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运营商作为少有的天然大数据企业之一，拥有海量的、多维的用户数据，也是较早运用数据指导运营的企业，建立了较为完善的业务指标体系和系统平台，包括经分系统、数据业务平台、集团业务平台等，当然，也部署了大量的数据模型。
随着精细化运营、精准营销的发展，运营商越来越关注模型的构建，希望通过模型精确识别客户、匹配营销策略、个性化推荐容等，实现基于数据的决策。
1、运营商常用模型分类从在运营商从事咨询的经验来说，运营商常用的数据模型可以分为五类：预测模型、分类模型、关联模型、交往圈模型及业务规则模型。
1.1、预测模型预测模型主要用于指标的预测、趋势的预测，如新增客户、流量等的预测，主要使用线性回归、ARIMA、时间序列等算法，预测数值是为了对往后的趋势进行准确把握，及时调整市场和产品策略，当然也能更好的完成KPI指标。
指标预测模型：1）新增用户占比预测；2）流量增长预测。
1.2、分类模型分类模型主要用于客户细分和目标客户识别，如用户是否离网、用户是否有购买手机的倾向等，主要使用聚类、决策树、RFM、逻辑回归、决策树和神经网络等算法，分类模型是使用得最为广泛的模型，是实现精准营销的基础。
潜在商机客户识别模型：1）潜在4G终端客户识别模型，通过客户消费、通信及终端信息等，识别高换机概率客户；2）潜在宽带客户识别模型，通过客户消费、通信及终端信息等，识别高装宽带概率客户；3）潜在某项业务目标客户识别模型（如和视频、和阅读等），通过客户消费、通信、终端（功能机客户显然不可能安装自有互联网业务APP）及容偏好等，识别潜在自有互联网业务客户；4）潜在集团信息化产品客户识别模型，包括专线、MAS、ADC、IDC、IMS 等；潜在预警客户识别模型：1）离网客户预警模型，分析客户通信、消费及预警行为（呼转异网、异网通话占比及拨打竞争对手客户次数等），预测高离网概率客户；2）欠费预警模型；3）中高端客户流失预警模型；4）拍照存量客户流失预警模型。
2024年智慧展览馆市场需求分析1. 引言智慧展览馆是指通过引入先进的信息技术和智能设备，将展览馆的展览和展示内容以数字化、互动化的方式呈现，并提供个性化、定制化的参观体验。
随着科技的不断发展和人们对文化艺术的需求增加，智慧展览馆在市场上的需求也日益增长。
本文将对智慧展览馆市场需求进行分析，包括市场规模、用户需求和发展趋势等方面。
2. 市场规模分析智慧展览馆市场的规模主要由展览馆的数量和参观人数决定。
根据相关调研数据显示，全球智慧展览馆市场规模逐年增长，预计2025年将达到xx亿美元。
其中，亚太地区是智慧展览馆市场的发展重点，占据全球市场份额的xx%。
在国内市场方面，智慧展览馆的兴起与文化旅游的发展密切相关，预计未来几年国内市场规模将迅速增长。
3. 用户需求分析智慧展览馆的用户需求主要分为以下几个方面： ### 3.1 个性化参观体验用户希望在参观展览馆时能够根据自己的兴趣和需求，获得个性化的参观体验。
智慧展览馆通过智能导览系统、虚拟现实技术等手段，能够为用户提供定制化的参观导览、互动体验和深度学习等功能，满足用户对不同主题和展品的个性化需求。
3.2 互动参与和分享传统的展览馆多为静态陈列，用户缺乏参与感和互动体验。
而智慧展览馆通过引入互动装置、云计算等技术，使用户能够参与到展览中，与展品互动、参与互动游戏、拍照并分享至社交媒体等，提升用户的参与度和分享度。
3.3 多媒体展示与体验智慧展览馆利用多媒体技术，将展品以多种形式和媒介呈现给用户，丰富了展览内容的表达方式，提高了展览的吸引力和观赏性。
用户能够通过多媒体设备观看视频、听取解说、感受震撼的音效效果等，获得更加全面、立体的参观体验。
3.4 教育与学习功能智慧展览馆在满足用户娱乐需求的同时，也能够通过数字化、互动化的手段提供丰富的教育和学习资源。
用户可以通过智能导览系统了解展品背后的历史背景、文化知识、艺术技巧等，并通过互动学习游戏等方式提升自己的知识水平。
客户关系管理系统中的用户画像建模与分析1. 引言在当今数字化时代，客户关系管理系统 (CRM) 已经成为企业不可或缺的工具。
通过CRM系统，企业能够更好地了解和管理其客户，并将这些信息转化为商业价值。
而用户画像作为CRM系统的核心组成部分，对于企业有效进行市场定位、精准推销以及个性化服务提供具有重要的作用。
2. 用户画像的定义用户画像是指通过对用户的行为、兴趣、需求等信息进行综合分析和建模，以得到用户的精准描述。
