sem做数据分析时要先对比数据，通过对比发现问题，再通过收集数据来找出问题。从计划、单元再到关键词，一步一步细化数据，最后落实到具体操作上，解决问题。日消费数据分析 这个日消费报表一般有日消费报表，周消费报表，月度消费报表组成。
第竞争对手与市场变化：查看竞争对手是否在投放相似广告，同时监控投放力度。
趋势分析法 趋势分析法又叫比较分析方法，水平分析方法，主要通过数据连续的相同指标或比率进行定基对比或环比对比，得出他们的变动方向，数额，幅度，来感知整体的趋势。这种方法粗略而简单，体现的是一个行业的总体趋势。
比重分析法 指通过计算某个维度所占维度总量的比例，从而去判断投放方向或投放效果。公式：比重=某维度数值 / 总量 X 100 倒推法 倒推法，是竞价推广中常用的一种方法，但更多被应用于战略目标的制定。即：根据历史数据，将成交—线索—对话—点击—展现倒着进行推理的过程。
1、四象限分析法 四象限分析法：也叫矩阵分析方法，是指利用两个参考指标，把数据切割为四个小块，从而把杂乱无章的数据切割成四个部分，然后针对每一个小块的数据进行针对化的分析。
2、倒推法 倒推法，是竞价推广中常用的一种方法，但更多被应用于战略目标的制定。即：根据历史数据，将成交—线索—对话—点击—展现倒着进行推理的过程。关键词四象限分析 关键词是竞价推广之根本，那么便可通过对关键词进行系统化分类，从而有针对性地进行优化。
3、四个方法：趋势分析法 主要是按时间周期对各层级数据的波动幅度进行分析得出行业在不同时间段的规律，比如淡旺季，比如早晚流量趋势等 比重分析法 主要是计算各纬度的数据占比，如地域占比，PC端占比快速掌握公司的核心推广产品、渠道、以及地域等 二八分析法 这里主要是对关键词分析。
4、第一：趋势分析法趋势分析法又叫比较分析法或水平分析法。主要是通过数据连续的相同指标或者比率进行定基对比或者环比对比，得出百度SEM数据变动的方向、数额或者幅度，从而感知整体的趋势。这个分析法比较简单，通过百度指数、百度统计就能掌握。一般来说，这种方法适用于分析行业的总体趋势。
5、结构方程模型（Structural equation modeling， SEM）是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。在近三十年内，SEM大量的应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中。
1、定义差异 SEM（标准误差）是样本平均数的标准差，它衡量的是样本平均数估计总体平均数的精确度。SD（标准差）则是衡量数据集中数值分散程度的统计量，它是各个数值与平均数差值的平方的平均数的平方根。
2、意思不同 mean都是平均数。SD全称standard deviation标准差，又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。SEM是standard error of mean是平均数的抽样误差，反应平均数的抽样准确性。用法不同 SEM计估计值的准确性无法度量，但利用统计学方法可以度量精确性。
3、概念区别 标准差（Standard Deviation，SD）和标准误（Standard Error of Measurement，SEM）是统计学中两个不同的概念。标准差是衡量数据集中数值分散程度的指标，它是方差的平方根。而标准误是衡量样本平均数估计总体平均数准确性的指标，它反映了样本平均数的抽样误差。
4、SD：标准差（StandardDeviation），又常称均方差，标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。
5、标准偏差（SD）是衡量数据集离散程度的一个统计量。它表示数据点与平均值之间的偏差程度。 标准误差（SEM），又称样本标准差，是用来评估样本均数的离散程度及其抽样误差的指标。 SD的正值和负值表示数据点相对于平均值的偏差方向。
6、SD 是标准偏差，是看你样本中观测值的变异程度的；SEM 是均值标准误，值越小，说明你的样本观测值越接近总体样本，说明你的观测值具有代表性，值越大，反之。MSE 是做完方差分析所得出来的，通过MSE可计算SEM，SEM=MSE/根号n；这里的n代表你观测值当中的重复数。
1、结构方程模型（SEM）是统计学中一种多变量分析技术，它能够评估模型的适配度、检验假设以及估计模型参数。SEM融合了因子分析、路径分析和回归分析等方法，能够同时探究多个变量间的相互关系，并分析这些关系如何影响其他变量。在SEM框架内，分析的是观测变量与潜变量之间的联系。
2、SEM是“结构方程模型”的缩写。它是一种基于统计学的数学分析方法，主要用于研究多个变量之间的关系。这种方法可以用来检验因果关系、预测未来趋势、评估模型拟合程度等重要问题。在社会科学、工程学、医学等领域中，结构方程模型已经成为一种非常受欢迎的研究工具。结构方程模型的应用非常广泛。
3、Mean（均值）是指将所有数据相加后得到的总和，代表了数据集中的“中心点”。在统计学中，Mean通常被用来评估一组数据的总体表现，例如一组产品的市场价格、一组员工的薪资水平等。SEM（标准差平方和）是指样本数据离散程度对均值的影响程度。
4、SEM（标准误差）是样本平均数的标准差，它衡量的是样本平均数估计总体平均数的精确度。SD（标准差）则是衡量数据集中数值分散程度的统计量，它是各个数值与平均数差值的平方的平均数的平方根。应用差异 SEM在统计学中用于估计平均数的准确性，它无法直接度量，但可以通过统计方法进行测量。
5、sem代表标准误 标准误，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差，是多个样本平均数的标准差。
6、意思不同 mean都是平均数。SD全称standard deviation标准差，又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。SEM是standard error of mean是平均数的抽样误差，反应平均数的抽样准确性。用法不同 SEM计估计值的准确性无法度量，但利用统计学方法可以度量精确性。
1、定义差异 SEM（标准误差）是样本平均数的标准差，它衡量的是样本平均数估计总体平均数的精确度。SD（标准差）则是衡量数据集中数值分散程度的统计量，它是各个数值与平均数差值的平方的平均数的平方根。
2、意思不同 mean都是平均数。SD全称standard deviation标准差，又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。SEM是standard error of mean是平均数的抽样误差，反应平均数的抽样准确性。用法不同 SEM计估计值的准确性无法度量，但利用统计学方法可以度量精确性。
3、SD与SEM是两个统计学中常见的概念，它们的区别在于反映的侧重点和应用场景。SD，即标准偏差，主要用于衡量样本变量值的离散程度，其数值大小代表了数据点围绕平均值的波动范围。标准差小表示数据分布集中，大则说明数据分散。医学上通常用SD表示，是描述变量分布离散程度的重要指标。
4、概念区别 标准差（Standard Deviation，SD）和标准误（Standard Error of Measurement，SEM）是统计学中两个不同的概念。标准差是衡量数据集中数值分散程度的指标，它是方差的平方根。而标准误是衡量样本平均数估计总体平均数准确性的指标，它反映了样本平均数的抽样误差。
