骆明、高级大数据应用工程师
擅长领域：AI技术应用、LLM部署与微调、结构化提示词编写、文生图、文生视频、数据分析与挖掘、网络爬虫、时间序列预测、大数据、人工智能、机器学习、自然语言梳理、图像处理、深度学习等等。
擅长领域：
对数据分析与挖掘、人工智能、自然语言处理、计算机视觉等技术及Python、R、Matlab等编程语言应用纯熟。能够熟练运用Tensorflow、Pytorch、keras等深度学习框架来进行深度神经网络模型的搭建、训练及模型的优化。曾多次参加过数学建模竞赛和数据挖掘挑战赛并取得以下奖项，第八届泰迪杯数据挖掘挑战赛\全国特等奖**、第七届泰迪杯数据挖掘挑战赛\全国一等奖**、2018年美国大学生数学建模竞赛\国际二等奖（Honorable Mention）**、全国大学生数学建模竞赛\湖北省一等奖**、湖北省第十二届挑战杯\三等奖**。熟练掌握Python数据科学的各个框架，如Numpy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn等；第九届泰迪杯数据挖掘挑战赛评阅专家；第十三届华中杯数学建模挑战赛评阅专家。曾参与编写图书《Python文本挖掘实战》、《Python网络爬虫实战》等。
具备比较系统的统计学和数据挖掘理论知识，对常用的数据挖掘模型及算法理解透彻。具有丰富的项目经历，包括web网络爬虫、自然语言处理（情感分析、文本分类、LDA主题分析、热点问题挖掘、文本相似度分析、大模型、Transformers等等）、计算机视觉（图像分类、图像语义分割、实例分割、目标检测、缺陷检测等等）。
项目经历：
- 2024年9月-10月，“实时对话数字人研发”
项目负责的内容：使用Python编写WebRTC 通信协议，数字人业务接入。
- 2024年5月-12月，“博物馆智慧导览项目”
项目负责的内容：产业AI技术架构设计、任务分配、数据采集与整理、产品LLM提示词、RAG、TTS、ASR接口规范设计与实现、结构化数据库和向量化数据库数据导入与运维。
- 2023年5月-8月，“基于LSTM的家庭用电预测”
项目简介：本项目旨在利用长短期记忆网络（LSTM）模型，基于历史用电数据，预测家庭未来的用电量。精确的家庭用电预测对于优化能源利用、降低用电成本、提高电网稳定性具有重要意义。项目将收集家庭历史用电数据，构建LSTM模型进行训练，并对模型进行评估和优化，最终实现对未来用电量的准确预测。
项目职责：技术路线的设计、人员协调安排、模型搭建与调优。
- 2023年3月，“基于京东的智能家居的数据采集与分析”
项目简介：近年来，伴随着云计算、人工智能、物联网等技术的发展，智能化的应用已经逐步融入了人们的日常生活。人们进一步重视居家生活质量，智能家居也成为了各大厂商重点发力的领域。在过去的几年中，智能家居市场呈现出蓬勃发展的态势，未来发展前景非常可观。智能家居市场竞争激烈。对于创业企业而言，要想在众多智能家居企业中脱颖而出，需要通过大数据挖掘分析来优化创新创业决策，识别和选择具有增长潜力的细分市场，比较竞争者优势和劣势，优化产品创新决策。针对创业企业而言，主要是从4个角度进行分析：1.做什么细分品类；2.有什么竞争者；3.怎么改进产品创新；4.怎么提高产品销量？
项目技术路线：对于本项目而言是某大学的一个虚拟仿真项目，旨在让学生通过虚拟仿真项目，真实了解在企业运作过程中，数据分析是如何产生价值的。首先，我们要采集京东上的智能家居品类的数据（包含商品名称，商品品类，商品价格，商品品牌等等字段），然后进行数据清洗（商品信息清洗，商品评论清洗等等），特征构建（评论情感分析，好评率计算，正向情感倾向率等等），数据可视化分析（市场分析，竞争者分析，产品服务创新需求分析等等）。
项目职责：技术路线的设计、人员协调安排、网络爬虫策略制定
- 2022年3月，“基于深度相机的人脸识别项目”
项目简介：人脸识别任务是一个典型的图片分类任务，这个任务不同于其他图片分类（如：车辆识别），人脸识别的应用场景主要有高铁进闸，门禁系统等等。这样的场景下是不允许用户使用照片或者图片进行识别成功的，这个时候就需要使用活体检测，检测待检对象是否为活体，也就是分辨到底是人还是照片，使用深度相机去采集数据并进行检测就可以完美解决这个问题。
