「OTA新店拉新数据」拉新数据都有哪几个平台
今天给各位分享OTA新店拉新数据的知识，其中也会对拉新数据都有哪几个平台进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
三个月如何从运营小白成长为互联网运营总监？
首先这种想法是好的，但是标题应该是看了某些自媒体文章然后自己有想法了
运营需要的是一定的经验积累，如果真的是一个运营小白三个月想成为运营总监我觉得比较难
除非你们公司这个位置空缺，你一直在运营岗，公司一时半会又找不到合适人选，可能会考虑内部晋升
运营总监需要掌握的很多，产品，用户，活动，自媒体，数据分析，业务规划，等等很多很多
新人积累经验，多学习很重要
扫盲篇：产品经理可能用到的专业术语（二）
终于整理出了刀刀老师在给同学讲课时，产品经理常用术语！（二）
与行业有关的：
IM，即时通信类，如QQ、微信、旺旺；
SNS，社交类，如facebook、微博；
OTA，在线旅行社，如携程、去哪儿、飞猪；
O2O，线上线下打通类服务，如滴滴、OfO、58到家；
SAAS，软件即服务，如阿里云、腾讯云；
B2C，企业对个人，如京东、一号店等一大堆电商平台；
B2B，企业对企业，如阿里巴巴；
C2C，个人对个人，如淘宝、闲鱼；
数据分析相关的：
PV，页面访问量
UV，用户访问量，需排重；
留存率，获得新用户后，几天后还剩几个，只要访问就算；
次日留存，获得的新用户，第二天又来访问产品；
7天留存，同上，第7天还在用；
30天留存，同上，第30天还在用；
日活，也很常见叫DAU，指每天访问的用户数，注意，需要排重；
周活，同上，但叫WAU的不多；
月活，同上，叫MAU的也不多；
跳出率，用户从页面或流程中没再继续操作（退出或关闭了）；
二跳率，点击打开页面后，再点击打开页面；
效果回归，产品上线后用各种方式验证分析其效果，除数据外，还有用户反馈、问卷等；
效果评估，同上，叫法不同；
数据反馈，同上，但只是看数据结果；
获客渠道，获得新用户的渠道；
漏斗模型，分析某流程中用户流失原因的一种方法；
热图，也称热力图，分析某页面用户转化率的方法；
埋点，产品想看数据，需技术先埋点才会有相关的数据；
AARRR模型，网上有；
与运营推广有关的：
拉新，获得新用户；
获客成本，获得一个新用户的成本；
唤醒，把沉睡用户唤醒的方法；
沉淀，沉淀用户或内容；
促活，促进用户活跃度；
吸金（金主），赚钱能力强的；
天使用户，仅是早期获得的用户；
种子用户，早期且对产品发展有益的用户；
沉睡用户，也可以叫流失用户；
僵尸用户，伪用户或机器人，我们自己造出来的用户，并不是真实的用户；
水军，灌水的用户，一般是我们公司的运营或我们付费给第三方的公司；
KOL，核心意见领袖，说话可信度高、传播力度大的；
JD 职位描述
deadline 最后截至时间
delay 项目延期
cover 负责、掌控，例如让某人cover一块业务
to do list 工作计划
cc 邮件抄送，例如：把邮件cc给我
base 工作地，比如招人的时候这个职位base北京
done 搞定
FYI. 仅供参考（mail常用）
BTW. 随便说一下（mail常用）
FAQ. 常见问题
ROI 投资回报率
ARPU 用户平均消费金额；
与技术相关的：
接口，上述通信过程，需要靠接口对接来实现；
API，网页常用接口格式；
SDK，客户端或对外的常用接口格式；
通信，用户端与服务端，以及各接口之间的信息传递；
分发，内容从中央服务器分发到各个服务器节点；
上报，数据从用户端上报到服务端；
心跳，用户端每隔几秒上报一次数据，被称为一次心跳；
同步，用户端之间，用户端与服务端之间，都有着信息同步的概念；
请求，类似喊话，向另一端索要信息或数据，所以需先发起请求；
监听，用户端实时从服务端获取状态（比如最新的通知）；
