跨境电子商务客户服务》课程操作亚马逊客户服务知识点作业 一、单选题 1. 亚马逊退款政策规定，在送达后（ ）天内退回全新的未开封商品，买家可获得全额退款。根据亚马逊退货政策，卖家需要接受这些退货并发放退款。 A.15 B.20 C.25 D.30 2.下列关于卖家做法说法错误的是（ ）。 A.为了获得正面反馈而贿赂买家。 B.面对买家查询、退货或退款请求时，应保持礼貌、耐心。 C.清楚地说明配送、退货、退款政策和流程及其他相关信息。 D.及时回复买家有关订单状态的问题。 3.亚马逊买家必须使用5星评分制来提供反馈。正面反馈： 5星或（ ）星；中性反馈：（ ）星；负面反馈：2星或1星。 A.3，4 B.4，3 C.4，2 D.4，3 4.卖家与买家消息沟通，卖家只能向就购买商品事宜联系过卖家或已经在亚马逊店铺购买卖家商品的买家发送允许的消息。亚马逊将允许的消息定义为完成订单或回复客户服务询问所需的消息。以下关于“允许的消息不得包含”的是（ ）。 A.图片或文本中的敏感内容 B.电话号码 C.外部链接 D.以上是 5.亚马逊在索赔调查期间确定需要其他信息，将通过电子邮件联系卖家，请求卖家提

跨境电商产品开发 任务5.2 学会亚马逊新品开发的主要方法 亚马逊选品 目录/CONTENTS 1 亚马逊新品开发思路 2 亚马逊新品市场调研 3 亚马逊新品产品调研 4 课堂小结 5 课后作业 Part One. 亚马逊新品 开发思路 亚马逊是以商品为导向的平台，卖家需要考虑自己的产品是否有足够大的市场空间，此外，卖家要关注的是国外市场。有些产品在国内不畅销，但可能会在国外卖得非常好。 1.从需求出发，跟着市场走 1 亚马逊平台不缺好产品，不少卖家还树立了品牌保护意识，品类竞争都很激烈。但在产品细节上做出差异化，盈利的机会还是有很多。也有卖家们会选择蓝海市场，竞争力相对较小，用户搜索量也较低，但卖家需要更多的时间去摸索，前中期想要盈利是不可能的。 2.以盈利为目 2 亚马逊新品开发思路 作为一个亚马逊新卖家，首先就是要确定好自己的产品是什么。 在开店初期，资金、人力等各个方面资源都是有限的，能选择的产品种类也是有限的，所以卖家入行时先专注于某一个类目。如果不知市场如何，可以在亚马逊平台上浏览细分类目的销售情况，包括对卖得比较好的店铺、产品做市场调研。 3.专注于某一个类目 3 2 亚

跨境电商产品开发：运用亚马逊站内数据进行选品.pptx

跨境电商产品开发 课程目标 知识 目标 能力 目标 素质 目标 课程目标 任务5.1 掌握亚马逊开发新品的原则 亚马逊选品 目录/CONTENTS 1 深入研究亚马逊平台 2 如何确认商品 3 如何提升单品 4 课堂小结 5 课后作业 Part One. 深入研究 亚马逊平台 深入研究亚马逊平台 ►Best Seller 当卖家在研究热卖品时，要选Review数量少，排名蹿升快，客单价偏高的商品。Review数量过多，说明竞争激烈，作为新品卖家很难去参与竞争。此外，要多留意新发布的商品，紧跟竞品动向，关注商品新功能。尤其是节日促销前，多去看看历史节日热门选品数据，它们能带来不少灵感。 深入研究亚马逊平台 商品详情页参考价值比较大。卖家在研究的时候，要从以下四点去考虑： 1、买了又买 2、看了又看 3、看了却买 4、关键词推荐商品。 ►Product Detail Page 深入研究亚马逊平台 买了又买是指消费者首次购买某一款商品之后又买了其他商品的行为，是使用场景下功能的补充和购买场景下需求的补充。比如说蓝牙耳机和耳机盒。 看了又看是指消费者从某一款商品搜索进入之后又浏览了别的商品，适

电子商务链案例分析——亚马逊.pdf

135vip最终版(无马绝密内部货)

TransitionalMCMC.jl Julia（Julia）中过渡马尔可夫链蒙特卡罗（TMCMC）的实现。 此实现很大程度上受到OpenCOSSAN中的限制的。 TMCMC算法可用于从未归一化的概率密度函数（即贝叶斯更新中的后验分布）采样。 TMCMC算法克服了Metropolis Hastings的一些问题： 可以有效地采样多峰分布 在高尺寸下效果很好（在合理范围内） 计算证据 通过算法选择提案分配 易于并行化 TMCMC不是从后验中直接采样，而是从易于采样的“过渡”分布中采样。 被定义为： 其中0 <= B j <= 1，在算法中从B j = 0（先验）开始，再到B j = 1（后验）。 安装 这是尚未注册的julia包裹。 但是，可以使用Julia软件包管理器安装此软件包： julia > ] pkg > add https : // github . com / A

概率密度函数 逆伽玛（ 逆伽玛分布）分布概率密度函数（PDF）。 [Inverse Gamma]（ Gamma_distribution）随机变量的（PDF）为 其中alpha是形状参数， beta是比例参数。 安装 $ npm install distributions-invgamma-pdf 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var pdf = require ( 'distributions-invgamma-pdf' ) ; pdf（x [，选项]） 评估[Inverse Gamma]（ Gamma_distribution）分布的（PDF）。 x可以是 ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ; out

模式识别课程中，利用马氏距离原理进行地物影像分类，matlab运行代码

伊辛模型matlab代码FDRhmrf 该软件包专为 [1] 中提出的错误发现率 (FDR) 控制程序而设计。 该 FDR 程序基于双参数 Ising 模型（经典的隐马尔可夫随机场）和局部显着性指数（LIS；[2,3]），旨在在控制 FDR 的同时最小化错误未发现率 (FNR)在给定级别，尤其是对于 3D 空间数据，例如神经影像数据。 这个包是用 C++ 编写的，可以被 MEX 从 Matlab 调用。 提供了示例，有关详细信息，请参阅。 请引用此包的文章 [1]，该包可用。 [1] Shu, H.、Nan, B. 和 Koeppe, R.（2015 年）。 “通过隐马尔可夫随机场对神经影像进行多重测试”。 生物识别，71, 741-750。 @article{shu2015multiple, title={Multiple testing for neuroimaging via hidden Markov random field}, author={Shu, Hai and Nan, Bin and Koeppe, Robert}, journal={Biometrics}, v