题目内容
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[单选题]
通过兴趣标签的设定，我们可以更精准的触达用户，在设置方面哪些是正确的理解（)
A.兴趣标签必须进行设置
B.兴趣标签可以不设置
C.兴趣标签对账户投放没有帮助
D.兴趣标签至少选择两项进行设置
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A.兴趣标签必须进行设置
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更多“通过兴趣标签的设定，我们可以更精准的触达用户，在设置方面哪些…”相关的问题
A.可以提升不同标签会员的忠诚度，增强会员的互动
B.可以针对不同标签的会员进行分类管理，使人群划分更清晰
C.精准定位店铺的会员，明确会员的特征
D.针对不同标签的会员做不同的营销
A.能够通过系统自动抓取素材，智能优化和替换创意素材
B.能够将按展现收费自动优化为按点击收费
C.能够通过系统只能调整并提升广告的点击率
D.能够帮助广告主智能结合推广优化目标，自己设定目标出价，通过系统智能优化后，更接近目标出价
商家可以通过钻展系统来圈定这些已打上标签的人群(如一个人在淘宝上经常购买美白面膜，那么在她的身上就会带上“美白面膜”、“女性”等标签)，从而实现只把我们的广告创意展现给这部分访客。这部分流量被称作什么流量？
A搜索流量
B通投流量
C定向流量
D标签流量
A.人们读新闻的最终目的是为了通过它了解这个现实社会
B.“客观”的新闻是不存在的，因为它受到社会与文化的制约
C.进入信息社会后，知识密集型产业将会替代劳动密集型产业
D.“仪式”论者对研究怎样更多、更快、更远地传播信息没有兴趣，而关注新闻和消息是如何维护社会和文化传统
A.三者都是依托于店铺服务助手账号进行服务
B.店小蜜无需登录千牛,也能自动运行
C.小T机器人可以智能为买家推荐服饰尺码，针对不同商品回复多样性、针对性答案
D.店小蜜识别更精准，支持关联问题推荐、关联商品答案、一问多答、自定义问题等，解决能力更强大
利用AIRFARE.RAW中的数据。我们的兴趣在于估计模型
其中，θt意味着，我们容许每年的截距有所不同。
(i)用混合OLS估计上述方程，注意包含年度虚拟变量。若Δconcen=0.10，估计fare提高了多少个百分点？
(ii)的通常OLS的95%置信区间是什么？它为什么可能不太可靠？如果你有能计算充分稳健标准误的统计软件，求出β1的充分稳健的95%置信区间。与通常的置信区间相比较，并评论。
(iii)描述log(dist)的二次项出现的情况。特别是，dist取何值时，log(fare)和dit之间开始出现正向关系。[提示：首先计算log(dist)的转折点，然后取指数。]转折点出现在数据范围之外吗？
(iv)现在用随机效应法估计方程。β1的估计值有何变化？
(v)现在用固定效应法估计方程。β1的FE估计值是多少？它为何与RE估计值相当类似？(提示：RE估计的入是多少？)
(vi)指出由ai刻画的两个航线特征(除起降距离之外)。这些特征可能与concenit相关吗？
(vii)你相信航线更集中会提高飞机票价吗？最佳估计值是什么？
