有一個比喻éžå¸¸æ°ç•¶(dÄng):產(chÇŽn)å“如åŒè“„æ°´æ± ï¼Œç”¨æˆ¶å¥½æ¯”æ± ä¸ä¹‹æ°´ã€‚æ± åä¸æ¯æ™‚æ¯åˆ»éƒ½æœ‰æ–°ç”¨æˆ¶æºæºä¸æ–·åœ°åŠ 入,也有一部分用戶é¸æ“‡é›¢é–‹ã€‚
  如果用戶æµå¤±è¶…éŽæ–°ç”¨æˆ¶çš„補給,且速度越來越快ã€è¦(guÄ«)模越來越大時,產(chÇŽn)å“如若ä¸è¦æƒ•ï¼Œè“„æ°´æ± é²æ—©æœƒå¹²æ¶¸ã€‚
  這是用戶æµå¤±ç ”究的背景。產(chÇŽn)å“階段ä¸åŒï¼Œé‡å¿ƒä¹Ÿæœƒå¾žæ‹‰æ–°è½‰(zhuÇŽn)移到留å˜ï¼Œå°äºŽä¸€å€‹æˆç†Ÿçš„產(chÇŽn)å“å’Œé£½å’Œçš„å¸‚å ´è€Œè¨€ï¼Œç²å–一個新用戶的æˆæœ¬å¯èƒ½æ˜¯ç•™ä½ä¸€å€‹è€ç”¨æˆ¶çš„數(shù)å€ï¼Œæµå¤±çŽ‡çš„é™ä½Žä¹Ÿæ„å‘³è‘—ç‡Ÿæ”¶çš„å¢žåŠ ï¼Œåœ¨é€™ç¨®æ¢ä»¶ä¸‹ï¼Œæµå¤±ç ”究的價值是顯而易見的。
ã€€ã€€è€Œç ”ç©¶æµå¤±ç”¨æˆ¶æ‰€é¢è‡¨çš„主è¦å•é¡Œï¼Œæ˜¯å¦‚何衡é‡ç”¨æˆ¶æµå¤±çš„è¦(guÄ«)模,é‡ä¸ä¹‹é‡æ˜¯æ¢³ç†æ¸…楚“æµå¤±ç”¨æˆ¶â€å’Œâ€œæµå¤±çŽ‡â€çš„å®šç¾©ã€‚æˆ–è¨±ä½ è…¦æµ·ä¸æ—©å·²ç¶“(jÄ«ng)羅列好了幾點困惑:
  為了給æµå¤±ä¸€å€‹æ˜Žç¢ºã€åˆèƒ½ç¬¦åˆç”¢(chÇŽn)å“特å¾çš„定義,并且相å°æº–確地è˜åˆ¥å‡ºå¯èƒ½æµå¤±çš„用戶,我們引入二元é‚輯回æ¸ä½œç‚ºå®šé‡æµå¤±ç ”究的模型。
  在模型ä¸ï¼Œæˆ‘們將一段時間內(nèi)用戶的一系列行為特å¾æ•¸(shù)æ“š(jù)(如在線天數(shù)ã€å……值金é¡ã€ç©åˆ†ç‰ç´šã€é»žæ“Šæ¬¡æ•¸(shù)……),代入二元é‚輯回æ¸æ–¹ç¨‹ä¸ï¼Œå°±å¯ä»¥è¨ˆç®—出相應(yÄ«ng)çš„æµå¤±æ¦‚率。
  也å¯ä»¥ç”¨ä¸‹åœ–數(shù)æ“š(jù)采集與æµå¤±é (yù)測的時間窗å£ä¾†ç†è§£é€™ä¸€éŽç¨‹ã€‚é¸æ“‡ç”¢(chÇŽn)å“ä¸ä¸€éƒ¨åˆ†è€ç”¨æˆ¶ï¼Œè§€å¯Ÿå’Œæ”¶é›†ä»–們在一個月內(nèi)的行為數(shù)æ“š(jù)(æ·±è—色部分),通éŽé€™äº›æ•¸(shù)æ“š(jù),我們å¯ä»¥é (yù)測其在未來一段時間內(nèi)(紅色部分)çš„æµå¤±èˆ‡ç•™å˜æƒ…æ³ã€‚
