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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
通过大语言模型（LLM）的思维链（CoT）能力，将复杂目标拆解为可执行的子任务序列，并结合强化学习动态调整路径,整合文本、图像、传感器数据等，提升对现实场景的理解（如Meta的Llama 3多模态扩展）,在虚拟环境中，Data Agent可模拟用户行为模式，预判需求并生成个性化服务流程（如自动生成广告投放策略）
作为服务华为的运营工程师，使用 ODPS 两年，深刻体会其在通信设备运维场景的支撑力。华为基站设备日志日均增量超 TB 级，供应链数据跨 12 个区域节点，ODPS 的湖仓一体架构让分散数据实现统一调度，这是保障 5G 基站稳定运行的关键。 AI 爆发倒逼运维模式升级。过去设备故障分析依赖 T+1 报表，如今需实时预判潜在风险，这要求 ODPS 跳出传统计算框架。 ODPS 有引领数据革命的...
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”。...