شرط بندی فوتبال : BIOS و Lumileds در زمینه روشنایی انسان محور شریک هستند


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

13 نوامبر 2020

BIOS مبتکر نورپردازی با محوریت انسان (HCL) (سیستم های نوآوری و بهینه سازی بیولوژیکی LLC) از کارلسباد ، کالیفرنیا (تأسیس شده از ناسا) و ارائه دهنده راه حل های روشنایی Lumileds LLC از سان خوزه ، کالیفرنیا ، ایالات متحده برای ایجاد یک LED SkyBlue جدید با یکدیگر متحد شده اند. عملکرد تراشه قبلاً موجود را دو برابر می کند. گفته می شود که ال ای دی 3030 میانه قدرت جدید به طور چشمگیری مانع توسعه لومن در هر دلار را برای تولیدکنندگان چراغ های روشنایی کاهش می دهد و مانع اصلی ارائه راه حل های روشنایی بهتر و سالم به بازار را از بین می برد.

Lumileds مهندسی LUXEON LED جدید را ارائه داد تا فناوری انحصاری SkyBlue Circadian BIOS را ارائه دهد. زیست شناسی سلولی انسان ده ها هزار سال است که نور طبیعی آسمان آبی را تشخیص داده و به آن واکنش نشان می دهد. با استفاده از علمی که از ناسا سرچشمه گرفت ، BIOS فناوری SkyBlue Circadian خود را ایجاد کرد که با یک گیرنده نوری غیر بصری در چشم درگیر می شود. ادعا می شود که ، در طول روز ، SkyBlue ریتم شبانه روزی را تقویت می کند ، هوشیاری را افزایش می دهد ، تمرکز را بهبود می بخشد و روحیه را تقویت می کند و در عصر ، فضای گرمتری ایجاد می کند که باعث تولید طبیعی ملاتونین می شود و منجر به خواب بهتر در شب می شود.

Lumileds می گوید ، از طریق ارتباط با BIOS ، مهندسی ، فسفر ، ساخت و تخصص راه حل را به اکوسیستم روشنایی انسان محور می آورد. رئیس بازاریابی Lumileds ، ویلم سیلویس-اسمیت می گوید: “ما قادر به تولید دو برابر لومن در بسته 3030 خود هستیم و می توانیم عملکرد سیستم را از 110 به 160 لومن در هر وات افزایش دهیم.” وی می افزاید: “این می تواند مواد را کاهش دهد ، تخفیفات برنامه های کاربردی را به بازی بگیرد و در نهایت قیمت گذاری کاربر نهایی را کاهش دهد.”

گفته می شود ، اکنون بیش از 30 شریک BIOS Illuminated و آنهایی که منتظر عبور از شکاف فناوری HCL LED بوده اند ، می توانند با اطمینان به LED ها ، نمونه کارهای خود را در این بازار مهم بسازند. این بازار در حال توسعه موجب افزایش انتخاب مصرف کننده ، کاهش هزینه های کاربر نهایی و در نهایت افزایش بهره وری ، بهبود جسمی ، روحی و روانی و بهبود کیفیت خواب برای افراد در سراسر جهان می شود.

لری چاپین ، مدیر ارشد محصولات در HE Williams Inc ، یک شریک BIOS Illuminated ، اظهار داشت: “همکاری ما با BIOS به ما امکان می دهد تا تقاضای روزافزون برای راه حل های روشنایی با عملکرد بالا را که از سلامت شبانه روزی پشتیبانی می کنند ، برطرف کنیم.” وی افزود: “رابطه BIOS ایجاد شده با Lumileds باعث تقویت زنجیره تأمین و در نتیجه کاهش زمان هدایت و انعطاف پذیری بیشتر برای شرکای نصب شده آنها خواهد شد.”

برچسب ها: براق

بازدید: www.lumileds.com

بازدید: www.bioslighting.com


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : با استفاده از این ابزار رتبه بندی SEO ، بازاریابی دیجیتال خود را با بودجه بهبود بخشید


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

RankTools به شما کمک می کند تا رتبه بندی جستجوی سایت خود را افزایش دهید.

15 اکتبر 2020

2 دقیقه خواندن

افشای اطلاعات: هدف ما ارائه محصولات و خدماتی است که فکر می کنیم برای شما جالب و مفید باشد. اگر آنها را خریداری کنید ، کارآفرین ممکن است سهم کمی از درآمد حاصل از فروش را از شرکای تجاری ما بدست آورد.


بازاریابی دیجیتال می تواند سریع گران شود ، که برای کارآفرینانی که سعی می کنند در یک اقتصاد سخت هزینه های خود را کاهش دهند ایده آل نیست. اما برای دستیابی به مشتریان جدید نیازی به اتکا به روش های پرداختی ندارید. بهینه سازی موتور جستجو (سئو) می تواند یک روش عالی برای افزایش بازدید از وب سایت شما بدون صرف یک سکه زیبا باشد.

اما اگر نمی دانید چگونه یک استراتژی SEO را پیاده سازی کنید ، ممکن است به کمی کمک نیاز داشته باشید. ابزار SEO RankTools می تواند این کار را انجام دهد

RankTools ابزاری برای جستجوگرها است که اطلاعات سایت شما را تجزیه و تحلیل می کند و گزارش های کاملی را ارائه می دهد تا به شما نشان دهد چه کاری درست انجام می دهید و چگونه می توانید سئو سایت خود را بهبود ببخشید. این ابزار داده های الکسا ، داده های شبکه های اجتماعی ، فهرست موتور جستجو ، رتبه صفحه Google ، تجزیه و تحلیل IP ، بررسی بدافزار و موارد دیگر را برای کمک به شما در تدوین استراتژی SEO قوی تر اندازه گیری می کند. بعلاوه ، همچنین رقبا را تجزیه و تحلیل می کند تا بتوانید ببینید که آنها چه کاری انجام می دهند یا اینکه در چه موقعیت هایی می توانید بالاتر از آنها باشید.

علاوه بر گزارش ، RankTools بیش از 20 مورد نیز ارائه می دهد ابزارهای جستجوگرها مانند تجزیه و تحلیل پیوند ، تجزیه و تحلیل موقعیت کلمات کلیدی ، بررسی وضعیت صفحه ، ایجاد بک لینک ، اسکرابر Google Adword و موارد دیگر برای قرار گرفتن در موقعیت بهتر سایت برای برجسته شدن در نتایج جستجو. همچنین می توانید عملکرد RankTools را با استفاده از API بومی آن با یک برنامه یا ابزارک دیگر ادغام کنید و اجرای استراتژی SEO خود را در گردش کار موجود خود آسان کنید.

