在海量用户中快速定位目标人群进行个性化营销可以通过以下几种方法依次实施： 一、利用大数据分析技术： 1、收集数据用于用户画像构建 2、对数据进行清洗 3、做标签分类 4、做聚类分析 5、关联关系挖掘 二、利用营销平台 三、社交媒体和广告投放

第一，破解“看不懂业务语义”：用业务语言替代技术术语，降低理解门槛 传统数据管理依赖技术团队将业务需求翻译成SQL或API调用，但业务人员往往无法准确描述数据需求（如“最近三个月华东区销售额环比波动原因”）。Data Agent for Meta通过自然语言交互，将业务语义直接映射到数据逻辑。例如，当业务人员提问“为什么某产品线退货率突然上升”时，Agent能自动关联订单、物流、评价等多维度...

体验了阿里云 Kimi K2 方案，整体感受很惊艳。我选了 MaaS 调用方式，零门槛操作，5 分钟就完成配置，还能免费体验百万 Token，对想快速试错的开发者很友好。模型推理能力超预期，复杂逻辑题都能条理清晰作答，工具调用也很顺畅。界面交互简洁，不用写代码，可视化操作降低了使用难度。不过若需高并发场景，后续可试试 PAI 部署的竞价实例，能大幅降本。这么强的万亿参数模型，易用性还这么高，...

作为经常和业务数据打交道的分析师，以前处理数据时总被两个问题困住：一是 SQL 门槛，团队里不少业务同事想自己查数据，却卡在写复杂查询语句上，每次都得技术岗同事帮忙，光沟通需求就得花大半天；二是可视化流程太绕，从数据库取数后得导到本地表格，再贴进可视化工具调整样式，中间只要数据更新就得重复操作，赶项目时经常忙到半夜。 试了 MCP 赋能的这个方案后，第一感觉是 “终于不用在工具间来回跳了”。...

提供低门槛开发环境：Dify 是一款开源的大语言模型应用开发平台，将后端即服务与 LLMOps 理念结合，简化了生成式人工智能应用的开发流程。DMS 托管 Dify 后，用户无需复杂配置，只需登录 DMS 控制台，即可创建工作空间并进入 Dify 环境，进行大模型应用开发，即使是非技术人员也能轻松参与到 AI 项目中。 实现全方位生态融合：DMS 与通义大模型、瑶池向量引擎、RAG 检索服务...