流程挖掘

1、12019/9/16 2019網服行業報告 挖掘新興媒體潛力，網服營銷短視頻化 22019/9/16 目錄目錄 CONTENTS 網服行業發展趨勢及人群特征 - 03 01 02 網服行業短視頻營銷趨勢 - 14 03 快手人群價值分析 -。

2、 40%。
退出天合聯盟未來或加入寰宇一家，依托北京-廣州雙樞紐布局或有助于提升歐美航線市場占有率。
典型特征高 Beta。
航空股典型高 Beta 屬性，表現為大幅跑贏或跑輸滬深 30南航 2007 年超額收益 398%，2009-2010 年則為 83%，2014-2015 年為 88%， 2017 年為 49%，上述年份的最大特征是滬深 300 指數表現出明顯的系統性機會；2008 年、2011-2013 年及 2018 年則為顯著跑輸，這些年份最大特征是市場處于系統性下行當中。
從航空基本面看，需求、疊加油價下跌或匯率升值驅動超額收益周期。
其中，匯率升值 6.9%、需求高景氣疊加 2009 年油價降 33%、油價連續下跌（2014、15 年分別降 25%、37%）分別主導 2007 年、2009-10 年和 2014-15年的超額收益周期。
2017 年則類似于 2007 年情形，受益匯率升值 6.7%及需求高景氣，匯率升值增加匯兌收益同時出境旅客增速顯著提升。
需求乃超額收益動力之源。
需求高景氣主導 2009-10 年超額收益周期，2010 年南航 RPK 增速超 20%長達 8 個月，整體客座率較 2008 年提升 4.5pcts 至 80.1%，客運需求加速上行。
同時 2010 年我國出境游同增 20.4%且因公消費占比降至9.9%，因私消費成為出境需求的重。

3、個關鍵步驟，并對企業如何發揮財務引領作用、構建企業新型財務管理體系提出了具體建議。
1.解構業務模式、細化業務場景，描繪業務全景概覽圖；2.構建業財一體化關鍵流程，明確核心數據;3.搭建業財“數據通道”，實現數據深度融合；4.建立會計核算標準化體系，保證財務數據合規準確；5.構建以業務驅動因子為核心的預測管理體系。

4、戶體驗更出色的企業，其增速與財務表現均勝人一籌今天，幾乎所有企業都表示客戶體驗對其至關重要即使算不上第一要務，至少也是優先關切的問題。
但只要看看社交媒體上隨處可見的抱怨，你就會發現，大多數企業不過只是“口惠而實不至”而已。
是什么原因讓企業言行不一？企業領導者又如何扭轉窘境，讓企業組織不再空喊口號？企業如何腳踏實地提升客戶體驗，進而推動盈收增長、提高員工滿意度，同時以客戶體驗作為企業破局的利器，成功抵擋行業顛覆者的下一輪攻勢？我們越發清晰地看到，企業出色的增長速度和財務表現往往與良好的客戶體驗密切相關。
分析全球各個行業的企業業績與客戶滿意度之后可以發現，將客戶體驗做到業內頂尖的企業往往有更出色的客戶洞察力和客戶黏性，員工滿意度也更高，在兩到三年的時間里,企業營收能提高5-10%，而成本卻將減少15-25%。
把范圍縮小到中國市場，我們也能看到同樣的趨勢。
盡管在此前快速發展的幾十年里，中國企業“以增長為先”的原則有時隱含著對客戶體驗的犧牲，但時至今日，客戶體驗與企業增速的關聯性已經愈發明顯。
以零售銀行業為例：在麥肯錫調查的11家銀行當中，客戶滿意度得分(T2B CSAT)1 處于前25%的銀行過去5年的年均增長率為9%，而其他銀行則為7%，這意味著5年中將逐漸累積出的10%左右的差異。
我們還觀察到企業的市凈率與客戶滿意度得分 (T2B CSAT) 之間存在正相。

