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作者：宋星
來源：網(wǎng)站分析在中國(guó)（ID：chinawebanalytics）
本文為作者授權(quán)鳥哥筆記發(fā)布，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系作者并注明出處。
眼花繚亂的東西很多，真正派上用場(chǎng)的，卻不見得是那些看起來炫酷的。很多方法樸實(shí)無華，卻解決大量的問題。
下面十個(gè)方法都是我這么多年做互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)分析時(shí)一定會(huì)用到的最經(jīng)典的方法。這些方法如果爛熟于心，其實(shí)互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)分析的最核心部分也就掌握差不多了。真沒那么復(fù)雜。
我們從第十個(gè)方法倒著講，重要性并無優(yōu)劣之分，但壓軸的，往往是最重要的。
方法十：Link Tag的流量標(biāo)記
Link tag標(biāo)記流量源頭 ，絕對(duì)是所有方法中最為基本重要的一種。這種方法不僅僅適用于網(wǎng)站的流量來源，也同樣適用于app下載來源的監(jiān)測(cè)（但后者需要滿足一定的條件）。
Link tag的意思，是在流量源頭的鏈出鏈接上（鏈出URL上）加上尾部參數(shù)。這些參數(shù)不僅不會(huì)影響鏈接的跳轉(zhuǎn)，而且能夠標(biāo)明這個(gè)鏈接所屬的流量源是什么（理論上能夠標(biāo)明流量源的屬性數(shù)是無限的）。
Link tag不能單獨(dú)起作用，必須要在網(wǎng)站分析工具或者app分析工具的配合下工作。
Link tag是流量分析的基礎(chǔ)，要嚴(yán)肅的分析流量，不僅僅是常規(guī)分析，還包括歸因分析（attribution analysis），都需要使用link tag的方法。
方法九：轉(zhuǎn)化漏斗
分析轉(zhuǎn)化的基本模型是轉(zhuǎn)化漏斗（conversion funnel），這個(gè)大家都應(yīng)該很熟悉了。
轉(zhuǎn)化漏斗最常見的是把最終的轉(zhuǎn)化設(shè)置為某種目的的實(shí)現(xiàn)，最典型的就是實(shí)現(xiàn)銷售，所以大家很多時(shí)候把轉(zhuǎn)化和銷售是混為一談。但轉(zhuǎn)化漏斗的最終轉(zhuǎn)化也可以是其他任何目的的實(shí)現(xiàn)，比如一次使用app的時(shí)間超過10分鐘（session duration >10minutes）。對(duì)于增長(zhǎng)黑客而言，構(gòu)建漏斗是最為常見的工作。
漏斗幫助我們解決兩方面的問題，第一、在一個(gè)過程中是否發(fā)生泄漏，如果有泄漏，我們能在漏斗中看到，并且能夠通過進(jìn)一步的分析堵住這個(gè)泄漏點(diǎn)；第二、在一個(gè)過程中是否出現(xiàn)了其他不應(yīng)該出現(xiàn)的過程，造成轉(zhuǎn)化主進(jìn)程受到損害。
漏斗的構(gòu)建很簡(jiǎn)單，無論web還是app，都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奧秘則很豐富。而且漏斗方法還會(huì)和其他方法混合使用，樂趣無窮。我在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的課程中也會(huì)具體講解。
方法八：微轉(zhuǎn)化
人人都懂轉(zhuǎn)化漏斗，但不是所有人都關(guān)注微轉(zhuǎn)化。但是你想指望一個(gè)轉(zhuǎn)化漏斗不斷提升轉(zhuǎn)化率太困難了，而微轉(zhuǎn)化卻可以做到。轉(zhuǎn)化漏斗解決的是轉(zhuǎn)化過程中的大問題，但大問題總是有限的，這些問題搞定后，你還是需要對(duì)你的轉(zhuǎn)化進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，這個(gè)時(shí)候必須要用到微轉(zhuǎn)化。
微轉(zhuǎn)化是指在轉(zhuǎn)化必經(jīng)過程之外，但同樣會(huì)對(duì)轉(zhuǎn)化產(chǎn)生影響的各種元素。這些元素與用戶的互動(dòng)，左右了用戶的感受，也直接或者間接的影響了用戶的決定。
比如，商品的一些圖片展示，并不是轉(zhuǎn)化過程中必須要看的，但是它們的存在，是否會(huì)對(duì)用戶的購買決定產(chǎn)生影響？這些圖片就是微轉(zhuǎn)化元素。
個(gè)人認(rèn)為，研究微轉(zhuǎn)化比研究轉(zhuǎn)化更好玩。有一些案例，課堂上跟大家講。
方法七：合并同類項(xiàng)
合并同類項(xiàng)是大家容易忽視的常用方法。我們往往非常重視細(xì)分，但有的時(shí)候我們卻需要了解更宏觀的表現(xiàn)。
合并同類項(xiàng)就是這樣的方法。舉一個(gè)例子，我問你，一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站，所有商品頁的整體表現(xiàn)如何？它們作為一個(gè)整體的bounce rate怎么樣，停留時(shí)間怎么樣，用戶滿意度怎么樣等等，你能夠回答嗎？
