简单的sem模型应用实例（简单的sem模型应用实例）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于简单的sem模型应用实例的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、请问大神会构建sem模型吗？使用amos？

• 2、2020-03-03小刘科研笔记之SEM-EDS联用技术在表征科学中的应用

• 3、有哪些大数据分析案例?

• 4、0基础入行，新手该如何学习SEM

一、请问大神会构建sem模型吗？使用amos？

用amos构建结构方程模型很简单，看看书就可以了，先确定各个内因潜变量和外因潜变量及其测量变量。最后用amos一作图就可以了，比忘了最后做一下验证性因子分析和显著性检验就好

二、2020-03-03小刘科研笔记之SEM-EDS联用技术在表征科学中的应用

表面分析技术是一种统称，指的是利用电子、光子、离子等与材料表面进行相互作用，分辨范围从微米级到纳米级，测量从表面散射或发射出来的各种离子、电子和光子的质谱、能谱、光谱等，对材料表面的化学组成、结构和性质进行分析的各种技术。

对材料研究来说，扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope, SEM)和X射线能谱仪(Energy-dispersive X-ray Spectrometer, EDS)是比较常用的设备。

扫描电子显微镜(SEM)主要是利用二次电子信号成像来观察样品的表面形态，即用极狭窄的电子束去扫描样品，通过电子束与样品的相互作用产生各种效应，其中主要是样品的二次电子发射。二次电子能够产生样品表面放大的形貌像，这个像是在样品被扫描时按时序建立起来的，即使用逐点成像的方法获得放大像。SEM可以获取被测样品本身的各种物理、化学性质的信息，如形貌、组成和晶体结构等等。

X射线能谱仪主要由半导体探测器、前置放大器和主放大器、脉冲处理器、计算机等部分构成。其工作原理是利用不同元素所激发的特征X射线的能量的不同来对元素进行定性和定量分析。如图1所示，EDS的工作流程大概可以表述为：样品表面被激发出的特征X射线送入到半导体检测器中，经过处理输出幅度与X射线能量成正比的电脉冲信号；该信号再经过前置放大器的整形放大、主放大器的放大整形输出对应电压信号；该信号被送入到脉冲处理器，进行信号降噪、将脉冲信号转换为计数并在对应通道内累加计数、消除脉冲堆积等处理；最后，将信号输入到计算机并通过专业软件对其进行处理，在显示器上形成能谱图，并可以根据能谱图进行各种各样的处理，进而达到定性分析的目的。

扫描电子显微镜结合X射线能谱仪的使用方法也能对材料的成分进行分析，这种分析方法可以简称为SEM-EDS分析技术。

SEM-EDS在材料科学的研究中应用很广，它可以对材料同时进行微区形貌观察和成分分析。SEM-EDS一般只能提供空间分辨率为微米或亚微米的成分分布信息，但是通过调整SEM的加速电压和减薄样品等方法，成分分布的空间分辨率也可达到几十纳米的量级。

随着航空航天技术的发展以及精密机械学科的进步，航空维修也越来越趋向于精细化修理，对产品的故障分析也越来越深入，对机件关键材料的失效原因分析，吸引着广大航空维修工作者研究，扫描电子显微镜（SEM）和X射线能谱仪（EDS）是当前材料分析领域较为常见的两种分析设备，基本上是组合使用的，功能非常强大，既能观察样品表面形貌又能对微分区进行成分分析。

在实际的飞机维修过程中，SEM-EDS分析技术可应用于金属腐蚀、漆层脱落、粘合剂催化、电路板虚焊、复合材料损伤、油液成分分析等多方面的研究，作为一种非破坏性的表面分析手段，将在飞机维修失效模式分析的研究中发挥出更大的作用。

传统的清洁度检测方法通过光学显微镜对萃取在标准微孔滤膜上的杂质颗粒进行形貌观察、统计，无法对颗粒属性进行分析，因而只能简单定义产品的清洁度等级，无法有效确定影响清洁度的真实原因，基于清洁度对于产品质量的重要性以及当前通用检测方法的不足，有研究者通过SEM和EDS的结合使用，可以实现对杂质颗粒的形貌观察、分级统计以及颗粒属性的分析和溯源，提升清洁度检测分析水平。

