营销新时代关于预测模型的预测
营销新时代关于预测模型的预测
预测模型定义
在快速消费品行业，新产品销量预测是基于一个考虑消费者和营
销数据的模型。消费者数据包括采购和购物历史以及产品曝光率和评
价。营销数据包括市场数据（比如，该类产品目前的渗透率、份额和
定价）以及测试产品的预期营销计划（比如，广告支出和分销级别）。
这些组成部分被整合成一个预测模型，以便预测新产品在投放市场后
一两年内的销售情况，如图1所示。
预测模型自20世纪70年代问世以来一直是行之有效的，与其之
前的预测（即真实的店内测试市场）相比，这些预测模型为预测新款
快速消费品的销售情况提供了一个更有效、更具成本效益的手段，而
且准确度不低于前者。
营销新时代
目前我们面临着营销新时代。媒介不断细分，电视和平面广告得
到补充—有时被取而代之—公司网站、互联网广告、搜索引擎优化、
社交媒介、移动通信、电视剧电影中的产品投放、赞助以及口碑。这
些新途径为快速消费品营销人员提供了数不胜数的机会。比如，超级
碗或世界杯期间一段30秒的电视广告就会耗费数百万美元之巨。不
过，YouTube上的病毒式营销或许也能取得同样的效果，而且花费更
少。举个例子：Stride口香糖赞助了一段由用户拍摄的名为“跳舞
毯”的视频，其中，用户让他的一位朋友拍摄他与世界各地的当地人
一起跳舞的情景，赢得了2000万次的YouTube访问量。
尽管在营销新时代，机会无处不在，但新挑战和威胁却开始显露
出来。创新过程将注意力更多地放在初期阶段，实现突破性创新以获
得更多的关注，全球化日渐成为准则。此外，竞争并不容易加以界定。
新产品可能横跨多个类别，或产生一个新的类别，抑或是面临自有品
牌的激烈竞争。那么，在营销新时代，预测模型将发生怎样的转变呢？
关于预测模型未来的洞察
以下是关于预测模型在接下来5年时间里演变的七种预测，以
期更好地帮助包装消费品营销人员在其新产品营销过程中取得成功。
预测1：预测与金融咨询相联系
营销人员对其目前的创新度量感到不满意，觉得缺乏责任性。在
波士顿咨询集团2009年进行的一项调查中，不到1/3的受访公司表
示，它们对自己的创新度量感到满意（参见图2）。在2010年麦肯锡
进行的全球调查中，仅27%的受访者表示其所在的公司在对商业领袖
进行创新问责方面做得非常或极为有效。
预测模型有助于提供与营销行动准则和ROI目标有关的指导意
见。此外，预测模型还可用作规划工具。预测模型可在与研发投资、
工厂产能和库存管理有关的问题上为公司提供帮助。许多公司寻求的
不仅仅是单一预测和置信区间，它们希望了解实现不同目标的可能
性。比如，预测结果可能是：有80%的可能性实现3000万台销量，
有50%的可能性实现3500万台销量，而仅有10%的可能性达到4000
万台销量。
预测2：向受访者级模型转移
如今，预测模型的一些方面具有受访者级的元素。然而，预测模
型仍然是笼统的。我们并未针对每个消费者创建预测模型。拥有一个
受访者预测模型，可以更好地激发媒介和分销，为针对性的创新做出
更好的预测。
正如图3所示，我们可以通过了解每位受访者，得到一个更可行
的预测模型。通过模拟与媒介计划相结合的消费者媒介习惯、与店内
分销和促销计划相结合的消费者购物历史以及消费者对产品线中各
个产品的兴趣，我们可以开发出针对特定时间期限内产品线中各个产
品的消费者的预测模型。
预测3：对全球转移性给予更多关注
如今，公司为了控制成本，在少数市场上进行预测，而在其他
市场上做出猜测。比如，对澳大利亚进行预测，对新西兰则做出最佳
猜测。
理论上说，营销人员能够考量两个市场共有的特性，比如：市场
份额和渗透率以及媒介和零售环境，先投资进行针对澳大利亚的预
测，然后根据澳大利亚和新西兰市场的共同点，得出针对新西兰的预
测。我们把根据一个市场预测另一个市场的能力称作可转移性，我们
预计，还将会出现更系统、更准确的手段来将一个市场的预测模型转