بدون هیچ گونه تخصص سئو ، استراتژی SEO خود را از همان ابتدا بسازید. در حال حاضر ، شما می توانید اشتراک مادام العمر در RankTools SEO Tool را فقط با 29.99 دلار دریافت کنید. همچنین می توانید برنامه حرفه ای با 39.99 دلار و برنامه آژانس با 49.99 دلار.


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : چگونه خرگوش ها حیوانات خانگی ما شدند


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

هیچ رازی نیست که ما حیوانات خانگی خود را به خصوص سگ و گربه دوست داریم. با توجه به الف نظرسنجی 2011، بیش از 90 درصد آمریکایی ها به فکر دوستان سگ و گربه سان خود به عنوان اعضای خانواده هستند. اما در مورد خرگوش های حیوان خانگی چطور؟ بعد از سگ و گربه ، آنها سومین حیوان خانگی محبوب در ایالات متحده آمریکا هستند 2012 ، یک نظر سنجی توسط انجمن محصولات حیوانات خانگی آمریکایی دریافت که 2.5 میلیون خانوار اکنون با خرگوشهای خانگی فضای مشترکی دارند.

با وجود همه جا بودن ، هنوز هم چیزهای زیادی وجود دارد که ممکن است شما را در مورد سیب زمینی های نیمکت نوازشده شگفت زده کند. برای یکی ، اگر از آنها به درستی مراقبت شود ، می توانند 10 تا 12 سال عمر کنند. و گرچه ممکن است دندانهای بلند و تمایل آنها به دندان قروچه فکر کند که آنها جوندگان هستند ، اما خرگوشها در نظم هستند لاگومورفا، که شامل خرگوش ها ، خرگوش ها و پیکاهای کمتر شناخته شده ، کوه نشینان کوچکی است که در آفریقا و آمریکای شمالی یافت می شوند.

حتی فراتر از این اصول اسم حیوان دست اموز ، موارد زیادی وجود دارد که دامپزشکان و دانشمندان نیز در حال یادگیری هستند. دن اونیل ، یک محقق دامپزشکی و اپیدمیولوژیست در کالج رویال دامپزشکی در لندن ، می گوید: “دانش در مورد خرگوش اطلاعات زیادی ندارد.” “جهان آماده است تا در مورد سگ ها تحقیق کند و در مورد آنها – و گربه ها ، به میزان کمتری یاد بگیرد. با خرگوش ، واقعاً فقط در یکی دو دهه گذشته است که مردم شروع به کار بسیار روی آنها می کنند. ”

مغز بانی

در بیشتر موارد ، خرگوش حیوان خانگی من ، امبر ، دوست دارد با رضایت روی زمین دراز بکشد. اگرچه وقتی شخصی تازه وارد می شود ، او با عجله به جلو می رود تا متجاوز را با کنجکاوی بو کند یا فقط حیوانات خانگی را طلب می کند. اما چرا هنگامی که فرد نزدیک می شود در حالی که احتمال می رود خویشاوندان وحشی آنها با وحشت فرار کنند ، خرگوش های خانگی برای محبت دور می مانند؟ لیف اندرسون ، متخصص ژنتیک حیوانات در دانشگاه اوپسالا سوئد و دانشگاه A&M تگزاس توضیح می دهد که با اهلی شدن خرگوش ها ، انسان ها باید حیوانات را اداره کرده و آنها را محدود نگه دارند. به نوبه خود ، این امر باعث می شد که در اطراف مردم کمتر تحریک شوند. وی می گوید: “آنچه من از افرادی كه دست به خرگوش های وحشی می زنند آموخته ام این است كه آنها بسیار ترس جدی دارند.” “خرگوش ها توسط گربه های مختلف ، راسوها ، عقاب ها ، شاهین ها و همه چیز شکار می شوند – و البته انسان ها. بنابراین آنها واقعاً محتاط هستند. آنها وقتی احساس ترس می کنند در چاله های خود می دوند. ” وی به مشاهدات چارلز داروین اشاره می کند: “اهلی کردن هیچ حیوانی دشوارتر از بچه خرگوش وحشی نیست. به سختی هر حیوانی نسبت به بچه خرگوش اهلی رام باشد. ”

در سال 2014 ، اندرسون و همکارانش مطالعه ای را بررسی کردند که در آن بررسی شد مبنای ژنتیکی اهلی سازی خرگوش ها. تیم تحقیق تعیین توالی ژنوم چند نمونه جمعیت از خرگوشهای وحشی در جنوب فرانسه و شبه جزیره ایبری به علاوه نمونه هایی از نژادهای مختلف خرگوش های خانگی را انجام داد. آنها دریافتند که حیوانات از طریق انتخاب چند ژنی سازگار شده اند – فرآیندی که در آن جمعیت از طریق تغییرات کوچک در ژن ها واقع در مناطق مختلف بر روی کروموزوم های مختلف سازگار می شود نه در نتیجه یک تغییر ثابت و ثابت. فراتر از آن ، نویسندگان این تحقیق نظریه پردازی کردند که این تغییرات ممکن است در واقع ساختار مغز خرگوش ها را تغییر داده باشد.

در یک مطالعه در سال 2018 منتشر شده است، دانشمندان با بررسی دقیق تر بررسی کردند که آیا این تغییرات ژنتیکی واقعاً مغز اسم حیوان دست اموز را تغییر شکل داده است یا خیر. آنها با استفاده از تصویربرداری MRI با وضوح بالا ، مغز خرگوشهای وحشی و خانگی را اسکن کردند تا تفاوتهایی را که می تواند رفتار آنها را توضیح دهد مشخص کنند. آنها دریافتند که از میان هشت خرگوش خانگی که اسکن کرده اند ، آمیگدالا ، بخشی از مغز که ترس را پردازش می کند ، 10 درصد کوچکتر از همتایان وحشی خود است. در همان زمان ، قشر پیشانی داخلی – منطقه ای که کنترل می کند پاسخ ترسیدن – در خرگوشهای خانگی 11 درصد بزرگتر بود. دانشمندان همچنین کشف کردند که مغز خرگوشهای اهلی ماده سفید کمتری نسبت به اقوام وحشی آنها دارد و این باعث می شود توانایی پردازش اطلاعات کمتری داشته باشند – و این غریزه اولیه فرار را کاهش دهد.

