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女人有这四个表现，说明她对你爱的并不深，男人别当真
问世间情为何物？直教人生死相许。由此可见，世人为情所困至深。而这也透露出，被情字困住的男男女女有多么的无法难以自拔。因此，一个陷入爱情的女人，虽然智商不会为零，但是一时的迷糊还是会难免的。可如果她有下面这四个表现，那就说明她爱你爱的并不深，男人别当真。
1.很少主动找你
一个深陷爱情的女人，总是会多了几分冲动和傻萌，少了几分理智。她甚至不知道女人只有不主动，才能换得男人在感情上更大的迈步。可如果这个女人在这段感情里始终保持着理智，很少找你，甚至几乎不找你，即使主动了，也是有事相求。那么可见这个女人爱的浅，很有目的性。对于这样的女人，男人能留则留，不能留则弃。
2.只会想着怎么花你的钱
情侣在一起享受的应该是感情，以及徜徉在爱情中的愉悦。可如果一个女人在一起总是想法设法让你为她花钱，或买昂贵的物品，或是让你给零花钱，又或是让你为她的家人掏腰包。
那么可以看出，她爱你是一分真九分假，而爱你的钱却是九分真一分假。对于这样的女人，她的解释不过是挡箭牌罢了，而你的信任也只会成为她兴风作浪的凭借。
3.她的所有密码都是秘密
一个女人深爱一个男人时，会忍不住把自己的所有都展现给他看。因为心中那份感情，所以也就无比信任着她。因此所隐藏的秘密也就不会很多。可如果一个女人什么都背着你，即使跟你谈着恋爱，可是别说什么银行卡或者是手机的支付秘密了，就连手机的开机密码也都是秘密。那么对于这样有所保留的爱着的女人，你又何必把自己交出去的那么干净。
4.总是把分手挂在嘴边
爱与分手这两个字是水火不容的。因此如果这个女人总是以分手相要挟，那么你可以断定，在她的情感认知里，你与她的爱情的分量根本不值得估量。否则她又怎么舍得轻易破坏这难得的的爱情。
即使她是以此想要博得你的关注，可是这样的做法未免偏激。而且玩笑向来三分真七分假，说的多了，那么自认也就无法辩驳它的真实性。
购物车(0)&&&EXCEL函数怎么编同时满足四个条件的公式?一个数据：若小于等于3且是奇数,则这个数就是小奇数,否则就是大奇数；或者小于等于4且是偶数,则就是小偶数,否则就是大偶数!我的函数=OR(IF(AND(MOD(D2,2)=1,D2
函数OR(),返还的是TRUE或FALSE,通常是与IF联用.你不能用这个函数来返回类似“小奇数”这样的值.另外在IF函数里,想返回“小奇”,需要加引号.修正后的公式如下：=IF(AND(MOD(D2,2)=1),IF(D2
你可以到这里诱导公式（口诀:奇变偶不变,符号看象限.） sin（－α）＝－sinα cos（－α）＝cosα tan（－α）＝－tanα cot（－α）＝－cotα sin（π/2－α）＝cosα cos（π/2－α）＝sinα tan（π/2－α）＝cotα cot（π/2－α）＝tanα sin（π/2＋α）＝cosα cos（π/2＋α）＝－sinα tan（π/2＋α）＝－cotα cot（π/2＋α）＝－tanα sin（π－α）＝sinα cos（π－α）＝－cosα tan（π－α）＝－tanα cot（π－α）＝－cotα sin（π＋α）＝－sinα cos（π＋α）＝－cosα tan（π＋α）＝tanα cot（π＋α）＝cotα sin（3π/2－α）＝－cosα cos（3π/2－α）＝－sinα tan（3π/2－α）＝cotα cot（3π/2－α）＝tanα sin（3π/2＋α）＝－cosα cos（3π/2＋α）＝sinα tan（3π/2＋α）＝－cotα cot（3π/2＋α）＝－tanα sin（2π－α）＝－sinα cos（2π－α）＝cosα tan（2π－α）＝－tanα cot（2π－α）＝－cotα sin（2kπ＋α）＝sinα cos（2kπ＋α）＝cosα tan（2kπ＋α）＝tanα cot（2kπ＋α）＝cotα (其中k∈Z)
在三角形ABC中,B=4分之π,AC=2倍根号5,CosC=2倍根号5/5(1)求sinA(2)记BC的中点为D,求中线AD的长度
