流程挖掘

1、12019/9/16 2019网服行业报告 挖掘新兴媒体潜力，网服营销短视频化 22019/9/16 目录目录 CONTENTS 网服行业发展趋势及人群特征 - 03 01 02 网服行业短视频营销趋势 - 14 03 快手人群价值分析 -。

2、 40%。
退出天合联盟未来或加入寰宇一家，依托北京-广州双枢纽布局或有助于提升欧美航线市场占有率。
典型特征高 Beta。
航空股典型高 Beta 属性，表现为大幅跑赢或跑输沪深 30南航 2007 年超额收益 398%，2009-2010 年则为 83%，2014-2015 年为 88%， 2017 年为 49%，上述年份的最大特征是沪深 300 指数表现出明显的系统性机会；2008 年、2011-2013 年及 2018 年则为显著跑输，这些年份最大特征是市场处于系统性下行当中。
从航空基本面看，需求、叠加油价下跌或汇率升值驱动超额收益周期。
其中，汇率升值 6.9%、需求高景气叠加 2009 年油价降 33%、油价连续下跌（2014、15 年分别降 25%、37%）分别主导 2007 年、2009-10 年和 2014-15年的超额收益周期。
2017 年则类似于 2007 年情形，受益汇率升值 6.7%及需求高景气，汇率升值增加汇兑收益同时出境旅客增速显著提升。
需求乃超额收益动力之源。
需求高景气主导 2009-10 年超额收益周期，2010 年南航 RPK 增速超 20%长达 8 个月，整体客座率较 2008 年提升 4.5pcts 至 80.1%，客运需求加速上行。
同时 2010 年我国出境游同增 20.4%且因公消费占比降至9.9%，因私消费成为出境需求的重。

3、个关键步骤，并对企业如何发挥财务引领作用、构建企业新型财务管理体系提出了具体建议。
1.解构业务模式、细化业务场景，描绘业务全景概览图；2.构建业财一体化关键流程，明确核心数据;3.搭建业财“数据通道”，实现数据深度融合；4.建立会计核算标准化体系，保证财务数据合规准确；5.构建以业务驱动因子为核心的预测管理体系。

4、户体验更出色的企业，其增速与财务表现均胜人一筹今天，几乎所有企业都表示客户体验对其至关重要即使算不上第一要务，至少也是优先关切的问题。
但只要看看社交媒体上随处可见的抱怨，你就会发现，大多数企业不过只是“口惠而实不至”而已。
是什么原因让企业言行不一？企业领导者又如何扭转窘境，让企业组织不再空喊口号？企业如何脚踏实地提升客户体验，进而推动盈收增长、提高员工满意度，同时以客户体验作为企业破局的利器，成功抵挡行业颠覆者的下一轮攻势？我们越发清晰地看到，企业出色的增长速度和财务表现往往与良好的客户体验密切相关。
分析全球各个行业的企业业绩与客户满意度之后可以发现，将客户体验做到业内顶尖的企业往往有更出色的客户洞察力和客户黏性，员工满意度也更高，在两到三年的时间里,企业营收能提高5-10%，而成本却将减少15-25%。
把范围缩小到中国市场，我们也能看到同样的趋势。
尽管在此前快速发展的几十年里，中国企业“以增长为先”的原则有时隐含着对客户体验的牺牲，但时至今日，客户体验与企业增速的关联性已经愈发明显。
以零售银行业为例：在麦肯锡调查的11家银行当中，客户满意度得分(T2B CSAT)1 处于前25%的银行过去5年的年均增长率为9%，而其他银行则为7%，这意味着5年中将逐渐累积出的10%左右的差异。
我们还观察到企业的市净率与客户满意度得分 (T2B CSAT) 之间存在正相。