  在é (yù)測周期 1 å…§(nèi)出ç¾(xià n)但周期 2 未出ç¾(xià n)的,說明在周期 2 å…§(nèi)æµå¤±äº†ï¼Œå¦‚果兩個周期內(nèi)都沒有出ç¾(xià n),那么å¯èƒ½åœ¨è§€å¯ŸæœŸå…§(nèi)å°±æµå¤±äº†ï¼Œä¸Šè¿°å…©ç¨®éƒ½å±¬äºŽæµå¤±;而周期 1 和周期 2 都有出ç¾(xià n)的用戶,則是留å˜ç”¨æˆ¶ã€‚
  但是,在通éŽå®šé‡æ¨¡åž‹ä¾†ç ”究æµå¤±çš„éŽç¨‹ä¸ï¼Œå¾€å¾€å˜åœ¨è‘—幾個常見的誤å€(qÅ«):
  一ã€æ•¸(shù)æ“š(jù)僅為工具,產(chÇŽn)å“ç†è§£è²«ç©¿å§‹çµ‚
  如何界定æµå¤±ç”¨æˆ¶ï¼Œé¿å…概念誤å€(qÅ«)
  在構(gòu)建æµå¤±æ¨¡åž‹æ™‚,通常以月作為分æžå’Œæ•¸(shù)æ“š(jù)æå–的周期,比如在上圖時間窗å£ä¸ï¼Œä»¥é€£çºŒ(xù)一個月沒有使用算作æµå¤±ã€‚但這種簡單粗暴的劃分方法往往會帶來三方é¢çš„å•é¡Œã€‚
  1ã€æµå¤±å‘¨æœŸå—用戶使用間隔決定,ä¸åŒå‘¨æœŸåŠƒåˆ†å½±éŸ¿ç”¨æˆ¶çµ(jié)構(gòu)比例
  如果以 1 個月作為æµå¤±å‘¨æœŸï¼Œé‚£ä¹ˆå月出ç¾(xià n)但å一月沒有出ç¾(xià n)(è—色圓點代表出ç¾(xià n))的用戶在å一月æµå¤±äº†ï¼Œè€Œå¯¦éš›ä¸Šï¼Œä»–在å二月åˆå‡ºç¾(xià n)了,是一個回訪用戶(見回訪3),并沒有真實æµå¤±ã€‚
  如果我們以 2 個月為周期,則“回訪3â€çš„用戶在10~ 11 月, 12 月以åŽå…©å€‹å‘¨æœŸå…§(nèi)都出ç¾(xià n)éŽï¼Œæ‡‰(yÄ«ng)該是一個留å˜ç”¨æˆ¶ã€‚周期劃分å°ç”¨æˆ¶æµå¤±ç•Œå®šæœ‰è‘—直接影響。
  2ã€å¦‚果簡單以一個月為周期進行用戶分類,回訪用戶éŽå¤š(比如å 總體15%),無法忽視且難以處ç†
  無論以何種周期劃分,必然å˜åœ¨ä¸€å®šæ¯”例的回訪用戶,將回訪用戶作為缺失值ã€ç®—作留å˜ç”¨æˆ¶æˆ–者作為æµå¤±ç”¨æˆ¶ï¼Œå‡å°æ¨¡åž‹æº–確率有較大影響。
  3ã€æµå¤±å‘¨æœŸåŠƒåˆ†æœƒå½±éŸ¿æ¨¡åž‹çš„準確率與平衡性
  如下表,以總樣本100w為例,分別以 4 周〠5 周〠6 周作為æµå¤±æ¨™(biÄo)準,劃分出的æµå¤±å’Œç•™å˜ç”¨æˆ¶æ˜¯ä¸åŒçš„,å°æ‡‰(yÄ«ng)çš„æµå¤±ç•™å˜é (yù)測準確率也ä¸åŒã€‚