函数y=2/根号下6+x-x?的单调增区间快
0==>-2">原函数可拆成：y=2/tt=u^0.5u=-x?+x+6由u>0==>-2
如图所示，光滑球A的直径为10cm，悬线长50cm，B物厚20cm，重12N．若B恰匀速下滑，又知μBC=0.2，C墙竖直，试求： （1）B对墙的压力为多大？（2）A球重量多大？
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互不相等的四个整数的积等于4，则这四个数的绝对值的和是（　　）
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据魔方格专家权威分析，试题“互不相等的四个整数的积等于4，则这四个数的绝对值的和是（）A．5B．..”主要考查你对&&有理数乘法，绝对值，有理数加法&&等考点的理解。关于这些考点的“档案”如下：
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有理数乘法绝对值有理数加法
有理数乘法定义：求两个有理数因数的积的运算叫做有理数的乘法。有理数乘法的法则：（1）同号两数相乘，取正号，并把绝对值相乘；（2）异号两数相乘，取负号，并把绝对值相乘；（3）任何数与0相乘都得0。几个不等于0的数相乘，积的符号由负因数的个数决定，当负因数有奇数个时，积为负；当负因数有偶数个时，积为正。有理数乘法的运算律：（1）交换律：ab=ba；（2）结合律：（ab）c=a（bc）；（3）分配律：a（b+c）=ab+ac。 记住乘法符号法则： 1.几个不为0的数相乘，积的符号由负因数的个数决定，当负因数的个数是奇数时，积的符号为负；相反，当负因数的个数是偶数时，积的符号为正。 2.几个数相乘，只要有一个数为0，积就是0。 乘法法则的推广：1.几个不等于零的数相乘，积的符号由负因数的个数决定，当负因数有奇数个时，积为负；当负因数有偶数个时，积为正；2.几个数相乘，有一个因数为零，积就为零；3.几个不等于零的数相乘，首先确定积的符号，然后把绝对值相乘。有理数乘法的注意：1.乘法是指求几个相同加数的和的简便算法，引入负数后，乘法的意义没有改变；2.有理数乘法与有理数加法的运算步骤一样：确定符号、确定绝对值；3.掌握乘法法则的关键是会确定积的符号：“两数相乘，同号得正，异号得负”，切勿与有理数加法的符号法则混淆。绝对值定义：在数轴上，表示一个数的点到原点的距离叫做这个数的绝对值。绝对值用“||”来表示。在数轴上，表示一个数a的点到数b的点之间的距离的值，叫做a-b的绝对值，记作|a-b|。绝对值的意义：1、几何的意义：在数轴上，一个数到原点的距离叫做该数的绝对值．如：5指在数轴上表示数5的点与原点的距离，这个距离是5，所以5的绝对值是5。2、代数的意义：非负数（正数和0,）非负数的绝对值是它本身，非正数的绝对值是它的相反数。互为相反数的两个数的绝对值相等。a的绝对值用“|a |”表示．读作“a的绝对值”。实数a的绝对值永远是非负数，即|a |≥0。互为相反数的两个数的绝对值相等，即|-a|=|a|。若a为正数，则满足|x|=a的x有两个值±a，如|x|=3，,则x=±3.绝对值的有关性质：①任何有理数的绝对值都是大于或等于0的数，这是绝对值的非负性； ②绝对值等于0的数只有一个，就是0； ③绝对值等于同一个正数的数有两个，这两个数互为相反数； ④互为相反数的两个数的绝对值相等。 绝对值的化简：绝对值意思是值一定为正值，按照“符号相同为正，符号相异为负”的原则来去绝对值符号。①绝对值符号里面为负，在去掉绝对值时必须要加一个负的符号老确保整个值为正值，也就是当：│a│=a (a为正值，即a≥0 时）；│a│=-a （a为负值，即a≤0 时）②整数就找到这两个数的相同因数；③小数就把这两个数同时扩大相同倍数成为整数,一般都是扩大10、100倍；④分数的话就相除，得数是分数就是分子：分母，要是得数是整数，就这个数比1。有理数的加法：把两个有理数合成一个有理数的运算叫做有理数的加法。