آندرسون خاطرنشان می کند که هنوز هم دشوار است که بگوییم بین مغزهای مختلف حیوانات و شخصیت متفاوت آنها رابطه علی و معلولی وجود دارد یا خیر. وی می افزاید: “این یک همبستگی است.” “اما من همچنین می گویم که تفاوت بسیار منطقی است. داده ها بسیار قانع کننده است که ما شاهد این کاهش ها در مناطق مغزی هستیم. ”

اما اگر روند اهلی سازی در واقع خرگوشهای وحشی را مطرودتر کرده باشد ، چه برعکس اتفاق می افتد؟ آندرسون می گوید اگر خرگوش های خانگی را در طبیعت رها کنید ، آنها بیشتر و بیشتر شبیه پسر عموهای وحشی خود خواهند شد. او می گوید: “آنها باید زنده بمانند و از گربه ها و روباه ها و غیره دور بمانند.” “شما می توانید فکر کنید که آنها دوباره محتاط تر می شوند. یکی از پروژه هایی که ما روی آن کار می کنیم این است که آیا آنها هستند [actually] در برخی از این ژن ها به نوع وحشی برگردید. ”

اهلی کردن ، رد شد

چه در مورد Big Bang یا Superman صحبت کنیم ، همه ما عاشق یک داستان خوب هستیم. وقتی صحبت از خرگوش های خانگی خانگی می شود ، داستان به شرح زیر است: در حدود سال 600 میلادی ، پاپ گریگوری بزرگ با صدور فرمانی ، جنین خرگوش یا لورها را نوعی گوشت ، بلکه ماهی قلمداد نمی کردند. بنابراین ، خوردن آنها در طول روزه بزرگ برای مسیحیان اشکالی نداشت. “این انگیزه قابل توجهی فراهم کرد [to breed rabbits]، “گرگر لارسون ، زیست شناس تکاملی در دانشگاه آکسفورد می گوید.” “زیرا همه از روزه گرفتن متنفر بودند.” بنابراین ، به طور طبیعی ، راهبان در جنوب فرانسه از صومعه های خود هجوم بردند ، دسته ای از خرگوش های وحشی را اسیر کردند و آنها را در دیوارهای خود پرورش دادند. سرانجام ، آنها به مخلوقات نوازشی تبدیل شدند که همه ما آنها را می شناسیم و دوستشان داریم.

این یک داستان ساده و راضی کننده است – داستانی که اهلی خرگوش را در یک کمان مرتب پیچانده است. فقط یک مشکل وجود دارد: ممکن است در واقع درست نباشد. برای چندین دهه ، این داستان به عنوان دانش عمومی در نظر گرفته می شد ، حتی به طور معمول در مقالات علمی ذکر می شد. لارسون می گوید: “وقتی این داستان را می شنوید ، عناصر زیادی جذاب هستند كه شما واقعاً به زحمت نمی آیید كه صحت آن را زیر سوال ببرید.” “من هم آن را قورت دادم.”

از آنجا که داستان حاکی از آن است که اهلی سازی خرگوش یک نقطه شروع قطعی دارد ، 600 سال پس از میلاد ، لارسون می خواست ژنوم حیوان را از طریق تجزیه و تحلیل ساعت مولکولی آزمایشگاه تا آن تاریخ را به طور مستقل تأیید کنید.

بنابراین لارسون دانشجوی کارشناسی ارشد اوان ایروینگ-پیز را مأمور ردیابی فرمان پاپ از پاپ گریگوری کرد. او می گوید: “من نمی خواستم فقط حرفهای خود را بزنم.” “اگر همه می گویند درست است ، باید نوعی مبنای درست بودن آن باشد.” اما وقتی سه هفته بعد ، اروینگ-پیس به آزمایشگاه لارون بازگشت ، او هیچ مدرکی در مورد صحت ماجرا پیدا نکرد – حتی یک مزخرف.

در یک مطالعه منتشر شده در سال 2018 در گرایشهای بوم شناسی و تکامل، لارسون ، ایروینگ-پیز و همکارانشان در صدد کشف تاریخ پنهان اهلی سازی خرگوش برآمدند. ابتدا ، ایروینگ-پیس با شكست از سوابق تاریخی ، هر مرجعی را كه می توانست به ترتیب زمانی پیدا كند ، پیگیری می كرد. لارسون می گوید به شاگرد او جایزه ای متقاطع از زینت و نادرستی پاداش داده شده است. به ویژه دو نویسنده ، H. Nachtsteim و FE Zeuner ، نقل قول های خود را در مورد نسخه خطی لاتین نوشته شده توسط سنت گریگوری تورز ، مورخ قرن 6 که هیچ ارتباطی با پاپ گریگوری نداشت. لارسون می گوید: “آنها حتی از هم نزدیك نبودند.” “او خرگوشهای جنینی را ذکر کرد [as a delicacy]، اما هرگز به کاری درباره اهلی کردن اشاره نکرده و مسلماً در مورد روزه یا راهبان اشاره ای نکرده است. ” لارسون می گوید ، از آن یک مرجع ، این داستان گلوله برفی داشت تا اینکه به عنوان انجیل علمی پذیرفته شد.

در این مطالعه ، دانشمندان از روش های دیگری برای امتحان کردن داستان واقعی استفاده کردند. اما حقیقت پیچیده تر از داستان است. شواهد باستان شناسی به دانشمندان گفته است كه مردم اسپانیا و فرانسه از حدود 10،000 تا 20،0000 سال پیش در حال خوردن غذای خرگوش بوده اند. بعداً ، در طی قرون وسطی ، آنها به عنوان یک غذای با کیفیت بالا در نظر گرفته می شدند و به سراسر اروپا منتقل می شدند. این خرگوشها بیشتر از اقوام وحشی خود قابل تشخیص نبودند ، زیرا تغییرات اسکلتی بین خرگوشهای خانگی و خانگی تا قرن هجدهم ظاهر نشد. محققان همچنین به تجزیه و تحلیل ژنتیکی امروزی جمعیت خرگوش های فرانسوی وحشی و اهلی پرداختند ، اما پاسخ های شفاف نیز نشان ندادند. این داده ها حاکی از آن است که حیوانات ممکن است زمانی بین 12000 تا 18000 سال قبل از هم جدا شده باشند.

سرانجام ، لارسون و همکارانش به این نتیجه رسیدند که اهلی سازی یک فرآیند است – حتی یک رویداد با یک نشانگر ثابت در یک جدول زمانی. او می گوید: “ما به عنوان یک گونه ، در بررسی تغییرات طولانی مدت بسیار بد هستیم.” “داستان ها به این دلیل کار می کنند که در ابتدا ، وسط و انتهای خود ، جایی که شما یک پیکان مستقیم در طول زمان دارید ، شروع می شود. وقتی به جایی می رسیم بسیار راضی کننده است. در حالی که با هر چیزی که مدت زمان طولانی طول می کشد ، مانند تخیل یا تغییر فناوری ، ما بسیار مستعد ایمان آوردن داستان هایی هستیم که با فریاد کسی “یورکا” پایان می یابد! در وان یا سیب به سرش ضربه می خورد. ” یا شاید با یک فرمان پاپ و گروهی از راهبان گرسنه.