  æµå¤±å‘¨æœŸéŽçŸï¼Œæµå¤±é (yù)æ¸¬çš„æº–ç¢ºçŽ‡ä½Žï¼Œå› ç‚ºå®šç¾©ç‚ºæµå¤±çš„用戶ä¸æœ‰å¤§é‡å¯¦éš›ç•™å˜çš„用戶,åªæ˜¯å…¶ä½¿ç”¨é–“隔長而已(比如以 1 周沒登錄就算æµå¤±ï¼Œä½†å¯¦éš›ä¸Šå¾ˆå¤šç•™å˜ç”¨æˆ¶2~ 3 周æ‰ç™»éŒ„一次,也被劃分æˆæµå¤±ç”¨æˆ¶);åŒæ™‚周期éŽçŸï¼Œå®šç¾©ç‚ºç•™å˜çš„用戶實際上åŽä¾†ä¹Ÿæœƒæµå¤±ã€‚
ã€€ã€€å› æ¤ï¼Œä¸åˆç†çš„å‘¨æœŸé€ æˆé (yù)測準確率低且ä¸å¹³è¡¡ï¼Œæˆ‘們需è¦ä¸æ–·å˜—試周期劃分,在ä¿è‰æ•´é«”準確率的情æ³ä¸‹å°‹æ±‚æµå¤±èˆ‡ç•™å˜æº–確率最佳的平衡點,æ‰èƒ½æ›´ç‚ºæº–確地åŒæ™‚é (yù)測æµå¤±åŠç•™å˜æƒ…æ³ã€‚
  如果æµå¤±æº–確率有90%但留å˜åªæœ‰50%,那么雖然我們é (yù)測æµå¤±çš„用戶幾乎都是真æ£æœƒæµå¤±çš„,但å¯èƒ½åªè˜åˆ¥å‡ºäº†ç¸½é«”用戶ä¸ä¸€å°éƒ¨åˆ†æµå¤±ç”¨æˆ¶ï¼Œé‚„有大é‡æµå¤±ç”¨æˆ¶è¢«åŠƒåˆ†åœ¨äº†ç•™å˜ç”¨æˆ¶ä¸ï¼Œå°Ž(dÇŽo)致留å˜æº–確率éŽä½Žã€‚
  在這種情æ³ä¸‹ï¼Œé¸æ“‡æ°ç•¶(dÄng)?shù)亩x方法顯得至關(guÄn)é‡è¦ã€‚通éŽæŸ¥é–±è³‡æ–™ï¼Œæˆ‘們發(fÄ)ç¾(xià n)å°æµå¤±æ¯”較經(jÄ«ng)典的定義是“一段時間內(nèi)未進行關(guÄn)éµè¡Œç‚ºçš„用戶â€ï¼Œé—œ(guÄn)éµé»žåœ¨äºŽå¦‚何界定時間周期(æµå¤±å‘¨æœŸ)和關(guÄn)éµè¡Œç‚º(æµå¤±è¡Œç‚º)。
  我們é¸æ“‡ç¶“(jÄ«ng)典的æ‹é»žç†è«–來作為周期界定的åƒè€ƒï¼š
  用戶回訪率æ‹é»ž(用戶回訪率 = 回訪用戶數(shù) ÷ æµå¤±ç”¨æˆ¶æ•¸(shù) × 100%)
  åŒæ™‚çµ(jié)åˆå°ç”¢(chÇŽn)å“çš„ç†è§£ï¼Œé¸æ“‡â€œä¸»å‹•ç™»éŒ„â€é€™ä¸€è¡Œç‚ºä½œç‚ºæ˜¯å¦æµå¤±çš„é—œ(guÄn)éµè¡Œç‚ºã€‚
  但經(jÄ«ng)典的ç†è«–也會é‡åˆ°å°·å°¬ï¼šæ²’有出ç¾(xià n)æ‹é»žæ€Žä¹ˆè¾¦?
  回訪率æ‹é»žå¯èƒ½èˆ‡ç”¢(chÇŽn)å“å˜åœ¨ä¸€å€‹å¹³è‡ºæœŸ(ç“¶é ¸)有關(guÄn):用戶/玩家處在哪些ç‰ç´šå¯èƒ½æµå¤±åŠ 劇,或者是在線時長é”到多少會產(chÇŽn)ç”Ÿç–²å€¦åŠ åŠ‡æµå¤±ï¼Œå“ªäº›è§’色的用戶更容易æµå¤±ç‰ç‰ã€‚
  比如游戲,游戲的特點是:回åˆã€é—œ(guÄn)å¡ã€ä»»å‹™(wù)ã€æ—¥å¸¸èˆ‡å‡ç´šï¼Œä½†é€™èˆ‡ä¸€äº›ç”¢(chÇŽn)å“長周期ã€é•·é–“隔的用戶使用行為模å¼å¹¶ä¸ç›¸åŒã€‚
