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  • 2022-01-26 16:06:42

    需求

    以下为笔者在实际项目过程中的简化场景,主要描述维度预算和查询的相关思路,部分细节可忽略(比如其它基于数据维度的分库分表)。

    简化场景

    假设当前有一个销售平台

    • 销售a、b、c、三种货物,后续可能销售其它货物

    • 这三种货物由fa、fb、fc三家厂家生产,后续可能新增其它厂家

    • 货物最终被销售网全国各地,已发货的货物认为售出

    • 货物可能被退货,退货货物不计入售出

    • 货物的销售数量非常大,售出 Max(并发)约 每秒 <= 200 , 总数据量年 约等于 1 亿

    简化要求

    ps: 实时 = 在极短时间内完成下列要求,一般在 2s以内。

    • 需要实时查看某一个时间段内的某些厂家的某些货物的某些地区的销售数量数据
    • 上诉中的某些 也可能为全部, 如某些厂家 也可能是 全部厂家
    • 查询的时间精度到秒级别; 查询有并发要求,需大于 每秒 200 ,响应时间在2s内

    简析

    分析

    • 如果走普通的SQL 实时统计全量数据,在一开始数据较小时可以满足需求,但是在数据量较大的时候,速度会下降很多,在并发增大后可以直接让数据库宕机
    • 可否走全量的日级别的 T + 1的定时统计机制 ?
      • 考虑到退货是少数情况,大部分情况下的统计为售出的数量,只需要定时统计,后对退货和当日的数据特殊处理即可
      • 此方案不可行,数据量变大之后,组合的得到的结果数据量非常大,每晚跑定时统计任务效率极低;
    • 增量按维度预算统计 + 按维度组合查询
      • 通过增量的方式来实时的累加数据,每次计算只需要动与此增量相关的部分,涉及的数据量变小,性能较高
      • 通过按照维度组合的方式查询数据,数据库中已经存储了部分维度的部分数据,此时条件中指定的维度后,可以直接获取相关数据,同样涉及的数据量较小,统计的性能较高

    维度预算实战

    由于统计的条件非常灵活,而且非常的多,做全量统计的数据量过大,同时性能较低,所以主要思路为将数据做部分统计,在查询的时候再根据条件做少量统计计算来得到最终的统计结果。

    维度

    这里的维度可以理解为查询时使用的各种条件,我们统计也是为了查询服务。以文章开头的场景举例,涉及的维度有(实际项目中一般具有更多的维度):

    • 货物种类
    • 生产厂家
    • 销售时间

    统计的结果为 销售的数量, 查询条件均为上述几种维度的组合。

    其中可以将维度分为两类
    值类型是间断的,有限值或者数量较少的值的情况,例如货物种类; 范围类型,是连续的的一个区间,例如时间。

    维度预算

    值类型维度计算

    我们已经分析了各种维度,当有销售的详情数据产生时,则实时增量将对应数据做更新。

    假设当前有一张表具有以下字段, 其中对于值类型,0 = 当前维度的全部数据,1、2…表示维度内某个值对应的数据(比如货物种类 1 = 获取a,生产厂家2 = 厂家fb)。

    货物种类生产厂家销售时间销售数量
    002022-01-261019
    122022-01-26199

    范围类型维度计算

    对于范围类型,通常通常也需要按照范围来报错和计算,对于范围分割的方式有很多种,但是推荐从业务上来分割,假设场景中较多是按照年、月、日几种查询,则这里按照照此划分;同时为了方便存取,将范围类型维度划分到不同的表中(也可以以新增字段来区分,但是这样导致时间维度和其它维度在使用字段时不统一,需要对其特殊处理)

    假设将时间分为三张表

    按完整月(按年统计时由于一年仅有十二个月,计算量较小,所以在查询时累加即可,不对整年维度单独处理)

