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、P、K、pH、有機(jī)質(zhì)等）和煙株生長(zhǎng)狀況數(shù)據(jù)的采集，運(yùn)用GIS作出煙田空間屬性的差異性，再根據(jù)變量施肥決策分析系統(tǒng)結(jié)合煙株生長(zhǎng)模型和養(yǎng)分需求規(guī)律得到施肥決策
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創(chuàng)新發(fā)展。在數(shù)字營(yíng)銷方面，他們?nèi)诤仙鐣?huì)經(jīng)濟(jì)、卷煙銷售等多源數(shù)據(jù)，推動(dòng)數(shù)智化精準(zhǔn)營(yíng)銷，搭建需求預(yù)測(cè)、品規(guī)狀態(tài)評(píng)價(jià)、市場(chǎng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系列模型，構(gòu)建以
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。相比之下，國(guó)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(jī)，但在技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用深度上還有待提高。例如，國(guó)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(kù)任務(wù)快速反應(yīng)。件煙庫(kù)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(kù)存儲(chǔ)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(huì)員、消費(fèi)數(shù)據(jù)的管理、忠誠(chéng)客戶的挖掘、口碑的形成這幾個(gè)階段，會(huì)員制營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)基本模型見下圖。圖為會(huì)員制運(yùn)營(yíng)模型（一）設(shè)置會(huì)員體系1、細(xì)分目標(biāo)客戶店鋪要對(duì)合理
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，再選用適用于中文文本處理的snowNLP 庫(kù)對(duì)評(píng)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(gè)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(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)
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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(shí)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
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數(shù)據(jù)投放決策模型、終端營(yíng)銷支持模型，加強(qiáng)市場(chǎng)投放、終端營(yíng)銷等決策支持方面的研究，解決零售環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、不及時(shí)、不全面的問題，為市場(chǎng)投放、營(yíng)銷決策分析提供
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）與重慶中煙基于‘互聯(lián)網(wǎng)+’開展協(xié)同合作的科研項(xiàng)目，旨在通過構(gòu)建零售終端樣本的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和新零售下的終端分類方法、終端數(shù)據(jù)投放決策模型、終端營(yíng)銷支持模型