移至另一个市场上。
预测4：更多地关注竞争
如今，尽管竞争对于新产品的成功具有重要的影响作用，大部分
预测模型仍只着重于测试产品。竞争可以是直截了当的，比如，一个
著名的制造商品牌击败投放到市场上的新产品，或自由品牌的受欢迎
程度与日俱增。或者，可能很难对竞争加以界定，尤其是新产品系列
的市场新军（比如，红牛能量饮料），横跨多个类别（比如，一款既
是糖果又是薄荷糖的产品），或产品类别比较模糊（比如，掺有酸乳
酪的强化麦片）的产品。预测模型应能够甄别竞争对手，并考虑创新
在与这些竞争对手的竞争中如何发挥作用。此外，预测模型必须应对
未大肆做广告的产品，利用非传统媒介，或在了解竞争对手的基础上
依赖购买营销策略。
传统做法是将新产品放到其将要上市的国家的历史数据库中，和
相关品类的基准进行比较。这些历史数据库通常案例太少（尤其对于
新产品类别和新兴市场，更是如此），类似于暗箱操作，而关于数据
库包含哪些理念，更是毫无透明度可言。
另一种手段使消费者得以界定竞争对手，然后根据能够在预测模
型中加以利用的对比情况来制定基准。这种方法具有明显的优点：（1）
不存在暗箱；（2）测试产品是对照其需要在市场上击败的竞争对手来
予以评价的；（3）诊断与预测直接相关，这样便可以激发诊断方面的
改进（参见图4）。
预测5：预测由产品推出前改变为产品推出后
鉴于有如此之多的变量能够影响创新的发展和推出过程，营销人
员必须能够预测此过程中任何一个时间点的销售情况。我们预计，预
测将在比目前更早的时候进行，比如，在掌握调查数据之前—当营销
人员想通过确定普通产品在其目标市场上的表现，来评估某种创意的
市场潜力时。此外，我们预计，在研究各个阶段进行预测将变成常态，
不仅在概念筛选期间，而且也在文案、包装、定价和产品测试期间。
预测在产品推出后不会停止—我们预计，预测将在产品推出后继续进
行下去，以便了解新产品在出现出乎意料的事件（比如，营销计划变
更、新的竞争对手或意料之外的流言）时可能选择的方向。将开发出
新的模拟器和仪表盘工具，以便营销人员更容易分析新产品在所有接
触点期间的进展。
预测6：更好地预测颠覆性创新
经过多年的产品线扩展（这些产品中有许多在市场上反响不
佳），营销人员越来越重视颠覆性创新—因具备明显优势或更低成本
而赢得新消费者青睐的创新（比如，Dannon Activia、Nestle
Nespresso和Swiffer Sweeper），这些创新更难以预测。
预测颠覆性创新要求运用一种有别于典型创新中所使用的手段。
这些预测需要一个独特的样本（例如，主要使用者、有影响力者和关
键利益相关者）、一份更全面的调查问卷（应包括哪些人会购买和使
用该产品、用于哪些场合、竞争对手情况如何以及其他未知情况）、
一个比典型概念更具说明性的刺激因素（详细描述得到满足的基本需
求、产品的优点、相信的理由和使用的简便性，包括图纸、示范样品
或视频）。重要的是，颠覆性创新的预测模型需要融入独具特色的方
面以及强调口碑的重要性。
预测7：样本、调查和度量将发生转变
在未来5年里，预计会出现：
·新的数据采集方法，包括智能电话和笔记本电脑。
·新的采样规则，由于越来越难以找到受访者，样本库将不再可
能作为唯一的解决方案，我们将求助于非样本库，并在整个互联网上
进行采样。尽管这些样本可能不具有代表性，但如果我们能证明它们
符合关键基准，那么它们还是合乎要求的。
·新的度量，比如开放式问题和互联网反馈。
·旨在促进参与的交互式调查，调查将采用更多图形化界面和
具有较少评定量表、广播形按钮与栅格的拖放功能，以增强参与性，
提高回答问题的质量。
·新的分析方法，我们将采用新的分析方法，比如，文字挖掘
和个体为本模型。
这些转变要求预测模型采用与其以往适应网络的相同的方式来
加以适应。然而，这些转变的意义更加重大，因为向网络的转变主要
是并行测试校准，所采用的样本、度量、调查表、格式和分析方法都
相同。
预测模型：变革的时刻
在过去的40年里，预测模型所出现的创新少之又少，不外乎在
行业、地域和数据采集方法之间对工具做出调整。然而，随着营销新
时代的来临，现状已不再满足要求了。事实上，传统的预测模型在数
码世界里不再奏效，在这里，创新才是王道，市场亦已延伸至地球的
每一个角落。现在是时候转变了。作为研究人员和营销人员，我们必
须积极开发和推出新模型，以满足飞速变化的需求。
新零售时代下卷烟数据营销应用思考
新零售时代下卷烟数据营销应用思考摘要：以市场经济为导向的中国消费市场上，信息越来越透明和开放。
烟草行业是我国垄断行业的代表，拥有巨大的零售资源，具有利用市场消费信息、反映市场消费特征的巨大潜力。
烟草工业目前并未将这些资源最佳地用于营销目的。
近年来，“互联网+”已经发展到新零售“忽如一夜春风来”，而其他零售商店一夜遍地开花。
“新零售”的新概念源于烟草销售质量的提高。
本文通过分析卷烟数据营销作用的重要性，结合当前工作的难点，阐述了在零售新时代更有效地设计卷烟营销的主要思路。
关键词：卷烟；新零售；数据营销多年来，中国烟草在市场上不断积累，关于烟草产品和市场消费数据的信息开始增加，但消费信息不尽如人意。
从现有消费市场生成的数据将具有功能性，以满足零售时期烟草数据营销的需求，实现烟草市场总体优化的目标，并通过有利的市场导向改革环境更好地满足市场需求，从而带来烟草营销方面的新期望，从而改变行业本身。
概括地说，趋势越来越倾向于该部的销售链和销售方法、概念和销售策略。
一、基于大数据优化营销流程优化营销过程在两个方面至关重要:第一，从大数据的科学角度确定市场范围。
第二，一个零售终端的工作。
市场上最受欢迎的产品和服务越来越依赖现代零售终端的数据，这些数据侧重于客户优化营销流程和提高营销活动质量的要求。
1.市场形势的科学研究。
市场需求的科学预测是烟草工业运动规划和实施的重要组成部分。
越来越多的新技术，例如扫码枪，射频识别RFID，微信付款系统、会员积分系统等，用于档位识别、销售数据、财务状况、购买频率、库存周期等数据。
对于零售客户，使用大量数据为零售客户制定专门的营销计划，以准确定位正确的服务模式并使其成为动态营销计划。
2.零售客户的管理服务。
零售消费者作为烟草制造商销售的重要性是显而易见的。
从事烟草公司工作的营销人员对改善他们的业务做法至关重要。
创建包含大量数据(例如)的详细客户端。
商店位置、面积、营业类型等。
并根据相关信息评估客户的业务技巧、能力和品牌发展，以确定品牌货源投放范围和数量，使客户能够充当品牌、品牌和客户，而不是传统营销模式。
人工智能在智慧警务建设中的作用与应用
人工智能在智慧警务建设中的作用与应用随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，警务工作也不例外。
智慧警务建设作为新时代警务改革的重要方向，人工智能在其中发挥着举足轻重的作用，并有着广泛的应用。
一、人工智能在智慧警务中的作用1、提升警务效率传统的警务工作往往依赖大量的人力和时间进行信息收集、分析和处理。
而人工智能能够快速处理海量数据，自动筛选和分类关键信息，大大缩短了案件侦破、人员追踪等工作的时间，显著提升了警务工作的效率。
2、增强预测能力通过对历史犯罪数据的学习和分析，人工智能可以建立预测模型，预测犯罪的可能发生地点、时间和类型。
这使得警方能够提前部署警力，采取预防措施，将犯罪遏制在萌芽状态。
3、提高决策科学性在面对复杂的警务情况时，人工智能可以为决策者提供基于数据的客观分析和建议，帮助制定更合理、更有效的决策方案，降低决策风险。
4、优化资源配置根据不同地区、不同时间段的治安状况和需求，人工智能可以合理调配警力、装备等资源，实现资源的最大化利用，避免资源浪费。
二、人工智能在智慧警务中的应用1、智能监控与识别系统利用人脸识别、车牌识别等技术，实现对人员和车辆的实时监控和快速识别。
在公共场所、重要路口等部署智能摄像头，能够自动捕捉可疑人员和车辆的信息，并及时发出警报。
例如，当犯罪嫌疑人出现在监控范围内时，系统能够迅速识别并通知警方，为抓捕行动提供及时准确的线索。
2、大数据分析与预测整合各类警务数据，包括犯罪记录、人口信息、社会舆情等，运用数据分析算法挖掘潜在的规律和趋势。
通过对这些数据的深度分析，警方可以了解犯罪的热点区域、高发时段以及犯罪模式的变化，有针对性地调整巡逻路线和警力部署。
同时，还可以预测犯罪的发展趋势，提前做好防范工作。
3、智能警务辅助决策基于人工智能的算法和模型，为警务决策提供支持。
例如，在制定重大活动的安保方案时，系统可以根据活动规模、参与人员、场地环境等因素，自动生成最优的警力配置和安保措施建议。
第七章 预测与决策
具体的定性预测方法有： （1）德尔非法:由专家根据函询调查表来
进行预测的方法。
（2）集合意见法:由有关人员根据个人的
经验在分析相关因素的基础上,进行预测的 方法。
本节要点 1.预测的含义、作用 2.预测的环境分析法 3.预测的步骤 4预测的方法
案例分析——课堂讨论 哈默的“金币”酒
阿曼德· 哈默1898年5月出生于美国纽约市。而他的祖辈是俄罗斯人， 经营造船业。但后来，一场天灾毁掉了他家的几乎全部财产。1875 年，哈默的祖父携全家移居了美国。 1917年，哈默在修完两年的医学预科之后考上了哥伦比亚医学院， 而此时他父亲的小药厂已经陷入了困境。父亲要他接管制药厂，但 又不许他退学，哈默接受了。而当时的哈默刚刚19岁。 哈默很善于经营，很有经济头脑，从小制药厂到大制药厂，再到西 方石油公司，年营业额200亿美元，拥有资产几十亿美元，获得了巨 大成功。哈默成功的要诀何在？ 第二次世界大战爆发以后，由于战争造成了食物的紧张，美国政府 下令不许用谷物酿酒。哈默知道了这个信息之后，立即预测到威士 忌酒马上就要成为缺门货。当时美国酿酒厂的股票为每股90元，而 且以一桶烈性威士忌酒作为股息。哈默立即买下了5500股，因此得 到了作为股息的5500桶烈性威士忌酒。 果然不出哈默所料，市场上很快便短缺威士忌酒，哈默不失时机地 把桶装威士忌酒改为瓶装，并贴上了"制桶"的商标卖出。于是，哈 默的"制桶"牌威士忌酒大受欢迎，买酒的人排起了长龙般的队。当 哈默的5500桶卖掉2500桶的时候，一位叫艾森柏路的化学工程师前 来拜访哈默。这位客人讲，如果在威士忌酒中加上80%的廉价土豆酒 精，数量就可以增加5倍，而且这种混合酒的味道也不错。
因果分析预测方 因果关系 法 相关程度 定性预测方法 专家调查法 专家判断
数字化时代下汽车营销策略的优化与实践
数字化时代下汽车营销策略的优化与实践一、数字化时代下的汽车营销现状分析随着互联网技术的飞速发展，数字化时代已经深刻地改变了人们的生活方式和消费习惯。
在汽车行业中，这种变革同样表现得尤为明显。
从消费者购车的决策过程到售后服务的体验，数字化技术都在不断地渗透和影响着整个汽车市场。
对于汽车企业来说，如何利用数字化技术优化营销策略，提高市场竞争力，已经成为一个亟待解决的问题。
数字化时代下的信息传播方式发生了巨大的变化，传统的广告投放方式已经无法满足消费者的需求，企业需要通过更加精准和个性化的方式来触达目标客户。
社交媒体平台、搜索引擎营销等新兴渠道的出现，使得企业可以更加精确地定位潜在客户，提高广告投放的效果。
内容营销、口碑营销等新型营销手段也逐渐成为企业吸引消费者的重要手段。
数字化技术为消费者提供了更加便捷的购车体验，在线购车、试驾预约、金融服务等功能的普及，使得消费者可以在家中就能完成购车流程，大大提高了购车的便利性。
智能化技术的不断应用，如自动驾驶、车联网等，也在改变着人们对汽车的使用体验。
这些创新技术不仅提高了汽车的性能和安全性，还为消费者带来了全新的驾驶乐趣。
数字化时代下的数据驱动营销模式正在逐渐成为主流，通过对海量用户数据的挖掘和分析，企业可以更加准确地了解消费者的需求和喜好，从而制定出更加符合市场需求的产品和服务。
数据驱动的营销模式还可以帮助企业实现精细化管理，提高运营效率和盈利能力。
数字化时代下的汽车营销现状呈现出信息传播方式多样化、消费者购车体验便捷化、数据驱动营销模式盛行等特点。
面对这一新的市场环境，汽车企业需要不断创新营销策略，充分利用数字化技术的优势，以满足消费者日益增长的需求，提升自身的市场竞争力。
1. 数字化时代下汽车营销的特点和趋势个性化营销：通过大数据、人工智能等技术手段，对消费者的需求、喜好、行为等进行深度挖掘，从而实现精准定位和个性化推荐，提高营销效果。
跨界合作：汽车企业与互联网、科技、金融等领域的企业展开深度合作，共同打造线上线下融合的全新汽车销售和服务体系，提升用户体验。
新形势下我国人口结构问题研究
新形势下我国人口结构问题研究 摘要：本文针对“全面二孩”政策下的人口结构问题，以“全面二孩”政策中一个目的：增加新生人口数量为切入点。建立GM（2，1）模型预测新生人口数量。在建立GM（2，1）模型时，对比推行“全面二孩”政策与不推行“全面二孩”政策两种背景下新生人口数量的差别。最终得结论为：“全面二孩”政策下我国新生人口数量有一定的增长，但二孩政策只在推行初期具有显著效果，后期效果甚微。 关键词：人口预测；GM（2，1）模型 一、引言 研究中国人口现存问题，采取有效措施，优化人口发展质量是非常重要的研究课题。本文通过运用数学建模的方法对“全面二孩”政策实施的短期效果进行评价。注意到推行“全面二孩”政策的其中之一目的为：增加新生人口数量。故在判断该政策实施的短期效果时，以该目的为切入点，建立GM（2，1）模型判断政策实施效果，再依据预测结果对该政策进行评价。 二、模型的求解与建立 2.1基于GM（2，1）模型预测新增人口数量 考虑到“全面二孩”政策推行时间并不久，可供采集的数据样本少，故选取对数据的数量要求低的灰色预测进行预测。而在灰色预测中，GM（1，1）模型适用于较强指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，对于非单调的摆动发展序列或有饱和的S形序列，如该题中人口增长序列，故选择建立GM（2，1）模型。 2.1.1背景1：推行“全面二孩”政策 建立建立GM（2，1）模型具体步骤如下： Step1数据处理 基于中国统计年鉴，采集2015-2018年总人口数据，分别为137462万人、138271万人、139008万人、139538万人，预测未来2019-2023 模型精度等级为一级，预测结果较为准确，误差较小，可用该模型进行预测。 2.2模型结果分析 基于GM（2，1）模型得出两种政策背景下总人口数量曲线对比图如下：
图1：推行后与未推行两种背景下总人口数量对比图 分析图1得，推行二孩政策后总人口数量短期内整体呈增长趋势，且增长量多于未推行二孩政策，说明推行二孩政策对总人口数量有影响。而分析曲线走向趋势得，后期人口数量增速放缓，说明推行后期，随着生育观念改变，养孩成本提高，效果并不显著。 三、结语 基于GM（2，1）模型预测结果得，在政策推行初期，对于父母双方都是独生子女、教职工等受政策限制的生育群体，会积极响应“全面二孩”政策，使得生育率有一定的上升。而在政策推行后期，生育率并不会有显著增加。综上，“全面二孩”政策在推行初期达到了预期效果，但在持续推进期间，效果甚微，并不是调配人口结构，缓解老龄化的根本之策。 参考文献： [1]谢玉凤.基于分数阶GM（1，1）模型的全面二孩政策绩效评价研究[D].重庆工商大学，2020. [2]陆杰华，刘瑞平.新时代我国人口负增长中长期变化特征、原因与影响探究[J].中共福建省委党校（福建行政学院）学报，2020（01）：19-28.
浅谈大数据背景下商业银行风险管理问题
浅谈大数据背景下商业银行风险管理问题【摘要】在大数据背景下，商业银行面临着诸多风险管理问题。
本文从大数据对商业银行风险管理的影响、面临的挑战以及在风险监测、控制、评估、预测、反欺诈和合规方面的应用进行了全面的阐述。
通过大数据技术，商业银行可以更准确、快速地识别风险，提高处理风险的效率和准确度。
大数据技术将深刻改变商业银行的风险管理模式，商业银行需积极采用大数据技术，应对风险挑战，迎接新机遇。
随着大数据技术的不断发展和应用，商业银行风险管理将进入一个全新的阶段，为行业带来更多的创新和发展机会。
【关键词】大数据背景、商业银行、风险管理、影响、挑战、监测、控制、技术、评估、预测、反欺诈、合规、改变、模式、机遇、应对。
1. 引言1.1 大数据背景下商业银行风险管理问题在大数据时代，商业银行面临着各种新的风险管理挑战。
随着信息技术的快速发展，商业银行管理的数据量越来越庞大，而金融市场的变化也越来越快速和复杂。
在这样的背景下，商业银行风险管理不仅需要更加准确和实时的数据分析，更需要更好的风险预警和控制机制。
而大数据技术的出现，则为商业银行风险管理提供了全新的解决方案。
大数据背景下的商业银行风险管理问题主要体现在如何更好地利用大数据技术来识别和监测各类风险、如何通过大数据技术来进行更精准和迅速的风险评估和预测、如何借助大数据技术来提高反欺诈和合规效果等方面。
商业银行需要不断优化自身的风险管理体系，加强数据分析和挖掘能力，提升风险管理的准确性和实效性。
在大数据时代，商业银行风险管理面临着新的机遇和挑战，关键在于如何有效整合和应用大数据技术，提高风险管理水平，保障金融市场的稳健发展。
2. 正文2.1 大数据对商业银行风险管理的影响1. 数据量大、速度快、种类多：大数据技术使商业银行能够处理海量数据，实现实时监测和分析，从而更准确地识别和评估风险。
2. 数据挖掘和分析能力增强：大数据技术提供了更多的数据来源和更先进的分析工具，帮助商业银行挖掘隐含的风险信号，提高风险管理的精准度和准确性。
人工智能技术对广告营销的影响和作用
人工智能技术对广告营销的影响和作用随着数字化时代的到来，广告营销行业也迎来了变革的新时代。
在这个时代的洪流中，新兴技术不断涌现，其中人工智能技术的崛起也在不断提升广告营销行业的效率与效果。
本文将从多个角度探讨人工智能技术对广告营销的影响和作用。
一、人工智能技术提升广告定向精准性广告的定向广告是广告营销的基础。
传统的广告定向，主要是按照性别、年龄、地域等人口基础数据进行定向。
但是，这种定向方式效果不佳，因为这些人口基础数据并不能完全反映消费者的真实需求和偏好。
所以，针对消费者个性化的广告定向更加重要。
这时，人工智能技术的出现便解决了这个问题。
人工智能技术可以通过机器学习，从数据的纬度，深入挖掘消费者的需求和行为，进而精准定向。
例如，某社交媒体平台的广告投放中，人工智能可以在消费者使用平台的过程中跟踪他们的点击行为、聊天内容和发布的信息等等特征，进而推断他们的品牌偏好、兴趣爱好等信息。
通过这种方式，广告投放方能够精确了解他们的潜在客户，并更准确地对其进行定向。
另外，机器学习可以建立更精确的模型来提高广告营销ROI、优化策略，并预测潜在客户的消费模式和时间习惯。
二、人工智能技术优化广告营销策略过去，广告投放是比较难精确控制的，因为营销人员往往采用尝试和错误的方法。
而人工智能技术的普及，使得广告营销人员变得更广告策略更加卓越。
举个例子，作为广告主人，选择在平台上投放广告时，会面临一个挑战：投放时间。
这个选择首先需要知道广告曝光的目标人群集中在什么时间段，而这个时间要显着影响到广告的预算收益。
如果投放时间是不合适的，那么广告主的预算和投入无疑就是一笔无谓的浪费。
然而，好在有人工智能技术，通过大量的用户数据可以得到数据趋势，从而洞悉潜在客户的消费习惯。
人工智能技术也可以通过效果自动化监测与优化，通过对广告数据的深入洞察，再高效分析用户行为解释，让人工智能continue实现更高广告效果的匹配。
三、人工智能技术提升广告质量除了定向与策略的优化之外，人工智能技术还能在广告算法和创意方面发挥其独特的优势。
大数据背景下市场营销策略创新研究
大数据背景下市场营销策略创新研究第1章引言 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究内容与目标 (3)1.3 研究方法与结构安排 (4)第一章引言，介绍研究背景、意义、内容、目标和方法； (4)第二章文献综述，梳理大数据与市场营销策略创新相关理论； (4)第三章大数据背景下市场营销环境分析，分析大数据对市场营销环境的影响； (4)第四章大数据技术在市场营销策略中的应用与优势分析； (4)第五章大数据背景下市场营销策略创新框架构建与策略建议； (4)第六章案例分析，对大数据背景下市场营销策略创新进行实证研究； (4)第七章结论与展望，总结研究成果，提出未来研究方向。
(4)第2章大数据概述 (4)2.1 大数据的概念与特征 (4)2.2 大数据技术的发展与应用 (5)2.3 大数据在市场营销领域的价值 (5)第3章市场营销理论的发展与变革 (6)3.1 传统市场营销理论 (6)3.2 网络市场营销理论 (6)3.3 大数据背景下市场营销理论的新发展 (6)第4章大数据营销策略框架构建 (7)4.1 大数据营销策略要素分析 (7)4.1.1 数据来源与分析 (7)4.1.2 目标市场与用户画像 (7)4.1.3 营销策略组合 (7)4.2 大数据营销策略模型构建 (8)4.2.1 数据采集与处理 (8)4.2.2 用户画像构建 (8)4.2.3 营销策略制定 (8)4.2.4 营销效果评估 (8)4.3 大数据营销策略实施步骤 (8)4.3.1 数据采集与处理 (8)4.3.2 用户画像构建 (8)4.3.3 营销策略制定 (8)4.3.4 营销策略实施 (8)4.3.5 营销效果评估 (8)4.3.6 策略优化与调整 (9)第5章数据采集与处理技术 (9)5.1 数据采集方法与工具 (9)5.1.1 数据采集方法 (9)5.1.2 数据采集工具 (9)5.2 数据预处理技术 (9)5.2.1 数据清洗 (9)5.2.2 数据集成 (10)5.2.3 数据转换 (10)5.3 数据存储与管理技术 (10)5.3.1 数据存储技术 (10)5.3.2 数据管理技术 (10)第6章数据挖掘与分析方法 (10)6.1 数据挖掘技术概述 (10)6.2 市场细分与目标客户识别 (11)6.3 消费者行为分析 (11)6.4 跨界营销与个性化推荐 (11)第7章基于大数据的市场预测与决策 (11)7.1 市场预测方法与模型 (11)7.1.1 定量预测方法 (11)7.1.2 定性预测方法 (11)7.1.3 综合预测方法 (12)7.2 大数据在市场预测中的应用 (12)7.2.1 大数据概述 (12)7.2.2 大数据在市场预测中的应用实践 (12)7.2.3 大数据在市场预测中的挑战与机遇 (12)7.3 基于大数据的市场决策方法 (12)7.3.1 基于大数据的消费者行为分析 (12)7.3.2 基于大数据的产品策略 (12)7.3.3 基于大数据的营销策略 (12)7.3.4 基于大数据的市场风险预警与控制 (12)第8章大数据背景下营销渠道创新 (12)8.1 传统营销渠道的变革 (13)8.1.1 渠道扁平化 (13)8.1.2 个性化定制 (13)8.1.3 精准营销 (13)8.2 线上线下融合的营销渠道 (13)8.2.1 O2O模式 (13)8.2.2 新零售业态 (13)8.3 社交媒体与口碑营销 (13)8.3.1 社交媒体营销 (13)8.3.2 口碑营销 (14)8.4 跨界合作与联盟营销 (14)8.4.1 跨界合作 (14)8.4.2 联盟营销 (14)第9章大数据营销案例分析与启示 (14)9.1 国内外大数据营销案例分析 (14)9.1.1 国内大数据营销案例 (14)9.1.2 国外大数据营销案例 (14)9.2 大数据营销成功的关键因素 (15)9.2.1 数据质量：高质量的数据是大数据营销的基础，保证数据分析结果的准确性。
光伏组件间阴影遮挡预测模型的建立