    货物种类生产厂家销售时间(int)销售数量
    002022011019
    12202202199

    按完整日

    货物种类生产厂家销售时间(int)销售数量
    00202201261019
    1220220126199

    详情表,精确到最小时间粒度

    这里不记录数量,因为对详情表而言,每条记录就是一条销售数据;销售状态可以时出货,退货等

    货物种类生产厂家销售时间(Date)销售状态
    122022-01-25 18:03:171
    212022-01-25 18:04:172

    当新增一条销售数据时,我们需要新增/修改的数据量为

    2 货物种类(全部 + 自身) *  2 生产厂家(全部 + 自身) * 3 时间维度 (月 + 日 + 详情) =  12 条记录
    

    计算方案

    通过维度预算时,其计算和存储的数据量大增,如果一旦有数据量变动就更新库,则性能相对较低; 实际工作中一般采用 详情数据走队列 + 间隔时间触发 + 内存计算 + 批量更新 + 结果通知 的方式来更新数据, 在要求不严格时队列和通知均可以使用redis来完成。考虑到业务查询和计算对服务器性能要求的不同,实际项目中可以考虑拆分为两类服务,分别充当查询节点和计算节点。

    client serverA serverB queue db 1.入销售记录 2.记录入队列 3.response 4.返回key(用于监听计算完成通知) 21.等待计算完成 11.通知计算 12.累计间隔如0.5s数据并计算需修改的 13.批量更新 14.response 15/22.计算完成通知 client serverA serverB queue db

    历史数据调整

    对于退货这种会修改历史统计数据的,实际上可以转化为普通的维度统计行为,只是销售的数量从 +1 变为 -1即可。

    并发预估

    假设mysql 每秒插入数据最大 2000条/s,计算服务计算队列中数据的间隔为0.5s, 要求录入数据后需要在 2s 内计算得到结果,则当前并发预估为多少?

    • 已知维度预算会使得更新的记录数量暴增,前文场景中,维度预算影响数量 = 12 ,则每秒最大录入 2000 / 12 条记录
    • 假设平均一条记录录入后需要 0.5 / 2 = 0.25 s 后才开始计算, 因为响应时间为 2s ,所以最多有 2s - 0.25s = 1.75s
    • 假设计算和网络传输、查询时间可忽略情况下,并发预计为 1.75s * 2000 / 12 , 大约 292

    查询

    值类型查询

    值类型的查询比较简单,直接根据值在库中查询,之后累计计算结果即可,因为结果已经是部分统计过的,所以查询的数据量较小,性能可以接受。

    范围类型查询

    范围类型的查询需要按照区间来区分,通过区间来查询不同的表,在服务器中计算得到最终的数据。

    例如查询 2021-11-25 15:03:17 到 2022-01-25 18:03:17 的数据,包含首尾时间,则需要将此范围拆分为月、日、日内详情三种维度来查询。

    2021-11-25 15:03:17 到 2022-01-25 18:03:17 的时间分解得到
    整月:
        2021-12
    整日:
        2021-11-26 ~ 2021-11-30
        2022-01-01 ~ 2022-01-24
    日内:
        2021-11-25 15:03:17 ~ 2021-11-26 00:00:00(不包含)
        2022-01-25 00:00:00 ~ 2022-01-25 18:03:17
    

    服务端在数据库中分别到三张表中查询对应的数据,然后聚合整理到一起,即可以得到最终的数据;

    总体查询的数据量最大应该在 w条级别,在按日和按月查询时则只有几十条记录的聚合;如果日内数据的计算量依然极大,甚至可以将日内按照 按整小时和小时内的维度 再次拆分,以保证查询时的速度。

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    在这里插入图片描述

    在大数据广泛应用的2020年,数据分析模式可以被细分为“数据驱动”、“数据通知”和“数据启发”。本文分享了关于如何利用这些思维模式,帮助你充分利用数据获得最大收益的专业知识。

    您是否注意到最近办公室里更频繁使用“数据驱动”、“数据通知”和“数据启发”这些术语了?看起来您的同事只是在用文字赶时髦,但也许您会完全疏忽它们。

    因为这三个短语有很强的意义,如果您知道它们代表什么以及如何正确应用,它们会非常有用。

    这三个短语代表着三种不同的数据分析模式。那么这三种模式背后的真正价值是什么?“数据启发”实际意味着什么,和“数据通知”相比又有什么不同?