项目职责：项目预研、技术路线的设计
- 2021年10月-12月，“广电大数据营销推荐项目”
项目简介：随着经济的不断发展，人民的生活水平显著提高，对生活质量的要求也在提高。广电为了提升自身的竞争力，需要不断提高用户体验，基于已有数据挖掘其价值。本案例以产品信息数据为数据源，通过对数据进行预处理，然后再通过可视化直观的展示数据情况，再进行用户画像的构建最后进行算法模型的构建与分析。
项目技术路线：在着手做这个项目之前，通过我们的观察我们发现广电给的原始数据过于杂乱，并且存在大量缺失数据，所以我们在前期数据预处理部分花了大量的时间（例如：去除特殊线路和政企用户记录、去除累计超过3小时或小于4秒的观看记录、用户状态筛选、产品失效情况等等）。接着开始分析项目需求，这个任务是一个典型推荐系统任务，在进行推荐系统模型搭建前我们首先需要构建电视频道画像和用户画像（例如：对于用户我们对用户观看电视节目的时间进行分析，如果观看电视的时间主要集中在凌晨，那么我们可以对用户打上标签“夜猫子”），经过一系列的画像构建后，我们最后采用的是协同过滤算法对用户观看的电视节目进行智能推荐。
项目职责：项目预研、技术路线的设计、用户画像构建、人员协调安排
- 2021年5月，“北京市信访办智慧信访项目”
项目简介：近年来，随着互联网信访平台的高质量发展，网上信访成为了群众提出意见和诉求的主要渠道，在信访总量中的占比逐年提高，手机信访、微信信访的开通，更带动网上信访向“掌上”延伸，这些变化导致信访件数量大幅增长。由于目前所有信访件均需经过人工阅读整理，致使信访业务人工工作量逐年增加。如何提升信访工作效率，成为当前行业面临的迫切问题。传统信息技术主要解决结构化数据处理的问题，在信访领域数据的采集、存储、流转和统计方面发挥较大作用，但阅读信访件、查找重件、理解信访件内容并设置相关分类、归属等操作仍需要大量人工劳动介入。在计算机科学、互联网技术与人工智能应用的促进下，计算性能和存储能力不断提高，模拟人脑神经网络工作方式的深度学习技术逐渐从理论走向实际。信访业务非常适合应用传统自然语言处理与深度学习技术，释放简单重复工作所占据的大量生产力，为信访业务办理赋能。
项目技术路线：在这个项目中我们要实现的基本任务实际上就是NLP中经典的文本摘要任务。训练数据是由信访办的工作人员经过人工标注生成，总数据量是21514条信件数据。在进行模型训练时使用的是Seq2Seq模型，并在Seq2Seq模型中引入的基于点乘的注意力机制，编码器和解码器使用的模型都是LSTM模型，模型最终的BLEU值为82%。模型训练出来后体量较大有1.2G，接下来对模型进行了量化和蒸馏将模型大小进行压缩，压缩后的模型大小变为了300M，模型的BLEU值为79%。模型经过部署后，收集工作人员1个月的使用反馈，工作人员反馈原本需要一周才能处理的信件，使用我们开发的工具后只需要2天时间就可以处理，大大提高的信访办的工作效率。
项目职责：项目预研、技术路线的设计、注意力机制的代码实现、模型量化及蒸馏代码实现
- 2020年12月-2021年2月，“基于数据挖掘的上市公司高送转预测”
项目简介：我国金融市场日渐成熟，在大数据和信息化的时代特征下，国内市场的量化产品比重逐渐上升，量化投资的方式能够获得超额收益，量化投资的理念也获得了更多投资者认可，因此越来越多地被使用。量化选股是量化投资的主要内容之一，而多因子模型又是量化选股模型中应用最广泛的一种，经过国内外多年的研究发展，已经成为量化投资中比较成熟的、系统的理论，近年来在我国资本市场有着良好的发挥。风格轮动也是量化选股的重要组成部分，其中风格现象又主要包括成长、价值风格轮动和大盘、小盘风格轮动两种，本文针对大小盘风格轮动进行建模分析。就目前而言，我国的量化选股存在着策略单一、业绩分化等缺点。因此，探寻与挖掘新的量化选股方式，推动量化投资的发展显得尤为重要。
项目技术路线：本项目首先是对原始的数据进行的预处理（删除object类型的特征、重复值处理、缺失值处理、特征构造、特征工程），原始数据主要分为三个文件，基础数据、日数据、年数据，要同时结合三个数据进行模型的训练就需要将三个文件的数据格式进行统一，预处理完后得到了431个特征，然后采用Lasso模型对特征进行的筛选，选出了Lasso评分在前20的特征进行模型的训练，最后使用随机森林模型对下一年公司的高送转情况进行了预测。