5、 数据挖掘的算法与实现。
按照数据挖掘应用的方向，从大数据、机器学习、社会网络、自然语言与统计数据分析五个方面介绍了数据挖掘的算法。
基于大数据的数据挖掘主要介绍了数据采集层、数据存储层、数据处理层和服务封装层四个层的基本架构，和部分大数据平台实例；基于机器学习的数据挖掘主要介绍了非监督学习方法与监督学习方法，重点是监督学习方法，包括训练集、验证集与测试集、决策树模式、kNN 算法、神经网络、回归分析；社会网络中的大数据挖掘主要介绍了图的基本要素、图的度量算子，并从行为分析算法、社区发现算法等方面介绍了社交网络上的算法；自然语言中的数据挖掘先介绍了词的表示分析，并从语言模型与话题模型两个层面进行算法介绍；统计数据分析与前三个方面均有交叉，主要从数据描述性分析、回归分析、关联分析、聚类分析三个方面进行介绍。
最后具体分析了数据挖掘领域顶级会议 SIGKDD 最近几年在数据挖掘基础理论、社交网络分析和图数据挖掘、大数据挖掘等几个方面的国内外的主要研究成果。
数据挖掘领域专家介绍。
基于AMiner 数据，对数据挖掘领域专家进行深入挖掘和介绍。
包括顶尖学者的全球与中国分布、迁徙概况、学者机构分布、h-index 分析，并依据 AMiner评价体系，从代表学者与近十年代表学者两个层面选取学者进行详细介绍。
数据挖掘的应用领域与发展趋势。
数据挖掘无论是在科学领域还是工程领域、。

6、展进步也有了更新。
在2012-2016年的历史时期，网服行业围绕O2O进行广泛布局，开始解决了线上线下互通的难题，拉近了企业与消费者之间的距离；而在2017年以来，网服行业迎合移动互联网、大数据、人工智能等发展潮流，不断将O2O朝向OMO升级，透过线上线下融合的力量，更加灵活应对消费者的变化，为之创造更好的体验，提供更好的服务。
网服用户规模达5.2亿，覆盖近1/3移动互联网人群，网服需求广泛网服已成为普遍性需求，互联网TOP200应用中网服类占比12%；32.7%互联网用户对网服产生依赖，网服凭借“吃、住、行、娱”等四大方面的服务，奠定了5.2亿用户规模的市场基础，其中，“娱” 覆盖率达20.9%，“行” 覆盖率达14.3%，“吃” 覆盖率达10.0%，“住” 覆盖率达4.1%。
网服用户性别均衡，26-35岁为主，地域以东部沿海和新一线居多网服行业消费者中，男女性别分布相对均衡，26-35岁用户占比60.4%，成为网服行业主流消费人群，东部沿海和北部沿海用户占比均超过20%，二者合计占比45.5%，成为网服行业用户主要集聚地，网服消费者更加集中于一线和新一线城市，一线和新一线占比总和超过50%，一线和新一线城市网服用户占比表现出比重多、TGI指数高的特征。
“她经济”助力餐饮消费，“吃”用户偏好在家中享受订购服务在网服行业“吃”。

7、请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 价值未被挖掘的企业 SaaS 入口 致远互联688369 公司处于行业两强地位，受益市场集中度提升趋势公司处于行业两强地位，受益市场集中度提升趋势 行业趋势：行业趋势：2020 年我国协同管理软件市场规。

8、社区公众号：De v Op s 社区Me e t u p社区公众号：De v Op s 社区Me e t u p 社区公众号：De v Op s 社区Me e t u p 社区公众号：De v Op s 社区Me e t u p 社区公众号。

9、NVIDIA Omniverse Platform 沈映 NVIDIA Omniverse Platform 沈映 内容大纲内容大纲 数字内容创意行业面临的挑战 应对挑战的解决方案：NVIDIA OMNIVERSE平台介绍 欧特克软件应用中。

10、Background on Flink with AI What is AI flow Meet Flink AI flow ML scenario in Flink AI flow Background on Flink with AI 。

11、YOUR LOGO 热点挖掘及应用 罗锦文 项目背景 相关研究方法 热点计算框架 热点挖掘 热点应用 分享大纲 项目背景 热点应用场景 话题榜单事件讨论事件榜单热点推荐事件脉络 热点推荐核心问题 1.及时性问题 科比去世的新闻能否及时推送 。

12、Microsoft Online Tech Forum 微软在线技术峰会 李辉 微软特约资深讲师 微软技术社区 Regional Director 数据防泄露，基于 Microsoft 信息保护和威胁防护 全流程实战 Microsoft O。

13、2020年1月2021年4月，Amiro在抖音进行了U大量投放，抖音视频关联商品点赞数中，来源于天猫旗舰店的SKU化妆镜Omini台式LED灯关联视频数最高，占比43，点赞计数总数也最高。
ppAmiro在抖音主推据的时光机射频美容仪同样来。

14、南昌城投 2016 年收到地方政府债务置换资金 56.5 亿元，冲销工程项目应收账款。
6 家市级平台短期债务占比均不高。
南昌市政南昌城投南昌地铁南昌水投工业控股红谷滩城投有息负债规模分别为 679.6 亿元758.6 亿元387.2 亿元2。

