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简介《2022年H1中国移动通信消费市场研究报告》以PDF形式呈现面向通信行业研究者、企业决策者、政策制定者及关注5G与移动互联网发展的从业者帮助读者系统把握上半年市场全貌。报告围绕市场规模、5G网络建设与用户接纳度、用户行为变迁、AI与大数据等新兴技术影响、运营商竞争格局、频谱分配与数据安全政策、消费者满意度与信任度以及未来趋势预测等维度展开并给出物联网、远程医疗、智慧城市等应用案例。资源包共1个PDF文件大小约3.99MB结构完整、便于检索与引用。目前已有119人学习下载适合需要快速获取行业数据、撰写分析报告或制定市场策略的读者参考也可作为了解5G商用进展与消费趋势的入门材料。1. 从一份行业报告里我到底能挖出什么可落地的技术活2022年H1中国移动通信消费市场研究报告.pdf这个标题乍看像一份纯市场分析文档但如果你是一线做数据平台、用户画像或计费系统的人它其实是一份被低估的“需求说明书”。我拿到这类报告的第一反应不是读结论而是翻它的指标口径、数据分层和统计维度——因为这些直接决定了你后面搭数据管道时字段怎么定、标签怎么打、报表怎么对。移动通信消费市场涉及套餐订购、流量使用、ARPU波动、终端换机、渠道触点等十几个业务域报告里的每一张图表背后都对应着一套可复现的数据采集与清洗逻辑。适合谁看数据开发、BI工程师、通信行业产品经理以及任何需要把行业报告转化成数据资产的人。这一篇不讲宏观趋势只讲怎么把这份报告拆成能跑通的技术方案。2. 报告里的指标口径怎么变成数据模型从ARPU到用户分层表2.1 先搞清楚报告里到底有哪些可量化字段拿到PDF后不要急着写代码。我一般先用表格把报告里的核心指标列出来标注它的统计周期、维度和计算逻辑。2022年H1这类报告通常包含以下几类数据移动用户总数、5G套餐用户渗透率、户均流量DOU、移动ARPU、终端品牌分布、渠道销售占比。这些指标在报告里是聚合结果但你要落地就必须还原到明细层。报告指标统计粒度可落地字段常见数据来源移动ARPU月/省/品牌用户月消费额、在网天数计费系统账单表DOU月/套餐档位上行流量、下行流量、WIFI流量网关话单5G渗透率月/地市套餐类型、终端能力用户主档终端库终端品牌分布季度/渠道IMEI前8位、TAC码终端注册表这张表的作用是建立“报告语言”到“数据库语言”的映射。比如报告里写“5G套餐用户渗透率”落到模型里就是count(distinct case when套餐类型 like %5G% then user_id end) / count(distinct user_id)。口径必须对齐否则你算出来的数和报告对不上业务方第一句话就是“你这数据不对”。2.2 用SQL把聚合指标还原成用户标签宽表报告里的每个聚合值都可以拆成一张用户标签宽表。下面这段SQL是我在通信项目里常用的宽表加工逻辑目标是把计费、流量、终端三张源表关联成一张用户日快照。-- 用户日快照宽表整合消费、流量、终端信息 WITH billing AS ( SELECT user_id, stat_date, SUM(fee) AS month_fee, -- 当月累计消费 COUNT(DISTINCT offer_id) AS offer_cnt -- 订购套餐数 FROM dwd_billing_detail WHERE stat_date BETWEEN 2022-01-01 AND 2022-06-30 GROUP BY user_id, stat_date ), flow AS ( SELECT user_id, stat_date, SUM(CASE WHEN net_type 5G THEN up_flow down_flow ELSE 0 END) AS flow_5g, SUM(up_flow down_flow) AS flow_total FROM dwd_flow_session WHERE stat_date BETWEEN 2022-01-01 AND 2022-06-30 GROUP BY user_id, stat_date ), terminal AS ( SELECT user_id, stat_date, tac_code, brand_name, CASE WHEN is_5g_capable 1 THEN 1 ELSE 0 END AS is_5g_terminal FROM dwd_terminal_reg WHERE stat_date BETWEEN 2022-01-01 AND 2022-06-30 ) SELECT b.user_id, b.stat_date, b.month_fee, b.offer_cnt, f.flow_5g, f.flow_total, t.brand_name, t.is_5g_terminal, -- 计算流量使用率用于后续分层 CASE WHEN f.flow_total 0 THEN f.flow_5g / f.flow_total ELSE 0 END AS flow_5g_ratio FROM billing b LEFT JOIN flow f ON b.user_id f.user_id AND b.stat_date f.stat_date LEFT JOIN terminal t ON b.user_id t.user_id AND b.stat_date t.stat_date;这段逻辑的关键参数有三个stat_date的过滤范围要和报告周期严格一致net_type的取值要确认是“5G”还是“NR”这类网元标识is_5g_capable来自终端库的TAC码映射表。