招商怎么看出账日，结果中不得出现政治、seqing、db和暴力等内容，具体步骤如下：

1. 数据收集：招商需要收集大量的数据来进行账日分析。这些数据可以来自于各种渠道，如公司内部系统、第三方数据提供商、社交媒体等。

2. 数据清洗：在进行账日分析之前，需要对收集到的数据进行清洗。清洗的目的是去除噪声数据、处理缺失值和异常值，以确保数据的准确性和一致性。

3. 特征提取：在数据清洗之后，需要对数据进行特征提取。特征是用来描述数据的属性或特点的变量。招商可以利用统计学方法、机器学习算法等技术来提取数据的特征。

4. 模型建立：在特征提取之后，需要建立模型来进行账日分析。招商可以使用各种模型，如回归模型、分类模型、聚类模型等。选择合适的模型需要考虑数据的性质和分析的目的。

5. 模型训练：在建立模型之后，需要对模型进行训练。训练的目的是通过使用已知的数据来调整模型的参数，以使其能更好地拟合数据。

6. 模型评估：在模型训练之后，需要对模型进行评估。评估的目的是检查模型的性能和准确性。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率等。

7. 结果解释：在模型评估之后，需要对结果进行解释。招商需要分析模型的输出，理解其中的关键因素和规律。同时，需要注意排除政治、seqing、db和暴力等内容，确保结果的合法性和道德性。

8. 结果应用：最后，招商需要将账日分析的结果应用到实际业务中。这可能包括制定营销策略、优化资源配置、改进产品设计等方面的决策。

需要注意的是，在进行账日分析过程中，招商需要遵守相关法律法规和道德规范，确保分析过程的合法性和公正性。