用户需求和业务需求。首先，通过访谈法深入接触人力资源部门的 关键用户，包括招聘经理、培训主管和薪酬专员等，了解他们的日 常工作流程、痛点和期望。访谈过程中，使用结构化问题清单，确 保讨论的全面性和一致性。同时，结合问卷调查法，设计针对性问 卷，覆盖更广泛的员工群体，收集他们对人力资源系统的使用反馈 和改进建议。问卷内容包括功能需求、用户体验、系统性能等方 面，采用 Likert 量表量化用户满意度。 其次， 能力训练。外部专家讲座能够引入前沿知识和行业经验，拓宽员工 的视野。实践项目则让员工在实际工作中应用所学知识，巩固培训 成果。 在培训评估方面，企业需要建立科学的评估机制，以衡量培训 的效果和员工的进步。可以通过问卷调查、测试考核、绩效反馈等 方式收集数据，并根据评估结果优化培训内容和方法。例如，如果 某一课程的满意度较低，可以调整课程设计或更换讲师；如果员工 在某一技能上的表现提升不明显，可以增加相关培训内容或提供更 效性和针对性的关键步骤。首先，我们需要通过多种方式收集数 据，包括员工绩效评估、360 度反馈、技能差距分析以及部门经理 的反馈。这些数据可以帮助我们全面了解员工在当前岗位上的表现 和潜在的提升空间。接下来，我们可以通过问卷调查或面对面访谈 的形式，进一步了解员工自身对培训的需求和期望。这一步骤不仅 可以增强员工的参与感，还能确保培训内容与员工的职业发展目标 相一致。 在收集到足够的数据后，我们需要对数据进行分析，以确定培

体系的基础环节。为确保数据的准确性和完整性，首先需明确数据 来源，包括但不限于医疗机构、中药材种植基地、药品生产企业以 及消费者的健康数据。这些数据可通过多种方式获取，如电子病 历、传感器监测、问卷调查和历史记录等。在采集过程中，应严格 遵守数据隐私保护法规，确保数据的安全性和合法性。 数据预处理的目的是提高数据质量，为后续分析与建模奠定基 础。预处理步骤包括数据清洗、数据转换和数据集成。数据清洗主 在实际操作中，可以采用以下流程进行数据采集与预处理： 1. 数据源识别：明确数据来源，如医疗机构、种植基地、生产企 业等。 2. 数据采集：通过多种方式获取数据，如电子病历、传感器监 测、问卷调查等。 3. 数据清洗： o 缺失值处理：采用插值法或机器学习方法填补。 o 异常值处理：通过统计分析或规则方法识别和修正。 o 重复值处理：使用去重算法或规则进行删除。 4. 数据转换： 诊断准确率：通过对比传统中医诊断与 DeepSeek 辅助诊断 的结果，计算系统的准确率。例如，统计系统在常见病症如感 冒、失眠、消化不良等领域的诊断能力，并与人工诊断结果进 行对比。  用户满意度：通过问卷调查或用户反馈系统，收集患者和中医 师对 DeepSeek 系统的使用体验。重点关注系统的易用性、 响应速度以及诊断建议的实用性。  运营效率：评估系统在提升医疗机构运营效率方面的贡献。例

引领、发展环境等方面的进展成效。评价结果显示，北京、 浙江、上海、广东、江苏、山东、福建、四川、重庆、天津 等10个地区信息化综合发展水平位居全国第一梯队。 同时，国家网信办开展了2024年国家信息化发展情况网 络问卷调查活动。调查结果显示，受访网民普遍认为，2024 年信息化在创新学习工作方式、提升生活服务水平、增强公 共治理能力等方面发挥了更加重要的作用，人民群众的获得 感、幸福感、安全感更加明显；受访数字企业表示，2024年 地区信息化发展情况，国家网信办组织有关部门和单位开展 2024年国家信息化发展情况评估工作，重点分析31个省（自 治区、直辖市）推进信息化工作的进展成效。同时，开展了 2024年国家信息化发展情况网络问卷调查活动。 表 1 信息化发展评价指标体系 一级指标 二级指标 重点评估要素 数据来源 关键能力 信息技术 创新 ICT相关产业R&D人员及经费投入情况※ 国家统计局 ICT相关高新技术企业情况 网络安全保障能力建设情况、网络安全制 度体系建设和责任制落实情况等 国家网信办 组织实施 保障 统筹协调工作情况、资金政策支持情况、 示范引领情况等 国家网信办 注：*表示该项指标数据使用了网络问卷调查统计结果。 ※表示该项指标暂无2024年统计数据，评估使用2023年数据结果。 一、2024 年各地区信息化发展成效评价 2024年，我国31个省（自治区、直辖市）深入贯彻党中 央、国务院

