或者它们恰好与完全

[fomayof928@mowline]

销售数据：您的销售额何时上升或下降？它们和事件是否一致？不同类型的关键词相吻合？尝试使用گوگل باہمی تعلق ، 它将识别遵循与您的数据相同模式的关键字. 调数据：使用您的销售或销售历史来进行调并生成有见地的内容. 服装店可以根据人们购买的服装颜色来比较关于性格问题的答案（可能的标题：人们关于红色的说法是真的吗？） 汽车配件商店可以将某些 阿根廷号码数据 配件的尺寸与人们喜爱的运动进行比较（潜在标题：大卡车和大热门） 保险提供商可以比较所要求的保险类型与所需的保险类型.教育水平（潜在标题：聪明人对保险有何不同做法） 您或您的企业多年来可能已经生成了更多独特的第一方数据源，并且可以将其转化为精彩的内容。



如果您长期深入挖掘数据,就会发现有价值的东西. 涉及 数据是外来的。 这是一种几乎没人在日常对话中使用过的语言,是一种为机器设设.这种考虑要求我们让读者能够立即理解数据。我们不应该只问“数据说求我们让读者能够立即理解数据。



问“数据告诉我什么？”我们使数据可关联的方法很简单——根据人们的身使我诉我什么？”可以是地理、经济、生物、社会或文化方面的区别، 我们通常用这些区别来对自己进行分类. 这种策略的许多最佳例子都涉及地理（也许是因为每个人都生活在某个地方,而对某个地点做出一般性的主张是相当没有争议的）。