SEM-EDS在法庭科学物证鉴定领域内的应用有两个主要目的，一是对微量物证进行种类认定，如确定嫌疑人手上检材是否为射击残留物或确定嫌疑人衣物上所附着的微量玻璃颗粒是否为车窗玻璃碎屑或其他某一玻璃碎屑；

二是同一认定，确定检材与样本是否来自同一客体。大量的物证鉴定实践证明，用SEM-EDS可准确地鉴定分离物的同一性，其有效性已获 Forensic TestingProgram（Collaborative Testing Services，USA）等国际权威鉴定机构的认可，可以预见扫描电镜-能谱仪在法庭科学物证鉴定领域的应用前景将非常广阔。

目前，99%以上的含石棉材料中包含温石棉、青石棉、铁石棉，而阳起石、透闪石、直闪石储量少于石棉总储量的 1%，虽未直接开采用于商业产品，但会少量的夹杂在其他矿物中出现在石棉制品中。通过对以上六种石棉使用SEM-EDS进行分析，可发现它们较低倍观察下的纤维形貌有一定的差异，然而制品中石棉纤维状态有可能在加工的过程中发生变化，因此形貌分析仅仅能判断样品中含有纤维状物质，更多是作为石棉检测的一种辅助手段。

在此基础上，实验通过对比石棉标准品元素分析结果与对应理论组成，证实该方法能有效区分几种主要的石棉。因此可以使用SEM-EDS 联用的方法，在确定样品中含有纤维物质后，再进一步分析纤维的元素组成，此法既弥补使用X-射线衍射法无法分析非晶样品的不足，而SEM的高分辨率也提高了石棉定性的精度，是一种鉴定建筑材料和保温材料中石棉的准确、快速的方法。

不积珪步，无以至千里；不积细流，无以成江海。做好每一份工作，都需要坚持不懈的学习。

三、有哪些大数据分析案例?

如下：

1. 大数据应用案例之：医疗行业

1）Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

2）大数据配合乔布斯癌症治疗

乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。

2. 大数据应用案例之：能源行业

1）智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。

通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。

因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

2）丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind Systems)运用大数据，系统依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，分析出应该在哪里设置涡轮发电机，事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中，准确的定位能帮助工厂实现能源产出的最大化。

为了锁定最理想的位置，Vestas分析了来自各方面的信息：风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势，帮助其客户实现投资回报的最大化。

3. 大数据应用案例之：通信行业—通过大数据分析挽回核心客户

法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja Polska是波兰最大的语音和宽带固网供应商，希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。

他们决定进行客户细分，方法是构建一张“社交图谱”- 分析客户数百万个电话的数据记录，特别关注 “谁给谁打了电话”以及“打电话的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类，如：“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。

这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题，如：哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一方法，公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。

4、大数据应用案例之：零售业—大数据帮零售企业制定促销策略

北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃，产品总数达到3万多种，产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多，成本变化比较频繁，一年之中，变化可达四次之多。

结果，每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队，希望透过分析消费者的购买记录和相关信息，提高定价的准确度和响应速度。

定价团队的分析围绕着三个关键维度：

1）数量：团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录，从客户不同维度分析，了解客户对每种产品种类的最高接受能力，从而为产品定出最佳价位。

2）多样性：团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外，他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券，团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪，从而判断他们对于公司的促销活动是否满意，并微调促销策略。

3）速度：为了实现价值最大化，团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录，为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券，为客户带来便利性和惊喜。

透过这一系列的活动，团队提高了定价的准确度和响应速度，为零售商新增销售额和利润数千万美元。

5、大数据应用案例之：网络营销行业（SEM）

很多企业在做SEM的过程中，都有这样的感触：每年都会花费大量的预算在SEM推广中，但是因为关键词投入产出无法可视化，常常花了很多钱却不见具体的回报。

在竞争如此激烈的SEM市场中，企业需要一个高效的数据分析工具来尽可能地帮企业优化SEM推广，例如BDP，来帮企业节省不必要的支出，提升整体的经营绩效。

企业可借助数据平台提供的网络营销整合解决方案，打通各个搜索引擎营销（SEM）、在线客服系统和CRM系统，营销竞价人员无需掌握复杂的编程技术，简单拖拽即可生成报表，观察每一个关键词的投入和产出，分析每一个页面的转化，有效降低投放成本。

