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“數(shù)據(jù)+模型”精益對標(biāo)專項(xiàng)改進(jìn)，從企業(yè)、員工日常產(chǎn)生的可控費(fèi)用入手，通過明確財(cái)務(wù)口徑費(fèi)用列支渠道、標(biāo)準(zhǔn)，將原始數(shù)據(jù)格式化、標(biāo)簽化，形成可對
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模型在店面進(jìn)行展示，起到了非常好的效果。比如：在“十一”商超促銷活動(dòng)期間，他們將坦克模型放到了本溪商業(yè)大廈促銷現(xiàn)場，當(dāng)時(shí)就被消費(fèi)者圍了個(gè)里三層
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了新要求。
以需求預(yù)測為例，新規(guī)范將需求預(yù)測時(shí)間明確為年度、半年度和月度，預(yù)測層級分為縣、市、省級單位三個(gè)層級，預(yù)測模型采用較為成熟的回歸模型、移動(dòng)平均
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花大力氣研究。閣主并不同意這種觀點(diǎn)，如果客戶分類和評價(jià)基礎(chǔ)打得不牢固，任何后續(xù)的分配方法、公式算法、數(shù)學(xué)模型都會(huì)產(chǎn)生很大的偏差，很多計(jì)算結(jié)果看似合理卻根本不符合零售
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（來源：黑龍江省煙草專賣局<公司> 供稿）
聚焦生產(chǎn)經(jīng)營一線
青海西寧市公司“三環(huán)緊扣”探索開展市場狀態(tài)運(yùn)行智能評價(jià)模型研究與應(yīng)用
為
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，同時(shí)也關(guān)系著“四大難題”能否切實(shí)得到解決的基礎(chǔ)。因此，建立健全一套科學(xué)、管用、完善、適用的基層專賣工作考評體系顯得尤為重要。筆者試圖從精益專賣考核KPI模型研究出發(fā)并引入對
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AI智能識別算法，可對包裹內(nèi)物品形態(tài)、密度進(jìn)行毫秒級掃描分析，內(nèi)置的涉煙特征數(shù)據(jù)庫和AI模型對疑似涉煙包裹自動(dòng)標(biāo)注、分級預(yù)警，單臺設(shè)備日均處理量達(dá)10萬件
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據(jù)算出來的“人、貨、場”三者之間的關(guān)聯(lián)規(guī)律，并進(jìn)行智能化模型推算，實(shí)現(xiàn)投放策略的智能生成及投放效果的科學(xué)預(yù)測，其中，主銷規(guī)格卷煙的預(yù)測準(zhǔn)確率可達(dá)95
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踐行“二三五”
（一）建模型，將抽象理念轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)能力
“二三五”屬于精神意識層面“知”的要求，如何將“知”轉(zhuǎn)化為全體員工的“行”是開展
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，使人力資源配置更加合理、高效。研究途經(jīng)。明確工作目標(biāo)→制訂工作流程→建立崗位寫實(shí)模型→崗位試點(diǎn)寫實(shí)及分析→運(yùn)用及展望→按照PDCA循環(huán)完善→建立長效機(jī)制。研究方法。在掌握相關(guān)理論知識、實(shí)際數(shù)據(jù)