拉取，用户端从服务端获取数据的过程；
丢包，数据上传时因网络瞬断而导致丢失；
负载均衡，运维部门的工作，目的是让多台服务器保持相同压力；
并发量，同时访问产品的用户量；
抗压性，解决并发量的方法；
DNS，域名解析，把用户输入的网址转换成IP地址；
CDN，数据分发网络，或者理解为数据中心；
MD5（不可逆加密）
防盗链，各种防止竞对抓取我方资源的手段；
物理分段，逻辑分段，视频点播类产品的一种技术；
宕机，服务器死机；
与测试相关的：
提测，提交测试；
复测，再次测试；
复现，无法再次呈现的bug；
bug的常见类型: 功能测试、兼容性测试、压力测试、偶发性bug；
debug，修改bug；
测试用例，一种QA写的文档，描述了很多不同前置条件带来的各种方案说明；
与项目有关的：
排期，项目的具体执行时间；
里程碑，同上，差不多意思；
deadline，某个任务的最后期限；
预警，项目推进过程中出现问题的通知手段；
封版，为防止PM反复修改方案而影响技术开发进程的手段；
评审，由上层或跨部门一起过方案，比如项目评审会；
平滑部署，新版本分不同时段分批展示给新用户；
A/Btest，几套方案上线，用样本用户不同的数据结果对比哪套方案最佳；
灰度测试，对不确定是否会成功的新版本，小范围的投放给少量用户来验证效果；
敏捷开发，把复杂的计划分成N个版本上线，因为市场变化总比计划快；
MVP，最小化可行产品，初创团队最常用的方法，用最低成本去满足用户需求，验证市场；
与广告相关的：
AD，广告的意思；
CPM，按展示次数付费，一个CPM=1000人看过的费用；
CPC，按点击次数付费，一个CPC=1个人点击的费用；
CPA，按效果付费，比如用户注册（不止看到、点击），也是按单个有效来计算费用；
（还有很多不同的计费方式，但都不常见，记住上述三个就够了）
广告联盟，网上查下，国内做搜索引擎的都会有这块业务；
banner广告，大幅长的广告，一般为通栏较多；
button广告，小面积的广告，一般比按钮大不了多少；
对联广告，现在比较好了，门户网站还在用，网页的左右各一个；
前帖片广告，视频类产品在播放视频之前的广告；
富媒体广告，flash广告，不过2020年flash停更，这种广告慢慢会被H5取代；
流媒体广告，视频、音频里加的广告统称为流媒体广告；
智库灯塔～延续并坚持负责的态度，100%线下授课模式，免费参与线上提升课，缩智师生距离，提高教学质量，超过10年以上的互联网资深讲师进行1对1指导！
怎么用百度大数据
百度大数据+
连接垂直行业，深挖用户价值
精准拓展客户，高效经营管理
百度大数据+，是百度开放的新商业“能源库”，旨在面向行业关键诉求，开放百度大数据核心能力，帮助企业先人一步创造新商业机会、实现用户体验的升级换代。
百度大数据+，基于百度的海量用户数据，同时与行业垂直数据深度结合，挖掘百度用户千万级标签数据，帮助行业客户对用户进行空间和时间360度的立体洞察。
百度大数据+，提供的预测、推荐等深度模型，发挥百度大脑和深度学习的优势，帮助行业客户，实现行业趋势的深入洞察、客群的精准触达、分群精细定价和风险防控等。
百度大数据+，率先与O2O、零售、旅游、房地产、保险、金融等行业的新锐先锋合作，推动和实现大数据驱动业务的愿景。
面向客户
餐饮、影院、美容美发等生活服务商户
解决方案
商圈竞争分析
通过海量LBS定位数据，实时披露人流热力图帮助客户了解店铺所在商圈当前的客流水平、对比同类店铺上座率，发布店铺当前竞争力排名，及时定位店铺问题快速优化解决。
客流智能分析
实时监控店铺客流情况，分析新/老顾客比例、重复顾客率、驻店时长及进店时段分布等情况，全面掌握店铺运行情况，辅助经营情况及时判断。
顾客立体洞察
从性别、年龄、行业、学历、常驻地点等基本特征多维度立体化地了解到店顾客，结合店铺业态深度挖掘消费者兴趣爱好、消费水平、产品类型偏好、人生阶段等特征，提供全面度全方位顾客特征解析，明确需求定位进行精准营销，提升客单价和消费体验。