如果我們查看每一個(gè)商品頁的表現(xiàn)，然后再把所有一個(gè)一個(gè)頁面的數(shù)據(jù)加總起來作分析，就太麻煩了（根本無法實(shí)現(xiàn)分析）。這個(gè)時(shí)候，我們必須要合并同類項(xiàng)。
如何合并？利用分析工具的過濾工具或者查找替換功能。不支持這樣功能的工具你可以考慮扔掉了，因?yàn)檫@根本不應(yīng)放在增長(zhǎng)黑客的專業(yè)裝備箱中。
合并同類項(xiàng)還有很多用途，比如你要了解web或者app一個(gè)版塊（頻道）的整體表現(xiàn)，或者你要了解整個(gè)導(dǎo)航體系的使用情況，這都是必須使用的方法。
方法六：AB測(cè)試
增長(zhǎng)黑客不談AB測(cè)試是恥辱。
通過數(shù)據(jù)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品的邏輯很簡(jiǎn)單——看到問題，想個(gè)主意，做出原型，測(cè)試定型。
比如，你發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化漏斗中間有一個(gè)漏洞，于是你想，一定是商品價(jià)格不對(duì)頭，讓大家不想買了。你看到了問題——漏斗，而且你也想出了主意——改變定價(jià)。
但是這個(gè)主意靠不靠譜，可不是你想出來的，必須得讓真實(shí)的用戶用。于是你用AB測(cè)試，一部分的用戶還是看到老價(jià)格，另外一部分用戶看到新價(jià)格。若是你的主意真的管用，新價(jià)格就應(yīng)該有更好的轉(zhuǎn)化。若真如此，新的價(jià)格就被確定下來（定型），開始在新的轉(zhuǎn)化高度上運(yùn)行，直到你又發(fā)現(xiàn)一個(gè)新的需要改進(jìn)的問題。
增長(zhǎng)黑客的一個(gè)主要思想之一，是不要做一個(gè)大而全的東西，而是不斷做出能夠快速驗(yàn)證的小而精的東西?？焖衮?yàn)證，如何驗(yàn)證的？主要方法就是AB測(cè)試。
今天的互聯(lián)網(wǎng)世界，由于流量紅利時(shí)代的結(jié)束，對(duì)于快速迭代的要求大大提升了，這也使我們更加在意測(cè)試的力量。
在web上進(jìn)行AB測(cè)試很簡(jiǎn)單，在app上難度要高很多，但解決方法還是很多的。國(guó)外那些經(jīng)典app，那些賣錢游戲，幾乎天天都在AB測(cè)試。
方法五：熱圖及對(duì)比熱圖
熱圖是一個(gè)大家都喜歡的功能，它是最直觀的記錄用戶與產(chǎn)品界面交互的工具。不過真用起來，可能大家很少真正去深究吧！
熱圖，對(duì)于web、app的分析，都非常重要！今天的熱圖相對(duì)于過去的熱圖，功能得到了極大的提升。
在web端，過去一些解決不好的問題，比如只能看鏈接的被點(diǎn)擊情況，點(diǎn)擊位置錯(cuò)位，對(duì)浮層部分點(diǎn)擊的標(biāo)記，對(duì)鏈出鏈接的標(biāo)記等等，現(xiàn)在已經(jīng)有好的工具能夠提供很多新的辦法去解決。在app端則分為兩種情況，內(nèi)容類的app，對(duì)于熱圖的需求較弱；但工具類的app對(duì)于熱圖的需求則很顯著。前者的screen中以并列內(nèi)容為主，且內(nèi)容動(dòng)態(tài)變換，熱圖應(yīng)用價(jià)值不高；后者則特別需要通過熱圖反映用戶的使用習(xí)慣，并結(jié)合app內(nèi)其他的engagement的分析（in-app engagement）來優(yōu)化功能和布局設(shè)計(jì)，所以熱圖對(duì)它們很重要。
要想熱圖用的好，一個(gè)很重要的點(diǎn)在于你幾乎不能單獨(dú)使用一個(gè)熱圖就想解決問題。我常常用集中對(duì)比熱圖的方法。
其一，多種熱圖的對(duì)比分析，尤其是點(diǎn)擊熱圖（觸摸熱圖）、閱讀線熱圖、停屏熱圖的對(duì)比分析；
其二，細(xì)分人群的熱圖對(duì)比分析，例如不同渠道、新老用戶、不同時(shí)段、AB測(cè)試的熱圖對(duì)比等等。
其三，深度不同的互動(dòng)，所反映的熱圖也是不同的。這種情況也值得利用熱圖對(duì)比功能。例如點(diǎn)擊熱圖與轉(zhuǎn)化熱圖的對(duì)比分析等。
總之，分析很多用戶交互的時(shí)候，熱圖簡(jiǎn)直是神器，只不過，熱圖真的比你看到的要更強(qiáng)大！
方法四：Event Tracking（事件追蹤）
互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析的一個(gè)很重要的基礎(chǔ)是網(wǎng)站分析。今天的app分析、流量分析、渠道分析，還有后面要講到的歸因分析等等，都是在網(wǎng)站分析的基礎(chǔ)之上發(fā)展起來的。
但是，早期的網(wǎng)站分析有一個(gè)特點(diǎn)，就是對(duì)于用戶在頁面上互動(dòng)行為的記錄，只能記錄下來一種，就是點(diǎn)擊http鏈接（點(diǎn)擊URL）。不過隨著技術(shù)的發(fā)展，頁面上不僅僅只有http鏈接，頁面上還有很多flash（現(xiàn)在flash都要被淘汰了）、JavaScript的互動(dòng)鏈接、視頻播放、鏈接到其他的web或者app的鏈接等等，用戶點(diǎn)擊這些東西就都無法被老方法記錄下來了。
