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的入庫任務(wù)快速反應(yīng)。件煙庫整體補貨模型流程，如圖2所示。圖2 備貨系統(tǒng)補貨模型流程框圖3.件煙庫存儲策略（1）煙道數(shù)量確定各品規(guī)煙道數(shù)量，為銷量
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、有效會員、消費數(shù)據(jù)的管理、忠誠客戶的挖掘、口碑的形成這幾個階段，會員制營銷運營基本模型見下圖。圖為會員制運營模型（一）設(shè)置會員體系1、細(xì)分目標(biāo)客戶店鋪要對合理
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，再選用適用于中文文本處理的snowNLP 庫對評論文本進(jìn)行情感計算和結(jié)果可視化。陳興蜀等人[6]基于分布式爬蟲技術(shù)、 SnowNLP 情感分析模型以及 KMeans 文本聚類算法
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監(jiān)管”為抓手，積極開展個性化自定義分析模型構(gòu)建，加強分析模塊應(yīng)用，進(jìn)行綜合數(shù)據(jù)分析篩查，及早發(fā)現(xiàn)防范苗頭性和行業(yè)區(qū)域風(fēng)險，實現(xiàn)對
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彩虹圖監(jiān)控、參數(shù)模塊化、卷包數(shù)采數(shù)據(jù)小時化等智能化控制系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)應(yīng)用，建立人工智能輔助控制的數(shù)字模型，構(gòu)建“數(shù)字品質(zhì)管理，智行品質(zhì)追溯”的生產(chǎn)精準(zhǔn)控制模式
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數(shù)據(jù)投放決策模型、終端營銷支持模型，加強市場投放、終端營銷等決策支持方面的研究，解決零售環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、不及時、不全面的問題，為市場投放、營銷決策分析提供
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）與重慶中煙基于‘互聯(lián)網(wǎng)+’開展協(xié)同合作的科研項目，旨在通過構(gòu)建零售終端樣本的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和新零售下的終端分類方法、終端數(shù)據(jù)投放決策模型、終端營銷支持模型
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;、市場類型（城鎮(zhèn)）、終端層級（三星及以上現(xiàn)代終端）、業(yè)態(tài)（煙酒店）”四個標(biāo)簽組合疊加，基于協(xié)同過濾算法模型
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確保服務(wù)質(zhì)量。
數(shù)據(jù)用活了就是生產(chǎn)力。以“數(shù)據(jù)+模型”為抓手，嘉興煙草從財務(wù)口徑費用數(shù)據(jù)切入，建立9大類可控費用19個數(shù)據(jù)模型，去年
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行為的模型，當(dāng)檢測到網(wǎng)絡(luò)流量的行為模式與正常模型不符時，就會認(rèn)為可能存在攻擊行為。如果發(fā)現(xiàn)某個 IP 地址在短時間內(nèi)對網(wǎng)站的多個頁面進(jìn)行大量的請求，且請求的頻率