5、 數據挖掘的算法與實現。
按照數據挖掘應用的方向，從大數據、機器學習、社會網絡、自然語言與統計數據分析五個方面介紹了數據挖掘的算法。
基于大數據的數據挖掘主要介紹了數據采集層、數據存儲層、數據處理層和服務封裝層四個層的基本架構，和部分大數據平臺實例；基于機器學習的數據挖掘主要介紹了非監督學習方法與監督學習方法，重點是監督學習方法，包括訓練集、驗證集與測試集、決策樹模式、kNN 算法、神經網絡、回歸分析；社會網絡中的大數據挖掘主要介紹了圖的基本要素、圖的度量算子，并從行為分析算法、社區發現算法等方面介紹了社交網絡上的算法；自然語言中的數據挖掘先介紹了詞的表示分析，并從語言模型與話題模型兩個層面進行算法介紹；統計數據分析與前三個方面均有交叉，主要從數據描述性分析、回歸分析、關聯分析、聚類分析三個方面進行介紹。
最后具體分析了數據挖掘領域頂級會議 SIGKDD 最近幾年在數據挖掘基礎理論、社交網絡分析和圖數據挖掘、大數據挖掘等幾個方面的國內外的主要研究成果。
數據挖掘領域專家介紹。
基于AMiner 數據，對數據挖掘領域專家進行深入挖掘和介紹。
包括頂尖學者的全球與中國分布、遷徙概況、學者機構分布、h-index 分析，并依據 AMiner評價體系，從代表學者與近十年代表學者兩個層面選取學者進行詳細介紹。
數據挖掘的應用領域與發展趨勢。
數據挖掘無論是在科學領域還是工程領域、。

6、展進步也有了更新。
在2012-2016年的歷史時期，網服行業圍繞O2O進行廣泛布局，開始解決了線上線下互通的難題，拉近了企業與消費者之間的距離；而在2017年以來，網服行業迎合移動互聯網、大數據、人工智能等發展潮流，不斷將O2O朝向OMO升級，透過線上線下融合的力量，更加靈活應對消費者的變化，為之創造更好的體驗，提供更好的服務。
網服用戶規模達5.2億，覆蓋近1/3移動互聯網人群，網服需求廣泛網服已成為普遍性需求，互聯網TOP200應用中網服類占比12%；32.7%互聯網用戶對網服產生依賴，網服憑借“吃、住、行、娛”等四大方面的服務，奠定了5.2億用戶規模的市場基礎，其中，“娛” 覆蓋率達20.9%，“行” 覆蓋率達14.3%，“吃” 覆蓋率達10.0%，“住” 覆蓋率達4.1%。
網服用戶性別均衡，26-35歲為主，地域以東部沿海和新一線居多網服行業消費者中，男女性別分布相對均衡，26-35歲用戶占比60.4%，成為網服行業主流消費人群，東部沿海和北部沿海用戶占比均超過20%，二者合計占比45.5%，成為網服行業用戶主要集聚地，網服消費者更加集中于一線和新一線城市，一線和新一線占比總和超過50%，一線和新一線城市網服用戶占比表現出比重多、TGI指數高的特征。
“她經濟”助力餐飲消費，“吃”用戶偏好在家中享受訂購服務在網服行業“吃”。

7、請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 價值未被挖掘的企業 SaaS 入口 致遠互聯688369 公司處于行業兩強地位，受益市場集中度提升趨勢公司處于行業兩強地位，受益市場集中度提升趨勢 行業趨勢：行業趨勢：2020 年我國協同管理軟件市場規。

8、社區公眾號：De v Op s 社區Me e t u p社區公眾號：De v Op s 社區Me e t u p 社區公眾號：De v Op s 社區Me e t u p 社區公眾號：De v Op s 社區Me e t u p 社區公眾號。

9、NVIDIA Omniverse Platform 沈映 NVIDIA Omniverse Platform 沈映 內容大綱內容大綱 數字內容創意行業面臨的挑戰 應對挑戰的解決方案：NVIDIA OMNIVERSE平臺介紹 歐特克軟件應用中。

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 熱點挖掘及應用 羅錦文 項目背景 相關研究方法 熱點計算框架 熱點挖掘 熱點應用 分享大綱 項目背景 熱點應用場景 話題榜單事件討論事件榜單熱點推薦事件脈絡 熱點推薦核心問題 1.及時性問題 科比去世的新聞能否及時推送 。

12、Microsoft Online Tech Forum 微軟在線技術峰會 李輝 微軟特約資深講師 微軟技術社區 Regional Director 數據防泄露，基于 Microsoft 信息保護和威脅防護 全流程實戰 Microsoft O。

13、2020年1月2021年4月，Amiro在抖音進行了U大量投放，抖音視頻關聯商品點贊數中，來源于天貓旗艦店的SKU化妝鏡Omini臺式LED燈關聯視頻數最高，占比43，點贊計數總數也最高。
ppAmiro在抖音主推據的時光機射頻美容儀同樣來。

14、南昌城投 2016 年收到地方政府債務置換資金 56.5 億元，沖銷工程項目應收賬款。
6 家市級平臺短期債務占比均不高。
南昌市政南昌城投南昌地鐵南昌水投工業控股紅谷灘城投有息負債規模分別為 679.6 億元758.6 億元387.2 億元2。