اه ، چه خبر ، دکتر؟

باورهای غلطی که مردم در مورد خرگوش حیوان خانگی دارند کم نیست. برای مبتدیان ، بسیاری تمایل دارند که آنها را به عنوان حیوانات خانگی ایده آل برای کودکان تصور کنند – زیبا ، فتوژنیک و با نگهداری کم. “مردم خرگوش را به عنوان حیوان خانگی کودک خریداری می کنند زیرا [they think] مراقبت از آنها آسان است “، اونیل ، اپیدمیولوژیست می گوید. “اما مراقبت از خرگوش و سالم نگه داشتن آن آسان نیست. مراقبت از خرگوش فقط آسان است [if] شما نگران این واقعیت نیستید که به درستی این کار را انجام می دهید. ”

این باور می تواند عواقب جدی به همراه داشته باشد. اونیل برخی از مهمترین اختلالات ایجاد شده در مورد خرگوشهای خانگی را ذکر می کند: ناخنهای بیش از حد رشد کرده ، دندانهای بیش از حد رشد کرده ، چاقی و ایلئوس ، همچنین به عنوان استاز روده شناخته می شود ، یک وضعیت تهدید کننده زندگی که حرکت طبیعی غذا از طریق روده کار نمی کند. وی می گوید: “هر یك از آنها با مدیریت و پرورش همراه است.” “این تفاوت بزرگ بین خرگوش و گربه و سگ است.”

در یک مطالعه 2019، اونیل و همکارانش از کالج دامپزشکی سلطنتی به بررسی سوابق دامپزشکی بیش از 6000 خرگوش خانگی در انگلیس پرداختند. دانشمندان خاطرنشان کردند که ، تا همین اواخر ، خرگوش ها به طور سنتی به عنوان حیوانات خانگی کودکان رفتار می شدند ، در بیرون از خانه نگهداری می شدند یک رژیم غذایی مبتنی بر کنسانتره. و در حالی که این روندها تغییر می کند ، با مطالعات اخیر گزارش شده که خرگوش بیشتر و بیشتر متعلق به بزرگسالان است ، مسائلی مانند مسکن نامناسب ، عدم همراهی و رژیم غذایی نامناسب هنوز سلامتی آنها را به خطر می اندازد. به عنوان مثال ، متوسط ​​عمر در میان حیوانات در این مطالعه فقط حدود 4 سال بوده است.

اونیل خاطرنشان می کند که انگیزه ایجاد اسم حیوان خانگی حیوان خانگی شیرین و کوچک نیز می تواند در بروز مشکلات سلامتی نقش داشته باشد. وی می گوید: “هرچه بیشتر برای اصلاح خرگوش ها پرورش دهیم ، وضعیت سلامتی آنها بدتر می شود.” “و وقتی می گویم بهبود ، منظورم چشمان بزرگتر و صورتهای صاف و گوشهای لپ دار است. هرچه بیشتر این کار را انجام دهیم ، سلامت آنها نیز کمتر است. ”

با این وجود صاحبان اسم حیوان دست اموز فعلی – و احتمالی – هنوز هم مقدار زیادی می توانند برای درمان صحیح خرگوش های خود انجام دهند. حتی قبل از تصمیم گیری برای گرفتن یک خرگوش ، اونیل پیشنهاد می کند که چه کسی از حیوان خانگی جدید مراقبت کند. هنگامی که تصمیم گرفتید ، وی ادامه داد ، سعی کنید خرگوشی را پیدا کنید که تا آنجا که ممکن است به نزدیکان وحشی آنها نزدیک باشد. او می گوید: “سعی کنید با اشتیاق خود برای خرید آنچه فکر می کنید زیباست ، مبارزه کنید.” علاوه بر این ، از آنجا که خرگوش ها موجوداتی اجتماعی هستند ، ممکن است بخواهید یک دوم را به عنوان یک همراه دریافت کنید.

وی می افزاید: “این یک فرایند کامل است که شما مردم را از طریق آن طی می کنید.” “شما باید زندگی را با این خرگوش تصور کنید.”


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : Don’t Compare Averages


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

Imagine you’re an executive, and you’re asked to
decide which of your sales leaders to give a big award/promotion/bonus to.
Your company is a tooth-and-claw capitalist company that only considers
revenue to be important, so the key element in your decision is who has got
the most revenue growth this year. (Given it’s 2020, maybe we sell
masks.)

Here’s the all-important numbers.

nameaverage revenue increase (%)
alice5
bob7.9
clara5

And a colorful graph

Based on this, the decision looks easy. Bob, at just under 8%, has a
notably better revenue increase than his rivals who languish at 5%.

But lets dig deeper, and look at the individual accounts for each of our
salespeeps.

nameaccount revenue increases (%)
alice-121-3-1101381110
bob-0.5-2.5-6-1.5-2-1.8-2.380
clara374.55.54.855.2465

This account-level data tells a different story. Bob’s high performance
is due to one account yielding a huge 80% revenue increase. All his other
accounts shrank. With Bob’s performance based on just one account,
is he really the best salespeep for the bonus?

Bob’s tale is a classic example of one the biggest problems with
comparing any group of data points by looking at the average. The usual
average, technically the mean, is very prone to one outlier swinging the
whole value. Remember the average net worth of a hundred homeless people is
$1B once Bill Gates enters the room.

The detailed account data reveals another difference. Although Alice and
Clara both have the same average, their account data tells two very
different stories. Alice is either very successful (~10%) or mediocre (~2%), while Clara
is consistently mildly successful (~5%). Just looking at the average hides this
important difference.

By this point, anyone who’s studied statistics or data visualization is
rolling their eyes at me being Captain Obvious. But this knowledge isn’t
getting transmitted to folks in the corporate world. I see bar charts
comparing averages all the time in business presentations. So I decided to
write this article, to show a range of visualizations that you can use to
explore this kind of information, gaining insights that the average alone
cannot provide. In doing this I hope I can persuade some people to stop only
using averages, and to question averages when they see others doing that.
After all there’s no point eagerly collecting the data you need to be a
data-driven enterprise unless you know how to examine that data
properly.

A strip chart shows all the individual numbers

So the rule is don’t compare averages when you don’t know what the
actual distribution of the data looks like. How can you get a good picture
of the data?

I’ll start with the case above, when we don’t have very many
data points. Often the best way to go for this is a strip chart, which
will show every data point in the different populations.

show code
ggplot(sales, aes(name, d_revenue, color=name)) +
  geom_jitter(width=0.15, alpha = 0.4, size=5, show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30)

With this chart we can now clearly see the lone high point for Bob,
that most of his results are similar to Alice’s worst results, and that Clara
is far more consistent. This tells us far more than the earlier bar chart,
but isn’t really any harder to interpret.