顾客精准触达
通过对到店消费者精准的偏好分析，构建lookalike模型，打破商圈地缘限制，触达更多潜在顾客，提升到店；结合到店顾客需求分析和挖掘，挖掘二次营销点、提升客单价和老顾客重复消费概率。
舆情口碑分析
大规模机器学习模型深度挖掘全网数据，全面实时掌控店铺受欢迎程度、同业态流行产品及相关热度，及时了解市场风向标、监测店铺口碑健康度，把握危机公关黄金时间。
应用案例
某高端连锁餐饮店铺与百度大数据达成合作，通过实时客流统计入店率、成交率、客单价，分析挖掘出高价值明星店与待改进门店，及时优化提升不足；根据到店新老顾客比例分析定位到某家门店老顾客近期到店有下降，进而推出老顾客回馈套餐，一星期后，老顾客到店率提升15%、周合计销售额增长27%。通过与门店CRM系统打通助力会员管理、会员到店实时触达，用户体验得到极大提升。
面向客户
大型购物商城、连锁商超、垂直类零售商等零售企业，及零售业咨询服务公司
解决方案
精准定向营销
融合到店消费客户的画像、消费数据和百度线上特征数据，构建lookalike模型，锁定潜在目标客户群体，通过线上线下多种渠道触达，进行有的放矢的个性化推送及精准营销。
会员价值管理
零售企业会员画像以及线下消费行为数据，叠加百度线上画像及行为特征，构建商场会员流失预警模型以及商场会员价值评估模型。针对高价值会员以及高流失风险会员，分别进行个性化精准推送，从而达到高价值会员挖掘以及流失会员挽留等会员管理的目的。
顾客深度洞察
从6大维度全面准确地刻画到店顾客的线上线下行为特征，从基本属性到行为模式，从消费水平到人生阶段，多维度立体化地帮助零售企业全面认识自己的顾客，辅助经营管理。
客流智能预测
实时监控商场和店铺的到店客流情况，分析新/老顾客比例、重复顾客率、驻店时长及进店时段分布等情况，基于过往历史数据进行客流分析预测，并可在此基础上调整产品和仓储运营、优化停车排队等服务安排和客流引导，从而提升顾客到店体验及消费粘性。
价值收益
辅助精准营销，提升营销转化
深入洞察消费客户的基础上找到更精准的潜在客户群体，通过线上线下多种渠道进行有的放矢的个性化推送及精准营销，能有效提升潜在客户识别度以及捕获率，从而大幅提升广告投放的ROI，保证营销活动的转化效果。
优化会员管理，拉动收入增长
基于大数据的流失预警模型，能及时有效地识别有流失倾向的会员，分析原因后有针对性的执行流失挽回方案，能有效降低会员流失率；根据会员价值评估模型进行的个性化精准推送，也能激活高价值会员的潜在消费，有效提升高价值会员的ARPU值，为零售企业带来整体收入有效增长。
深入洞察顾客，辅助经营管理
帮助零售企业更全面立体的了解到店顾客，据此优化产品、供应链、仓储、运营、服务等多方面，降低经营管理成本，间接提升收入增长。
预测线下客流，提升消费体验
通过获取的实时到店客流情况，分析预测线下客流，提前安排产品仓储、停车排队、引流导购等，借助大数据的力量帮助提升线下到店的消费体验及顾客粘性。
应用案例
深入洞察顾客，辅助经营管理
百度大数据和朝阳大悦城进行深度合作，对其消费者群体进行多维刻画和细分，基于特定消费者群体历史线下消费行为特征与其在百度线上全局行为数据进行融合打通，学习消费者群体的品牌偏好和消费特征，对其会员进行精准个性化优惠信息短信触达，会员到店消费率 +11%，其中不活跃会员到店消费率+53%，拉动朝阳大悦城19天内会员消费总金额（GMV） +12%，同时提升会员消费体验和顾客粘性。此外基于大悦城现有进场顾客群体洞察分析以及周边人群分析对比，对大悦城潜在会员及消费能力进行预测，指导大悦城线上线下精准营销，有力拉新。
面向客户
景区、旅游局、OTA、旅行社、酒店、航空公司、旅游咨询类机构等
解决方案
旅游行业宏观分析