项目职责：项目预研、技术路线的设计、模型/算法的调优、人员协调安排
- 2020年6月-10月，“企查查最终受益人拓扑分析”
项目简介：企查查一款可用于企业之间的信息查询工具，能够在一定程度上，为使用这款工具的用户，带来相对全面、透明的数据信息。使用该工具我们可以查询某个具体的公司股权的分配情况，然而在进行股权分配时可以直接将股权分配给某个个人，也可以将股票分配给某个公司，那么我们想要知道某个公司的实际受益人，此时如果分配给某个公司的股权占比较高，那么我们就还需要对该公司的股权分配情况进行研究，按照此种方式迭代进行，直到某个公司受益人全为个人时停止。这个工作是一个重复性较高的工作，如果使用人工去完成，当要查找的公司受益人数量较多时，会消耗大量的人力成本，所以可以考虑采用网络爬虫和自动化工具实现这个过程。
项目技术路线：为了实现这个过程我们使用的工具是Selenium自动化测试工具，模拟人工的点击动作。首先获取某个具体的公司名称，然后在企查查中进行查询，并解析出该公司的受益人和受益公司，在这之前我们还需要解决企查查的登录问题，只有在登录状态下才可以长时间的查询企业信息，在模拟登录的过程中还需要去解决滑块验证问题，在解决这个问题的时候我们使用Selenium中的动作链来进行操作，在动作链的定义过程中还需要保证移动滑块的速度是随机速度，不能是匀速，如果是匀速滑动也会被检测出动作不合法。这个问题解决完毕后就可以顺利的在企查查中搜索公司信息，再使用深度优先算法就可以将所有的公司的最终受益人解析出来。
项目职责：技术路线的设计、滑块验证策略、深度优先算法制定
- 2019年3月-6月，“基于深度学习的绝缘子缺陷检测研究”
项目简介：绝缘子是高压输电线路中的关键装置，主要用于支撑和固定载流导体，防止电流回地，长期裸露在室外，容易发生故障，是电力巡线中的检测对象。基于此，本文以电力巡线监测中的航拍图像为研究对象，利用深度学习算法实现了航拍图像中绝缘子串分割，并对分割出的绝缘子串进行“自爆”检测。
项目技术路线：项目研究流程主要分为绝缘子图像分割、连通区域检测、绝缘子提取、绝缘子缺陷检测四个部分。由于航拍图像像素过大且图片的数据集过小，本项目首先采用滑动窗口对航拍图像进行了切分，然后对切分后的子图像进行的数据增强，以扩充数据集。然后对U-Segnet模型进行了改进，利用改进后的模型对绝缘子图片进行训练，利用得到的模型初步提取出绝缘子的掩膜图像；接着采用连通区域面积滤波对小连通区域进行剔除，得到过滤后绝缘子的掩膜图像。然后利用掩模图像将原始图像中的绝缘子部分切分出来（剔除背景对检测的影响），利用yolo-v3模型进行检测模型的训练，最终能够有效的识别出绝缘子的自爆位置，模型的IOU值达到了91.17%。
项目职责：技术路线的设计、U-Segnet模型的改进、yolo-v3模型的调试与优化
- 2018年9月-11月，“协同消费亦或数据泡沫？——基于携程网在线评论的网络数据挖掘分析”
项目简介：随着“P2P”，“B2B”等新概念的提出，国内旅游业焕发出新的生机，“线上旅游”成为旅游业发展的创新方向，线上旅游使得游客的食宿均可以通过网上预订，改变了以往游客“用餐难”、“住宿难”的局面，新型经济模式同时衍生出了很多旅行第三方APP,比如途牛，携程，飞猪旅行等（阿里旅行）。第三方平台的加入使得消费者的权益得到了一定程度的保障。但这种模式带给用户的体验也并不完全是积极的，线上旅游业务同时也在遭遇“信任危机”，出现了酒店评分与用户实际体验严重不符的情况，大量不合格评论，虚假评论充斥着这些APP,使得最终评分严重“失真”
项目技术路线：为了验证这一现象是否存在，本项目以携程网部分线上酒店的用户评论为研究样本，运用python软件的相应算法进行关键词提取和词频分析统计，并绘制相应的词云图，意图挖掘出用户评论所表达的深层情感（情感分析），最终通过建立回归模型对酒店综合得分的拟合情况作进一步分析，旨在得出酒店APP中用户的实际体验和综合评分是否存在一定程度的背离。
项目职责：网络爬虫的编写与酒店评论数据的爬取、数据探索及预处理、情感分析算法的设计