You may then ask, how to plot this nice strip chart? Most people who
want to plot some quick graphs use Excel, or some other spreadsheet. I
don’t know how easy it is to plot a strip chart in the average
spreadsheet, as I’m not much of a spreadsheet user. Based on what I see in
management presentations, it may be impossible, as I hardly ever see one.
For my plotting I use R, which a frighteningly powerful statistics
package, used by people who are familiar with phrases like “Kendall rank
correlation coefficient” and “Mann-Whitney U test”. Despite this fearsome
armory, however, it’s pretty easy to dabble with the R system for simple
data manipulation and graph plotting. It’s developed by academics as
open-source software, so you can download and use it without worrying about
license costs and procurement bureaucracy. Unusually for the open-source
world, it has excellent documentation and tutorials to learn how to use
it. (If you’re a Pythonista, there’s also a fine range of Python libraries
to do all these things, although I’ve not delved much into that
territory.) If you’re curious about R, I have a
summary
in the appendix of how I’ve learned what I know about it.

If you’re interested in how I generate the various charts I show
here, I’ve included a “show-code” disclosure after each chart which shows
the commands to plot the chart. The sales dataframes
used have two columns: name, and d_revenue.

What if we have a larger number of data points to consider? Imagine our
trio are now rather more important, each handling a couple of hundred
accounts. Their distributions still, however show the same basic characteristics, and we
can see that from a new strip chart.

show code
ggplot(large_sales, aes(name, value, color=name)) +
  geom_jitter(width=0.15, alpha = 0.4, size=2, show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30)

One problem with the strip chart, however, is that we can’t see the
average. So we can’t tell whether Bob’s high values are enough to
compensate for this general lower points. I can deal with this by plotting
the mean point on the graph, in this case as a black diamond.

show code
ggplot(large_sales, aes(name, value, color=name)) +
  geom_jitter(width=0.15, alpha = 0.4, size=2, show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  stat_summary(fun = "mean", size = 5, geom = "point", shape=18, color = 'black') +
  theme_grey(base_size=30)

So in this case Bob’s mean is a bit less than the other two.

This shows that, even though I often disparage those who use means to
compare groups, I don’t think means are useless. My disdain is for those
who only use means, or use them without examining the overall
distribution. Some kind of average is often a useful element of a
comparison, but more often than not, the median is actually the better
central point to use since it holds up better to big outliers like Bob’s.
Whenever you see an “average”, you should always consider which is better:
median or mean?

Often the reason median is such an under-used function is because our tooling
doesn’t encourage use to use it. SQL, the dominant database query
language, comes with a built-in AVG function
that computes the mean. If you want the median, however, you’re usually
doomed to googling some rather ugly algorithms, unless your database has
the ability to load extension functions. If
some day I become supreme leader, I will decree that no platform can have
a mean function unless they also supply a median.

Using histograms to see the shape of a distribution

While using a strip chart is a good way to get an immediate sense of
what the data looks like, other charts can help us compare them in
different ways. One thing I notice is that many people want to use The One
Chart to show a particular set of data. But every kind of chart
illuminates different features of a dataset, and it’s wise to use several
to get a sense of what the data may be telling us. Certainly this is true
when I’m exploring data, trying to get a sense of what it’s telling me.
But even when it comes to communicating data, I’ll use several charts so
my readers can see different aspects of what the data is saying.

The histogram is a classic way of looking at a distribution. Here are
histograms for the large dataset.

show code
ggplot(large_sales, aes(value, fill=name)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, boundary=0, show.legend=FALSE) +
  xlab(label = "revenue increase (%)") +
  scale_y_continuous(breaks = c(50,100)) +
  geom_vline(xintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30) +
 facet_wrap(~ name,ncol=1)

Histograms work really well at showing the shape of a single
distribution. So it’s easy to see that Alice’s deals clump into two
distinct blocks, while Clara’s have a single block. Those shapes are
somewhat easy to see from the strip chart too, but the histogram clarifies
the shape.

A histogram shows only one group, but here I’ve shown several together
to do the comparison. R has a special feature for this, which it refers to
as faceted plots. These kind of “small multiples” (a term coined by
Edward Tufte) can be very handy for comparisons. Fortunately R makes them
easy to plot.

Another way to visualize the shapes of the distributions is a density
plot, which I think of as a smooth curve of a histogram.

show code
ggplot(large_sales, aes(value, color=name)) +
  geom_density(show.legend=FALSE) +
  geom_vline(xintercept = 0) +
  xlab(label = "revenue increase (%)") +
  scale_y_continuous(breaks = c(0.1)) +
  theme_grey(base_size=30) +
  facet_wrap(~ name,ncol=1)

The density scale on the y axis isn’t very meaningful to
me, so I tend to remove that scale from the plot – after all the key
element of these are shapes of the distributions. In addition, since the
density plot is easy to render as a line, I can plot all of them on a
single graph.

show code
ggplot(large_sales, aes(value, color=name)) +
  geom_density(size=2) +
  scale_y_continuous(breaks = NULL) +
  xlab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_vline(xintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30) 

Histograms and density plots are more effective when there are more
data points, they aren’t so helpful when there’s only a handful (as with
the first example). A bar chart of counts is useful when there are only a few
values, such as the 5-star ratings on review sites. A few years ago Amazon
added such a chart for its reviews, which show the distribution in
addition to the average score.

Boxplots work well with many comparisons

Histograms and density plots are a good way to compare different
shapes of distributions, but once I get beyond a handful of graphs then
they become difficult to compare. It’s also useful to get a sense of
commonly defined ranges and positions within the distribution. This is
where the boxplot comes in handy.

show code
ggplot(large_sales, aes(name, value, color=name)) +
  geom_boxplot(show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30) 

The box plot focuses our attention on the middle range of the data, so
that half the data points are within the box. Looking at the graph we can
see more than half of Bob’s accounts shrank and that his upper quartile is
below Clara’s lower quartile. We also see his cluster of hot accounts at
the upper end of the graph.

The box plot works nicely with a couple of dozen items to compare,
providing a good summary of what the underlying data looks like. Here’s an
example of this. I moved to London in 1983 and moved to Boston a decade
later. Being British, I naturally think about how the weather compares in
the two cities. So here is a chart showing comparing their daily high
temperatures each month since 1983.

show code
ggplot(temps, aes(month, high_temp, color=factor(city))) +
  ylab(label = "daily high temp (°C)") +
  theme_grey(base_size=20) +
  scale_x_discrete(labels=month.abb) +
  labs(color = NULL) +
  theme(legend.position = "bottom") +
  geom_boxplot()

This is an impressive chart, since it summarizes over 27,000 data
points. I can see how the median temperatures are warmer in London during
the winter, but cooler in the summer. But I can also see how the
variations in each month compare. I can see that over a quarter of the
time, Boston doesn’t get over freezing in January. Boston’s upper quartile
is barely over London’s lower quartile, clearly indicating how much colder
it is in my new home. But I can also see there are occasions when Boston
can be warmer in January than London ever is during that winter month.

