這是第步，從各種來源收集數(shù)據(jù)，如用戶行為、交易記錄、社交網(wǎng)絡等。

收集到的數(shù)據(jù)進行清洗、整合，后續(xù)分析使用。

基于數(shù)據(jù)創(chuàng)建有用的特征，這些特征用于訓練機器學習模型。

利用合適的算法（協(xié)同過濾、深度學習等）對特征進行訓練，生成推薦模型。

根據(jù)用戶的特征和歷史行為，使用訓練好的模型生成個性化推薦。

- 使用騰訊云MySQL作為我司的主數(shù)據(jù)庫，存儲用戶信息、商品信息、交易記錄等各種數(shù)據(jù)。

- 在數(shù)據(jù)處理階段使用SQL語句對數(shù)據(jù)進行查詢和篩選。

- 在特征工程和模型訓練階段頻繁地讀取和寫入數(shù)據(jù)，這時利用騰訊云MySQL提供的高發(fā)讀寫能力。

- 在推薦生成階段實時地獲取和更新用戶信息，這時利用騰訊云MySQL的低延遲特性。

由于產品種類繁多，根據(jù)銷售數(shù)據(jù)、客戶反饋等信息建立個分類模型，幫助生產和銷售部門更好地理解客戶需求，提高產品質量和銷售額。

使用實時數(shù)據(jù)分析技術，預測電網(wǎng)負荷，優(yōu)化能源分配，減少能源浪費。