  在沒有æ‹é»žçš„情æ³ä¸‹ï¼Œå¯ä»¥ä¾æ“š(jù)產(chÇŽn)å“經(jÄ«ng)驗或çµ(jié)åˆæ¨¡åž‹é (yù)測準確率判斷,一般產(chÇŽn)å“的回訪率5%-10%,ä¸ç®¡åŠƒåˆ†å¤šé•·çš„時間周期都會å˜åœ¨å›žè¨ªï¼Œèª¤å·®ä¸å¯é¿å…。
  二ã€æŒ‡æ¨™(biÄo)æ²’é¸å¥½ï¼Œæ¨¡åž‹èª¿(dià o)到è€
  如何優(yÅu)化數(shù)æ“š(jù)模型,é¿å…方法誤å€(qÅ«)
  æ建數(shù)æ“š(jù)模型的關(guÄn)éµåœ¨äºŽè¡Œç‚ºæ•¸(shù)æ“š(jù)çš„é¸æ“‡ï¼Œé€™ä¹Ÿæ˜¯æœ€è€—時耗力的地方。在建立模型之å‰ï¼Œæœ‰å¿…è¦å’Œæ•¸(shù)æ“š(jù)&開發(fÄ)çš„åŒäº‹ä¾†ä¸€æ¬¡ä¿ƒè†è«‡å¿ƒï¼Œå°æ•¸(shù)æ“š(jù)庫和埋點的情æ³é€²è¡Œæ‘¸åº•ï¼Œå†æ¬¡æ˜Žç¢ºä¸€äº›æ•¸(shù)æ“š(jù)概念的æ“作化定義,é¿å…發(fÄ)生誤解。
  比如,誤解通常來自于以下幾點:
  å¯å•é¡Œå¾€å¾€æ²’有那么簡單,å³ä½¿å®šç¾©å¾—å†ç²¾ç¢ºç´°è‡´ï¼Œæ¨¡åž‹çš„準確性也å¯èƒ½ä¸é«˜ã€‚如果明白“管ä¸çªºè±¹â€é€™å€‹æˆèªžçš„æ„æ€ï¼Œä½ 很å¯èƒ½æ‰¾åˆ°äº†ç”案。
  通常我們以一個月為周期,æå–用戶一個月內(nèi)的行為數(shù)æ“š(jù)。但是產(chÇŽn)å“ä¸åŒï¼Œç”¨æˆ¶æ“作習(xÃ)慣是大相徑åºçš„,有的產(chÇŽn)å“ 1 個月的時間周期太çŸï¼Œå°±é›£ä»¥å½¢æˆè¶³å¤ 的行為數(shù)æ“š(jù),好比是盲人摸象,摸到一æ¢å°¾å·´è¦é (yù)測出是一é 大象,的確很有難度。
  å¦ä¸€æ–¹é¢ï¼Œæ™‚é–“éŽçŸéƒ¨åˆ†ç”¨æˆ¶å°šåœ¨å¥½å¥‡å’ŒæŽ¢ç´¢éšŽæ®µï¼Œæ²’有完全沉淀下來æˆç‚ºçœŸæ£çš„用戶。åä¹‹ï¼Œå¦‚æžœä¸€å‘³å¢žåŠ æå–數(shù)æ“š(jù)çš„æ™‚é–“å‘¨æœŸï¼Œé …ç›®åŸ·(zhÃ)行的時間æˆæœ¬ä¹Ÿæœƒæ°´æ¼²èˆ¹é«˜;åŒæ™‚,ç‰æå–周期çµ(jié)æŸï¼Œä¸€äº›ç”¨æˆ¶æ—©å·²æµå¤±ï¼Œå³ä½¿é (yù)測æˆåŠŸä¹Ÿé›£ä»¥æŒ½å›žã€‚
  模型的準確性ä¾è³´äºŽæ•¸(shù)æ“š(jù)æå–周期å•é¡Œçš„解決,我們需è¦ä¸€å€‹ç”¨æˆ¶å¤šé•·æ™‚間的數(shù)æ“š(jù)æ‰èƒ½æº–確é (yù)測該用戶下一階段的行為?
