美图数据中台建设实践 陈满意 - 高级技术经理 目录 01 02 03 04 数据服务 数据中台 中台 数据平台 初期痛点 基础建设 数据治理 服务建设 总有一款美的产品你感兴趣

的转化率较低，功能实用性是集 II 中关注点。第二，消费者对智能手环总体的满意度差强人意，天猫和京东两个电 商网站的消费者评价数据中 19.9%的消费者对购买的智能手环给予了高度满意 的评价，10.7%的用户做出了负面消极的评价；实地进行的问卷调查，我们进一 步发现，约 61%的用户对购买的智能手环整体较为满意。第三，易用人群特征 明确，通过实地调查后的建模分析，我们发现智能手环目前的消费者主要是有健 - 33 - 表 7-2 用户选择偏好与年龄阶段列联表..................................................... - 34 - 表 8-1 智能手环用户满意度评价中位数分布............................................. - 41 - 表 9-1 logit 模型最终回归结果（筛除后）............. 其次，从目前的智能手环市场来看，在消费者购买及购买后的使用过程中， 消费者对该品牌的产品和所提供服务的满意度决定了对品牌的忠诚度，影响其是 否再次购买该品牌产品及推荐率。因此我们针对文本挖掘得到的结果，在此基础 上设计了调查问卷，在武汉市范围内开展线下调查，从基本情况、用户使用现状、 客户满意度等方面设计了度量表。另一方面设计了可以提取出使用群体和潜在客 户相关特征的有关问题，以深入分析客户群体的购买动机和购买行为，便于提取

.......................................................................................23 3.1 提升客户满意度.................................................................................................. ......................................................................................124 9.2.1 客户满意度提升................................................................................................ 欺诈行为，及 时采取预防措施。 为了更直观地展示 DeepSeek 大模型在 CRM 中的应用效果， 以下是一个示例数据表，显示了在不同行业中应用该模型后的客户 满意度提升情况： 行业 应用前客户满意度 应用后客户满意度 提升幅度 零售 78% 89% 11% 金融 82% 92% 10% 电信 75% 86% 11% 通过引入 DeepSeek 大模型，企业不仅能够提升客户关系管理

......................................................................................80 9.4 薪酬与福利满意度调查................................................................................................ ........................................................................................83 10.1 员工满意度调查................................................................................................ 管理模式已难以满足现代企业对高效、精准和 个性化人才管理的需求。DeepSeek 作为一家专注于人力资源科技 解决方案的领先企业，致力于通过创新的技术手段，帮助企业优化 人力资源配置，提升员工满意度，增强企业的核心竞争力。 本项目的核心目标是设计和实施一套基于 DeepSeek 技术的人 力资源应用场景方案，该方案将涵盖从人才招聘、员工培训、绩效 评估到员工关系管理等各个环节。通过引入先进的算法和数据分析

.......................................................................................114 10.3 用户满意度调查................................................................................................ 杂的城市问题和多元化的市民需求时，逐渐显现出效率低下、响应 迟缓等不足。特别是市民在日常生活和工作中遇到的各种问题，如 市政设施损坏、环境脏乱、交通拥堵等，往往需要经过繁琐的流程 才能得到解决，导致市民满意度下降，政府公信力受损。因此，亟 需通过技术手段提升城市治理的智能化水平，提高问题解决的效率 和精准度。 在这一背景下，智慧城市民意速办 AI 大模型的开发与应用成 为解决上述问题的关键路径。该项目旨在利用人工智能、大数据、 、智能 分派任务、实时监测处理进度的综合平台。通过 AI 大模型的介 入，能够实现市民诉求的自动识别和分类，智能匹配最佳解决方 案，并自动分派至相关部门，显著缩短问题处理的周期，提升市民 的满意度和获得感。 项目的核心目标包括以下几个方面： 1. 提升市民诉求响应速度：通过 AI 大模型的智能识别与分派功 能，将市民诉求的平均响应时间从传统的 24-48 小时缩短至 2 小时内，确保市民问题得到及时处理。

