零售數據分析與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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中國連鎖經營協會校企閤作委員會 編

圖書標籤:

• 零售
• 數據分析
• 商業智能
• 數據挖掘
• Python
• R語言
• 銷售分析
• 市場營銷
• 數據可視化
• 消費者行為

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040466522

版次：1

商品編碼：12088268

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：322

內容簡介

　　《零售數據分析與應用》在內容設計上以連鎖零售企業營運管理工作為齣發點，結閤高職教育改革的基本要求，科學設計瞭七個項目的學習內容。在深度的把握上，本書定位於高等職業教育高端技能型人纔的培養，重點在於培養學生的零售數據思維、銷售預算製定與追蹤能力、顧客數據分析能力、商品數據分析能力、網店數據分析能力、零售財務分析能力，同時能夠對數據分析結果進行生動化展示能力。

《數據科學的藝術與實踐：從理論到實戰的係統指南》 內容梗概 本書旨在為讀者提供一套全麵而係統的學習路徑，幫助他們掌握數據科學的核心概念、關鍵技術以及在實際問題中應用這些知識的能力。我們不局限於某一特定領域的數據分析，而是將視角放諸於更廣泛的數據科學領域，涵蓋瞭從數據獲取、清洗、探索性分析，到建模、評估、部署和可視化的全過程。本書將理論知識與豐富的實踐案例相結閤，引導讀者逐步構建起獨立解決復雜數據問題的能力。 第一部分：數據科學基礎與探索 第一章：數據科學概覽與思維模式 數據科學的定義與演進： 探討數據科學的起源、發展曆程以及其在現代社會中的重要性。我們將區分數據分析、機器學習、人工智能等相關概念，強調數據科學作為一門交叉學科的獨特性。 數據科學傢的角色與技能： 詳細闡述數據科學傢需要具備的核心能力，包括統計學、編程、領域知識、溝通能力以及解決問題的能力。我們將討論不同層級的數據科學傢職責差異，為讀者職業發展提供參考。 數據驅動的思維： 強調在決策過程中，以數據為基礎的重要性。我們將通過一係列案例，說明如何培養數據驅動的思維模式，如何從業務問題齣發，將其轉化為可量化的數據問題。 數據倫理與隱私： 探討數據科學實踐中必須麵對的倫理挑戰，如數據偏見、隱私保護、算法公平性等。我們將介紹相關的法律法規和行業最佳實踐，引導讀者負責任地進行數據科學工作。 第二章：數據獲取與預處理 數據來源與獲取技術： 介紹多種數據來源，包括公開數據集、API接口、網絡爬蟲、數據庫查詢等。我們將講解不同數據獲取方法的優劣勢，以及如何選擇最適閤的數據獲取策略。 數據清洗與轉換： 識彆和處理數據中的缺失值、異常值、重復值，以及數據格式不一緻等問題。我們將介紹多種數據清洗技術，如插補、刪除、平滑、標準化、歸一化等，並講解如何在Python（使用Pandas庫）中高效地實現這些操作。 特徵工程入門： 解釋特徵工程在模型性能提升中的關鍵作用。我們將介紹一些基礎的特徵工程技術，如特徵提取、特徵選擇、特徵創建（例如，日期拆分、文本嚮量化）等，並說明如何根據數據特性進行選擇。 數據集成與融閤： 討論如何將來自不同來源的數據進行整閤，形成統一的數據集。我們將介紹各種數據集成方法，如基於鍵的閤並、基於內容的連接等，並強調數據一緻性和準確性的重要性。 第三章：探索性數據分析（EDA） 描述性統計： 學習如何使用均值、中位數、方差、標準差、分位數等統計量來描述數據的中心趨勢、離散程度和分布形態。 數據可視化基礎： 介紹各種常用的數據可視化圖錶，如直方圖、箱綫圖、散點圖、摺綫圖、條形圖、餅圖等，並講解它們的適用場景。我們將側重於如何通過可視化來發現數據中的模式、趨勢和異常。 相關性分析： 學習如何度量變量之間的關係強度和方嚮，包括皮爾遜相關係數、斯皮爾曼相關係數等。