应用百度海量搜索数据，及时、有效反映旅游行业酒店、交通、票务等细分行业经营状况，提高经济监测的全面性和及时性。
通过省、市、景区多维度搜索数据分析，宏观掌控旅游行业趋势数据，了解各大景区、酒店、OTA在网民心中的搜索份额和认知度。
目的地游客特征多维分析
从性别、年龄、消费水平、酒店偏好、目的地偏好、游客来源去向等多个维度对目的地游客进行全面交叉分析，辅助景区、酒店、旅行社、航空公司进行游客市场细分、客源流失分析及潜在市场挖掘，有效进行精准营销及新产品线路研发。
实时客流量监控及预测
实时监控目的地当前人群密度，并对未来2小时及未来3-7日客流量及拥挤风险进行预警；辅助景区、政府进行相应的人力、运力安排，保障游客出行安全及体验；帮助酒店、旅行社、OTA基于线路客流量进行房源调配、热点线路产品销售备货、航线运力调配。
实时舆情监控
通过对多个平台舆情数据的整合分析，辅助景区、政府、旅游企业等及时把握舆情事件影响面、网民情感倾向、主要传播节点、及游客关注要点，有效进行舆论引导并制定相应措施，整体提升旅游服务体验。
价值收益
提升精准营销能力
通过对目的地游客特征分析，帮助景区、酒店、旅行社、航空公司进行客源市场细分及潜在市场挖掘，优化营销投放渠道，提升营销精准度。
优化安全管理效率
区域人群分布热力图、客流量预测及风险预警，辅助景区/政府合理安排人力、运力，提升旅游体验，降低安全风险。
提高游客服务质量
辅助景区、政府、旅游企业全面、实时、有效把握舆情事件影响面，有效进行舆论引导并制定相应改进措施，整体提升旅游服务体验。
应用案例
九寨沟
九寨沟景区通过与百度大数据达成合作，利用百度大数据提供的客流量预测服务，在景区网站进行实时客流量预测呈现，提前预知当日及未来2日九寨沟客流量，方便游客进行行前决策；同时景区结合百度预测结果，制定不同客流量下景区安全运营人力及运力安排方案，在旅游小长假及黄金周有效进行相应安排及游客疏导，提升景区运营效率及游客游览体验。
峨眉山
峨眉山景区购买百度大数据旅游行业全面解决方案，全方位提升游客在峨眉山景区的旅游体验。
1、通过对峨眉山游客多维度分析，判断峨眉山重点客源市场分布，进行客源市场细分，准确发现潜在市场，优化营销重点和渠道，实现精准营销；
2、利用百度提供的景区客流量预测服务，结合预测数据，提前进行峨眉山景区运营人力安排，优化安全管控效率；
3、通过百度舆情系统进行峨眉山景区舆情监控，及时了解游客正负面反馈，改善旅游服务， 同时通过网络舆情事件网络关注度及热点事件诊断，可以辅助判断景区阶段性网络营销效果。
面向客户
房地产公司、物业、中介、营销代理商等
解决方案
城市人口动态分析
分析城市人口分布、人口密度、常驻人口变化趋势、人群日常和节假日移动轨迹，帮助地产商更清晰、及时、全面地了解目标城市（地区）人口概况，为选地及营销推广等决策提供参考依据。
目标客户特征分析
从年龄、职业到购房需求、消费习惯、线下行为偏好等，全面细致描绘目标人群特征，帮助开发商挖掘并了解目标用户，制定相应销售策略，辅助线下定点营销。
精准受众营销
针对已购房用户、潜在购房用户的特征分析，利用百度大数据的lookalike模型，找到更多的潜在消费者群体进行针对性广告投放。
行业、项目、品牌舆情分析
分析目标城市（地区）人群对房地产行业是否积极乐观、以及对自身楼盘和竞品项目的评价、购房意愿对比等，帮助了解消费者/潜在消费者的关注点，指导项目、品牌的提升方向并进行针对性营销。
价值收益
了解城市人口，助力科学选地
掌握城市变化速度，了解城市人口分布和移动情况，为地块客流预判和新楼盘选址提供数据支持，同时也帮助地产商更精准评估地块价值。
线上线下精准营销，降低投放成本
颠覆基于传统调研数据得到的营销策略，把广告费投到更有效果的渠道，把地推人力放到目标人群更集中的地区，有的放矢地投放广告，提升广告效果和转化率，同时降低投放成本。
跟踪消费者动态，优化营销策略