职位类 职位子类 职位 岗位 SAMPLE 1.3 职位分类分级，形成职位体系表 职位分析模式 应用场景 经典工具 优势 劣势 以人员为导向 的职位分析 企业流程 和机制管 理基础弱 问卷调查法（职位分析 问卷 PAQ 、职位分析问 卷 OAQ 、阀值特质分 析法 TTA ）、行为事件 面谈法、工作日志法 贴近当前所开 展的 实际业务 梳理工作 量大，耗 时长，职 位说明书 修编难度 对访谈内容进行文字分析，确认员工能力素质模型及行为模式描 述 专题研讨 (Focus Group) • 选择具有代表性的小组，小组成员针对能力素质进行讨论 • 小组成员对能力素质模型达成共识 问卷调查 (Survey) • 设计能力素质模型调查问卷，对管理人员进行调查 • 对调查结果进行分析，确认能力素质模型 标杆对比 (Benchmarking) • 公司选择具有代表性的公司，进行对比分析

商机派单同步推荐营销标签、随销标签、实时计算推荐产品功能 功能描述  提供商机单推送营销标签能力。  提供弹窗/弹屏工单推送营销标签能力。  提供随销场景营销标签推荐能力。  提供问卷调查场景营销标签实时计算能力。 161 / 661 3.2.2.2 协同策略管理 3.2.2.2.1渠道协同  营业厅渠道派单服务组件 业务场景 优化营业厅末梢终端工单执行支撑能力，支持商机工单的接收、转派、退 政企门户/销售助手派单服务组件 业务场景 提供政企门户与销售助手派单处理、工单执行支撑能力，支持工单的新建、 修改、转派、退回、回收等执行能力。支持按照地址区局派单规则、名单制派 单规则、划小规则等自动派单处理。支持问卷调查派单能力，提供场景化的产 品推荐功能。 功能描述  提供独立的政企门户/政企销售助手渠道派单数据生成必要组件，包括创建 推送渠道，推送条目、推送人员、生成活动配置、任务实例、调度单实例、 拟组规则适配、 划小网格派单适配。  支持跨渠道互转互派协同派单能力。支持场景化派单能力，包括商客营销 派单、公客营销派单、行客精准派单等功能。  支持双渠道数据共享能力。  支持问卷调查能力。  营销产品推荐能力。  支持派单提醒功能。  电渠派单服务组件 业务场景 提供政企门户与销售助手派单处理、工单执行支撑能力，支持工单的新建、 修改、转派、退回、回收等执行能力。

对人力资源专 家和招聘经理的访谈，以获取他们对 DeepSeek 技术在实际应用中 的看法和建议。访谈内容将涉及技术易用性、筛选结果的透明度、 以及对招聘流程的影响等方面。此外，研究还将利用问卷调查，收 集候选人对使用人工智能技术筛选简历的态度和体验，以评估该技 术对候选人体验的影响。 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 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 性。（列表部分必须需要和上个段落之间有一个换行）  文献综述  实验设计与实施  专家访谈与问卷调查  统计分析与内容分析  结果应用与建议 通过这一系列研究方法，本研究旨在为人力资源实践提供科学 依据，推动 DeepSeek 技术在简历筛选中的有效应用。 2. Deepseek 技术概述

（NLP）技术，从客户的对话、评论和反馈中提取出关键信息，进 一步细化客户的需求画像。 为了更精准地分析客户需求，保险公司可以采用以下步骤： 1. 数据收集与整合：通过多渠道收集客户数据，包括线上线下的 交互记录、客户问卷调查、社交媒体行为等。数据整合后，形 成统一的客户数据集，便于后续分析。 2. 客户分群：基于收集到的数据，使用聚类算法对客户进行分 群。常见的分群维度包括风险偏好、消费习惯、生活阶段等。 例 。 定量评估通过数据分析、概率统计和模型模拟来量化风险发生的可 能性及其影响程度。例如，通过历史数据评估模型在极端情况下的 表现，或通过蒙特卡罗模拟预测潜在损失。定性评估则通过专家访 谈、问卷调查和情景分析，从主观角度识别风险的核心驱动因素及 其潜在后果。 在风险识别的基础上，可以构建风险评估矩阵，将风险分为 低、中、高三个等级，并制定相应的优先级处理策略。以下为风险 评估矩阵示例： - 理赔处理时间：从客户提交理赔申请到完成处理的平均时间，目 标为缩短至 24 小时内。 - 自动化理赔率：通过 AI 模型自动完成理赔的比例，目标为达到 80%以上。 - 客户满意度：通过问卷调查或评分系统评估客户对理赔服务的满 意度，目标为 90 分以上（满分 100 分）。 针对客户服务体验的优化，建议采用以下指标： - 响应时间：客户咨询的平均响应时间，目标为即时响应或不超过