- 2018年3月-6月，“基于stacking集成模型的直肠癌淋巴结转移智能诊断”
项目简介：直肠癌是指从齿状线至直肠乙状结肠交界处之间的恶性肿瘤，易向肠外浸润并发生淋巴结及远处转移，直肠癌患者是否有淋巴结转移对治疗方案的决策以及病人预后有重要的影响，因此对是否有淋巴结转移的准确判断是直肠癌治疗的重要步骤，本项目将基于影像组学技术对此问题进行研究，设计出有效的算法通过对直肠癌 CT 影像特征的判断来对淋巴结转移情况进行评估，提高影像学对淋巴结转移判断的准确性。
项目技术路线：本项目采用Python中的SimpleITK模块对dcm文件进行读取，然后进行相关预处理、图像增强，利用Unet神经网络模型完成了对直肠癌肿瘤部分的分割，然后采用PyRadiomics模块对分割后的肿瘤区域进行影像组学的特征提取，共提取到了833个影像组学特征，然后将组内相关系数较小的特征剔除，得到稳定特征，稳定特征占原始特征的比例大约是55.70%（464/833）。然后采用PCA对特征进行降维，取出累计贡献率在85%以上的特征进行预测模型的建立。预测模型的选取的是stacking集成模型，利用支持向量机、Boosting、逻辑回归和朴素贝叶斯这四种较为常见分类算法来生成异质的基学习器，随机森林作为元学习器，完成直肠癌淋巴结转移的预测。
项目职责：项目基础路线的设计、人员分配、项目进度的把控、代码的调整优化。
- 2017年1月-12月，新浪微博网络舆情分析
项目简介：随着互联网时代的到来，新媒体产业发展迅速，移动互联网成为网络舆情传播的主要媒介。而网络通信的日渐发达也给网络社会安全带来了很大的隐患。本项目通过对在线社交网络中的舆情传播问题进行研究，并对传播数据的进行特征分析，揭示舆情传播的内在规律。
项目技术路线：本项目首先利用Python网络爬虫技术对新浪微博“某个热点事件”的转发数据和评论数据进行了爬取。然后，针对评论数据进行预处理，并利用情感得分算法算出每条评论的情感得分，绘制出情感得分随时间变化的情感极性图，从理论上论证了舆情被证实前后，用户评论的情感极性逐渐由积极变为消极，论证了舆情传播的两大特点——高效性和时效性。
项目职责：网络爬虫的编写、自然语言处理模型的搭建、项目组成员的分工、人员协调。
职业认证：
工信部考试中心《高级大数据应用工程师》
授课经历：
- 2024年2月-6月，“中南民族大学数学与统计学学院专业课”
培训内容：《大数据应用案例分析》
- 2024年2月-6月，“湖北工业大学工程技术学院管理系专业课”
培训内容：《人工智能导论》、《智能搜索引擎技术》、《文本挖掘》
- 2023年10月-12月，“中南民族大学数学与统计学学院专业课”
培训内容：《文本挖掘》
- 2023年10月-12月，“湖北工业大学工程技术学院管理系专业课”
培训内容：《Hadoop应用开发》、《Hive数据仓库》
- 2023年9月，“三峡大学毕业实训（应数、统计、信计专业）”
培训内容：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python可视化、Python机器学习实战、Tensorflow2实战、深度学习原理与项目实战、案例：水色图像处理、案例：基于CNN的人脸识别实战
- 2023年6月-7月，“三峡大学毕业实训（应数、统计、信计专业）”
培训内容：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python可视化、Python机器学习实战、Tensorflow2实战、深度学习原理与项目实战、案例：水色图像处理、案例：基于CNN的人脸识别实战
- 2023年6月，“中南民大22级认知实习（光电专业）”
培训内容：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python可视化
- 2023年4月-6月，“武汉学院泰迪杯赛前培训”
培训内容：Python编程基础、Python网络爬虫实战、Python可视化、案例：京东商城某手机评论数据采集与分析、案例：新浪微博数据抓取与分析、案例：今日头条表情包抓取
- 2023年4月-6月，“武汉学院泰迪杯赛前培训”