15、过程发现和过程挖掘一直是大多数像我们这样的高端lTAutomation咨询和系统集成商的第一枚棋子。
我们与战略团队运营团队以及最后的事务团队深入讨论，以理解和捕获业务流程劳动力时间和工作量涉及的工作流遵循的业务规则使用的各种应用程序以及内部。

16、不同类型房地产 ABS 信用分析关注什么供应链 ABS：关注核心债务人主体信用及约束条款供应链 ABS重点关注核心债务人的信用水平以及相关约束条款。
供应链 ABS 基础资产回款依赖债务人的付款情况，产品的信用风险在很大程度上取决于核心债务人。

17、UiPath的愿景是，在这样一种工作环境中，企业可以利用其自动化优先的方法为每个员工提供一个机器人，将他们从日常工作中解放出来。
通过其流程挖掘平台，UiPath专注于提高流程的可视性，以帮助企业扩大规模并加速自动化进程。
据我们估计，2020。

18、RPA部署的资助方案对该项目的进一步发展起着至关重要的作用。
大多数企业在开始时，采用逐个流程资 助方案，这是可以理解的。
在这种方案中，他们试图为希望实现自动化的每个流程创建ROI和业务案例，高时还使用这些信息来确定自动化候选流程的优先级。
业。

19、流程工业智能工厂白皮书从洞察到成果Smart Manufacturing for China s Process Industry: From Insights to Outcome出版方：霍尼韦尔中国有限公司智能制造研究院 近年来中国制造。

20、科技先锋科技先锋系列系列报告报告245Celonis：全球领先的流程：全球领先的流程挖掘优化厂商挖掘优化厂商中信证券研究部中信证券研究部 前瞻研究前瞻研究2022年年3月月21日日1 1公司简介公司简介资料来源：Celonis，中信证券研究。

21、BU 43G01A0501ZH白皮书 2020年9月流程工业智能制造指南 流程工业智能制造指南目录1Copyright 2020，横河电机 中国 有限公司概述.21. 背景.32. 从工业自动化到工业自主化 IA2IA.53. 流程工业中的。

22、斱正计算机 公叵深度报告 中控技术688777.SH 流程巟业软件领导者 分析师：杨文健 登记编叴： S1220521030001 分析师：斱闻千 登记编叴： S1220517040005 证 券 研 究 报 告 2021年6月6日 观点精。

23、 1 公司公司研究研究 公司深度研究公司深度研究 证证 券券 研研 究究 报报 告告 中控技术中控技术688777.SH688777.SH 流程工业龙头扬帆起航流程工业龙头扬帆起航 投资要点：投资要点： 公司为国产流程工业龙头。
公司为国产流。

24、重塑企业架构挖掘价值潜力埃森哲智能运营平台助力中国企业全球化中国企业加速布局海外， 但海外运营挑战重重，全球化运营有待提高中国企业海外扩展方兴未艾中国企业一方面做强国内市场， 一方面打造全球竞争力。
改革开放四十年来， 中国一跃成为世界第二大。

25、工业控制系统安全评估流程关于绿盟科技北京神州绿盟信息安全科技股份有限公司以下简称绿盟科技公司，成立于 2000 年 4 月，总部位于北京。
公司于 2014 年 1 月 29 日在深圳证券交易所创业板上市，证券代码：30036绿盟科技在国。

26、杨帆杨帆斗象科技高级安全研究员威胁情报挖掘浅谈目录PART ONE不同视角下的威胁情报挖掘PART TWO威胁情报挖掘基础PART THREE威胁情报挖掘思路PART FOUR威胁情报挖掘案例PART ONE不同视角下的威胁情报挖掘不同视角。

27、WEB漏洞挖掘速成训练营姓名姓名Snow狼 CEO照片部分由主办方添加Web漏洞挖掘速成特训营非常非常非常详细的漏洞清单注入SQL注入漏洞HTML注入命令行注入JavaScript注入级联样式注入JSON注入1.Union注入2.Boole。

28、考勤机的管理方式本地管理局域网管理互联网管理星耀实验室是斗象科技网络安全发展战略的重要组成,星耀之名取自山海经中的星耀独角兽,实验室专注于前沿创新的安全技术的研究,覆盖包括红蓝对抗红蓝对抗漏洞挖掘漏洞挖掘IoT及移动安全等及移动安全等各安全。

