烟草在线—吸烟有害健康！

属性的数据治理企业发展，强化数据治理价值认同；应鼓励企业培养信息技术与业务复合型人才，将业务发展与大数据挖掘应用有机融合，提升大数据价值。刘鑫坤

;常态化组织数据攻坚、场景应用等活动，在实战中不断提高大数据挖掘和统计建模分析能力。坚持锻造尖兵与全员练兵相结合，通过开展专业性数据建模培训和普及性数据分析应用培训

“先进”。四、科学化打假打私的建议（一）针对利用物流及快递来从事假烟销售的违法活动，利用数据挖掘中的聚类分析K-Means算法围绕互联网涉烟案件中的大量案发地址

，工商双方需加强协调。相关大数据应用日趋成熟，数据处理能力不断提升。对消费场景的分析，就需要基于对消费者数据的挖掘、追踪和分析，在由时间、地点、用户

。　　“用数据赋能，让制造有魂。通过加强对生产经营数据的挖掘应用，我们逐步将数据资源转化为企业的核心竞争力。”驻马店卷烟厂厂长董建兴表示，要牢牢抓住信息化

能够帮助现在我们，但在未来的管理中远远不够。我们需要研究和提炼更为复杂的管理指标，才能为将来的企业发展提供战略上的意见和建议。　　三、大数据的挖掘　　大数据并不

，全面调研细支烟消费市场，准确了解客户真实需求和消费者的特点。二是精确信息分析，建立细支烟市场状态分析指标和模型，实现多层次的数据挖掘和分析

;进行广渠道、长时间的信息收集。在认识到消费者数据库的先进性时必须注意到，通过多渠道收集的信息是碎片化的，需要进行整合和分析。目前的收集方法所能收集到的信息对于数据挖掘

，要在日常工作中积极挖掘和培养线人资源，在各个卷烟违法高发地区布置眼线；同时，重视利用市场检查、大数据挖掘、互联网等方式或平台广泛挖掘新的线索

信息精确。要加强市场调研，完善信息采集与分析应用的精确营销机制。以卷烟需求预测和库存价格调研为重点，加强卷烟社会库存分析应用和数据挖掘应用客户关系管理的研究，

烟业智汇