽取性能比较高Y判断过程比较简单YETL

系统设计清晰Y源数据抽取相对清楚简单Y可以实现数据的递增加载

最大的局限性就是由于某些数据库在进行设计的时候Y未考虑到增量字

段Y需要对业务系统进行改造Y基于数据库其他方面的原因Y还有可能

出现漏数据的情况。

3.  全量同步

全量同步又叫  全表删除插入方式

Y是指每次抽取前先删除目标表

数据Y抽取时全新加载数据该方式实际上将增量抽取等同于全量

抽取对于数据量不大Y全量抽取的时间代价小于执行增量抽取的

算法和条件代价时Y可以采用该方式。

这种方式的优点是对已有系统表结构不产生影响Y不需要修改业务

操作程序Y所有抽取规则由ETL完成Y管理维护统一Y可以实现数

据的递增加载Y没有风险

缺点是ETL比对较复杂Y设计较为复杂Y速度较慢与触发器和时

间戳方式中的主动通知不同Y全表比对方式是被动的进行全表数据

的比对Y性能较差当表中没有主键或唯一列且含有重复记录时Y

全表比对方式的准确性较差。

日志比对的方式是通过获取数据库层面的日志来捕获到变化的数据Y

不需要改变源业务系统数据库相关表结构Y数据同步的效率比较高Y

同步的及时性也比较快Y最大的问题就是不同数据库的日志文件结

构存在较大的差异性Y实施分析起来难度比较大Y同时Y需要具备

访问源业务库日志表文件的权限Y存在一定的风险性Y所以这种方

式有很大的局限性。

日志比对方式中比较成熟的技术是CDC(Change  Data  Capture)技术Y

作用同样是能够捕获到上一次抽取之后产生的相关变化数据Y当

CDC对源业务表进行新增更新和删除等相关操作的时就可以捕获

到相关变化的数据Y相对于增量字段方式YCDC方式能够较好地捕

获到删除数据Y并写入相关数据库日志表Y然后再通过视图或者别

的某种可操作的方式将捕获到的变化同步到数据仓库当中去。

这种方式的优点是ETL同步效率较高Y不需要修改业务系统表结构Y

可以实现数据的递增加载缺点是业务系统数据库版本与产品不统

一Y难以统一实现Y实现过程相对复杂Y并且需深入研究方能实现

这种方式也通过第三方工具实现Y但是Y一般都是商业软件Y费用

较高。


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