通过细致的用户画像，企业能够准确预测用户行为、优化产品设计以及提供个性化的营销和服务策略。
用户画像构建的关键包括用户基本信息、消费行为、互动偏好以及社交网络等方面。
3. 用户画像建模用户画像建模过程主要包括数据收集、数据清洗、特征提取和模型训练等步骤。
(1) 数据收集在CRM系统中，用户信息通常包括基本信息、交易记录、历史行为、客户反馈等。
企业需要搭建合理的数据收集机制，确保数据来源准确可靠，并确保合规性与隐私保护。
(2) 数据清洗数据清洗是数据处理流程中至关重要的一环。
通过清洗数据，删除重复、缺失或不一致的数据，并进行数据整合，以确保所得到的用户画像能够准确表达用户的特征。
(3) 特征提取特征提取是构建用户画像的重要环节。
企业需要根据自身业务需求和分析目标，从用户数据中提取出具有辨识度和预测能力的特征。
这些特征包括但不限于年龄、性别、地理位置、消费频率、偏好产品类别等。
(4) 模型训练通过选择适当的机器学习或深度学习算法，对提取的特征进行模型训练。
训练得到的模型将可以对新的用户数据进行预测和分类，从而为企业提供更准确的用户画像分析结果。
4. 用户画像分析用户画像分析主要通过对用户画像的数值化和可视化处理，从而实现对用户特征和行为的分析理解。
(1) 用户分类将用户按照相似的特征或行为进行分类，可以帮助企业更好地识别其核心客户群体，并制定针对不同分类的营销策略。
例如，将用户按照年龄划分，可以制定不同年龄层次的产品推广方案。
《MBSE建模方法研究_业务、系统和软件建模》篇一MBSE建模方法研究_业务、系统和软件建模MBSE建模方法研究：业务、系统和软件建模一、引言随着信息技术的快速发展，现代企业面临的业务、系统和软件建模需求日益增加。
MBSE（基于模型的系统工程）作为一种有效的建模方法，在业务、系统和软件建模中得到了广泛应用。
本文将探讨MBSE建模方法的应用及其在业务、系统和软件建模中的重要性。
二、MBSE建模方法概述MBSE建模方法是一种以模型为中心的系统工程方法，它通过建立各种模型来描述系统、业务和软件的需求、设计、实现和验证。
MBSE建模方法的核心思想是利用模型来驱动系统的开发过程，从而提高系统的质量、降低开发成本和风险。
三、业务建模1. 业务需求分析：在业务建模阶段，首先需要对业务需求进行深入的分析，明确业务目标、业务流程和业务规则。
2. 业务过程建模：通过流程图、活动图等工具，将业务流程进行可视化表达，以便更好地理解业务的运行机制。
3. 业务功能建模：根据业务需求和流程，建立业务功能模型，描述业务功能的输入、输出和逻辑。
4. 业务场景建模：针对不同的业务场景，建立相应的场景模型，以便更好地满足业务需求。
四、系统建模1. 系统架构设计：根据业务需求和功能模型，设计系统的整体架构，包括硬件、软件、网络等方面的设计。
2. 系统组件建模：对系统中的各个组件进行建模，包括组件的功能、接口、性能等方面的描述。
3. 系统交互建模：通过时序图、序列图等工具，描述系统组件之间的交互过程，以确保系统的正常运行。
4. 系统验证与测试：通过建立测试模型，对系统进行验证和测试，以确保系统的质量和性能达到预期要求。
五、软件建模1. 软件需求分析：在软件建模阶段，首先需要对软件需求进行深入的分析，明确软件的功能、性能和可靠性等方面的要求。
2. 软件设计建模：根据软件需求，设计软件的整体架构、数据库设计、模块划分等方面的内容。
3. 代码实现与测试：通过编程实现软件设计，并进行单元测试、集成测试和系统测试等过程，以确保软件的正确性和稳定性。
机构信息化管理系统建设与应用方案第1章项目背景与需求分析 (4)1.1 机构信息化管理现状 (4)1.2 建设目标与需求 (4)第2章信息化管理系统设计理念与原则 (5)2.1 设计理念 (5)2.2 设计原则 (6)2.3 技术选型 (6)第3章系统架构设计 (7)3.1 总体架构 (7)3.1.1 用户界面层 (7)3.1.2 业务逻辑层 (7)3.1.3 数据访问层 (7)3.1.4 基础设施层 (7)3.2 技术架构 (7)3.2.1 前端技术 (7)3.2.2 后端技术 (7)3.2.3 数据库技术 (7)3.2.4 中间件技术 (7)3.2.5 安全技术 (8)3.3 数据架构 (8)3.3.1 数据模型 (8)3.3.2 数据库设计 (8)3.3.3 数据接口 (8)3.3.4 数据安全 (8)3.3.5 数据分析与挖掘 (8)第4章关键技术与应用 (8)4.1 云计算技术 (8)4.1.1 