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

Data Agent for Meta：解企业数据痛点，能当“数据大脑”吗？ 现在生成式AI落地越来越广，企业里的各类数据工具（如AI Agent）想发挥作用，最大难题不再是模型，而是数据——要么看不懂业务语义、要么找不到精准数据、要么不敢操作。阿里云的Data Agent for Meta，就是用智能方式管数据，帮这些工具破局。 一、怎么解决“看不懂、找不到、不敢动”？ 这三个问题本质是“...

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”。...

我也用过一段时间，感觉优点还是挺明显的，比如数据和流程能放在一个平台跑起来，省了不少对接的麻烦；质检结果还能回流修正，用久了准确率会好一些。 但用下来也有点小遗憾，比如报告里关键信息没那么直观，有时翻起来比较费劲；规则定制上也稍微有点死板，想改点特殊逻辑不太方便；另外现在主要还是文字，如果能顺带支持语音就更实用了。 整体来说比自己搭一套要省心，方向是对的。