全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不 知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 企业里的数据量非常大，而其中真正有价值的信息却很少，因此从大量的数据中 经过深层分析，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，就像从矿石中淘金一样， 数据挖掘也因此而得名。这种新式的商业信息处理技术，可以按商业既定业务目标， 对大量的商业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进 进 一步将其模型化。 在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维 分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理(OLAP)，从而得出可供决策参考的 统计分析数据。在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。OLAP 的 出现早于数据挖掘，它们都是从数据库中抽取有用信息的方法，就决策支持的需要而 言两者是相辅相成的。OLAP 可以看作一种广义的数据挖掘方法，它旨在简化和支持 系统之中、不具备一致性的数据进行清洗，建立一致性的数据存储库。  第二阶段 分析 数据仓库应用的第二阶段，决策者关心的重点发生了转移——从“发生了什 么”转向“为什么会发生”。分析活动的目的就是了解报表数据的深层次涵义，需要 对更详细的数据进行各种角度的分析。 第二阶段的数据仓库应用中，由于信息库的应用具有很高的交互性，所以性 能问题非常重要。必须建立联机分析处理（OLAP）环境，要求人机交互响应时间

持本钱。 建立主动式的问题治理流程，避开同类大事再次发生 为什么有的大事总是重复发生？究竟背后有哪些隐患？我们只能等到故障再次发生之后 才去处理么？救火员的工作方式，我受够了。 分析大事背后隐蔽的、深层次的问题，并深入调查及确认解决方案，录入学问库。从根本上， 加速大事治理流程的解决速度，并避开 IT 运维人员始终处处救火。 大事治理 疑似问题 缘由分析 根本解决 检验复审 关闭 缘由不明

ⅹ 大量的语音、图片、文本、视频 等非结构化数据还没有充分挖掘 利用 ⅹ SPSS 更偏向于数据统计方面应 用 ， 很 难深层次挖掘数据价值 ⅹ 建模流程复杂，不友好 ⅹ 传统工具非集群模式，计算资源受制 于 用 户 电脑本身 ⅹ 没有模型保存 的功能， 导 致 模型无法很好的共享， 产生 重复工作和资源浪费 传统算法效果不佳

户的情绪状态，从而在服务过程中采取更加恰当的策略，如安抚客 户情绪或主动提供补偿。 再者，大模型在客户细分和个性化营销中的应用也有显著优 势。传统的客户细分方法往往依赖于有限的变量，如年龄、性别或 购买历史，难以捕捉客户的深层次特征。而大模型可以通过对多维 数据的分析，识别出更加精细的客户群体，并为其提供高度个性化 的营销内容。例如，大模型可以结合客户的社交媒体行为、购物历 史、地理位置等多种数据，生成个性化的产品推荐或广告内容，从 有限的数据源和静态的分析方法，难以捕捉客户行为的深层次动态 变化。引入大模型技术后，企业可以通过对海量数据的实时处理与 分析，挖掘出更为细致和精准的客户画像，从而提升对客户需求的 预测能力和个性化服务的设计水平。 首先，大模型能够整合来自多渠道的客户数据，包括交易记 录、社交媒体互动、网站浏览行为以及客户服务记录等。通过对这 些数据的深层次分析，企业可以识别出客户的消费偏好、购买周 在客户画像构建方面，DeepSeek 大模型通过特征提取和标签 化处理，为每个客户或客户群体生成详细的特征描述。这些特征不 仅包括基本的人口统计学信息，如年龄、性别、职业等，还涵盖了 行为特征、心理特征、消费习惯等深层次信息。例如，模型可以识 别出某类客户对价格敏感，倾向于在促销期间购买；另一类客户则 更注重产品品质，愿意为高端产品支付溢价。 为了进一步提升客户画像的精准度，DeepSeek 大模型还可以

助。因此，基于大模型显著提升的自然语言交互及上下文记忆等能力， CRM 系统正在从传统的“人驱动系统”转变为“系统辅助人”，形成新 一代的智能化、对话式交互范式。 当前的大语言模型不仅能够更深层次地理解客户的语言、行为、 意图和情绪，还具备跨模态的表达和信息融合能力，显著提升了系统 的交互及个性化服务水平。在大语言模型的支持下，CRM 系统在营 销、销售、服务等多个场景下从工具角色转变为“智能辅助”的角色， 低（数据与流程孤岛 化） 极低（通用模型缺乏 领域知识） 较高（RAG 与私有模 型深度融合） 流程自动化深度 浅层（优化单点任 务） 浅层（辅助内容生成 与交互） 深层（智能体驱动端 到端流程） 总体拥有成本 初始低，长期因集成 成本而升高 不可预测，随用量增 长可能失控 初始投入高，长期因 效率提升而优化 可控性与治理 差（多供应商管理复

