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申请/专利权人：知助数智(重庆)科技有限公司

摘要：本发明属于数据处理技术领域，公开了一种通过服务成功率的企业数据治理控制方法、系统及介质，利用大数据技术，对海量数据进行挖掘、分析，以找出潜在客户或用户，并采用高并发、多渠道的触达方式，实现快速、高效地接触，最终统计出成功率，然后反馈给系统继续对现有数据的治理。系统，包括：数据处理模块、成功率统计模块及结果反馈模块。本发明基于服务成功率的精准高并发触达系统是一种高效、精准、高并发的方式来接触客户或用户，实现营销或通知的目的，并跟踪客户或用户的最终交易达成。本发明通过利用新技术和数据分析工具，以及不断深入了解用户需求和市场趋势，仍然有找到准确的目标用户。

主权项：1.一种通过服务成功率的企业数据治理控制方法，其特征在于，所述通过服务成功率的企业数据治理控制方法基于服务成功率的方式接触客户或用户，实现营销或通知，并跟踪客户或用户的最终交易达成；具体包括：第一步，智能化数据挖掘和分析：引入机器学习和数据挖掘算法，对海量数据进行智能化挖掘和分析；使用自动化的模型训练和特征提取技术，帮助发现潜在客户或用户的更精准的特征和模式；利用智能化算法和模型，识别出具有高转化潜力的目标用户群体；第二步，智能化触达和成功率统计：基于智能化的用户行为分析和预测模型，确定最佳的触达方式和时机，个性化地发送营销或通知信息；利用自然语言处理和情感分析技术，优化触达内容，使其更具吸引力和个性化；实时监测用户的响应和行为反馈，利用智能化算法实时计算成功率，并根据反馈数据进行实时调整和优化；第三步，智能化数据治理反馈和优化：引入自动化的数据治理和分析工具，对反馈数据进行自动化处理和分析，快速识别出关键信息和趋势；利用机器学习和数据挖掘算法，自动发现与成功率相关的影响因素和模式，并提供智能化的建议和优化策略；结合自动化的决策支持系统，实现对现有数据的实时智能化治理，包括数据清洗、去重、融合操作；包括的数据吹方法为：数据预处理：包括数据清洗、去噪、填充缺失值操作，以确保数据的质量和完整性；特征提取与选择：使用机器学习和统计方法从原始数据中提取有意义的特征，并进行特征选择以减少维度和提高模型效果；模型训练与优化：应用机器学习和深度学习算法构建预测模型，并通过交叉验证、超参数调优技术进行模型优化；用户行为分析：通过对用户的点击、浏览、购买行为数据进行分析，了解用户的偏好、兴趣和购买意向；实时监测与反馈：利用实时数据流处理技术对用户行为进行监测和实时反馈，以便及时调整营销策略和触达方式。

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