    希望我可以帮助揭示点东西,在我10年的分析团队工作和现在的产品团队工作中,为了能通过数据来战略性地指导产品,我已经能够理解并阐明这些短语之间的差异了。
    首先,它们的含义是什么?数据驱动,数据通知和数据启发描述了如何使用数据。

    • 如果您是数据驱动的,那么您拥有做出决策所需要的准确数据。您会同意“它将告诉您关于下一步该做什么需要知道的答案”的说法。

    • 数据通知意味着为了让决策最优化,每个人都知晓当前的变现以及为什么产品的绩效会这样。

    • 数据启发意味着预测趋势。需要通过不同的数据源把故事拼在一起,因为只有单一数据源很难预测未来的客户期望。

    在这里插入图片描述

    最好的情形是您的团队已经理解这三种不同的数据分析模式,并且知道何时利用每个用例,因为:

    1. 正确使用这些方法可以消除团队之间的摩擦,因为这些方法指导如何获得所需的数据输出。

    2. 它们可以确保您的团队正确使用数据,您不希望陷入使用数据启发式方法来回答数据驱动问题的情况,反之亦然。

    数据驱动

    数据驱动意味着您拥有确定未决决策结果的数据,当有人使用这个术语时,意味着与数据通知或数据启发相比,他们要求的是最具体的信息类型。
    这是数据中最严格的数据思维方式:

    • 必须在需要数据之前通过度量计划预先确定,以确保数据得到正确应用。
    • 需要预先确定样本量(通常相当高),以确保发现足够稳定,可以复制。
    • 需要参与的团队成员具有统计方法知识。

    i. 何时需要数据驱动
    数据驱动结果的两个最佳用例是回答业务问题和确保对任何产品上的更改不会对业务产生负面影响。
    以下是数据驱动问题的示例:

    • 何时是发布X或者促销Y的最好时间?
    • 什么设计性能更好,版本A或B或N ?
    • 什么个性化的方法表现更好?
    • 我们下个月或下一年将赚取多少钱来计划预算?
    • 添加新特征/类型的用户会对产品产生什么影响?

    ii. 如何响应数据驱动的请求

    进行A/B测试确保设置的用户属性能捕捉每个测试组中的用户属性。在测试完成后,使用事件分割来显示哪个组在预先确定的度量计划中指定的成功度量具有更高的转化率。
    运行回归模型时,务必探索分析哪些操作彼此高度相关以及哪些与期望的结果高度相关,并注意哪些功能会影响其他功能,这可以帮助您发现由于某个功能更改而导致的收入上升/下降。

    iii. 数据驱动的局限性
    对于这种类型的请求,数据旨在回答一个非常具体的问题。这意味着您无法从同样的数据中获得其他见解,这些数据有一维的用途。如果您看到其他人使用来自数据驱动请求的数据来回答一个无意回答的问题,那么这将抵消数据驱动的工作。这个用例不应指导新的策略或设计思维过程,而是应该用来验证解决方案。

    数据通知

    数据通知意味着团队了解KPI绩效、下降率、以及任何给定产品中的用户路径。他们能够发现普遍的性能上升或下降现象,并能说明可能发生这种情况的原因。要成为一个数据通知的团队,您需要知道是什么和为什么。团队还必须准备使用这些信息来改进和告知他们未来的策略,用这些数据指导未来的操作将使您的团队获得数据通知能力。

    i. 何时需要数据通知
    激活数据通知流程的主要原因是:

    • 制定有关产品变更和优化策略时;
    • 为积压的功能安排优先级。

    该小组需要执行两个流程:

    • 使用假设驱动的方法来解释您认为策略可行的原因

    • 向所有团队传达策略和发布日期,确保每个人都了解情况

    ii. 如何响应数据通知的请求
    团队获得数据信息时应该包括诸如路径查找器、事件分割、漏斗分析和生命周期等报告。
    注意包含以下细节:

    • KPI和度量的定义解释了为什么 KPI/度量标准被用于该报告;

    • 有关如何解释数据的信息;

    • 关于哪些策略对这些仪表板创造了影响或改变的注释,这样人们可以理解探索性研究出现中的趋势。

    iii.数据通知的局限性
    与数据驱动不同,数据通知分析不应该直接告诉您应该做什么。它应该有助于解释过去的失败和成功,从而推动新的战略。
    团队必须能够清楚地传达他们正在制定的策略为什么会奏效的假设,如果他们不这样做,那么就无法分析过去的策略。如果无法分析过去的策略,那么团队就永远无法理解为什么会发生某些事情,因此也就永远无法实现数据通知的团队。