培训内容：Python编程基础、Python网络爬虫实战、Python可视化、案例：京东商城某手机评论数据采集与分析、案例：新浪微博数据抓取与分析、案例：今日头条表情包抓取
- 2023年3月，“中南民大21级大数据专业实训”
培训内容：案例：水色图像处理、案例：基于CNN的人脸识别实战、案例：基于CNN的手写数字识别、案例：猫狗大战
- 2023年2月-3月，“武汉工程大学19级信计专业毕业实习”
培训内容：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python可视化、Python机器学习实战、Tensorflow2实战、深度学习原理与项目实战、案例：水色图像处理、案例：基于CNN的人脸识别实战、案例：基于CNN的手写数字识别、案例：猫狗大战
- 2022年12月，“中南民大21级大数据实训”
培训内容：Python编程基础、Python网络爬虫实战、Python可视化、案例：京东商城某手机评论数据采集与分析、案例：新浪微博数据抓取与分析、案例：今日头条表情包抓取
- 2022年12月，“中南民大20级大数据实训”
培训内容：Python机器学习实战、案例：丙型肝炎预测分析、案例：市财政收入预测、案例：航空公司客户价值分析、案例：基于水色图像的水质评价、案例：垃圾短信识别、案例：京东商城某手机评论数据采集与分析
- 2022年10月-11月，“华夏理工学院实训”
培训内容：Python编程基础、Python网络爬虫实战、Python可视化、案例：京东商城某手机评论数据采集与分析、案例：B站数据抓取（视频+弹幕）、案例：新浪微博数据抓取与分析、案例：今日头条表情包抓取、案例：豆瓣影评采集与分析
- 2022年9月，“武汉理工大学毕业实习”
培训内容：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python可视化、Python机器学习实战、Tensorflow2实战、深度学习原理与项目实战、案例：水色图像处理、案例：基于CNN的人脸识别实战、案例：基于CNN的手写数字识别、案例：猫狗大战
- 2022年8月-9月，“湖北师范大学毕业实习”
培训内容：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python可视化、Python网络爬虫实战、Python机器学习实战、案例：丙型肝炎预测分析、案例：市财政收入预测、案例：航空公司客户价值分析、案例：基于水色图像的水质评价、案例：垃圾短信识别、案例：京东商城某手机评论数据采集与分析、案例：新浪微博数据抓取与分析、案例：今日头条表情包抓取、案例：B站数据抓取
- 2022年7月，“三峡大学毕业实训（光电专业）”
培训内容：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python可视化、Python机器学习实战、Tensorflow2实战、深度学习原理与项目实战、案例：水色图像处理、案例：基于CNN的人脸识别实战
- 2022年6月-7月，“三峡大学毕业实训（应数、统计、信计专业）”
培训内容：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python可视化、Python机器学习实战、Tensorflow2实战、深度学习原理与项目实战、案例：水色图像处理、案例：基于CNN的人脸识别实战
- 2022年6月，“中南民族大学大数据专业项目实训”
培训内容：Python网络爬虫实战、Python可视化、案例：京东商城某手机评论数据采集与分析、案例：新浪微博数据抓取与分析、案例：今日头条表情包抓取
- 2022年6月，“湖北工程学院新技术学院大数据专业实训”
培训内容：Python编程基础、Python网络爬虫实战、Python可视化、案例：京东商城某手机评论数据采集与分析、案例：新浪微博数据抓取与分析、案例：今日头条表情包抓取
- 2022年6月，“湖北工程学院新技术学院软件工程代课老师【软件测试方向】”
培训内容：Python编程基础、黑盒测试、白盒单元测试、基于Selenium的自动化测试
- 2022年4月-6月，“中南民族大学大数据专业实训”