第一时间知道消费者和潜在消费者对自身楼盘、竞品楼盘的态度，关注哪些问题，对价格、户型、优惠政策等是否满意，支持地产商制定更有吸引力的营销策略，提升项目和品牌的口碑。
应用案例
与知名房地产商多个楼盘合作，帮助其分析目标客户进行精准广告投放，提升广告效果，降低销售费用。
利用百度大数据将看房客户、附近区域意向客户等潜在客户的数据进行分析，如购房需求特点、消费特征、日常通勤路线等，得到潜在客户的用户特征，利用大数据lookalike模型，在线上找到更多意向客户，针对性投放广告。
此外，通过分析定位目标人群线下活动区域，找到高覆盖地区，选择高效户外媒体，进行针对性的地推活动。将500~1000元的有效电话成本，降低到200~400元左右。
面向客户
金融机构：银行、P2P公司、小贷公司
解决方案
精准受众营销
挖掘和分析营销产品现有客户的线上及线下行为特征，包括客户的常访地点、行为特征、关注偏好等，构建lookalike模型，通过模型寻找到与转化客户特征相似的更多潜在目标客户，进行精准的受众营销——在合适的地方，针对合适的目标用户，进行有的放矢的线上及线下营销推广。
客户流失预测
挖掘和分析现有客户线上及线下行为特征，结合金融机构客户的业务数据变动情况，构建客户流失预警模型，有效识别即将流失的客户，从而采取一定的业务措施进行高价值客户挽留，降低客户流失率。
偿债能力评估
根据贷款客户线上线下行为特征的挖掘，判断客户资产状况、负债状况、消费水平、健康状况等内容，全面评估客户偿债能力，帮助银行、P2P、小贷公司等金融机构评估贷款客户的偿债能力，从而拒绝或减少偿债能力较低的客户贷款金额，降低金融机构的风险资金投入。
偿债意愿识别
通过贷款客户的线上线下行为特征，挖掘客户拒绝履约特征，判断客户信用情况，识别客户欺诈风险，从而拒绝欺诈风险高（偿债意愿低）的客户贷款，降低金融机构的风险资金投入。识别方法包括：
虚假信息挖掘：多维度交叉验证，识别虚假信息
重大风险识别：识别信用卡套现、身份伪造、高频贷款等高危信息
多重黑名单过滤：法院失信、网站用户信息泄露、偷税漏税黑名单等
价值收益
深入洞察客户，提高营销效果
帮助金融机构深入洞察客户，更全面的了解客户，从而针对不同产品或业务服务的特征，找到更精准的客户，在恰当的线上或线下渠道进行更精准的营销，提高金融机构的营销精准度、广告投放的ROI以及线上线下营销活动的效果。
降低客户流失，提升客户黏性
帮助金融机构有效的识别有流失倾向的客户，分析客户流失原因，从而有针对性的开展客户挽留工作并提升业务能力，降低高价值客户流失比率，提高老客户保留率，有效减少收入负增长，为金融机构带来可观的收入增长效益。
丰富客户信息，优化信贷结构
帮助金融机构更全面立体的了解客户信息，全方面、综合性的判断客户的还款能力，根据不同客户还款能力的不同，给予不同额度的授信，从而实现真正的个性化授信，优化整体信贷结构。
识别欺诈风险，提高风控质量
帮助金融机构了解贷款客户历史信用情况及其信用特征，有效识别具有欺诈风险的客户，拒绝欺诈风险高的客户申请，从而降低风险资金的投入，提高整体风控质量及风险识别效率。
应用案例
多维度挖掘用户特征，帮助金融机构识别优质客户，防范欺诈风险。金融风控的服务接口共被调取45万次，命中风险客户650户，按每户授信额度平均5000元计算，节约风险敞口达325万元。
面向客户
保险公司
解决方案
精准受众营销
保险潜在客户群体大、行为多样化、不可预测性强。大数据lookalike模型，在对目标客群精准理解的基础上，可以找到更多具有目标客群特点的人群，协助精准营销。
差异化、精细化产品定价
精细化定价决定着保费收入是否能转化为更多的利润。大数据综合评价模型，在传统定价方案基础上，增加对每个客户的综合了解，以便制定更精确的价格方案。
针对寿险，利用大数据分析能力对承保客户进行健康状况分析、行业安全性与健康性评估、兴趣偏好风险等级评估等，精细甄别完美体、标准体、次标准体。