    数据启发

    数据启发通常对结果没有要求或期望,它本质上是探索性的。三种分析类型的结果将不同数据源的数据糅合在一起,并在数据源之间产生有趣的共性。理解数据启发的关键是通过识别看似无关的数据源来激发新想法,从而帮助克服数据难题。
    关于这个分析,这样做的人是依靠直觉和推理,而不是具体的、统计上合理的方法。坦白说,这是一件好事,您希望在混合中进行此类分析。

    数据的问题在于,它只能描述过去发生的事情,并根据过去的趋势预测未来可能发生的事情。它不能很好地提出新的、创新的想法,因为这些新想法没有先例。数据启发可以通过识别看似无关的数据源来激发新想法,从而帮助克服数据难题

    i. 何时需要数据启发

    应用数据启发思维的最佳位置是:

    • 在确定产品创新方向的战略阶段;

    • 设计思维作业期间。

    数据永远不会告诉您如何进行设计或策略,但是它会告诉您这是一些有趣的并发趋势,因此提供了比其他方法论更广泛的信息。

    ii. 如何响应数据启发的请求
    这些关键的探索性报告是:

    • 人物角色:识别行为相似/不相似的用户群。针对每个群组定制产品,或者找出如何让那些参与度较低的群组投入更多。

    • 参与矩阵:哪些操作对回访有价值,哪些操作没有价值。该报告非常适合识别低频但高价值的行为。一旦发现了这些行为,就会假设为什么这个行为对于那些做这件事的人很重要,以及您如何能帮助更多的人从这个行动中找到同样的价值。

    • 粘性:显示人们回访时有价值行动的频率。一旦您从契约矩阵中了解了少量高价值的操作,请使用粘性报告为每次访问中执行此操作的人员构建自定义群组,并与只执行一次或根本不执行此操作的群组进行比较。

    iii. 数据启发局限性
    这些数据永远不应该被称为具体数据。每个人都应该意识到出现的数据趋势可能是假的交互数据趋势(看似相关的交互实际上并不相关),只要每个人都知道从这些数据中得出具体结论是有风险的,就值得冒这个风险,因为这些数据可以揭示之前未知的笼罩在黑暗中的区域。

    您的模式是数据驱动、数据通知还是数据启发?还是三者结合?

    利用这三种数据分析模式可以增加团队完成工作所需的相关洞察力,关键是知道何时需要利用哪种。这样您的关键是知道利用每一种分析模式的时候,这样您对数据的期望就会与您从数据中得到的一致。

    如果您能够确定您需要特定的数据驱动见解,那么现在您知道这可能需要计划和自定义实现。

    如果您希望了解您的策略是如何执行的,以便可以针对将来进行优化,那么请确保您的团队已了解了这些策略的先前策略和评估指标。

    如果您正在寻找灵感,要知道您可能没有得到您想要的确切信息,但可能会发现一些令您惊讶的事情。这三种数据分析模式都有各司其职,关键是要知道自己需要哪种模式

    来源:https://amplitude.com/blog/data-driven-data-informed-data-inspired


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    千次阅读 2020-02-04 22:01:04
    1.Appsee 2.Mixpanel 3.Google Mobile Analytics 4.Countly 5.Flurry 6.Localytics 7.Yandex.Metrica 8.Distimo 9.AppFigures ...国外的统计有: Flurry(https://developer.yahoo.com) ...

    1. Appsee

    2. Mixpanel

    3. Google Mobile Analytics

    4. Countly

    5. Flurry

    6. Localytics

    7. Yandex.Metrica

    8. Distimo

    9. AppFigures

    10. App Annie

     

    国外的统计有:

    Flurry(https://developer.yahoo.com)

    google analytics(http://www.google.com/analytics/)

     

    Firebase (谷歌移动应用分析)

    Flurry Analytics

    Mixpanel

    Appsee 可视化数据分析

    Amazon Mobile Analytics (AWS)

    Fabric.io

    Localytics 

    Countly

    Amplitude

    Facebook Analytics for Apps

    Answer

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    特色:崩溃报告、深层链接的效果、应用内购买数据、归因、用户分组

    Flurry Analytics

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    特色:事件、 漏斗、留存、用户分组、用户获取分析