我們將討論如何使用熱力圖來直觀展示變量之間的相關性矩陣。 模式識彆與洞察提取： 通過可視化和統計方法，引導讀者主動發掘數據中隱藏的模式、趨勢和異常點，並將這些發現轉化為有價值的業務洞察。我們將強調EDA不僅僅是計算，更是一種思考過程。 第二部分：數據建模與機器學習 第四章：統計建模基礎 概率論基礎迴顧： 簡要迴顧概率論中的基本概念，如隨機變量、概率分布（伯努利、二項、泊鬆、正態分布等）、條件概率、貝葉斯定理等，為後續的統計建模打下基礎。 假設檢驗： 介紹統計假設檢驗的基本框架，包括零假設、備擇假設、P值、顯著性水平等。我們將講解t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等常用檢驗方法，並演示如何在Python中進行假設檢驗。 迴歸分析入門： 重點介紹簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型。我們將講解模型的假設、參數估計、模型擬閤優度（R方、Adjusted R方）以及模型解釋。 方差分析（ANOVA）： 解釋ANOVA如何用於比較多個組的均值是否存在顯著差異，並講解其在實驗設計和數據分析中的應用。 第五章：監督學習算法 分類算法： 邏輯迴歸： 深入講解邏輯迴歸的原理，如何用於二分類和多分類問題，以及其在概率預測中的應用。 決策樹： 介紹決策樹的構建過程，包括信息增益、基尼不純度等概念，並討論剪枝技術以防止過擬閤。 支持嚮量機（SVM）： 講解SVM的基本思想，包括最大間隔超平麵、核函數（綫性核、多項式核、徑嚮基核RBF）的作用，以及如何處理非綫性可分問題。 K近鄰（KNN）： 介紹KNN的原理，討論距離度量和K值的選擇策略。 樸素貝葉斯： 講解樸素貝葉斯分類器的基本假設和工作原理，適閤文本分類等場景。 迴歸算法： 綫性迴歸（進階）： 結閤第五章的迴歸基礎，深入討論正則化技術（Lasso、Ridge）如何解決多重共綫性問題和防止過擬閤。 決策樹迴歸： 介紹決策樹在迴歸任務中的應用。 模型評估指標： 針對分類問題，介紹準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等評估指標；針對迴歸問題，介紹均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R方等指標，並講解如何根據問題場景選擇閤適的評估指標。 交叉驗證： 介紹K摺交叉驗證等技術，用於更可靠地評估模型的泛化能力，防止模型在訓練集上過擬閤。 第六章：無監督學習算法 聚類算法： K-Means： 詳細講解K-Means算法的原理、優缺點及適用場景。我們將討論如何選擇K值（例如，肘部法則、輪廓係數）。 層次聚類： 介紹凝聚型和分裂型層次聚類方法，以及如何使用樹狀圖（Dendrogram）來可視化聚類結果。 DBSCAN： 講解基於密度的聚類算法DBSCAN，它能夠發現任意形狀的簇，並對噪聲不敏感。 降維算法： 主成分分析（PCA）： 深入講解PCA的原理，如何找到數據的主要成分，以及其在降維、數據可視化和噪聲去除中的應用。 t-SNE： 介紹t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）在高維數據可視化方麵的強大能力，尤其適閤探索數據的簇結構。 關聯規則挖掘（Apriori）： 介紹Apriori算法，用於發現數據項之間的頻繁項集和關聯規則（例如，“購買A的顧客也傾嚮於購買B”）。 第七章：集成學習與模型調優 集成學習思想： 介紹集成學習的核心思想——“三個臭皮匠，頂個諸葛亮”，通過組閤多個模型來提升預測性能和魯棒性。 Bagging（裝袋）： 講解Bagging的工作原理，以及隨機森林（Random Forest） 作為Bagging的一種典型應用，重點闡述其在分類和迴歸任務中的強大錶現。 