我们测试了许多转换发现该值的平方

所以最后我们保持简单。为了进行分析我将深入研究几个其他指标。我们跨个关键字集计算的一个指标使用基于简单点击率曲线的评分系统。从到的更改比顶部较低的更改具有更高的影响同样从页面顶部下降比从底部下降具有更高的影响。这个我称之为的指标更进一步如果你还在乘坐这列火车并且你有任何数学恐惧症那么现在可能是下车的时候了。我们会在车站短暂停留让您下车。拿起你的行李我们甚至会给你几张饮料券没有什么不好的感觉。


如果您还在船上那么旅程就会变得颠簸。到目前为 澳大利亚 WhatsApp 号码列表 止我们所有的指标都是基于所讨论的集的平均温度无论是还是。问题是尽管我们都熟悉平均值但它们通常依赖于某些假设包括大致正常的数据分散式。由于缺乏更好的词核心通量不是远程正态分布的。我们的主要指标大致落在指数曲线上。这是月的数据数据看起来更平滑数据更平滑但形状是相同的。一些关键词显示出高通量但它们很快就会下降到中等通量然后全部趋于平稳。那么我们如何取这个平均值呢简单来说就是我们作弊。根有助于创建更接近正态分布的值。值看起来像这样如果你知道正态分布应该是什么样子你现在就会感到非常兴奋。正如我所说这是一个骗子。




这是我们发现的最好的作弊方法无需求助于一些非常复杂的数学或完全基于指数函数重新定义平均值。这个作弊是基于既定的转换方法但结果无疑并不理想。我们使用它是因为在其他条件相同的情况下它和其他更复杂的解决方案一样有效。平方根还可以轻松地将我们的数据减少到与结果很好匹配的范围让我们不要谈论结果我说过我不想谈论它。那么方差呢我们可以看看标准差与今天相比如何变化吗这有点奇怪因为我们本质上是在寻找方差的方差。另请注意对于我们的方法来说高于标准差的转换曲线非常不可靠任何给定日期的方差都非常高。