29、为何研究游戏引擎游戏用户基数巨大游戏公司普遍不够重视安全JUST FOR FUN何为游戏引擎何为游戏引擎游戏引擎相当于游戏的内核,是一个游戏的核心组件提供了现成的渲染引擎物理引擎碰撞检测系统音效脚本引擎电脑动画人工智能网络引擎以及场景管理等。

30、1 黄金绿色冶炼新流程 中国科学院过程工程研究所 2018年10月2326日,河南焦作 第七届黄金科学技术论坛第七届黄金科学技术论坛 汇报提纲汇报提纲 一现有工艺问题 二产业化解决方案 三技术经济分析 四研发和产业化基础 五项目预期效果 一。

31、12022220221.4 2.7 3.99Cyclone 1214161821 4.242526272832022420221.IT研研模务撑撰务撑割务模ERP去研研研务去研研研152022研撰研IT务研割撰撑研模务务OA去宇IT宇宇宇宇。

32、阿里智能化故障治理流程探索和实践阿里巴巴全局故障治理流程基于AIOps的全局故障治理架构故障治理实战案例新零售云计算等新业态给故障治理带来的挑战智能运维大图阿里巴巴故障治理背景介绍业务环境给稳定性带来的挑战业务数量巨大订单量49.1万笔秒业。

33、DOMXSS 漏洞的挖掘与攻击面延伸目录DOMXSS 挖掘与利用DOMXSS 常见位置DOMXSS 优势在哪XSS 巧妙利用DOMXSS常见位置DOMXSS 常见位置1URL代入页面这类DOMXSS是最常见的,它的漏洞点通常是以下形式出现D。

34、移动APP第三方SDK漏洞挖掘实战目录 关于我们 第三方SDK安全现状 漏洞挖掘实战 一些思考第三方SDK安全现状http: 关于我们 第三方SDK安全现状 漏洞挖掘实战 一些思考ANDROID安全基础知识1.应用沙盒基于Linux的权限控。

35、中国移动 黄岩2018年4月成本挑战LTENBIOT5GIDCBig Data Cloud公共设施公共设施工业工业4.0智慧家庭智慧家庭绿色能源绿色能源WlanSDN智慧交通智慧交通成本挑战数据治理数据数据标准管理数据质量管理元数据管理主数。

36、2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED1机器学习在贝壳用户画像上的实践与挑战2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED41用户画像概述2贝壳用户画像实践3赋能业务应用2019 KE。

37、2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED1机器学习在贝壳用户画像上的实践与挑战2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED41用户画像概述2贝壳用户画像实践3赋能业务应用2019 KE。

38、演讲人中国联通数字化部施阳总监流程治理赋能企业数字化转型数字化转型发展峰论坛2022数字化转型发展峰论坛2022数字化转型发展峰论坛2022数字化转型发展峰论坛2022数字化转型发展峰论坛2022数字化转型发展峰论坛2022数数字字化化转转。

39、基于业务流程再造和内部控制视角下医院采购流程管控信息系统的设计和实践探索 广东省人民医院采购 采购是指个人或单位在一定的条件下从供应市场获取产品或服务作为自己的资源,为满足自身需要或保证生产经营活动正常开展的一项经营活动.百度百科供购供应商。

40、临床数据挖掘在优化中医诊疗方案中的应用北京中医药大学东直门医院北京中医药大学中医脑病研究院20190706CHIMA 201901数据挖掘的相关概念信息社会迅猛发展,数据激增病人基本信息:HIS病人检验信息:LIS病人检查信息:PACS等医。

41、2019年7月6日2019年7月6日基于未来医院的住院无人值守流程再造实践基于未来医院的住院无人值守流程再造实践未来医院的就医服务需求背景一一医院基本情况介绍二二住院流程再造实践三三目录一一医院基本情况介绍区域医疗联合体医联体成员38家一医。

42、信息管理与大数据中心北 京 大 学 第 三 医 院北京大学第三医院北京大学第三医院信息管理与大数据中心信息管理与大数据中心信息技术优化服务流程信息技术优化服务流程2019.7.5CHIMA 2019信息管理与大数据中心北 京 大 学 第 三。

43、121.4 2.7 3.10 4.14341.IT研研模研模务撑务撑割务模ERP研研研务研研研研研IT务研5割撑研模务务OA宇IT宇宇672.IT研IT务撑撑研割撑务撑割研研务8宇宇宇模研IT撑研研ERPCRMOA研务研研空研撑研研宇研研K。