Boosting（提升）： 介紹Boosting的基本原理，並深入講解AdaBoost和Gradient Boosting Machines (GBM)（包括XGBoost和LightGBM）等經典算法，分析它們如何迭代優化模型。 超參數調優： 介紹網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等超參數優化技術，以及如何使用交叉驗證來找到最優的超參數組閤。 模型解釋性： 探討模型解釋性的重要性，介紹SHAP（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等方法，幫助理解復雜模型的預測邏輯。 第三部分：數據科學實踐與進階 第八章：數據可視化進階與儀錶盤構建 交互式可視化： 介紹使用Python庫（如Plotly, Bokeh, Altair）創建交互式圖錶，讓用戶能夠探索數據，進行鑽取和過濾。 儀錶盤設計原則： 探討如何設計清晰、直觀、易於理解的數據儀錶盤，以有效地傳達信息。 儀錶盤工具介紹： 簡單介紹Tableau, Power BI等主流可視化工具，並演示如何使用Python庫（如Streamlit, Dash）構建簡單的Web儀錶盤。 敘事性可視化： 強調如何通過可視化來講故事，引導觀眾理解數據背後的洞察。 第九章：時間序列分析與預測 時間序列數據特性： 介紹時間序列數據的固有特性，如趨勢、季節性、周期性、自相關性等。 平穩性檢驗與差分： 講解如何判斷時間序列的平穩性，並介紹差分技術以使非平穩序列變得平穩。 經典時間序列模型： 介紹ARIMA（自迴歸積分滑動平均模型）模型及其變種（SARIMA），並講解如何識彆模型階數（ACF, PACF圖）。 機器學習在時間序列預測中的應用： 探討如何將監督學習模型（如綫性迴歸、樹模型、深度學習模型）應用於時間序列預測任務，並討論特徵工程的技巧。 評估時間序列預測模型： 介紹適用於時間序列預測的評估指標，如MAPE（平均絕對百分比誤差）、SMAPE（對稱平均絕對百分比誤差）等。 第十章：文本數據分析與自然語言處理（NLP）基礎 文本預處理： 介紹文本清洗、分詞、詞性標注、去除停用詞、詞乾提取（Stemming）和詞形還原（Lemmatization）等技術。 文本錶示： 講解詞袋模型（Bag-of-Words, BoW）、TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）等傳統文本錶示方法。 詞嚮量技術： 介紹Word2Vec, GloVe等詞嚮量模型，以及它們如何捕捉詞語的語義信息。 基礎NLP任務： 簡要介紹情感分析、主題建模（LDA）、文本分類等常見NLP任務。 使用Python庫進行NLP： 演示如何使用NLTK, spaCy, scikit-learn等庫處理文本數據。 第十一章：數據科學項目實戰流程與部署 項目生命周期： 詳細闡述一個典型數據科學項目的完整生命周期，包括問題定義、數據收集、數據準備、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估、模型部署和監控。 敏捷開發在數據科學中的應用： 探討如何采用敏捷方法來管理數據科學項目，提高迭代效率。 模型部署策略： 介紹將訓練好的模型集成到現有係統或應用程序中的不同策略，如API服務、嵌入式模型等。 模型監控與維護： 強調模型部署後的持續監控，包括性能衰減、數據漂移的檢測，以及模型的再訓練和更新。 版本控製與代碼管理： 介紹Git等版本控製工具在團隊協作和項目管理中的重要性。 第十二章：未來趨勢與進階學習方嚮 深度學習概述： 簡要介紹神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等深度學習模型的基本概念，以及它們在計算機視覺、自然語言處理等領域的應用。 大數據技術棧： 介紹Hadoop, Spark等大數據處理框架，以及它們在處理海量數據時的作用。 A/B測試與實驗設計： 強調科學的實驗設計對於驗證模型效果、優化産品決策的重要性。 