通过BDP实况分析数据，可以快速洞悉对手关键词的投放时段、地域及排名，并对其进行可视化的分析，实时监控自己和竞争对手的投放情况，了解对手的投放策略，支持自定义设置数据更新的时间点、监控频次和时段，及时调整策略。知已知彼，才能百战不殆。

6、大数据应用案例之：电商行业

意料之外：胸部最大的是新疆妹子。曾经淘宝平台显示，中国女性购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好，其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。

虽然淘宝数据平台不能代表一切，但是结合现实来看，这个也具有普遍的代表性，只能感慨中国女性普遍size。在文胸颜色中，黑色最为畅销，黑色绝对是百搭，每个女性必备。

从省市排名，胸部最大的是新疆妹子。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考，为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。

7、大数据应用案例之：娱乐行业

微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖。2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。

今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。

总的来说，大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境，而是彻底扭转整个竞争环境，带来新机遇，企业需要应势而变。企业只有认识到这一点，使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据，才能在长期竞争中成为终极赢家。

四、0基础入行，新手该如何学习SEM

1. 学习基础知识

   ①百度推广官方书籍或教程

   所谓万变不离其宗，打好基础是根本，所以先把百度推广官方书籍完整的系统的阅读一遍，对百度竞价有系统的认识，知道百度竞价是什么，能解决哪些问题，账户搭建的基本原则是什么，展现机制等等，合上虎贲或者教程之后，如果你还能知道百度竞价是什么，那说明你知道了百度竞价。

   ②了解百度全商业产品知识

   我们知道SEM的全称是“搜索引擎营销”，所以了解百度其他产品也是很重要的，虽然目前sem主要的研究对象是竞价体系，但是如果想成为一个完整的semer，你不仅仅需要知道百度竞价，你还需要知道其他推广产品。第一可以提升自己的格局，第二可以了解竞争对手的推广产品!

   ③注册百度竞价账户

   有了基础理论知识，那接下来就是需要把理论融入实操了啊，注册一个空的百度凤巢账户，这样可以帮助你了解和深入sem体系。可以自己尝试用自己学到的知识，针对某一个行业，某一个具体的投放需求，搭建一个完整的账户。

2. 深度提升

   ①学会百度统计或者其他统计工具的安装

   账户层级的投放和数据报告，反映了我们在搜索结果页的优化结果，但是对于竞价推广而言，它的作用范围是搜索结果页层级，着陆页层级和咨询转化层级。所以对页面数据的监控就显得尤为重要，可以反应出流量质量如何，页面质量怎么样，服务器性能如何，客户需求点等等信息。

   ②数据分析(分析流量)

   对账户的理论知识和账户操作及功能有了全面的认识之后，那操作账户基本是没有问题了，但是我们操作账户的目的是给企业带来利益，所以你下一步需要学会如何去分析流量，优化流量，在有限的预算内给企业带来更多更好的流量。

   ③研究营销漏斗模型

   sem是一个系统营销过程，必然遵循营销漏斗模型，账户层级的投放和优化只是营销漏斗模型的开端，还需要了解营销漏斗模型在页面阶段与转化阶段的影响因素和相应的数据反馈。

3. 求职

   有了上面的理论知识后，对于找工作，基本来说可以实现了，sem的普遍需求较大，企业对sem的认知度不高，所以在没有经验的时候，对薪资不要期望太高，找一个小企业，专职的去实操一下，从头到尾对自己学到的理论知识进行验证和优化，去总结自己的优化方法和行业投放技巧。在实操过程中，不断的去学习和提升，了解竞价本质、数据分析技巧、seo优化基础知识、网站布局和优化技巧等相关知识，进而再去挑选自己适合的工作!

以上就是关于简单的sem模型应用实例相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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