    Mixpanel

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    Mixpanel是一款非常棒的分析解决方案,可帮助企业进行网页和移动应用的分析。他们的产品分析为用户怎样与其产品参与互动提供了答案。公司可以更好地了解用户的浏览,并对每个用户有更深入的见解。

    特色:互动、漏斗、 留存、A / B测试

    Appsee 可视化数据分析

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    Appsee是一个独特的可视化分析平台。它不仅为您提供传统的定量分析(数字数据),还为您提供定性分析(可以观看的更直观更深入的真实用户数据)。Appsee通过触摸热图和用户操作视频为您提供亲眼“看得见”的数据,让您知道数据背后的真正“原因”。这比数字数据更进了一步。

    特色:触摸热图、用户操作视频、崩溃报告视频、同期群分析、留存分析

    Amazon Mobile Analytics (AWS)

    “收集,查看和导出应用分析”

    价格:免费/付费; 支持的平台:iOS,Android,Fire OS,Unity

    亚马逊移动分析可让您衡量应用使用和应用收入情况。您还可以跟踪用户走向,留存率和自定义应用内用户行为事件。结合Amazon Pinpoint,您可以使用分析功能并运行有针对性的广告来吸引用户参与。

    特色:会话、收入、 留存、 自定义事件、 活跃用户

    Fabric.io

    “创建、了解、增长。”

    价格:免费; 支持的平台:Android,iOS,macOS,tvOS,Unity

    Fabric是一个独特的工具,它是多个分析工具的汇总。它为您的移动团队提供全貌,了解应用性能和其运行情况。它适用于从游戏到视频的各种应用程序。

    Localytics 

    “我们帮助您解决移动应用的最大挑战”

    价格:免费/付费; 支持的平台:iOS,Android,Windows Mobile,BlackBerry和HTML 5

    Localytics提供了从传统分析到智能定位和营销自动化的各种功能。您可以了解您的用户以及他们与Localytics的互动情况。然后,您可以采取更合适的方法来推动用户在整个用户生命周期的参与。

    特色:会话与事件、留存、 归因、卸载跟踪、LTV

    Countly

    “360度的网站和移动分析”

    价格:免费/付费; 支持的平台:iOS,Android,Windows Mobile,BlackBerry,Web

    Countly为网站和移动提供完整的分析全貌。您可以通过手机和网站查看您的用户轨迹。您还可以查看哪些用户受到崩溃影响并及时进行修复。Countly的另一个独特之处在于它提供了一个实时的开源移动应用分析程序,您可以在自己的服务器上进行部署。

    特色:用户分组、 通知、用户资料、用户互动、漏斗

    Amplitude

    “我们帮助团队打造更好的产品”

    价格:免费/付费; 支持的平台:iOS,Android,网页

    Amplitude 帮助您解答所有用户行为的问题。他们的产品分析为您显示用户是谁和用户想要什么。Amplitude为您显示微观数据以便您放大任何数据点。您还可以访问所有原始SQL数据。

    特色:事件、用户活动、 漏斗和转化、留存、 路径查找

    Facebook Analytics for Apps

    “聚合您的所有分析”

    价格:免费; 支持的平台:iOS,Android,网页和移动网页

    Facebook向您展示用户如何在所有设备和平台上与您的产品互动。 通过将您的客户与Facebook的客户数据与他们的人口统计数据,留存和转化报告进行比较,让您可以更好地了解客户。

    特色:留存、 漏斗、 人口统计、 用户分群、 最好的客户

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  • 转自 数据科学与统计 随着智能机器时代的到来,大数据的分析与挖掘技术凸显重要地位。“国际数据挖掘与应用统计研究会”从2006年以来,一直致力于为全世界政府、高校、研...