  通éŽäºŒå…ƒé‚輯回æ¸çš„ROC曲線å¯ä»¥é€²è¡Œè©•ä¼°ï¼Œå¦‚下圖, 6 周的數(shù)æ“š(jù)明顯優(yÅu)于 1 個月(曲線å³ä¸‹æ–¹é¢ç©è¶Šå¤§é (yù)測準確性越高),而 2 個月的數(shù)æ“š(jù)åªç•¥å„ª(yÅu)于 6 周,幅度有é™ï¼Œä¸”時間æˆæœ¬è¼ƒå¤§ï¼Œå› æ¤é¸æ“‡ 6 周作為數(shù)æ“š(jù)æå–的周期。
  第二個難點在于æµå¤±åŽŸå› 的分æžï¼Œä¹Ÿå³æµå¤±å½±éŸ¿å› ç´ çš„é¸æ“‡ã€‚é¸æ“‡ä¸€äº›å…·æœ‰æµå¤±ç”¨æˆ¶å…¸åž‹ç‰¹å¾çš„指標(biÄo)ç¶åº¦ä½œç‚ºè‡ªè®Šé‡ï¼Œä¸€æ¥æ¥å˜—試修改指標(biÄo),è¿ä»£æ¨¡åž‹ã€‚
  如果å‰æœŸæµå¤±æ¨¡åž‹æº–確性低,并且æµå¤±ç”¨æˆ¶çš„特å¾èˆ‡æ¨¡åž‹çš„特å¾ä¸ç¬¦ï¼Œå‰‡éœ€è¦å°‹æ‰¾æ–°çš„æµå¤±å› ç´ ï¼Œå¹¶ç´å…¥æµå¤±é (yù)è¦æ¨¡åž‹çš„æå–數(shù)æ“š(jù)點。指標(biÄo)çš„é¸æ“‡ï¼Œä¸€æ–¹é¢éœ€è¦ä¸æ–·è©¦éŒ¯ï¼Œæœ€ä¸»è¦é‚„是基于å°æ¥(yè)å‹™(wù)çš„ç†è§£ã€‚
  建模éŽç¨‹ä¸çš„主è¦å•é¡Œæ˜¯æ¨¡åž‹é (yù)測準確性低,我們å¯ä»¥é€šéŽæª¢æŸ¥æ˜¯å¦æ²’有ç´å…¥å…¸åž‹çš„指標(biÄo)ç¶åº¦ã€æ˜¯å¦å˜åœ¨å¤šé‡å…±ç·šæ€§ä¾†æœ‰çš„æ”¾çŸ¢åœ°åŠ ä»¥è§£æ±ºï¼Œæœ‰æ™‚ä¸é¡¯è‘—çš„åŽŸå› å¯èƒ½å‡ºä¹Žæ„料——比如產(chÇŽn)å“功能更新了,或者年底ç©åˆ†æŠ˜åŠäº†ï¼Œæ‹¿åˆ°çš„是被污染éŽçš„數(shù)æ“š(jù)而ä¸è‡ªçŸ¥ã€‚
  三ã€ä¸æ¢é (yù)測:模型åªæ˜¯æ–¹æ³•è€Œéžçµ‚點
  如何支æŒç”¨æˆ¶é‹ç‡Ÿï¼Œé¿å…應(yÄ«ng)用誤å€(qÅ«)
  通éŽæµå¤±é (yù)è¦æ¨¡åž‹ï¼Œæˆ‘們å¯ä»¥ç²å¾—產(chÇŽn)å“一系列功能模塊或指標(biÄo)å°æµå¤±ç•™å˜çš„å½±éŸ¿å› å,并計算出æ¯å€‹ç”¨æˆ¶çš„æµå¤±æ¦‚率。通éŽå½±éŸ¿å› å,我們å¯ä»¥å°æµå¤±åŽŸå› 有所了解,在æ¤åŸºç¤Ž(chÇ”)ä¸Šé€²è¡Œæ·±å…¥ç ”ç©¶å’Œç¢ºèªï¼Œçµ(jié)åˆç”¨æˆ¶åé¥‹çš„é »çŽ‡ã€å°ˆå®¶æ„見ç‰ç¢ºå®šæ”¹ç‰ˆçš„優(yÅu)先級。
  計算æµå¤±æ¦‚率åªæ˜¯ä¸€ç¨®æ–¹æ³•ï¼Œè€Œä¸æ˜¯ç ”究的最終目的,æµå¤±ç ”究也ä¸èƒ½åˆ°æ¤å°±æ·ºå˜—è¼’æ¢ã€‚å€(qÅ«)分出å¯èƒ½æµå¤±çš„用戶是為了æ高挽留ç–略的é‡å°æ€§ï¼Œæ高效率與減少æˆæœ¬ï¼Œå¯¦ç¾(xià n)精細化é‹ç‡Ÿâ€”—這也是æµå¤±æ¨¡åž‹çš„æ ¸å¿ƒåƒ¹å€¼æ‰€åœ¨ã€‚