有理数的加法法则：（1）同号两数相加，取相同的符号，并把绝对值相加；（2）绝对值不等的异号两数相加，取绝对值较大数的符号，并用较大的绝对值减去较小的绝对值；（3）互为相反的两个数相加得0；（4）一个数同0相加，仍得这个数。有理数加法的运算律：（1）加法的交换律 ：a+b=b+a；（2）加法的结合律：( a+b ) +c = a + (b +c)。几个有理数相加常用方法：①.运用加法运算律把同号的加数相加，再把异号的加数相加；②.应用运算律把可以凑整的加数相加；③.运用运算律把互为相反数的加数相加。用加法的运算律进行简便运算的基本思路：①先把互为相反数的数相加；②把同分母的分数先相加；③把符号相同的数先相加；④把相加得整数的数先相加。注意事项：有理数的加法与小学的加法有理数的加法与小学的加法大有不同，小学的加法不涉及到符号的问题，而有理数的加法运算总是涉及到两个问题：一是确定结果的符号；二是求结果的绝对值。在进行有理数加法运算时，首先判断两个加数的符号：是同号还是异号，是否有0，从而确定用那一条法则。在应用过程中，一定要牢记“先符号，后绝对值”，熟练以后就不会出错了。多个有理数的加法，可以从左向右计算，也可以用加法的运算定律计算，但是在下笔前一定要思考好，哪一个要用定律哪一个要从左往右计算。记忆要点：同号相加不变，异号相加变减。欲问符号怎么定，绝对值大号选。
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224135385346121213236437929934137681零售大数据分析应用的四个阶段
[ 亿欧导读 ]
要建立数学模型要解决三个问题，首先是数据的量要达到一定的规模和质量；其实是用什么样的算法，如用时间序列还是回归或是人工智能算法；第三是“数据+算法”可以围绕什么业务场景，建立什么样的模型及参数。
中国零售业所面临的最具挑战的竞争，就是顾客和市场需求的纷繁复杂及其飘忽不定的变化。而零售企业成功乃至存活的关键，就是如何采取灵活多变且机智的应对行动，这就要求管理者要能够顺应市场的变化、快速发现并处理问题，并且及时的制定解决方案和抓住市场机会。因此，基于数据和事实，质量更高、速度更快、成本更低的决策显现了前所未有的重要性。
中国零售企业在经历的十几年的信息化高度发展的历程，也积攒了大量的宝贵数据，但面对这个“金矿”，各家企业由于经营模式、管理风格、重视程度、资金投入等不同，对于这个“金矿”的挖掘程度有极大的不同，零售大数据的分析应用均处在不同的阶段，甚至出现的“两极分化”的局面。
下面就是我在日常和零售企业接触的过程所总结出来的零售大数据分析应用的四个阶段，希望能够给大家指明方向。
第一阶段丨集成展示
有句话说的好“销售额首先是追踪出来的，其次才是分析出来的”。
在中国普及进程已经有了10多年历史，没有ERP的企业可谓越来越少。零售企业利用ERP可以搜集和整合整个企业的数据，形成一个完整的数据流，把企业内不同来源的数据信息集中到单一的一个仓库中来，使各个职能在自己需要的时间和地点通过图表看板、计分板的形式看到自己所需要的数据，并且展现出决策者最为关注的运营要素—关键绩效指标如销售额、坪效、利润率、客单价、进店率、转化率、目标完成率、同比增长率等等，这些都可以以“商业报告”的形式出现，该报告的主题紧紧围绕着“过去发生了什么”以及“正在发生什么”而展开，这也是大多数BI系统和数据中心平台的核心功能。
这一阶段的最大的困难为数据的集成和整合，每个零售企业都有数十个大大小小的部门系统，而这些系统都是一个独立的数据源，他们都有自己的定义、标准和侧重，而对这些来源不同数据进行合并、清理、转换和简化，最终建立一致性的数据是非常有挑战性的。
第二阶段丨分析判断
在第一阶段整合了数据来源后，零售业决策者关心的重点发生了转移，从“发生了什么”转向“为什么发生”。分析判断数据的目的是了解数据报表、商业报告的背后的含义，以及这些过往行为发生的动机和原因，这就需要对更加详细的数据进行多维度的分析。这种分析判断更多的是建立在对于零售业务逻辑的理解之上，一般会采用简单有效的分析方法和简便的分析工具对数据进行处理。
