烟草在线—吸烟有害健康！

决策层是实现智能决策的重要探索。通过大力推动数字业务化，不断尝试应用新技术，实现数据挖掘、数据可视化乃至数据的智能辅助决策，最终通过智能辅助决策的作用推动业务流程

在有限的时间内完成数据处理、数据挖掘和数据分析等任务，完成数据处理后撰写一篇完整的分析报告，将报告的质量纳入评分项，不仅考验了参赛选手的数据分析能力

的“捉虫保质”工作的成效，使下一步工作更加有的放矢。“数据捉虫”，是厦门烟草工业公司依托Quick BI平台数据挖掘，聚焦管理难点、堵点，开展

“701”“徽映云析”等系统，整合平台数据、挖掘寄递线索、形成有价信息，拓展案件线索来源。通过建立多次或大量被查获收发件人预警名单，培养案件经营意识

，通过时域、频域分析，建立故障诊断模型，实现设备的实时监视预警；再比如，通过大数据挖掘，滁州卷烟厂建立具有初步人工智能

消费行为，获取每个消费者的行为数据、交易数据、流量数据等，终端在掌握这些信息后，通过数据挖掘和整理可以形成用户画像，进而构建专属的用户体系

、大数据语言、数据挖掘、数据分析和数据可视化等知识和技术的培养，对企业所有可利用的数据进行整合利用，探索研究云地图、雷达图、脸谱图等数据技术应用，挖掘数据在企业

大数据统计分析领域。大数据时代，烟草企业不仅要在卷烟生产或营销上充分利用好统计工具，更应将统计工作拓展到企业管理的方方面面，坚持对大数据统计分析和数据的挖掘利用

”；作为工厂“两化”融合探索实践的又一崭新成果，卷包部完成的《智能设备管理移动APP的设计》项目通过大数据挖掘应用，实现了手机端对生产设备运行状况的实时查看和跟踪

、“大数据”挖掘、深圳广州多地实地核查，终于梳理出一个网销覆盖多省市的“烟草加热”商品犯罪网络。　　南昌市烟草局领导高度重视、多方协调资源，在国家局、省局的指导下，

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