可定制化的条件查询统计汇总功能。  养老保险关联分析系统 按关联分析系统设计要求，建立指 标体系，从多维结构化的角度处理 对企业养老保险基金产生影响的政 策、宏观经济方面的因素，为进一 步挖掘事件与社保基金之间的深层 关系打好基础。 Part 3 大数据平台应用 大数据平台产品建设和应用方案 人 车 路 交通的参与者（驾驶员、行人、乘客、居民） 出行 OD 、停留时间、人口分布、交通工具、异

基。新质生产力的核心在于技术创新的引领。信息化通过优 化技术研发路径与创新模式，加速跨领域融合与智能化变革 的重大进程，强化技术研发的协作效应，提升创新体系的整 体效能，推动技术创新向更广范围、更深层次、更高效能的 新范式演进，促进原创性、颠覆性、引领性科技成果涌现， 为新质生产力发展注入源源不断的动力。 （二）以信息化优化要素配置，创新新质生产力发展机 制。新质生产力的形成依赖于生产要素的创新性组合。信息 模型垂 73 直领域应用，培育数智化新服务新产品。三是建强信息化创 新人才队伍。围绕信息化发展需求，加强新工科、新医科、 新农科、新文科建设，推进特色学院建设，以组织模式创新 带动人才培养深层次变革。加强信息化基础学科、新兴学科、 交叉学科建设，培养多层次复合型人才队伍，提升前沿性、 趋势性信息技术创新研发能力。推进职普融通、产教融合， 增强职业教育适应性，加快构建央地互动、区域联动、政行

最突出的工程痛点 生成式 AI 受限于上下文窗口和对复杂业务逻辑的建模能力，其 生成代码常存在三大缺陷：短期记忆缺失、业务逻辑误解、隐性性能 缺陷。这意味着，一段代码即使当前可运行，也很可能在迭代中暴露 出深层问题，进而导致重构成本剧增、Bug 来源不明、调试成本增加、 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 9 回滚困难等工程隐患。将 AI 编程工具用于核心交易逻辑、安全模块、 数据处理

在数据分析阶段，研究将采用统计分析方法，如 t 检验和回归 分析，来处理实验数据，以确定 DeepSeek 技术在简历筛选中的有 效性。同时，通过内容分析法，对访谈和问卷数据进行深入分析， 以揭示人力资源专家和候选人对其使用的深层次看法。 最后，基于研究结果，将提出关于如何优化 DeepSeek 技术在 人力资源简历筛选中的应用的建议，包括技术改进、流程整合以及 人才培养等方面，以确保该技术在实际招聘中的有效性和可持续 的匹配中，教育背景和基础技能可能被赋予更高的权重。 为了进一步提升匹配精度，Deepseek 还引入了上下文理解和 领域知识库。系统能够识别特定行业或领域的专业术语和技能要 求，确保匹配结果不仅基于表面的关键词，还能够理解更深层次的 职业需求。例如，在医疗行业的招聘中，系统能够识别特定的医疗 认证和临床经验，从而更精准地匹配合适的候选人。 在实际应用中，Deepseek 的匹配流程通常包括以下几个步 骤： 1.

保用户在不同环境下都能获得一致的操作体验。通过持续的用户测 试和反馈收集，不断迭代优化，确保系统始终以用户为中心，提升 整体使用满意度。 4.2 数据安全性与隐私保护 在数据安全性与隐私保护方面，深层次人力资源管理系统的设 计需严格遵守相关法律法规，如《中华人民共和国网络安全法》、 《个人信息保护法》等，确保系统的安全性和用户隐私的保护。首 先，系统应采用多层安全架构，包括网络层、应用层和数据层的安 对于个人隐私保护，系统应设计有隐私保护功能，如数据匿名 化处理、隐私保护算法等，确保在处理员工个人数据时，不侵犯其 隐私权。同时，系统应提供隐私保护设置，让用户能够控制其个人 信息的公开范围和程度。 综上所述，深层次人力资源管理系统的数据安全性与隐私保护 方案设计，需要综合考虑技术、管理和法律等多方面因素，确保系 统安全可靠，有效保护用户隐私。 4.3 系统可扩展性与灵活性 在系统可扩展性与灵活性设计方面，我们始终坚持以模块化架