不過，有問題就一定有方法，人們發(fā)明了event tracking來解決上面的問題。event tracking本質(zhì)上是對(duì)這些特殊互動(dòng)的定制化監(jiān)測(cè)，而由于是定制化，所以反而有了更多附加的好處，即可以額外添加對(duì)于這個(gè)活動(dòng)的更多的說明（以event tracking這個(gè)方法的附件屬性的方式）。結(jié)果，這個(gè)方法甚至有些反客為主，即使是一些http鏈接，很多分析老手也喜歡把它們加上event tracking（技術(shù)上完全可行），以獲得更多的額外監(jiān)測(cè)屬性說明。
隨著app的出現(xiàn)，由于app的特殊性（屏幕小，更強(qiáng)調(diào)在一個(gè)屏幕中完成互動(dòng)），分析app的page（實(shí)際上應(yīng)該是app的screen）間跳轉(zhuǎn)的重要性完全不如web上的page之間的跳轉(zhuǎn)，但分析app上的點(diǎn)擊行為的重要性則十分巨大，這就使我們分析in-app engagement的時(shí)候，必須大量依賴event，而相對(duì)較少使用screen。這就是說，在app端，event反而是主，page（更準(zhǔn)確應(yīng)該是screen）反而是輔！
這也是為什么，這個(gè)方法你必須要掌握的原因。
方法三：Cohort分析
Cohort分析還沒有一個(gè)所有人都統(tǒng)一使用的翻譯。有的說是隊(duì)列分析，有的說是世代分析，有的說是隊(duì)列時(shí)間序列分析。大家可以參考維基百科：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%98%9F%E5%88%97%E7%A0%94%E7%A9%B6，找找自己覺得合適的譯名。
無論哪種叫法，cohort分析在有數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域都變得十分重要。原因在于，隨著流量經(jīng)濟(jì)的退卻，精耕細(xì)作的互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)特別需要仔細(xì)洞察留存情況。Cohort分析最大的價(jià)值也正在于此。Cohort分析通過對(duì)性質(zhì)完全一樣的可對(duì)比群體的留存情況的比較，來發(fā)現(xiàn)哪些因素影響短、中、長(zhǎng)期的留存。
Cohort分析受到歡迎的另一個(gè)原因是它用起來十分簡(jiǎn)單，但卻十分直觀。相較于比較繁瑣的流失（churn）分析，RFM或者用戶聚類等，Cohort只用簡(jiǎn)單的一個(gè)圖表，甚至連四則運(yùn)算都不用，就直接描述了用戶在一段時(shí)間周期（甚至是整個(gè)LTV）的留存（或流失）變化情況。甚至，Cohort還能幫你做預(yù)測(cè)。
我總覺得cohort分析是最能體現(xiàn)簡(jiǎn)單即美的一個(gè)典型方法。
方法二：Attribution（歸因）
歸因不是人人都聽說過，用好的更是寥寥無幾。 不過，考慮到人們購買某一樣?xùn)|西的決策，可能受到多種因素（數(shù)字營(yíng)銷媒體）的影響，比如看到廣告了解到這個(gè)商品的存在，利用搜索，進(jìn)一步了解這個(gè)商品，然后在social渠道上看到這個(gè)商品的公眾號(hào)等等。這些因素的綜合，讓一個(gè)人下定了決心購買。
因此，很多時(shí)候，單一的廣告渠道并不是你打開客戶閘門的閥門，而是多種渠道共同作用的結(jié)果。
如何了解數(shù)字營(yíng)銷渠道之間的這種先后關(guān)系或者相互作用？如何設(shè)置合理的數(shù)字營(yíng)銷渠道的策略以促進(jìn)這種關(guān)系？在評(píng)價(jià)一個(gè)渠道的時(shí)候，如何將歸因考慮在內(nèi)從而能夠更客觀的衡量？這些都需要用到歸因。
如果你是互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷的負(fù)責(zé)人，歸因分析是必不可少的分析方法。在我的課堂上，會(huì)特別多的篇幅講解這個(gè)方法。
方法一：細(xì)分
嚴(yán)格說，細(xì)分不是一種方法，它是一切分析的本源。所以它當(dāng)之無愧要排名第一。
我經(jīng)常的口頭禪是，無細(xì)分、毋寧死。沒有細(xì)分你做什么分析呀。
細(xì)分有兩類，一類是一定條件下的區(qū)隔。如：在頁面中停留30秒以上的visit（session）；或者只要北京地區(qū)的訪客等。其實(shí)就是過濾。另一類是維度（dimension）之間的交叉。如：北京地區(qū)的新訪問者。即分群（segmentation）。
細(xì)分幾乎幫助我們解決所有問題。比如，我們前面講的構(gòu)建轉(zhuǎn)化漏斗，實(shí)際上就是把轉(zhuǎn)化過程按照步驟進(jìn)行細(xì)分。流量渠道的分析和評(píng)估也需要大量用到細(xì)分的方法。