The box plot does have a weakness, however, in that we can’t see the
exact shape of the data, just the commonly defined aggregate points. This
may be an issue when comparing Alice and Clara, since we don’t see the
double-peak in Alice’s distribution in the way that we do with histogram
and density chart.

There are a couple of ways around this. One is that I can easily
combine the box plot with the strip chart.

show code
ggplot(large_sales, aes(name, value, color=name)) +
  geom_boxplot(show.legend=FALSE, outlier.shape = NA) +
  geom_jitter(width=0.15, alpha = 0.4, size=1, show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  stat_summary(fun = "mean", size = 5, geom = "point", shape=18, color = 'black') +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30) 

This allows me to show both the underlying data, and the important
aggregate values. In this plot I also included the black diamond that I
used before to show the position of the mean. This is a good way to
highlight cases like Bob where the mean and median are quite different.

Another approach is the violin plot, which draws a density plot into
the sides of the boxes.

show code
ggplot(large_sales, aes(name, value, color=name, fill=name)) +
  geom_violin(show.legend=FALSE, alpha = 0.5) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30) 

This has the advantage of showing the shape of the distribution
clearly, so the double peak of Alice’s performance stands right out. As
with density plots, they only become effective with a larger number of
points. For the sales example, I think I’d rather see the points in the
box, but the trade-off changes if we have 27,000 temperature measurements.

show code
ggplot(temps, aes(month, high_temp, fill=factor(city))) +
  ylab(label = "daily high temp (°C)") +
  theme_grey(base_size=20) +
  labs(fill = NULL) +
  scale_x_discrete(labels=month.abb) +
  theme(legend.position = "bottom") +
  geom_violin(color = NA) 

Here we can see that the violins do a great job of showing the shapes
of the data for each month. But overall I find the box chart of this data
more useful. It’s often easier to compare by using significant signposts
in the data, such as the medians and quartiles. This is another case where
multiple plots play a role, at least while exploring the data. The box
plot is usually the most useful, but it’s worth at least a glance at a
violin plot, just to see if reveals some quirky shape.

Summing Up

  • Don’t use just an average to compare groups unless you understand
    the underlying distribution.
  • If someone shows you data with just an average ask: “what does the
    distribution look like?”
  • If you’re exploring how groups compare, use several different plots
    to explore their shape and how best to compare them.
  • If asked for an “average”, check whether a mean or median is better.
  • When presenting differences between groups, consider at least the
    charts I’ve shown here, don’t be afraid to use more than one, and pick
    those that best illustrate the important features.
  • above all: plot the distribution!

Acknowledgments

Adriano
Domeniconi, David Colls, David Johnston, James Gregory, John Kordyback, Julie Woods-Moss, Kevin Yeung, Mackenzie Kordyback, Marco Valtas, Ned Letcher, Pat Sarnacke, Saravanakumar Saminathan, Tiago Griffo, and Xiao Guo

commented on drafts of this article on internal mailing lists.

My experience learning R

I first came across R about 15 years ago, when I did a little work with
a colleague on a statistical problem. Although I did a lot of maths in
school, I shied away from statistics. While I was very interested in the
insights it offers, I was deterred by the amount of calculation it
required. I have this odd characteristic that I was good at maths but not
good at arithmetic.

I liked R, particularly since it supported charts that were hardly
available elsewhere (and I’ve never much liked using spreadsheets). But R
is a platform with neighborhoods dodgy enough to make JavaScript seem
safe. In recent years, however, working with R has become much easier due
to the work of Hadley Whickham – the Baron Haussmann of R. He’s led the
development of the “tidyverse”: a series of libraries that make R very
easy to work with. All the plots in this article use his ggplot2 library.

In recent years I’ve used R more and more for creating any reports that
make use of quantitative data, using R as much for the calculations as for
the plots. Here the tidyverse dplyr library plays a big role. Essentially
it allows me to form pipelines of operations on tabular data. At one level
it’s a collection pipeline on the
rows of the table, with functions to map and filter the rows. It then goes
further by supporting table-oriented operations such as joins and pivots.

If writing such excellent software isn’t enough, he’s also co-written
an excellent book to learn to use R: R for Data
Science
. I’ve found this to be a great tutorial on data analytics,
an introduction to the tidyverse, and a frequent reference. If you’re
at all interested in manipulating and visualizing data, and like to get
hands-on with a serious tool for the job, then this book is a great way to
go. The R community has done a great job with this and other books that help
explain both the concepts and tools of data science. The tidyverse
community has also built an first-rate open-source editing and development
environment called R Studio. I shall say no
more that when working with R, I usually use it over Emacs.

R certainly isn’t perfect. As a programming language it’s shockingly
quirky, and I’ve dared not stray from the tree-lined boulevards of simple
dplyr/ggplot2 pipelines. If I wanted to do serious programming in a
data-rich environment, I’d seriously consider switching to Python. But for
the kinds of data work I do, R’s tidyverse has proven to be an excellent
tool.

Tricks for a good strip chart

There’s a couple of useful tricks that I often reach for when I use a
strip chart. Often
you have data points with similar, or even the same values. If I plot
them naively, I end up with a strip chart like this.

show code
ggplot(sales, aes(name, d_revenue, color=name)) +
  geom_point(size=5, show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_gray(base_size=30)

This plot is still better than that first bar chart, as it clearly
indicates how Bob’s outlier is different to his usual performance. But
with Clara having so many similar values, they all clump on top of each
other, so you can’t see how many there are.

The first of my tricks I use is to add some jitter. This adds some
random horizontal movement to the points of the strip chart, which allows
them to spread out and be distinguished. My second is to make the points
partly transparent, so we can see when they plot on top of each other.
With these two tricks, we can properly appreciate the number and position
of the data points.

Exploring the bin width for histograms

A histogram works by putting the data into bins. So if I have a bin
width of 1%, then all accounts whose revenue increase is between 0 and 1%
are put into the same bin, and the graph plots how many are in
each bin. Consequently the width (or amount) of bins makes a big
difference to what we see. If I make larger bins for this dataset, I get
this plot.

show code
ggplot(large_sales, aes(value, fill=name)) +
  geom_histogram(binwidth = 5, boundary=0,show.legend=FALSE) +
  scale_y_continuous(breaks = c(50,100)) +
  xlab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_vline(xintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30) +
  facet_wrap(~ name,ncol=1)

Here the bins are so wide that we can’t see the two peaks of Alice’s
distribution.