像机中，实 现音视频同步保存。  引导台 在税务服务厅设立“引导台”，并配备专业引导人员值班，帮助指导群众处 理各项税务服务事宜，方便了群众办事。为有效规范引导人员的工作规范，促 进群众满意度和税务服务水平的提升，针对引导台部署一台 300 万像素日夜型 高清网络枪机或高清网络半球，记录提供引导服务的全过程。另外，在引导台 坐席处部署一个拾音器，对引导人员与群众的对话等内容进行录音，并与对应 办理完成时通过评价设备自动提示纳税人对前台工作人员进服务评价，并记录 相应评价结果到系统中。 3.3.3.1 实时评价 纳税人可在服务工位实时对办税人员的服务情况进行评价，通过触摸评价 一体机设备，对服务人员进行很满意、满意、不满意等评价，可以有效规范服 务人员的服务过程，保障服务质量。 3.3.3.2 手机评价 目前的评价是在纳税人办理完成后，对刚才所办理的业务进行评价，即为 “面对面”评价。面对面容易给纳税人造成心理压力，无法体现纳税人的真实感 详细信 息，左右两边也有切换按钮，图片下面有拖动条拉动。 集中评价有很满意、满意和不满意选项，不满意评价选项不满意的原因有 态度差、业务差、时间长和其他选项，选择不满意评价项后，还要选择不满意 评价的原因。服务等级是通过计算当前人员 3 个月内的满意度得出的，等级情 况有 1 星到 5 星。 评价操作： 不满意评价原因： 3.3.4 主要设备选型 3.3.4.1 触摸服务评价机

3 用户满意度.......................................................................................129 7.3.1 学生满意度调查.......................................................................131 7.3.2 教师满意度调查 集、存储和使用过程中，严格遵守相关法律法规，保护学生和教师 的隐私权益。 目标实现的关键指标如下： 目标 关键绩效指标（KPI） 预期效果 提升教学效果 学生成绩提升率 预期一年内提升 10% 个性化学习支持 学生满意度调查得分 预期一年内达到 90%以上 数据驱动的决策支 持 数据分析报告覆盖率 预期一年内达到 100% 优化师生互动 师生互动频率 预期一年内提升 20% 降低教学成本 教师工作量减少比例 需求调研报告的完整性与准确性  系统设计文档的详细性与可执行性  开发进度与质量，包括代码审查通过率、单元测试覆盖率等  系统测试的通过率与问题修复率  用户培训的效果评估，包括培训满意度、操作熟练度等  系统优化后的性能提升与用户满意度 通过以上详细的实施阶段规划，确保项目顺利推进，按时完成 并达到预期效果，为学校教育提供高效、智能的解决方案。 2. 需求分析 在 deepseek 学校教育应用场景的设计中，需求分析是至关重

建模，提升精算的准确性和效率，从而制定更加科学合理的保险产 品定价策略。其次，在客户服务与营销领域，AI 大模型可以通过自 然语言处理（NLP）技术实现智能客服、个性化推荐以及精准营 销，显著提升客户满意度与转化率。此外，在理赔处理与反欺诈方 面，AI 大模型能够快速识别异常行为，提高理赔效率并降低欺诈风 险。 根据麦肯锡的研究数据，AI 技术在保险行业的应用有望在未来 五年内为全球保险市场带来超过 致的声誉风险，也是保险公司亟需解决的问题。 为了应对这些挑战，保险公司需要采取切实可行的措施，尤其 是在 AI 大模型的应用方面。通过引入先进的 AI 技术，保险公司可 以实现业务流程的自动化和智能化，从而提升运营效率和客户满意 度。例如，利用 AI 大模型进行智能核保和理赔处理，不仅可以缩 短处理时间，还能降低人工错误的概率。此外，AI 大模型还可以帮 助保险公司更好地分析和预测市场趋势，为产品开发和营销策略提 供数据支持。 自动审核理赔申请，减少人为错误和欺诈风险。 - 风险预测与管 理：利用大数据和机器学习技术，预测自然灾害、市场波动等风 险，优化风险管理策略。 据统计，采用 AI 大模型的保险公司在运营效率和客户满意度 方面均有显著提升。例如，某领先保险公司在引入 AI 大模型后， 核保时间缩短了 40%，客户投诉率降低了 25%。此外，AI 大模型 的应用还为保险公司带来了新的盈利模式，如通过数据分析和预测

.......................................................................................136 12.3 用户满意度调查................................................................................................ 大模型的远程医疗平台正在实现病历生成与患 者管理的高度互联。一些医院通过这些平台，能即时向患者提供个 性化的健康咨询，并在随访过程中自动生成病历记录。这种一体化 的服务模式极大地提高了医疗资源的利用率和患者的满意度。 最后，在国际上，类似的成功案例也引起了广泛关注。比如， 在一项针对癌症患者的研究中，通过 AI 自动生成的病历，使得患 者的随访记录更加规范和连续，研究团队借此获得了更准确的患者 治疗效果评估。此外，大型医疗机构也在 析提供了可 靠的数据基础。 为了达到上述目标，系统将围绕以下几个具体实施指标进行优 化：  病历生成时间缩短至 5 分钟以内。  病历信息的准确率提升至 90%以上。  医务人员的满意度提高到 85%以上。 同时，项目还计划通过可视化界面展示 AI 生成的病历信息， 使医务人员能够方便地进行审阅、修改和确认，这种互动式的生成 过程将进一步增强系统的可用性和实用性。 在整个

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