領域特定應用： 展望數據科學在醫療、金融、製造、電商等不同領域的應用前景。 持續學習路徑： 為讀者提供進一步深入學習的建議，包括在綫課程、社區資源、學術論文等。 本書力求以清晰的邏輯、豐富的實例和易於理解的語言，幫助讀者構建紮實的數據科學知識體係，並具備獨立解決實際問題的能力。我們相信，通過學習本書，讀者將能夠自信地駕馭數據，釋放數據的價值，並在瞬息萬變的數字時代中取得成功。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的書名時，我就知道它可能是我一直以來尋找的答案。我希望這本書能夠教會我如何將抽象的數據轉化為具體的商業價值。我特彆關注書中關於數據驅動的增長策略的部分，我希望能夠學習到如何利用數據來發現新的增長機會，並製定相應的增長計劃。例如，我希望能夠學習到如何通過用戶分群和個性化推薦來提升復購率，如何通過A/B測試來優化産品功能和用戶體驗，以及如何通過數據分析來預測市場趨勢並抓住先機。我也非常期待書中能夠詳細講解如何構建一個靈活的數據分析平颱，以支持零售業務的快速迭代和發展。在客戶關係管理方麵，我希望能夠學到如何利用數據來理解客戶生命周期，並針對不同生命周期的客戶采取相應的維係策略。此外，我希望書中能夠提供一些關於數據治理和數據質量管理的建議，以確保分析結果的準確性和可靠性。總而言之，我希望這本書能夠成為我帶領零售團隊實現數據驅動增長的“行動指南”。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在零售一綫摸爬滾打多年的管理者，我深知數據的重要性，但很多時候，我們隻是在被動地接收和呈現數據，而缺乏主動的挖掘和分析能力。我希望這本書能夠幫助我打破這種局麵，教會我如何從海量的數據中發現那些隱藏的“金礦”。我特彆關注書中關於“數據驅動決策”的章節，我希望它能提供一套行之有效的方法論，引導我如何將數據分析結果轉化為可執行的商業決策，而不是僅僅停留在理論層麵。例如，在麵對季節性銷售波動時，我希望能學到如何運用數據來預測未來的銷售趨勢，並據此調整庫存和營銷策略，以最大化利潤。我也非常期待書中能夠詳細闡述如何構建一套完善的零售數據分析體係，包括數據采集、清洗、建模、可視化以及結果解讀等各個環節。我希望這本書能夠提供一些實用的工具和技術介紹，例如SQL、Python或者R等在零售數據分析中的應用，並附帶一些代碼示例，方便我學習和實踐。此外，我希望書中能夠強調數據可視化的重要性，因為清晰直觀的數據圖錶能夠更有效地嚮團隊傳達分析結果，促進共識和決策。總的來說，我希望這本書能夠成為我解決零售業務痛點的“利器”，幫助我帶領團隊做齣更明智、更具前瞻性的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我的第一印象是那種嚴謹又充滿活力的風格，淺藍色的背景上點綴著跳躍的數據圖錶，仿佛在預示著一場關於數據海洋的探索之旅。我一直對零售行業有著濃厚的興趣，但總覺得在數據分析方麵缺乏係統性的指導，常常在海量的數據麵前感到無從下手。我期待這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿梭於錯綜復雜的零售數據之中，教會我如何從中提煉齣有價值的洞察，並最終將這些洞察轉化為切實可行的商業策略。我希望書中能夠詳細講解各種常用的數據分析方法，例如用戶畫像構建、購買行為分析、庫存優化、促銷效果評估等等，並且提供豐富的實際案例，讓我能夠清晰地理解理論知識如何應用於解決真實的零售業務問題。尤其是我對如何利用數據來預測消費者需求、識彆潛在的銷售增長點非常感興趣，我相信這本書能夠在這方麵給我帶來很多啓發。同時，我也希望書中能夠觸及到一些前沿的數據分析技術，比如機器學習在零售領域的應用，雖然我對此瞭解不多，但深知掌握這些新工具對於提升個人競爭力至關重要。總而言之，我希望這本書不僅能夠幫助我提升數據分析技能，更能夠幫助我更深入地理解零售行業的本質，成為一名更懂數據、更能驅動業務增長的零售從業者。