The opposite problem is that if the bins are too narrow the plot
becomes noisy. So when I plot a histogram, I experiment with the bin
width, trying different values to see which ones help expose the
interesting features of the data.


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : آیا کسب و کار شما مشتری های خود را تهیه می کند یا محصول آن؟


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

8 سپتامبر 2020

5 دقیقه خواندن

نظرات بیان شده توسط کارآفرین همکاران خودشان هستند.


اقناع خریداران برای باز کردن رشته های کیف خود برای محصول شما هدف هر یک از این اهداف است . به همین منظور ، بسیاری از کارآفرینان سالهای ابتدایی خود را با وسواس در مورد محصولشان سپری می کنند و تلاش می کنند تا هیچ چیز در بازار مقایسه نشود. صرف نظر از قصد ، صرف مقدار زیادی از انرژی خود برای محصول یک اشتباه خطرناک است.

یک کارآفرین باهوش همیشه باید بر روی شماره یک هر کسب و کار تمرکز کند – مشتری ها.

مرتبط: چرا مشتری مداری هر بار برنده می شود

اگرچه بیشتر کارآفرینان فکر می کنند عاشق مشتریان خود هستند ، اما تعداد زیادی از آنها در واقع عاشق محصول خود هستند. اگر آرزو دارید مشاغل موفقی را اداره کنید که خریدارانش را به وجد بیاورد ، این چهار س yourselfال را از خود بپرسید تا بدانید آیا واقعاً برای مشتری خود بیش از حد پاجوش هستید یا خیر.

آیا به مشتریانم صدا می دهم؟

بهترین شرکت ها وسواس زیادی در مورد مشتریان خود دارند. خیلی زیاد ، سرمایه دار با قرار دادن صندلی خالی در هر جلسه به مشتریان صندلی پشت میز می دهد. بزوس سابقه نوآوری آمازون را مدیون این ذهنیت می داند: “ما روی اپتیک سه ماهه بعدی تمرکز نمی کنیم. ما بر آنچه برای مشتریان خوب خواهد بود متمرکز می شویم. “

واقعاً ، شما باید در طول چرخه زندگی خود ، از جمله زمان قبل از خرید ، به آنها صدا دهید. اگر مشتری از نسخه ی نمایشی دور شد ، بپرسید چرا؟ اگر اخیراً دست از تجدید کار برداشته اند ، با آنها تماس بگیرید تا موانع موفقیت خود را درک کنند. این حرکات کوچک بصیرت ارزشمندی را فراهم می کند ، به هر حال ، هیچ کس بیشتر از افرادی که از شما خرید می کنند ، مشتری بودن شما را نمی داند.

مرتبط: مشتری مداری رمز اصلی یک مزیت رقابتی است

اگر از قبل متقاعد نشده اید ، یک دلیل غیر قابل انکار مهم وجود دارد که به مشتریان خود صدا می دهید – اگر به آنها جایی برای بیان نگرانی های خود ندهید ، آنها نه تنها کار با شما را متوقف می کنند ، بلکه شما خود را باز می کنید به یک بررسی بد

آیا به نظرات آنها گوش می دهم؟

دادن صدا به مشتریان خود فقط تا اینجا پیش می رود ، برای ساختن نام تجاری واقعاً مشتری مدار ، باید نظرات آنها را عملی کنید. در واقع ، جمع آوری بازخورد و سپس عدم موفقیت در بهبود ، بدتر از این است که در وهله اول هرگز آن را درخواست نکنیم.

شناخته شده است برای محدود کردن تقریبا همه چیز ، معنی عمل در بازخورد مشتری را در خود دارد. شروع با یک توییت 2016 که در آن یک شهروند نگران کننده از او گریه کرد مالکانی که اتومبیل خود را در بندر شارژ رها می کنند ، چند دقیقه بعد ماسک با قول رفع مشکل پاسخ داد.

منبع: توییتر

طی یک هفته تسلا برای رانندگانی که وسایل نقلیه خود را بیش از حد لازم در بندر رها می کردند ، 40 درصد در دقیقه هزینه بیکار جدید پرداخت کرد. ماسک نه تنها بلافاصله مشکلی را برای مشتریانش حل کرد ، بلکه راه حل او جریان درآمد کاملا جدیدی را برای تولید کننده ایجاد کرد.

این بدان معنا نیست که مشتریان شما در مورد مشکلاتشان با راهنمایی های روشن ارتباط برقرار می کنند. برعکس ، مشتری ها بیشتر تمایل دارند وقتی تجربه خود را به یک انتهای طیف می رسانند – بسیار خوشحال یا ناامید – صحبت کنند. این امر مستلزم این است که شما به طور فعالانه ورودی آنها را تهیه کنید. حتی نظرات منفی نیز در واقع فرصتی برای بهبود است و هر چقدر هم شنیدن آن سخت باشد ، مشتری لحظه ای به شما کمک کرد تا بتوانید تجارت خود را بهتر کنید ، بنابراین با دقت به صحبت های او گوش دهید.

آیا نیازهای متغیر آنها را درک می کنم؟

اگر مراقب نباشید می توانید با تغییر شرایط بازار ، نیازهای مشتریان خود را از دست دهید. برای فهمیدن اینکه چرا این مسئله از اهمیت بالایی برخوردار است ، به جستجوی موارد دوقلویی نپردازید و .

در اوج خود ، بلاک باستر تقریباً 10000 مرکز فروش در سراسر کشور داشت که با موقعیت های مناسب و انتخاب برتر ، بازار اجاره DVD را تحت سلطه خود قرار داده است. اما با افزایش جریان در اواخر سال 2000 ، بلاک باستر نتوانست خود را منطبق کند و ظرف چند سال ریشه کن شد.

در انتهای دیگر طیف ، Netflix در حال ظهور بود که به سرعت DVD خود را با استفاده از مدل نامه برای پاسخگویی به تقاضای جدید مشتری برای سرگرمی درخواستی تطبیق داد. همه ما می دانیم که غول رسانه ای نت فلیکس چه شد ، اما اگر Netflix ابتدا روی محصول خود تمرکز می کرد و می خواست بهترین سرویس تحویل DVD باشد ، چه اتفاقی می افتاد؟ آنها می توانستند با Blockbuster – یکی دیگر از مشاغل ناموفق که مشتری آنها را درک نمی کردند ، مخفی شوند.

مرتبط: یک اندازه برای همه متناسب نیست: مشتری مداری آیا کلید تمایز کسب و کار شما است

هشدار محتاطانه برای هر کارآفرینی که فکر می کند بازارشان از تغییرات سریع مصون است – بلاک باستر در سال 2010 اعلام ورشکستگی کرد ، تنها سه سال کوتاه پس از راه اندازی Netflix سرویس پخش جریانی خود در سال 2007.