针对车险，通过对客户常出没地点的事故发生情况，急刹车、急转弯等不良驾驶行为出现情况，驾驶行为稳定性判断等数据进行建模提供个性化定价能力。
客户欺诈骗保预警
除了历史有过骗保行为之外还有更多角度可为核保工作带来提升。从真实身份交叉验证、健康状况分析、职业状况立体验证等多个维度建立大数据信用模型，综合评价客户特质和购买保险的真正意向。有效识别拒保体。
价值收益
提升营销效果，提升转化率
精准定位目标客群的特征，预测目标客群的行为。在合适的时间合适的场合直接触达目标客群，减少不必要的营销渠道投资，从而提高营销转化率，带来ROI提升。
个性化差异定价，降低赔付率
了解保户真实需求，全方位衡量保户自身价值与出险概率。抓住低风险保户，差异化甄别高风险保户。从而降低赔付率，也让保户得到实惠。实现保险公司与保户双赢策略。
全方位风控策略，降低风控成本
提前发现客户潜在特征，多方位评估减少信息不对称，第一时间定位拒保体。使防范骗保的工作更提前更精确。从源头减少骗保行为，降低风控成本。
应用案例
多维度挖掘用户特征，帮助金融机构识别优质客户，防范欺诈风险。金融风控的服务接口共被调取45万次，命中风险客户650户，按每户授信额度平均5000元计算，节约风险敞口达325万元。
物联网智能家居平台框架介绍
整个物联网智能家居平台框架所有文章都是基于自己的经验和对市场已知物联网开发平台、智能家居应用、运营平台、数据分析平台的了解和分析，进行抽取出来的知识点，涉及到的范围会比较广泛，适用于想对整个物联网开发平台、智慧生活应用（C端）、产业互联网应用（B端，仅提及部分内容，不会过多说明）、运营、数据分析的有比较整体了解的人群，深度为浅或适中。
整个平台通常会包含四大部分： 物联网开发平台+（智慧生活应用 、产业互联应用）+市场运营+数据分析 。整个平台框架下的文章，我都会围绕这四大部分展开。
一、 物联网开发平台 ：设备接入、消息通信、设备管理、产品开发、监控运营以及对行业应用的动态配置管理。开发者通过平台提供的接入指引、标准物模型、SDK、API、芯片模组，实现设备与云端、App终端的消息通信、设备的控制管理，实现设备智能、设备场景控制等，并可直接通过后台对设备进行OTA升级、设备监控诊断、日志分析等。
二、 智慧生活应用 。分为智能家居、电工照明、大小家电、运动健康、宠物与植物、安防监控、节能能源、户外出行等。主要通过App作为载体给到用户进行体验。App应用包括：设备控制（家、房间）、场景、内容（图文、视频、直播）、社交、商城、论坛、众测、会员等级、积分、帮助与反馈、产品百科、在线客服等大模块。
三、 产业互联应用。 物联网平台在为智慧校园、智慧楼宇、智慧酒店、智慧街道、智慧社区、智慧城市等等各领域的应用。其实就是普通硬件变成智能硬件以后，对各个领域造成的冲击，通过物联网平台系统，对所有智能设备进行分组、分群的统一管理、控制和监控，满足各种业务场景，并延伸出一些新的玩法和新的模式，让业务和场景变得更加智能和可控。
三、 市场运营。 面对C端用户、行业用户的市场运营能力构建，通过市场活动，用户运营对公域流量、私域流量的用户进行拉新、促活、转化、留存等。像通过用户画像、用户分群、用户标签等做用户精细化的管理，通过对细分用户群体 进行邮件营销、调查问卷、短信、App通知等做一些精准营销活动。
四、 数据分析 ，基于应用端（App、设备）的用户行为、操作进行数据采集（采集的数据存储在数据中台）、数据分析，并通过多维度的用户标签管理，打造出全维度、多层次的用户画像；通过构建指标体系，结合用户属性、用户标签，构建出可拖拽、可自定义的统计分析报表。
关于OTA新店拉新数据和拉新数据都有哪几个平台的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。