    转自  数据科学与统计  

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     随着智能机器时代的到来,大数据的分析与挖掘技术凸显重要地位。“国际数据挖掘与应用统计研究会”从2006年以来,一直致力于为全世界政府、高校、研究机构以及企业界的数据挖掘专家和数据科学家提供一个学术交流的高端平台。“2019(第十一届)国际数据挖掘与应用统计研究会年会”由中国商业统计学会数据科学与商业智能分会、厦门大学管理学院、台北医学大学管理学院、美国耶鲁大学生物统计系和吉林财经大学联合主办,在吉林财经大学(中国长春)举行。会议主题:“智能时代统计与数据科学前沿发展及应用研究”。会议形式将遵循国际会议惯例,热忱欢迎国内外从事数据挖掘与应用统计相关领域的专家学者踊跃投稿。届时将邀请国内外致力于数据科学、数据挖掘和统计分析等研究领域的专家学者和数据科学家参加会议并作报告,欢迎新老会员单位及专家学者、青年学者积极参加。现将有关事宜通知如下:

     

    一、会议时间:2019年09月20-22日

    9月20日:报到注册

    9月21日:主题报告

    9月22日:分组交流

    9月23日:会议结束

    二、会议地点:吉林财经大学(吉林省长春市)

     报到地点:吉林财经大学(吉林省长春市)

    三、主办单位、承办单位

     主办单位: 中国商业统计学会数据科学与商业智能分会

       厦门大学管理学院

       台北医学大学管理学院

       美国耶鲁大学生物统计系

       吉林财经大学

     承办单位: 吉林财经大学统计学院

       厦门大学数据挖掘研究中心

    四、会议论文 

    现诚挚邀请国内外学者共聚长春,开展学术交流,欢迎围绕“智能时代统计与数据科学前沿发展及应用研究”踊跃投稿。

    论文要求:

    (1)论文写作可用中、英文撰写;论文要求严格按照《统计研究》排版格式排版。每篇论文篇幅A4纸原则上不低于4页。

    (2)截止日期:论文全文Word格式电子版请于2019年07月30日前发到会务组联系邮箱: tongjikeyan@126.com

    邮件标题请按“作者姓名—论文题目”格式发送。

    会议出版物:

    论文经大会组委会学术委员会一审通过后作为入选论文提交会议交流。

    请注明是否同意收录至中国知网(CNKI)《中国重要会议论文全文数据库》;若无明确注明不同意收录者,年会组委会则视为同意收录;同意收录者不影响作者再转投其他正式期刊。

    会议结束后,将对入选论文进行二审,学会将评选出优秀论文,可以优先推荐到《统计研究》、《统计与信息论坛》、《中国统计》、《数据分析》等期刊发表。

    五、会议费用

    会议注册费:1000元/每人(学生代表500元/每人)。食宿统一安排,与会代表差旅费、食宿费自理。

    六、参会报名方式

    欲参加会议者,请于2019年07月30日前填写会议回执,以E-mail方式发到会务组联系邮箱:tongjikeyan@126.com。

    邮件标题请按作者姓名—会议回执”格式发送。

    报名截止日期:2019年7月30日。

    【注】对上述通知内容如有疑问,请电话或电子邮件垂询会务组或秘书组。

    会务组联系方式:     

    本次会议联系人及联系方式:

    刘畅 

    电话:13159529783

    邮箱:tongjikeyan@126.com

    李国荣

    电话:15526855216

    邮箱:ligr2004@126.com

    学会秘书处联系方式:

    李勇

    电话:18996100067

    邮箱:liongcq@163.com

      

    中国商业统计学会数据科学与商业智能分会

    吉林财经大学统计学院

    厦门大学数据挖掘研究中心

    2019年01月20日



    附件1:报名回执表

    附件1 

     

    2019(第十一届)国际数据挖掘与应用统计研究会年会

    2019 The11thInternational Data Mining and AppliedStatistics Worksho


    -报名回执表-

     


     

              □

     


    职务/职称


    联系手机


    E-mail


    详细地址


    到会日期及交通工具

         时。  □飞机       □火车     □其他

    车次或班次:

    离会日期

         时。  □飞机       □火车     □其他

    车次或班次:

    是否由会务组预订酒店

                             □

    合住       □单住

    备注(其他要求)


    【注】有效回执需在730日前返回。可将此表填写完整后(Email确认无误),发送至会务组邮箱:tongjikeyan@126.com。邮件标题请按作者姓名会议回执格式发送。

    本次会议联系人及联系方式:

    刘畅 

    电话:13159529783

    邮箱:tongjikeyan@126.com

    李国荣 

    电话:15526855216

    邮箱:ligr2004@126.com

    学会秘书处联系方式:

    李勇

    电话:18996100067

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