15、過程發現和過程挖掘一直是大多數像我們這樣的高端lTAutomation咨詢和系統集成商的第一枚棋子。
我們與戰略團隊運營團隊以及最后的事務團隊深入討論，以理解和捕獲業務流程勞動力時間和工作量涉及的工作流遵循的業務規則使用的各種應用程序以及內部。

16、不同類型房地產 ABS 信用分析關注什么供應鏈 ABS：關注核心債務人主體信用及約束條款供應鏈 ABS重點關注核心債務人的信用水平以及相關約束條款。
供應鏈 ABS 基礎資產回款依賴債務人的付款情況，產品的信用風險在很大程度上取決于核心債務人。

17、UiPath的愿景是，在這樣一種工作環境中，企業可以利用其自動化優先的方法為每個員工提供一個機器人，將他們從日常工作中解放出來。
通過其流程挖掘平臺，UiPath專注于提高流程的可視性，以幫助企業擴大規模并加速自動化進程。
據我們估計，2020。

18、RPA部署的資助方案對該項目的進一步發展起著至關重要的作用。
大多數企業在開始時，采用逐個流程資 助方案，這是可以理解的。
在這種方案中，他們試圖為希望實現自動化的每個流程創建ROI和業務案例，高時還使用這些信息來確定自動化候選流程的優先級。
業。

19、流程工業智能工廠白皮書從洞察到成果Smart Manufacturing for China s Process Industry: From Insights to Outcome出版方：霍尼韋爾中國有限公司智能制造研究院 近年來中國制造。

20、科技先鋒科技先鋒系列系列報告報告245Celonis：全球領先的流程：全球領先的流程挖掘優化廠商挖掘優化廠商中信證券研究部中信證券研究部 前瞻研究前瞻研究2022年年3月月21日日1 1公司簡介公司簡介資料來源：Celonis，中信證券研究。

21、BU 43G01A0501ZH白皮書 2020年9月流程工業智能制造指南 流程工業智能制造指南目錄1Copyright 2020，橫河電機 中國 有限公司概述.21. 背景.32. 從工業自動化到工業自主化 IA2IA.53. 流程工業中的。

22、斱正計算機 公叵深度報告 中控技術688777.SH 流程巟業軟件領導者 分析師：楊文健 登記編叴： S1220521030001 分析師：斱聞千 登記編叴： S1220517040005 證 券 研 究 報 告 2021年6月6日 觀點精。

23、 1 公司公司研究研究 公司深度研究公司深度研究 證證 券券 研研 究究 報報 告告 中控技術中控技術688777.SH688777.SH 流程工業龍頭揚帆起航流程工業龍頭揚帆起航 投資要點：投資要點： 公司為國產流程工業龍頭。
公司為國產流。

24、重塑企業架構挖掘價值潛力埃森哲智能運營平臺助力中國企業全球化中國企業加速布局海外， 但海外運營挑戰重重，全球化運營有待提高中國企業海外擴展方興未艾中國企業一方面做強國內市場， 一方面打造全球競爭力。
改革開放四十年來， 中國一躍成為世界第二大。

25、工業控制系統安全評估流程關于綠盟科技北京神州綠盟信息安全科技股份有限公司以下簡稱綠盟科技公司，成立于 2000 年 4 月，總部位于北京。
公司于 2014 年 1 月 29 日在深圳證券交易所創業板上市，證券代碼：30036綠盟科技在國。

26、楊帆楊帆斗象科技高級安全研究員威脅情報挖掘淺談目錄PART ONE不同視角下的威脅情報挖掘PART TWO威脅情報挖掘基礎PART THREE威脅情報挖掘思路PART FOUR威脅情報挖掘案例PART ONE不同視角下的威脅情報挖掘不同視角。

27、WEB漏洞挖掘速成訓練營姓名姓名Snow狼 CEO照片部分由主辦方添加Web漏洞挖掘速成特訓營非常非常非常詳細的漏洞清單注入SQL注入漏洞HTML注入命令行注入JavaScript注入級聯樣式注入JSON注入1.Union注入2.Boole。

28、考勤機的管理方式本地管理局域網管理互聯網管理星耀實驗室是斗象科技網絡安全發展戰略的重要組成,星耀之名取自山海經中的星耀獨角獸,實驗室專注于前沿創新的安全技術的研究,覆蓋包括紅藍對抗紅藍對抗漏洞挖掘漏洞挖掘IoT及移動安全等及移動安全等各安全。