維度之間的交叉是比較體現(xiàn)一個(gè)人分析水平的細(xì)分方法。比如，我的朋友孫維（卡車之家的數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人），他將用戶的反饋?zhàn)鳛閑vent tracking的屬性（放在了event action屬性中），提交給GA，然后在自定義的報(bào)告中，將用戶反饋和用戶的其他行為交叉起來，從而看到有某一類反饋的用戶，他們的行為軌跡是什么，從而推測(cè)發(fā)生了什么問題。
分析跳出率時(shí)，我們也會(huì)把landing page和它的traffic source（流量源）進(jìn)行交叉，以檢查高跳出率的表現(xiàn)是由著陸頁造成，還是由流量造成。這也是典型的維度交叉細(xì)分的應(yīng)用。
無細(xì)分，毋寧死。
好了，十個(gè)方法講完了。其實(shí)還有不少可以增補(bǔ)的。
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1)反對(duì)憲法所確定的基本原則；
2)危害國(guó)家安全，泄露國(guó)家秘密，顛覆國(guó)家政權(quán)，破壞國(guó)家統(tǒng)一，損害國(guó)家榮譽(yù)和利益；
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4)宣揚(yáng)恐怖主義、極端主義或者煽動(dòng)實(shí)施恐怖活動(dòng)、極端主義活動(dòng)；
5)煽動(dòng)民族仇恨、民族歧視，破壞民族團(tuán)結(jié)；
6)破壞國(guó)家宗教政策，宣揚(yáng)邪教和封建迷信；
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8)宣揚(yáng)淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪；
9)煽動(dòng)非法集會(huì)、結(jié)社、游行、示威、聚眾擾亂社會(huì)秩序；
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5)羞辱：貶低他人的能力、行為、生理或身份特征，讓對(duì)方難堪；
6)謾罵：以不文明的語言對(duì)他人進(jìn)行負(fù)面評(píng)價(jià)；
7)歧視：煽動(dòng)人群歧視、地域歧視等，針對(duì)他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊；
8)威脅：許諾以不良的后果來迫使他人服從自己的意志；
3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個(gè)帳號(hào)多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個(gè)廣告帳號(hào)互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購買或出售帳號(hào)之間虛假地互動(dòng)，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營(yíng)銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營(yíng)銷；
8)使用特殊符號(hào)、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測(cè)字、占卜、解夢(mèng)、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對(duì)具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢(shì)，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號(hào)召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號(hào)」形式刷量控評(píng)等行為
5)通過「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評(píng)述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭(zhēng)行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對(duì)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺(tái)氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對(duì)帳號(hào)進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號(hào)的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊(cè)、使用帳號(hào)，或者濫用多個(gè)帳號(hào)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對(duì)本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
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