آیا من آماده پیشرفت هستم؟

به خصوص اگر به مشتری های خود توجه شایسته ای نکرده باشید ، ممکن است فوراً تبدیل به یک برند مشتری محور شوید. آیا اگر ویژگی جدید محصول آنقدر که فکر می کردید مفید نباشد ، آماده قبول ضرر هستید؟ اگر شرایط بازار تغییر کند و شما نیاز به تجدیدنظر در مدل خود ، a-la-Netflix داشته باشید ، چه می کنید؟

فقط شما می توانید بدانید ، اما اینها س theالاتی است که باید از خود بپرسید که آیا واقعاً آماده عاشق شدن با مشتری خود هستید.

بارگذاری…




سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

سایت شرط بندی فوتبال : وضعیت بررسی RSS – 2020


سایت شرط بندی فوتبال
سایت پیش بینی فوتبال
سایت شرط بندی معتبر

بازگشت به وبلاگ

06 ژوئیه ، 2020 13:58

امروز ما از انتشار نظرسنجی “حالت RSS” هیجان زده ایم!

خوانندگان خوراک RSS و RSS (همچنین به عنوان جمع کننده های خبری شناخته می شوند) مدتهاست که در این منطقه بوده اند. روزانه میلیون ها نفر از آنها استفاده می کنند ، شاید شما هم یکی از آنها باشید؟ اگر اینگونه باشد ، ما بسیار علاقه مندیم که در مورد شما و عادات RSS خود بیشتر بدانیم. به همین دلیل ما این نظرسنجی را ایجاد کرده ایم.

نظرسنجی را از اینجا شروع کنید: https://feeder.co/state-of-rss/2020

ما می خواهیم بیشتر بدانیم که شما کی هستید ، چه کاری انجام می دهید و نظرات شما درباره خوانندگان RSS چیست.

روش شناسی

ما این نظرسنجی را با چند صدای پیشرو در RSS و جمع آوری اخبار ابداع کرده ایم. ما آن را برای هرچه بیشتر افراد ارسال خواهیم کرد و همه را تشویق می کنیم تا آن را با دوستان ، خانواده ، همکاران و حیوانات خانگی به اشتراک بگذارند.

از آنجا که محصول ما یک خواننده RSS است ، ما با قرار دادن این نظرسنجی فقط در معرض دید کاربران قرار می دهیم. ما با هرکسی که یک محصول خواننده RSS را در اختیار دارد یا اجرا می کند ، می خواهیم تا این مورد را با انجمن شما نیز به اشتراک بگذارد.

باز کردن منابع بینش

RSS یک استاندارد باز است که برای به اشتراک گذاری محتوا با جوامع ساخته شده است. برای احترام به این صراحت ، ما می خواهیم همه پاسخ ها (با رضایت) در مورد ما را باز کنیم حساب Github. ما می خواهیم هر توسعه دهنده یا صاحب وب سایت که متکی به RSS است از این نظر سنجی بهره ببرد ، نه فقط ما. ما معتقدیم که این به طور کلی از اکوسیستم RSS سود خواهد برد.

این نظرسنجی ناشناس است اما اگر می خواهید می توانید ایمیل خود را ترک کنید. اگر تصمیم به انجام این کار گرفتید ، ممکن است بعداً برای سؤالات دیگری با شما تماس بگیریم.

به انجمن RSS کمک کنید ، اکنون بررسی را شروع کنید.

بروزرسانی فیدر: اکنون ما برای Microsoft Edge available در دسترس هستیم


بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

سایت شرط بندی فوتبال : این کتابخانه عظیم جلوه های صوتی حرفه ای در حال حاضر 25 درصد خاموش است


سایت شرط بندی فوتبال
سایت پیش بینی فوتبال
سایت شرط بندی معتبر

همه از بازاریاب های ویدیویی گرفته تا تهیه کنندگان هالیوود از Soundsnap استفاده می کنند.

28 ژوئیه 2020

2 دقیقه بخوانید

افشای اطلاعات: هدف ما نمایش محصولات و خدماتی است که فکر می کنیم جالب و مفید می یابید. اگر آنها را خریداری کنید ، کارآفرین ممکن است سهم کمی از درآمد حاصل از فروش را از شرکای تجاری ما دریافت کند.


طبق یک مطالعه Hubspot ، 54 درصد از افراد می خواهید محتوای ویدئویی بیشتری ببینید از مارک های مورد علاقه خود این احتمالاً دلیل آن را توضیح می دهد 87 درصد بازاریابان اکنون می گویند آنها از ویدئو به عنوان ابزاری استفاده می کنند. اما در حالی که احتمالاً شما نمی دانید که فیلم از کجا تهیه می شود ، آیا تاکنون متوقف شده اید که در مورد صدا در فیلم های بازاریابی فکر کنید؟ هزینه های صدور مجوز باعث می شود که فقط بیرون رفتن و استفاده از آهنگ Tom Petty برای تبلیغات ویدیویی خود مشکل داشته باشید.

https://www.youtube.com/watch؟v=vaFKWNxbQug

در عوض ، بازاریاب ها از صوتی و صداهای بورس استفاده می کنند ، مانند آنچه شما پیدا خواهید کرد صداگذاری. این شرکت می گوید: Soundsnap یک کتابخانه صدا و سیمای آنلاین حرفه ای است که مورد اعتماد شخصیت های دیزنی ، HBO ، CBS ، پیکسار و بسیاری موارد دیگر است. آنها دو برابر سایر سیستم عامل ها هستند و بارگیری های نامحدود بیش از 282000 صدا را ارائه می دهند. (با افزودن هر هفته بیشتر!) این جلوه های صوتی همه عاری از حق امتیاز است ، بنابراین می توانید از آنها به اندازه دلخواه و تقریباً در هر ظرفیتی استفاده کنید. چه در حال ایجاد تبلیغات ویدیویی برای نام تجاری خود باشید ، چه برنامه ای را ایجاد کنید یا حتی یک کارگردانی یک فیلم مستقل یا تئاتر جامعه را کارگردانی کنید ، Soundsnap بسیار مفید خواهد بود. کتابخانه قابل جستجو آنها آسان برای استفاده است و فقط حاوی بالاترین کیفیت جلوه های صوتی از طراحان صدا و ضبط کنندگان با شجره نامه های هالیوود است. طراحان فعلی آنها روی فیلم هایی مانند کار کرده اند قوی سیاه، راننده کودک، شب تاریک، و بیشتر.

به بازاریابی و زندگی تان صدایی اضافه کنید. اشتراک یک ساله در Soundsnap Stock Audio & Sounds به طور معمول 199 دلار است ، اما وقتی می توانید 25 درصد تخفیف دهید. فقط با 149.99 دلار ثبت نام کنید.


بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال