金融行業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷及精細(xì)化管理

《金融行業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷及精細(xì)化管理》
主講：段方博士后課程收益：
通過本次培訓(xùn)中實(shí)際案例的分享，了解數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)應(yīng)用的各種經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)（別人花費(fèi)上百億學(xué)費(fèi)買來的經(jīng)驗(yàn)?。。?，深刻理解大數(shù)據(jù)對(duì)金融行業(yè)發(fā)展的意義，發(fā)掘客戶精確營(yíng)銷和精細(xì)運(yùn)營(yíng)的價(jià)值。 通過本次培訓(xùn)中實(shí)際案例的分享，了解數(shù)據(jù)管理的各種經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，深刻理解大數(shù)據(jù)意義，發(fā)掘客戶精確營(yíng)銷和服務(wù)的價(jià)值，及時(shí)識(shí)別運(yùn)營(yíng)金融風(fēng)險(xiǎn)，提供企業(yè)精細(xì)管理能力。
課程背景：
2014-2015年，中國(guó)的營(yíng)銷者正面臨著一個(gè)極具挑戰(zhàn)的經(jīng)濟(jì)時(shí)局，金融行業(yè)面臨大數(shù)據(jù)的巨大沖擊，然而他們也有機(jī)會(huì)通過撬動(dòng)海量數(shù)據(jù)的杠桿來獲取巨額收益。2014年中國(guó)有8.75億的互聯(lián)網(wǎng)用戶、在移動(dòng)電話用戶中的滲透率達(dá)到67.8%，這就產(chǎn)生了消費(fèi)、金融、交往、搜索等行為的海量大數(shù)據(jù)。阿里推出的支付寶等互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品，還有P2P等新小額貸模式，都對(duì)傳統(tǒng)金融行業(yè)帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)的背后，誰先掌控大數(shù)據(jù)，誰就能獲取巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。
在蓬勃發(fā)展的中國(guó)市場(chǎng)環(huán)境中，大數(shù)據(jù)所帶來的機(jī)遇前所未有，這將是中國(guó)市場(chǎng)的營(yíng)銷者們預(yù)期取得大回報(bào)的最佳時(shí)機(jī)。營(yíng)銷者必須知道如何透過數(shù)據(jù)庫的挖掘與分析，讓手中的數(shù)據(jù)與信息發(fā)揮最大的價(jià)值，通過有效整合、分析線上和線下數(shù)據(jù)，提高與客戶、潛在客戶互動(dòng)的精準(zhǔn)度
本講座通過金融行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)、電信行業(yè)的客戶分析實(shí)際案例，展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析技術(shù)在客戶營(yíng)銷、企業(yè)管理等方面的應(yīng)用價(jià)值，闡述大數(shù)據(jù)不可阻擋的潮流趨勢(shì)。
標(biāo)準(zhǔn)課時(shí)：2天（6H/天）
培訓(xùn)目標(biāo)：
互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生了更多的大數(shù)據(jù)，通過對(duì)客戶的重新認(rèn)識(shí)和精確營(yíng)銷，提升金融企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)能力，更新企業(yè)運(yùn)營(yíng)、管理的新理念。
了解大數(shù)據(jù)的基本概念和特點(diǎn)，及大數(shù)據(jù)處理的基本技術(shù)，包括：云計(jì)算、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、元數(shù)據(jù)等基本內(nèi)容。解決數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法和經(jīng)驗(yàn)，數(shù)據(jù)管理的組織機(jī)構(gòu)設(shè)置等。
描繪客戶畫像，學(xué)習(xí)金融行業(yè)客戶欺詐識(shí)別分析模型，客戶細(xì)分、客戶交叉營(yíng)銷等基本案例，增強(qiáng)客戶離網(wǎng)挽留能力，基于客戶喜好推薦其所需產(chǎn)品，預(yù)測(cè)市場(chǎng)輿情，金融產(chǎn)品標(biāo)簽分析，客戶內(nèi)容標(biāo)簽分析。同時(shí)，也將學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)應(yīng)用于金融企業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域，如：營(yíng)銷渠道選擇、產(chǎn)品優(yōu)化建議、中小企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，反洗錢分析等內(nèi)容。
課程內(nèi)容：
一、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的“大數(shù)據(jù)、大機(jī)遇”：
1.概述
1)大數(shù)據(jù)概念和特點(diǎn)
2)大數(shù)據(jù)需要哪些技術(shù)支撐
3)大數(shù)據(jù)能夠帶來哪些新應(yīng)用？
4）互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代產(chǎn)生的金融大數(shù)據(jù)內(nèi)容
5）大數(shù)據(jù)如何改寫金融行業(yè)？
2.大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來對(duì)傳統(tǒng)營(yíng)銷的挑戰(zhàn)
1)大數(shù)據(jù)如何成為資產(chǎn)？
2)大數(shù)據(jù)如何體現(xiàn)精確營(yíng)銷
3)大數(shù)據(jù)的價(jià)值
4）互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)對(duì)于金融企業(yè)的價(jià)值
3.大數(shù)據(jù)時(shí)代的新營(yíng)銷模式
1)互聯(lián)網(wǎng)的營(yíng)銷模式——微博營(yíng)銷、微信營(yíng)銷、網(wǎng)頁營(yíng)銷等
2)CRM——“舊貌煥發(fā)新顏”
3)精確營(yíng)銷——裝上了GPS，實(shí)現(xiàn)“精確打擊”
4）金融行業(yè)的客戶營(yíng)銷——喜好、產(chǎn)品、內(nèi)容
【示例】淘寶支付寶大數(shù)據(jù)分析案例分享
4.如何在海量數(shù)據(jù)中整合線上、線下數(shù)據(jù)，形成你對(duì)消費(fèi)者的獨(dú)特洞察力
1)知道客戶的各個(gè)屬性——互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代不再“是否是狗”
2)客戶的群體特征——“人以群分”
3）如何識(shí)別客戶欺詐的潛在風(fēng)險(xiǎn)？
5.如何建立全渠道數(shù)據(jù)平臺(tái)，拓展?fàn)I銷渠道，提高營(yíng)銷效率
1)客戶接觸渠道分類
2)電話、QQ、微博——全方位覆蓋
3)如果進(jìn)行廣告的精確投放？
4)金融產(chǎn)品營(yíng)銷渠道的拓展
6.大數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)架構(gòu)和體系
1)HADOOP技術(shù)了
2)MAP/REDUCE算法
3)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)
4）數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)
5）數(shù)據(jù)的ETL過程描述
6）數(shù)據(jù)挖掘概述
【示例】騰訊“廣點(diǎn)通”（精準(zhǔn)廣告）大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例
二、大數(shù)據(jù)下客戶的“透視”：
1、客戶是“上帝”，如何找到“上帝”？
1）上帝是什么樣子？
上帝是什么視圖？
2）客戶是什么樣子？
金融客戶是什么視圖？有什么樣的客戶標(biāo)簽？
3）提供哪些產(chǎn)品？
金融產(chǎn)品是什么視圖？有什么產(chǎn)品標(biāo)簽？
4）如何建立客戶和產(chǎn)品間的關(guān)系？
為合適的客戶，找到合適的產(chǎn)品
2、我們對(duì)自己的客戶（“上帝”）了解多少？
1）客戶會(huì)有什么特點(diǎn)？
客戶的基本特征（如：不同產(chǎn)品的年齡分布）
客戶的群體特征（如：不同年齡群體關(guān)注點(diǎn)有哪些？）
【示例】客戶細(xì)分模型案例
現(xiàn)代營(yíng)銷模式的基礎(chǔ)，以現(xiàn)有產(chǎn)品為基礎(chǔ)，尋找群體客戶適合的產(chǎn)品和服務(wù)。
客戶的交往圈子（如：股民圈子關(guān)注哪些金融產(chǎn)品？）
【示例】金融行業(yè)/電信行業(yè)客戶交往圈分析案例
客戶的內(nèi)容消費(fèi)特征（如：客戶喜好哪些內(nèi)容？喜歡那些金融產(chǎn)品？）
基于大數(shù)據(jù)，換個(gè)角度規(guī)劃產(chǎn)品和服務(wù)。
2）大數(shù)據(jù)時(shí)代營(yíng)銷的方法
營(yíng)銷方法論和知識(shí)庫（分析問題的知識(shí)庫和方法樹）
互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的營(yíng)銷：“大數(shù)據(jù)、微營(yíng)銷”（細(xì)節(jié)營(yíng)銷）
營(yíng)銷的渠道規(guī)劃：實(shí)時(shí)營(yíng)銷和事件營(yíng)銷
【示例】美劇《紙牌屋》的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷；
3）企業(yè)管理方面的情況
及時(shí)發(fā)現(xiàn)企業(yè)真實(shí)的情況（哪些運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵指標(biāo)KPI？）
像人體一樣，如何及時(shí)發(fā)現(xiàn)病癥？（關(guān)鍵指標(biāo)KPI的波動(dòng)范圍？）
【示例】：電信企業(yè)的數(shù)碼儀表盤，展示企業(yè)的KPI；如何通過手機(jī)彩信及時(shí)展現(xiàn)KPI給領(lǐng)導(dǎo)。
【示例】百度大數(shù)據(jù)產(chǎn)品（司南、精算、預(yù)測(cè)等）應(yīng)用介紹
3、如何“幫客戶買產(chǎn)品，而不是推銷其不需要的產(chǎn)品”
1）如何進(jìn)行客戶的“X光透視”？
（客戶的統(tǒng)一視圖包含哪些信息？哪些是關(guān)鍵屬性？）
如何發(fā)現(xiàn)客戶的真實(shí)需求？（服務(wù)與騷擾的區(qū)別）
【示例】：金融行業(yè)客戶的內(nèi)容標(biāo)簽展示
2）內(nèi)部產(chǎn)品的科學(xué)選配
（如何提供專家般量化的分析，為用戶提供最優(yōu)的內(nèi)部產(chǎn)品？
如：金融行業(yè)計(jì)算出最適合用戶模式的理財(cái)產(chǎn)品進(jìn)行選擇）
【示例】：為客戶定制最合適的資費(fèi)：經(jīng)過數(shù)據(jù)精算后，告訴客戶，A產(chǎn)品比B產(chǎn)品更適合張三。
3）競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手產(chǎn)品的對(duì)比
與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手間的產(chǎn)品差異化區(qū)隔
自己產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)和弱點(diǎn)（如何提供量化的分析結(jié)果？）
【示例】：競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的“客戶回歸”分析案例
4）銷售過程的處理
銷售時(shí)機(jī)的把握銷售語術(shù)的把握
4、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的作用和價(jià)值
1）數(shù)據(jù)和知識(shí)是人的本質(zhì)特征
2）大腦是人與動(dòng)物的差別
3）“事半功倍”是捷徑
4）從“拼刺刀”到“信息戰(zhàn)”；
【示例】：某人關(guān)系圖
5、金融行業(yè)如何識(shí)別欺詐客戶
1）客戶的行為和內(nèi)容數(shù)據(jù)
2）欺詐客戶的行為特點(diǎn)
3）欺詐客戶數(shù)據(jù)挖掘模型
4）發(fā)洗錢識(shí)別模型
5）實(shí)時(shí)識(shí)別、實(shí)時(shí)預(yù)防
【示例】金融行業(yè)欺詐客戶識(shí)別案例（基于客戶行為數(shù)據(jù)分析）
6、客戶的征信模型
1)客戶征信的內(nèi)容
2)客戶征信應(yīng)用領(lǐng)域
3)央行與阿里的客戶征信差異
4)客戶征信計(jì)算模型
【示例】阿里的螞蟻信用分案例
三、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集和分析
1、數(shù)據(jù)的種類
1）客戶數(shù)據(jù)內(nèi)容（金融客戶的基本資料）
2）產(chǎn)品數(shù)據(jù)內(nèi)容（產(chǎn)品的編碼）
3）營(yíng)銷數(shù)據(jù)內(nèi)容（交易記錄的保存）
4）服務(wù)數(shù)據(jù)內(nèi)容（客戶服務(wù)數(shù)據(jù)的保存）
5）金融數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：（交易型數(shù)據(jù)少、價(jià)值密度高等）
2、數(shù)據(jù)的存放方法
1）數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和加載
2）存放在數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫
3）數(shù)據(jù)的基本分析工具EXCEL等
4）數(shù)據(jù)倉庫的基本原理
5）HADOOP數(shù)據(jù)中心的基本原理
3、數(shù)據(jù)的基本整理
1）數(shù)據(jù)的歸類存放（建模型）
2）數(shù)據(jù)的基本加工
4、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
1）數(shù)據(jù)的基本匯總
2）數(shù)據(jù)中的“金子”：從石頭中淘金子
3）數(shù)據(jù)挖掘：“啤酒和尿布”的故事
4）數(shù)據(jù)挖掘過程
5）數(shù)據(jù)挖掘算法介紹
包括：關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、決策樹分析、孤立點(diǎn)分析等算法
【示例】：客戶挽留案例剖析（數(shù)據(jù)挖掘中分類算法）
6）高級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘工具SAS和SPSS等
【示例】：通過SAS工具識(shí)別客戶欺詐案例
5、數(shù)據(jù)質(zhì)量的基本保障
1）指標(biāo)的口徑描述和統(tǒng)一
2）后期補(bǔ)數(shù)據(jù)成本是前提收集數(shù)據(jù)成本的15倍
3）“差之毫厘謬以千里”
6、數(shù)據(jù)的安全管控
1）4A權(quán)限管控
2）數(shù)據(jù)的加密等多種技術(shù)
3）系統(tǒng)的“城防圖”：
【示例】：某企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫安全案例
四、客戶的分析/認(rèn)知
1、客戶的定義和范疇
用戶和客戶的區(qū)別
客戶是否要進(jìn)行細(xì)分，如校園客戶、家庭客戶、集團(tuán)客戶、小微企業(yè)客戶等
2、關(guān)于客戶的基本“信息”（管中窺豹）
身份證信息行為愛好信息衍生信息
客戶資料信息透露的內(nèi)容分析
【示例】客戶基本信息分析示例
3、客戶的基本屬性標(biāo)簽（如對(duì)兒童家庭投放兒童保險(xiǎn)產(chǎn)品等）
增值服務(wù)等方面，讓服務(wù)更加貼近客戶
如何爬取客戶的內(nèi)容信息
【示例】互聯(lián)網(wǎng)客戶“內(nèi)容爬取”示例
4、客戶的喜好（“不怕沒缺點(diǎn)，就怕沒愛好”）
經(jīng)常出沒的地方（高爾夫場(chǎng)、酒吧街、電影院等）
通過前臺(tái)的觀察和后臺(tái)的詢問等獲取的知識(shí)
【示例】通過網(wǎng)頁瀏覽內(nèi)容分析，獲取用戶的內(nèi)容信息
5、客戶的細(xì)化分群
客戶分群的依據(jù)（物以類聚、人以群分）
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用客戶分群的方法：
【示例】：淘寶客戶分群案例
6、客戶的知識(shí)庫
實(shí)時(shí)調(diào)出符合條件的客戶群體來
【示例】：金融/電信行業(yè)客戶知識(shí)庫舉例
7、客戶的“交叉營(yíng)銷”
如何識(shí)別家庭客戶/集團(tuán)客戶？
如何針對(duì)家庭客戶/集團(tuán)客戶進(jìn)行營(yíng)銷？
【示例】：保險(xiǎn)行業(yè)家庭客戶交叉營(yíng)銷案例
8、客戶的“再挖掘”（UPSELL/CROSSSELL）
客戶群中的“種子/關(guān)鍵”客戶客戶的交往圈分析
基于客戶交往圈，進(jìn)行客戶“再挖掘”
【示例】：客戶交往圈中“關(guān)鍵客戶”識(shí)別案例
9、客戶的生命周期管理
客戶的生命周期數(shù)據(jù)分析滲透到客戶的生命周期全過程
【示例】客戶生命周期中數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用展示
10、客戶的實(shí)時(shí)欺詐監(jiān)控
客戶的信譽(yù)打分；
實(shí)時(shí)分析設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；
【示例】：基于客戶行為的實(shí)時(shí)監(jiān)控分析
五、金融產(chǎn)品的分析/認(rèn)知
1、產(chǎn)品的定義和范疇
金融產(chǎn)品、保險(xiǎn)產(chǎn)品、理財(cái)產(chǎn)品、股票產(chǎn)品等
2、關(guān)于產(chǎn)品的基本“信息”
產(chǎn)品的使用客戶特征分析
產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)特征分析
【示例】產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析案例
3、產(chǎn)品的基本屬性標(biāo)簽
產(chǎn)品基本內(nèi)容
產(chǎn)品增值內(nèi)容
【示例】增值產(chǎn)品的潛在客戶分析案例
4、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的競(jìng)品分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的同類產(chǎn)品分析
競(jìng)品產(chǎn)品量化對(duì)比分析
【示例】為客戶定制“產(chǎn)品”
5、產(chǎn)品的潛在客戶分析
產(chǎn)品潛在用戶的特征分析
【示例】：“猜你喜歡”案例介紹
6、產(chǎn)品的“交叉營(yíng)銷”
如何識(shí)別客戶喜好的產(chǎn)品？
如何進(jìn)行客戶交叉營(yíng)銷？
【示例】：金融行業(yè)產(chǎn)品交叉營(yíng)銷案例（金融的啤酒和尿布）
7、產(chǎn)品的升級(jí)、改造
產(chǎn)品改進(jìn)數(shù)據(jù)獲取
產(chǎn)品改進(jìn)創(chuàng)新設(shè)計(jì)
【示例】小米手機(jī)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷案例
六、如何為合適的用戶提供合適的產(chǎn)品？
1、營(yíng)銷的目的：為合適的用戶提供合適的產(chǎn)品
除了“激情營(yíng)銷”，更需要“理性營(yíng)銷”；
真正滿足客戶需求才能構(gòu)建長(zhǎng)久的營(yíng)銷關(guān)系；
客戶的真實(shí)需求如何？
2、如何發(fā)現(xiàn)合適的用戶
誰是合適的客戶？標(biāo)準(zhǔn)有哪些？客戶的擔(dān)心、顧慮是什么？
3、如何提供合適的產(chǎn)品
從現(xiàn)有的產(chǎn)品客戶中尋找目標(biāo)客戶特征
【示例】：電信行業(yè)客戶“手機(jī)閱讀報(bào)”針對(duì)性營(yíng)銷案例示例
4、營(yíng)銷案的設(shè)計(jì)和評(píng)估
如何吸引用戶？如何讓用戶選擇產(chǎn)品？
營(yíng)銷與廣告的差異；
營(yíng)銷案的設(shè)計(jì)（吸引眼球）；營(yíng)銷案的評(píng)估
5、營(yíng)銷的過程和細(xì)節(jié)
類似CRM系統(tǒng)的營(yíng)銷流程管理
營(yíng)銷活動(dòng)的實(shí)時(shí)性提升
【示例】：某餐飲行業(yè)CRM營(yíng)銷案例
6、營(yíng)銷的渠道選擇
客戶是否喜歡外呼電話，還是短信？還是網(wǎng)上營(yíng)業(yè)廳？
【示例】：用戶偏好渠道分析的案例
7、如何避免對(duì)客戶的過渡打擾
限制每月的外呼次數(shù)；
通過網(wǎng)站等渠道進(jìn)行營(yíng)銷和廣告；
8、客戶的挽留和延伸銷售
識(shí)別真正有價(jià)值的客戶；
【示例】：客戶價(jià)值評(píng)估介紹
盡量讓客戶進(jìn)入更高級(jí)別，避免降級(jí)：（行業(yè)的價(jià)格戰(zhàn)，將鉆石卡用戶打成了金卡；金卡用戶打成了銀卡）
七、企業(yè)的“智慧運(yùn)營(yíng)”
1、企業(yè)量化管理概述：
企業(yè)的量化指標(biāo)；
企業(yè)的量化管理內(nèi)容；
【示例】企業(yè)基于GIS信息的網(wǎng)格指標(biāo)監(jiān)控
2、企業(yè)成本分析：
成本數(shù)據(jù)獲?。?br /> 成本分析內(nèi)容；
【示例】某企業(yè)人工成本分析案例
3、企業(yè)價(jià)值鏈管控分析
企業(yè)上下游企業(yè)分析；
【示例】某企業(yè)渠道欺詐分析；
4、企業(yè)的異常運(yùn)營(yíng)控制
異常KPI指標(biāo)的及時(shí)告警；
異常的基本影響因素分析
【示例】某企業(yè)KPI異常監(jiān)控和分析案例
5、金融企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)控制
互聯(lián)網(wǎng)輿情監(jiān)控；
客戶（企業(yè)）的360度大數(shù)據(jù)收集；
客戶（企業(yè)）的360度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；
【示例】企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估案例
6、網(wǎng)貸平臺(tái)的P2P風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
P2P的沖擊和挑戰(zhàn)；
P2P的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)及方法；
【示例】P2P風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估案例
八、如何編寫漂亮的分析報(bào)告（既有漂亮里子，也要有漂亮面子）
1、數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)
2、分析報(bào)告是展現(xiàn)形式
3、分析報(bào)告的思路
4、分析報(bào)告的方法
示例：分析報(bào)告演示
九、數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題
（數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目的60%精力是在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題）
1、數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題表現(xiàn)
接通率的量化依據(jù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為成功訂單幾率的描述
示例：數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題分布圖
2、數(shù)據(jù)質(zhì)量的根源在哪里
業(yè)務(wù)管理的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)的口徑一致性問題
3、數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理模式
理清數(shù)據(jù)的來龍去脈列出數(shù)據(jù)的監(jiān)控點(diǎn)
4、數(shù)據(jù)質(zhì)量的量化評(píng)估方法
數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)
【示例】：數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估指標(biāo)
十、總結(jié)和展望

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