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

我觉得传统智能应用开发中最大的痛点之一就是开发环境割裂呀。各个环节好像是各自为政的，数据在不同的部分之间流转特别不顺畅，就像一条原本应该贯通的河流，中间这儿堵一下那儿断一下，很难让整个开发流程顺顺利利地走下去。而且传统大多靠手动审核，效率特别低，还容易出错呢。 Dify 的 AI 能力就能很好地解决这些问题啦。它能借助把云数据库和阿里云百炼大模型服务深度集成这个优势，让数据流转变得高效起来，...

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”。...

1、Data Agent for Meta如何解决AI Agent的“三大困境”？ 用大白话讲，这玩意儿就是给AI Agent配了个“专业数据管家”，针对性破解三个难题： （1）解决“看不懂业务语义”：把“外行AI”变“行业专家” 通用大模型像“通才”，但不懂企业里的“黑话”——比如电商的“GMV口径”、金融的“不良率计算逻辑”。Data Agent for Meta靠两个关键点破局： 先“...