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對零售行業充滿熱情，並且希望通過數據驅動業務發展的普通讀者，這本書的書名就足以讓我産生濃厚的興趣。我希望這本書能夠像一位循循善誘的老師，把我從對數據的迷茫中引導齣來，讓我能夠清晰地認識到零售數據背後蘊含的巨大價值。我特彆關注書中關於如何將數據分析結果轉化為實際業務行動的內容，我希望它能夠提供一套切實可行的流程和方法，幫助我將學到的知識有效地應用到實際工作中。例如，在麵對銷售額下滑的睏境時，我希望能學到如何利用數據來找齣根本原因，並製定相應的改進措施。在客戶管理方麵，我希望能夠學到如何通過數據分析來提升客戶滿意度和忠誠度，從而實現客戶價值的最大化。我也非常期待書中能夠介紹一些與時俱進的數據分析技術，例如深度學習在零售領域的應用，讓我能夠緊跟行業發展的步伐。總而言之，我希望這本書能夠成為我零售職業生涯中一份寶貴的財富，幫助我在數據時代乘風破浪，實現更大的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔而專業，書名更是直擊我作為一名零售從業者的痛點。我希望這本書能夠係統地介紹零售數據分析的各個方麵，從基礎的統計學原理到高級的機器學習模型，都能夠有清晰的講解。我特彆期待書中關於用戶畫像構建和應用的部分，我希望能夠學習到如何通過整閤多維度數據，構建齣精準的用戶畫像，並利用這些畫像來實現韆人韆麵的個性化推薦和營銷。在營銷效果評估方麵，我希望能夠學到如何利用數據來衡量不同營銷活動的ROI，並優化營銷預算的分配。我也對如何利用數據來預測銷售趨勢和識彆潛在的風險點非常感興趣，我希望書中能夠提供一些實用的預測模型和預警機製。此外，我希望書中能夠提及一些數據分析工具的優缺點以及適用場景，幫助我更好地選擇適閤自己需求的工具。總而言之，我希望這本書能夠成為我提升數據分析能力、推動零售業務持續增長的“強大助力”。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對數據充滿好奇心的零售從業者，我一直在尋找一本能夠係統性地講解零售數據分析方法的書籍。這本書的書名正是我所期望的。我希望這本書能夠從基礎概念講起，逐步深入到高級的應用層麵，讓我能夠循序漸進地掌握數據分析的精髓。我特彆關注書中關於數據挖掘和機器學習在零售領域的應用，我希望它能為我打開一扇新的大門，讓我瞭解如何利用這些先進的技術來解決更復雜的問題。例如，我希望能夠學習到如何利用聚類算法來發現新的客戶群體，如何利用關聯規則來分析商品的搭配購買關係，以及如何利用預測模型來預測商品銷量。我也非常期待書中能夠詳細講解如何建立一套數據驅動的零售運營體係，包括如何進行數據指標的設計、監控和優化。在營銷層麵，我希望能夠學習到如何利用數據來評估不同營銷渠道的效果，並製定更有效的營銷策略。此外，我也希望書中能夠提及一些數據可視化工具的使用方法，以便我能夠將分析結果以更直觀的方式呈現齣來。總而言之，我希望這本書能夠成為我提升數據分析能力、推動零售業務發展的“催化劑”。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，零售業的競爭越來越體現在對數據的理解和運用上。這本書的齣現，恰好能填補我在這一領域的知識空白。我希望書中能夠提供一套完整的數據分析流程，從數據的采集、清洗、轉換，到模型的建立、評估和部署，都能有詳細的講解。我尤其期待書中關於用戶行為分析的部分，我希望能夠學習到如何通過分析用戶的瀏覽、點擊、加購、支付等行為，來深入理解用戶的偏好和潛在需求，並據此優化産品推薦和營銷活動。在庫存管理方麵，我希望能夠學到如何利用曆史銷售數據和外部因素，來建立一個更精準的庫存預測模型，從而降低庫存積壓和缺貨的風險。我也對如何利用數據來評估促銷活動的效果非常感興趣，我希望書中能夠提供一些量化的方法，讓我能夠判斷哪些促銷活動是真正有效的，哪些是需要改進的。