  比如,從用戶使用的輕é‡ç¨‹åº¦å‡ºç™¼(fÄ)(如上圖),在通éŽæ¨¡åž‹è¨ˆç®—出用戶未來的æµå¤±æ¦‚率åŽï¼Œå°‡ä½¿ç”¨Appçš„é »çŽ‡å’Œæ™‚é•·ä½œç‚ºç”¨æˆ¶è¼•é‡åº¦çš„劃分標(biÄo)準,çµ(jié)åˆç”¨æˆ¶æµå¤±ç•™å˜é (yù)期,將用戶劃分為高價值ã€é‡é»žç™¼(fÄ)展ã€é‡é»žè½‰(zhuÇŽn)化ã€æœ‰å¾…挽留ç‰å¹¾ç¨®é¡žåž‹ï¼Œåˆ†æžæ¯å€‹é¡žåž‹ç”¨æˆ¶ä¸åŒçš„行為特點和使用痛點,采å–é‡å°æ€§çš„é‹ç‡Ÿç–略。
  當(dÄng)然,æµå¤±æ¨¡åž‹ä¹Ÿå¯çµ(jié)åˆä»˜è²»ç¶åº¦é€²è¡Œç ”究。先篩é¸å‡ºæ¥µæœ‰å¯èƒ½å°‡æœƒæµå¤±çš„用戶,å†æ ¹æ“š(jù)è³¼è²·é »æ¬¡å’Œä»˜è²»é‡‘é¡ä¾†é€²è¡Œç´°åˆ†ã€‚
  比如從未付費的用戶å¯é€šéŽå„ª(yÅu)æƒ åˆ¸ã€ä¿ƒéŠ·æ´»å‹•æˆ–超低價商å“å¸å¼•å›žè¨ªã€ä¿ƒæˆé¦–單購買;å°‘é‡ä»˜è²»ä¸”客單價低的用戶å¯ä»¥ç²¾æº–推é€ç¬¦åˆå€‹æ€§åŒ–å好的商å“,或者推薦符åˆè©²ç”¨æˆ¶æ¶ˆè²»å±¤æ¬¡çš„超值商å“;多次付費的è€ç”¨æˆ¶ï¼Œå¯ä»¥å¢žåŠ 會員專屬優(yÅu)æƒ ï¼Œé€šéŽå›žé¥‹æ¿€å‹µå¢žå¼·ç”¨æˆ¶ç²˜æ€§ï¼Œå»¶é•·ä½¿ç”¨å‘¨æœŸã€‚
  以上åªæ˜¯æµå¤±æ¨¡åž‹çš„兩個層é¢çš„應(yÄ«ng)用,在ä¸åŒé …ç›®ä¸é‚„å¯ä»¥çµ(jié)åˆå¤šç¨®æ–¹å¼å°ç”¨æˆ¶é€²è¡Œç²¾ç´°åŒ–é‹ç‡Ÿã€‚模型準確性高的話,å¯ä»¥ç”¨æ›´å°‘çš„æˆæœ¬ã€å°ç”¨æˆ¶æ›´å°‘的干擾來留ä½æ›´æœ‰åƒ¹å€¼çš„用戶。
  當(dÄng)然,æåŠç”¨æˆ¶ç´°åˆ†ã€ç²¾ç´°åŒ–é‹ç‡Ÿå’Œç”¢(chÇŽn)å“功能體驗的優(yÅu)化,åˆé›¢ä¸é–‹å°ç”¨æˆ¶çš„ç†è§£å’Œå°ç”¢(chÇŽn)å“æ¥(yè)å‹™(wù)çš„ç©æ·€ã€‚和這種ä¸æ–·çš„ç©æ·€ä¸€æ¨£ï¼Œæµå¤±é (yù)è¦æ¨¡åž‹ä¹Ÿéœ€è¦ä¸æ–·åœ°ä¿®æ£å’Œè¿ä»£ï¼Œä»¥é©æ‡‰(yÄ«ng)產(chÇŽn)å“發(fÄ)展的需求。
ã€€ã€€ä»¥æ¨¡åž‹ä½œç‚ºä¸€ç¨®ç ”ç©¶æŠ€è¡“(shù),以å°ç”¨æˆ¶å’Œæ¥(yè)å‹™(wù)çš„ç†è§£ç©æ·€ä½œç‚ºåŸºç¤Ž(chÇ”),來一起推動產(chÇŽn)å“è¿ä»£å’Œé‹ç‡Ÿæ´»å‹•çš„è½åœ°ï¼Œé€™å…©è€…éƒ½æ˜¯ç”¨æˆ¶ç ”ç©¶çš„åƒ¹å€¼æ‰€åœ¨ã€‚
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