该阶段数据分析师这一角色开始真正出现，数据分析师需要非常熟悉业务，最好有实际业务操作的背景，能够用业务的语言和逻辑把运营异常解释的通顺，此阶段不要求对算法、模型和工具的应用非常高深，而对于快速将数据分析结果进行落地，赢取各个业务部门的信任的要求非常高。
例如一个服装品牌的一款裙装销售好的超出预期，那就要找从“人、货、场”三个核心来找原因分析判断火爆原因：
是否有什么买赠、打折、捆绑、支付等促销活动，店员对该商品是否有特殊的推荐等；
该商品的陈列、包装、设计、款式等是否有特色、是否是限量销售、限时特价等等；
以及顾客购买此商品的动机是什么，是否要释放压力、还是从众心理、攀比心态等；
此外，还要考虑竞争对手是否有断货问题、大型企业客户是否有团购等因素，甚至出现了在排除各种原因之后才知道，这款裙装和当时热播电视剧中某个明星穿的比较相似，因电视剧热播而带动了该款裙子的热销，虽然在该款衣服上所投入过多的市场资源其实并不多。
第三阶段丨预测未来
企业在有了前两个阶段的基础之后，关注点会进一步超越当前，开始思考更贴近经营上的问题：“将来会发生什么”。
从本质上说预测就是根据零售企业所过去发生的事件以及当前实时的影响因素，对于销售额、利润率、成本等未来的取值做出自动化和智能化的估计。简单的分析对于估算畅销概率的作用有限，在大多数复杂的应用中，需要建立数学模型来还原零售的业务规律。
例如建立销售预测模型来量化销量的影响因素及各因素之间的交互影响、建立定价优化模型来还原价格与销量之间的关系并找到最科学的价格以实现经营目标。而建立模型的目的就是将之前各个角落里的经验用数学的形式表现出来，虽然并不是十全十美，但会无限逼近真实情况。
要建立数学模型要解决三个问题，首先是数据的量要达到一定的规模和质量；其实是用什么样的算法，如用时间序列还是回归或是算法；第三是“数据+算法”可以围绕什么业务场景，建立什么样的模型及参数。
例如的工程师从众多关于流感的关键词组合中，挑出45个重要检索词条作为特征，训练了一个线性回归模型来预测2007年和2008年流感传播的趋势、时间和地点，该模型预测结果的准确率最后高达97%，而该模型完全可以和关于流感的商品如口罩、营养食品、非处方药品等销售建立起联系，构建“流感商品销售指数”，来指导这些商品在特定时间、地点的具体销售数量。
再例如7-Eleven零售门店通过卫星云图了解到两天后气温将上升两度，会提前订购比平常销量多30%的矿泉水。
第四阶段丨指导决策
这一阶段侧重于对业务、营运、经营、战略的决策的指导，回答的问题其实就是：“我应该做什么”才能达到最佳的状态。前三个阶段都不是终极目的，例如销售预测不是为了预测而预测，预测准确率达到100%又如何，关键是做了预测以后能给企业的决策行为带来什么样的帮助，对于零售企业而言，销售预测以后紧接着的行为就是补货，补货过程中就会涉及到多级库存管理。
而补货行为又驱动了后续的采购、生产、物流、仓储等行为，同时企业的决策层可以根据未来的预测来做出是否要开设渠道、建立工厂、购买仓库等重要战略决策，这些行为的决策都是建立在前三个阶段之上的。同时决策模拟也是这个阶段的重要应用，针对零售流程中的随机因素，引入各种约束条件，构建出若干个相互关联的场景模型来全真模拟真实情景，从而事先预知各种决策可能的结果，提高决策准确性。
大数据时代已经悄然来临，不懂大数据就做不了大生意，未来甚至做不了生意。
我所接触的不少中国零售企业对于大数据的分析应用都处在第一或者第二阶段，也有少数企业如京东、华为处在第三甚至初步进入第四阶段，虽然不少企业所处的阶段还比较低，但是至少有两点让我看到了希望：很多企业的数据基础都很不错，积攒了大量的数据，同时很多零售企业对于大数据应用的意愿和兴趣都非常强烈和热切。
这些企业对于自身的业务也非常的精通，只是受制于算法、人才、技术等对于如何把业务和数据结合在一起产生价值还不甚清楚，但是这些未来都不会成为中国零售企业对于大数据孜孜追求的障碍，因为未来一定会出现大量的第三方公司来提供专业的数据分析、建模和优化服务，帮助企业早日迈入数据驱动决策阶段。
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