培训内容：Python编程基础、Python网络爬虫实战、Python可视化、案例：京东商城某手机评论数据采集与分析、案例：B站数据抓取（视频+弹幕）、案例：新浪微博数据抓取与分析、案例：今日头条表情包抓取、案例：豆瓣影评采集与分析
- 2022年1月，“华中农业大学理学院研究生实习实训”
培训内容：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python机器学习实战、深度学习基础—人工神经网络、案例：贷款违约预测、Tensorflow2实战、Tensorflow2深度神经网络实战、案例：水色图像水质识别、案例：直肠癌淋巴结转移的智能诊断
- 2022年1月，“全国高校大数据与人工智能师资研修班人工智能实战（计算机视觉方向）”主讲老师
培训内容：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python机器学习实战、深度学习基础—人工神经网络、Tensorflow2实战、Tensorflow2深度神经网络实战、案例：水色图像水质识别、案例：基于CNN的人脸识别系统开发实战
- 2021年9月，“武汉理工大学数学与统计学学院信息与计算科学专业、基地专业毕业实习”
培训内容：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python可视化、Python机器学习实战、案例：市财政收入分析及预测、案例：垃圾短信识别、实战案例：疫情期间网名情绪识别
- 2021年8月-9月中旬，“中国地质大学（武汉）数学与物理学院应用数学专业毕业实习”
培训内容：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python可视化、Python机器学习实战、案例：市财政收入分析及预测、案例：智慧公交站点选址问题、案例：水色图像处理、实战案例：手写数字识别。
- 2021年7月，“三峡大学理学院光电专业毕业实习”
培训内容：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python可视化、Python机器学习实战、Tensorflow2实战、深度学习原理与项目实战、案例：水色图像处理、案例：基于CNN的人脸识别实战
- 2021年7月，“中南民族大学数学与统计学学院认知实习”
培训内容：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python可视化、Python机器学习实战、案例：市财政收入分析及预测、案例：垃圾短信识别
- 2021年6月，“三峡大学理学院信计与数学专业毕业实习”
培训内容：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python可视化、Python机器学习实战、Tensorflow2实战、深度学习原理与项目实战、案例：水色图像处理、案例：基于CNN的人脸识别实战
- 2021年4月，“中南民族大学泰迪杯赛前培训”
培训内容：第九届泰迪杯赛题分析、Python编程基础、Python数据分析与应用、Python机器学习实战、opencv图像处理基础。
- 2021年3月-4月，“录制第八届泰迪杯挑战赛赛题讲解（泰迪云课堂课程）”
培训内容： 基于数据挖掘的上市公司高送转预测（案例）、电力巡检智能缺陷检测（案例）、“智慧政务”中的文本挖掘应用（案例）。
- 2021年2月，“武汉学院大数据建模平台师资培训”
培训内容：大数据建模平台的基本使用、利用大数据建模平台实现航空公司客户价值分析案例。
- 2020年11月-2021年1月，“第七届师资研修班人工智能专题”
培训内容：Python基础、Python数据分析与应用、Python机器学习、Tensorflow2实战、深度神经网络、利用循环神经网络（RNN）对路透社新闻进行分类（案例）、基于深度学习的推荐系统受众性别预测（案例）。
- 2020年10月-11月，“湖北第二师范学院大数据实训课程”
培训内容：Python基础、Python数据分析与应用、Python机器学习、航空公司客户价值分析（案例）、P2P优惠券的使用预测（案例）。