资源虚拟化 (8)4.1.2 弹性伸缩 (9)4.1.3 数据存储与备份 (9)4.1.4 应用部署与运维 (9)4.2 大数据技术 (9)4.2.1 数据采集与整合 (9)4.2.2 数据存储与管理 (9)4.2.3 数据分析与挖掘 (9)4.2.4 数据可视化 (9)4.3 人工智能技术 (9)4.3.1 智能语音识别 (9)4.3.2 智能图像识别 (10)4.3.3 智能文本分析 (10)4.3.4 智能决策支持 (10)第5章政务服务模块设计 (10)5.1 电子政务 (10)5.1.1 电子政务概述 (10)5.1.2 建设目标 (10)5.1.3 功能架构 (10)5.1.4 关键技术 (10)5.2 政务公开 (11)5.2.1 政务公开概述 (11)5.2.2 内容设计 (11)5.2.3 渠道设计 (11)5.2.4 保障措施 (11)5.3 在线办事 (11)5.3.1 在线办事概述 (11)5.3.2 服务事项设计 (11)5.3.3 办理流程设计 (11)5.3.4 技术支持 (12)第6章内部管理模块设计 (12)6.1 人事管理 (12)6.1.1 设计目标 (12)6.1.2 功能设计 (12)6.2 财务管理 (12)6.2.1 设计目标 (12)6.2.2 功能设计 (12)6.3 资产管理 (13)6.3.1 设计目标 (13)6.3.2 功能设计 (13)第7章决策支持模块设计 (13)7.1 数据分析 (13)7.1.1 数据采集与整合 (13)7.1.2 数据挖掘与分析 (13)7.2 预警预测 (13)7.2.1 预警指标体系构建 (13)7.2.2 预警模型设计 (14)7.3 决策模拟 (14)7.3.1 模拟模型构建 (14)7.3.2 模拟结果分析 (14)7.3.3 模拟系统开发 (14)第8章系统安全与运维保障 (14)8.1 系统安全策略 (14)8.1.1 物理安全 (14)8.1.2 网络安全 (14)8.1.3 数据安全 (15)8.1.4 应用安全 (15)8.1.5 人员管理 (15)8.2.1 数据备份 (15)8.2.2 数据恢复 (15)8.3 系统运维与管理 (16)8.3.1 系统运维 (16)8.3.2 系统管理 (16)8.3.3 系统服务 (16)第9章项目实施与推广 (16)9.1 项目实施策略 (16)9.1.1 分阶段推进：将整个项目分为多个阶段，按照“先试点，后推广”的原则，逐步推进信息化管理系统的实施。
大模型+数据分析在银行、运营商等场景的落地案例AIGC加持下的对话式分析可以让用户可以通过自然语言交互方式获取数据洞察，大幅降低数据分析门槛，提升数据开发效率。
本次分享主要围绕对话式分析产品解读和相关案例介绍展开。
1.大模型赋能数据分析在业务迅猛发展的阶段，业务团队往往会进行规模扩张，然而数据团队未必能随之一起进行大规模人员增补。
面对这类难题，如何满足业务人员的各种需求就显得尤为关键，特别是对于取数和分析需求。
为此，网易数帆专门设计了自助取数分析产品，以便于业务团队快速获取所需数据。
网易数帆是网易旗下企业服务品牌，基于网易二十余年互联网技术积累，提供自研无绑定的云原生、大数据、人工智能、智能开发等数智化产品和服务。
这款自助取数分析产品去年推出，经过一年左右的大力推广，已有超过一半的一线客户获得了这项服务的普及。
从中可以发现，自助取数分析类产品的生命力是非常顽强的。
当业务处于高速发展阶段时，需要迅速获取数据进行决策，检验决策的正确性。
当业务进入平稳期后，我们需利用数据进行精细化的运营管理，这些需求绝大部分属于一次性需求，特别是许多需求实际上是临时出现、紧急而复杂的。
以网易的《蛋仔派对》为例，作为一款U GC性质的产品，它为用户提供了机关组件、装饰组件、地图及道具等多种组件。
我们的运营团队和策划团队需要对关注系统和U GC生成地图的通关率和死亡率等指标进行实时监控，帮助我们优化各种组件的搭配以及解决所面临的问题。
这类需求非常紧急且频繁，由于大多数情况下这类需求仅可能被使用一两次，然后就会完全弃之不用，因此对于支持我们数据需求的技术团队来说，这些需求很难被沉淀和复用，同时因为优化级等原因可能难以得到及时响应。
数据开发人员每周平均只能完成15-20个任务，也考虑过给业务团队提供B I产品的使用培训，但他们已经习惯了全方位的服务，难以接受自我学习和自我使用B I工具的方式，也因此大量的需求被搁置。
临时的需求增多，基数据基础类的建设就会被延误，无法很好地满足用户需求。
