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搭建涉煙數(shù)據(jù)分析模型，讓線索互通與研判效能實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍，凝聚起跨領(lǐng)域監(jiān)管合力。對外主動融入全國打假打私“一盤棋”，與河北邯鄲、內(nèi)蒙古烏蘭察布及福建廈門等地
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混合配送模式。二是搭建數(shù)字化車輛管控平臺，整合多技術(shù)實(shí)現(xiàn)車輛實(shí)時監(jiān)控，建立碳排放核算模型，預(yù)警違規(guī)運(yùn)營行為，降低能耗與成本。三是完善數(shù)字化運(yùn)維體系
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ICAA港口碼頭風(fēng)險等級防控模型對風(fēng)險等級進(jìn)行劃分，自主設(shè)計(jì)監(jiān)管可視化平臺和情報(bào)研判可視化平臺，建立“情報(bào)同屏、指揮同頻、陸海統(tǒng)籌、打防結(jié)合”的煙警聯(lián)防聯(lián)控工作機(jī)制，
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創(chuàng)新發(fā)展。在數(shù)字營銷方面，他們?nèi)诤仙鐣?jīng)濟(jì)、卷煙銷售等多源數(shù)據(jù)，推動數(shù)智化精準(zhǔn)營銷，搭建需求預(yù)測、品規(guī)狀態(tài)評價、市場狀態(tài)監(jiān)測系列模型，構(gòu)建以
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。相比之下，國內(nèi)煙草企業(yè)在數(shù)據(jù)應(yīng)用方面雖然也取得了一定的成績，但在技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用深度上還有待提高。例如，國內(nèi)企業(yè)在數(shù)據(jù)挖掘和分析方面的算法和模型還有
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的入庫任務(wù)快速反應(yīng)。件煙庫整體補(bǔ)貨模型流程，如圖2所示。圖2 備貨系統(tǒng)補(bǔ)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(fèi)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(yùn)營基本模型見下圖。圖為會員制運(yùn)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(jì)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(qiáng)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(shí)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