29、為何研究游戲引擎游戲用戶基數巨大游戲公司普遍不夠重視安全JUST FOR FUN何為游戲引擎何為游戲引擎游戲引擎相當于游戲的內核,是一個游戲的核心組件提供了現成的渲染引擎物理引擎碰撞檢測系統音效腳本引擎電腦動畫人工智能網絡引擎以及場景管理等。

30、1 黃金綠色冶煉新流程 中國科學院過程工程研究所 2018年10月2326日,河南焦作 第七屆黃金科學技術論壇第七屆黃金科學技術論壇 匯報提綱匯報提綱 一現有工藝問題 二產業化解決方案 三技術經濟分析 四研發和產業化基礎 五項目預期效果 一。

31、12022220221.4 2.7 3.99Cyclone 1214161821 4.242526272832022420221.IT研研模務撐撰務撐割務模ERP去研研研務去研研研152022研撰研IT務研割撰撐研模務務OA去宇IT宇宇宇宇。

32、阿里智能化故障治理流程探索和實踐阿里巴巴全局故障治理流程基于AIOps的全局故障治理架構故障治理實戰案例新零售云計算等新業態給故障治理帶來的挑戰智能運維大圖阿里巴巴故障治理背景介紹業務環境給穩定性帶來的挑戰業務數量巨大訂單量49.1萬筆秒業。

33、DOMXSS 漏洞的挖掘與攻擊面延伸目錄DOMXSS 挖掘與利用DOMXSS 常見位置DOMXSS 優勢在哪XSS 巧妙利用DOMXSS常見位置DOMXSS 常見位置1URL代入頁面這類DOMXSS是最常見的,它的漏洞點通常是以下形式出現D。

34、移動APP第三方SDK漏洞挖掘實戰目錄 關于我們 第三方SDK安全現狀 漏洞挖掘實戰 一些思考第三方SDK安全現狀http: 關于我們 第三方SDK安全現狀 漏洞挖掘實戰 一些思考ANDROID安全基礎知識1.應用沙盒基于Linux的權限控。

35、中國移動 黃巖2018年4月成本挑戰LTENBIOT5GIDCBig Data Cloud公共設施公共設施工業工業4.0智慧家庭智慧家庭綠色能源綠色能源WlanSDN智慧交通智慧交通成本挑戰數據治理數據數據標準管理數據質量管理元數據管理主數。

36、2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED1機器學習在貝殼用戶畫像上的實踐與挑戰2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED41用戶畫像概述2貝殼用戶畫像實踐3賦能業務應用2019 KE。

37、2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED1機器學習在貝殼用戶畫像上的實踐與挑戰2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED41用戶畫像概述2貝殼用戶畫像實踐3賦能業務應用2019 KE。

38、演講人中國聯通數字化部施陽總監流程治理賦能企業數字化轉型數字化轉型發展峰論壇2022數字化轉型發展峰論壇2022數字化轉型發展峰論壇2022數字化轉型發展峰論壇2022數字化轉型發展峰論壇2022數字化轉型發展峰論壇2022數數字字化化轉轉。

39、基于業務流程再造和內部控制視角下醫院采購流程管控信息系統的設計和實踐探索 廣東省人民醫院采購 采購是指個人或單位在一定的條件下從供應市場獲取產品或服務作為自己的資源,為滿足自身需要或保證生產經營活動正常開展的一項經營活動.百度百科供購供應商。

40、臨床數據挖掘在優化中醫診療方案中的應用北京中醫藥大學東直門醫院北京中醫藥大學中醫腦病研究院20190706CHIMA 201901數據挖掘的相關概念信息社會迅猛發展,數據激增病人基本信息:HIS病人檢驗信息:LIS病人檢查信息:PACS等醫。

41、2019年7月6日2019年7月6日基于未來醫院的住院無人值守流程再造實踐基于未來醫院的住院無人值守流程再造實踐未來醫院的就醫服務需求背景一一醫院基本情況介紹二二住院流程再造實踐三三目錄一一醫院基本情況介紹區域醫療聯合體醫聯體成員38家一醫。

42、信息管理與大數據中心北 京 大 學 第 三 醫 院北京大學第三醫院北京大學第三醫院信息管理與大數據中心信息管理與大數據中心信息技術優化服務流程信息技術優化服務流程2019.7.5CHIMA 2019信息管理與大數據中心北 京 大 學 第 三。

43、121.4 2.7 3.10 4.14341.IT研研模研模務撐務撐割務模ERP研研研務研研研研研IT務研5割撐研模務務OA宇IT宇宇672.IT研IT務撐撐研割撐務撐割研研務8宇宇宇模研IT撐研研ERPCRMOA研務研研空研撐研研宇研研K。