此外，我希望書中能夠介紹一些常見的數據分析誤區，以及如何避免這些誤區，從而做齣更可靠的分析結果。總而言之，我希望這本書能夠成為我分析零售數據、優化經營決策的“得力助手”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我眼前一亮，它準確地抓住瞭零售業的核心痛點——如何有效地利用數據。我希望這本書能夠提供一套實用的零售數據分析框架，並且強調該框架在實際業務中的應用。我特彆關注書中關於客戶細分和價值分析的內容，我希望能夠學習到如何將客戶劃分為不同的群體，並識彆齣高價值客戶，以便實施更有針對性的營銷和服務。在商品管理方麵，我希望能夠學到如何利用數據來分析商品的銷售錶現、利潤貢獻以及庫存周轉率，從而優化商品結構和采購策略。我也對如何利用數據來提升用戶體驗非常感興趣，我希望書中能夠提供一些關於用戶行為分析和場景化推薦的實踐經驗。此外，我希望書中能夠介紹一些常用的數據分析模型，並解釋它們在零售領域的適用場景。總而言之，我希望這本書能夠成為我手中的一本“秘籍”，幫助我洞察零售市場的奧秘，並做齣更明智的商業決策。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，零售業的未來必然是與數據緊密相連的。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇通往這個未來世界的大門。我希望書中能夠深入淺齣地講解數據分析的原理，讓我這個非科班齣身的人也能輕鬆理解。特彆是關於如何從零開始構建一個零售數據分析框架，我對此充滿瞭期待。我希望書中能夠提供一個清晰的路綫圖，指導我如何一步步地建立起屬於自己的數據分析能力。例如，在用戶行為分析方麵，我希望能夠學到如何識彆用戶的購買路徑，分析不同觸點對轉化率的影響，從而優化用戶體驗和營銷活動。在商品分析方麵，我希望能夠掌握如何利用數據來識彆爆款和滯銷品，優化商品結構，以及進行精細化的品類管理。我還對如何利用數據進行客戶細分和個性化推薦非常感興趣，這直接關係到提升客戶滿意度和忠誠度。我希望書中能夠提供一些實用的模型和算法，並附帶詳細的解釋，讓我能夠理解其背後的邏輯，而不是簡單的套用。此外，我也希望書中能夠提及一些數據倫理和隱私保護的問題，這在當前數據日益重要的時代尤為關鍵。總而言之，我希望這本書能夠成為我職業生涯中的一個重要裏程碑，幫助我在零售數據分析領域取得突破。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名就足夠吸引人，它直接點明瞭“零售數據分析”和“應用”這兩個關鍵點，這正是我一直苦苦尋找的。我希望這本書能夠提供一個全麵且係統的零售數據分析知識體係，並且強調這些知識如何落地應用到實際的零售場景中。我特彆期待書中能夠分享一些成功的零售數據分析案例，這些案例最好涵蓋不同規模、不同業態的零售企業，讓我能夠從中學習到通用的方法論和具體的實踐經驗。例如，我希望能看到如何利用數據來優化綫上綫下的全渠道體驗，如何通過數據分析來提升門店的運營效率，以及如何通過數據來預測市場趨勢並製定相應的策略。我也希望書中能夠深入探討用戶畫像的構建和應用，以及如何利用這些畫像來實現精準營銷和個性化服務。在用戶留存方麵，我希望能夠學習到如何通過數據分析來識彆流失風險，並采取有效的措施來挽留客戶。此外，我希望書中能夠介紹一些常用的數據分析工具和技術，並提供一些學習資源，方便我進一步深入學習。總的來說，我希望這本書能夠成為我手中的一本“寶典”，為我解決零售業務中遇到的各種數據難題提供指導和幫助。

評分☆☆☆☆☆

很好，書中內容很詳盡，是需要的內容，感覺看瞭可以獲得分析中的很大的幫助

評分☆☆☆☆☆

好(?▽?)

評分☆☆☆☆☆

不錯！

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

好(?▽?)

評分☆☆☆☆☆

不錯！

評分☆☆☆☆☆

很好很不錯

評分☆☆☆☆☆

好(?▽?)

評分☆☆☆☆☆

好(?▽?)