大数据驱动的社区服务智能化推送新策略，是指通过收集、分析和利用大量数据来优化社区服务的个性化推送。这种策略旨在提高服务的精准度和效率，满足居民的需求，同时提升居民的满意度和参与度。以下是一些实施该策略的关键步骤：
1. 数据收集与整合：首先，需要收集关于社区成员的各种数据，包括基本信息（如年龄、性别、职业）、行为习惯（如购物偏好、出行方式）、健康状况（如疫苗接种记录）、社交关系（如朋友列表）等。这些数据可以通过问卷调查、在线注册、移动应用等方式收集。然后，将这些数据整合到一个统一的数据库中，以便进行分析。
2. 数据分析与挖掘：利用大数据分析技术，对收集到的数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息。例如，可以分析居民的消费行为，了解他们最感兴趣的商品和服务；或者分析他们的生活习惯，预测他们可能的需求变化。此外，还可以利用机器学习算法，对居民的行为模式进行建模，以实现更精准的服务推荐。
3. 智能推送系统开发：根据分析结果，开发一个智能推送系统，该系统能够根据居民的兴趣和需求，自动向他们推送相关的服务信息。例如，如果系统发现某个居民经常购买某种商品，那么在适当的时间，系统会自动向该居民推送该商品的优惠信息。
4. 用户体验优化：在推送服务时，要注重用户体验，确保推送的信息准确、及时、有趣。可以通过用户反馈、数据分析等方式，不断优化推送策略，提高居民的满意度。
5. 持续迭代与改进：随着社区服务的发展和居民需求的不断变化，智能推送系统也需要不断迭代和改进。可以通过定期收集用户反馈、分析新数据等方式，对系统进行升级和优化，以满足居民的新需求。
总之，大数据驱动的社区服务智能化推送新策略，通过收集、分析和利用大量数据来优化服务的个性化推送，可以提高服务的精准度和效率，满足居民的需求，提升居民的满意度和参与度。
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