太 阳 能第11期 总第355期2023年11月No.11 Total No.355 Nov., 2023SOLAR ENERGY0 引言新时代背景下，应提高测绘行业的主动性，从被动服务到主动利用，从“你需要什么”到“我能给你什么”转变，主动挖掘测绘数据的潜能，提供衍生测绘产品。
测绘从业者在工作中通常会采集到大量坐标数据，其中部分数据仅仅是为了完成当前任务而采集，尤其是工程测量放样时采集的数据，利用率极低。
山地光伏电站设计时会根据纬度、山坡方位、山坡坡度进行阴影分析，确定阴影遮挡的最大值，从而设定光伏阵列的前后排间距，以此来规避阴影遮挡情况的发生[1]，但由于受光伏电站设计时所用的地形图比例尺限制，局部小坎、沟渠、坑洞或凸石等复杂地形不能全面反映在地形图上，造成部分地方落差大，部分光伏阵列在实际安装后与设计状态下存在一定的偏差，使光伏组件间前后排设计间距偏小，导致在太阳高度角较小的情况下，前排光伏组件会对后排光伏组件造成阴影遮挡[2]。
光伏发电系统的输出功率损失随着遮挡面积的增加而增加，当1块光伏组件的阴影遮挡面积为5%时，整个光伏发电系统的输出功率损失达到47.31%；当阴影遮挡面积为10%时，光伏发电系统的输出功率损失将达到86.49%[3]，可见局部阴影遮挡对光伏发电输出功率的影响巨大。
目前，解决阴影遮挡对光伏发电系统发电效率影响的方法有从硬件(优化结构设计)入手和从软件(MPPT方法)入手两大类[4]，主要是解决光伏发电输出功率损失的问题，尚无利用测绘数据和光伏组件设计参数来建立预测模型的研究。
基于此，本文从光伏电站建设过程中放样时采集的数据出发，拓展测绘数据应用方式，探索出一种光伏组件间阴影遮挡的预测模型，用以减少或解决光伏电站建成后光伏组件间出现阴影遮挡的问题，避免后期出现返工的情况，可带来一定的经济效益。
1 模型建立的相关参数建立光伏组件间阴影遮挡预测模型需要获得太阳高度角、方位角及安装后光伏组件倾斜面各角点的三维坐标等参数信息。
我国海洋新兴产业发展预测研究——基于灰色预测模型GM(1,1)
收 稿 日期 ：２ １ — ３ ２ ０２０～３
作 者简 介 ：李 彬 （ ８ 一，男 ，祖 籍 山 东 ，青 岛 国家海 洋科 学 研 究 中一 ，助 理研 究 员 ，博 士 ，研究 方 向 ：海洋 １ ２） ９ ｔ ｋ ， 经济 ；戴桂 林 ，男 ， 中国海 洋 大学 经 济学 院 ，教 授 ；赵 中华 ，男 ，青 岛 国家海 洋科 学 研 究 中心 ，
（ 战略 性 。 入 新 世 纪 ， ３） 进 随着 海 洋 在 国家 竞 争 力 中 的地 位 日益 提 高 ， 实施 海 洋 发 展 战 略 、
大力发展海洋事业 已成为各海洋强 国的重要 国家战略。海 洋新兴产业 作为能够体 现国家的海洋 战略意 图 ，以海洋高新技术为 主要特征 的新兴产业 ，代表 了海洋经济 未来 的发展方 向 ，在海洋
经济发展 中具有重要 的战略地位 和巨大发展潜力 ，同时海洋新兴产业 的战略性也体 现在通过 自
研究 员 。
论 文 说 明 ：２ １ ０ １年 国 家软 科 学 研 究 计 划 “ 技 支 撑 引 领 山东 半 岛 蓝 色经 济 区建 设 战 略研 究 ”（ 目编 号 ： 科 项 ２ １ Ｇ Ｑ Ｄ ５ ； “ 河 三 角 洲 高 效 生 态 经 济 区 科 技 发 展 的 重 大 问 题 研 究 ” （ 目编 号 ： ０ ｌ Ｘ ４ ０ ９） 黄 项 ２ １Ｇ Ｓ Ｄ ２ ）资助 ，感 谢本 文 匿名 审稿 人 的宝 贵建 议 ，当然文 责 自负 。 ０ Ｘ ２ ０５ １
区海洋 经 济部 署 的重 点领 域 ，对海 洋新 兴 产业 发展 的研究 就成 为海 洋 经济 管理 的重 要组 成 部分 。运 用定 性
与 定量 分 析相 结合 的方 式 ，对 我 国海 洋新 兴产 业发 展 的规模 和 速度 等现 状进 行 分析 ，并 利用 灰 色预 测模 型 对 其未 来 发展 趋势 进行 科 学预 测 ；研究 结果 表 明 ，我 国海 洋 新兴 产业 规模 较 小 ， 发 展速 度快 、潜 力较 大 ， 但 现 有 的产业 政 策取 得 了较好 的成效 ，需 要政 府部 门从产 业风 险防范 、技 术创 新成 功 转化 等措 施人 手 进一 步