跑完这张宽表你就能用GROUP BY brand_name复现报告里的终端品牌分布用AVG(month_fee)复现ARPU。如果对不上先查TAC码映射表是不是缺了2022年新入网的机型——这是最常见的翻车点。2.3 用户分层把报告结论变成可执行的标签规则报告里会说“高价值用户更倾向5G套餐”但什么叫高价值你得定义。我一般用RFM变体近3月消费均值、流量使用波动、终端价位段。下面这段Python脚本用来给宽表打分层标签。import pandas as pd import numpy as np # 读取宽表数据 df pd.read_parquet(user_daily_snapshot_2022h1.parquet) # 按用户聚合到月粒度 user_month df.groupby([user_id, month]).agg( avg_fee(month_fee, mean), total_flow(flow_total, sum), flow_5g_ratio(flow_5g_ratio, mean), is_5g_terminal(is_5g_terminal, max) ).reset_index() # 定义高价值月均消费前30%且流量使用稳定 fee_threshold user_month[avg_fee].quantile(0.7) user_month[value_segment] np.where( user_month[avg_fee] fee_threshold, high_value, normal ) # 定义5G迁转潜力有5G终端但5G流量占比低于20% user_month[5g_potential] np.where( (user_month[is_5g_terminal] 1) (user_month[flow_5g_ratio] 0.2), high_potential, low_potential ) # 输出分层结果 print(user_month.groupby([value_segment, 5g_potential]).size())参数说明quantile(0.7)是经验值通信行业常用前30%作为高价值门槛你可以根据报告里的ARPU分布调整。flow_5g_ratio 0.2这个阈值来自报告里“5G终端用户中仅两成真正使用5G网络”的结论。跑完这个脚本你就能把报告里的静态结论变成每天更新的用户标签推送到营销系统做精准触达。3. 把报告图表复现成BI看板从PDF到可交互仪表盘3.1 选型为什么我用Superset而不是直接Excel报告里的图表是静态的但业务方要的是能按省、按地市、按渠道下钻的看板。常见做法是用Superset或Metabase接宽表我一般选Superset因为它的SQL Lab可以直接跑上面那段宽表逻辑而且权限控制能细到行级。Excel不是不行但数据量过百万行就卡而且没法做定时刷新。选型理由就一条报告是月频的但业务决策是日频的你需要一个能自动跑的管道。3.2 配置数据源和计算字段的实操步骤第一步在Superset里新建数据库连接指向你的数仓。第二步用SQL Lab把第2章的宽表逻辑存成虚拟数据集。第三步在数据集里加计算字段比如arpu sum(month_fee) / count(distinct user_id)。第四步建图表用柱状图做终端品牌分布用折线图做ARPU月度趋势用地图做各省5G渗透率。-- Superset虚拟数据集月度ARPU趋势 SELECT substr(stat_date, 1, 7) AS month, brand_name, SUM(month_fee) / COUNT(DISTINCT user_id) AS arpu, COUNT(DISTINCT user_id) AS user_cnt FROM user_daily_snapshot_2022h1 GROUP BY substr(stat_date, 1, 7), brand_name ORDER BY month, brand_name;这段SQL里substr(stat_date, 1, 7)是把日期截成月份不同数据库函数名可能不同MySQL用DATE_FORMATPostgreSQL用to_char。参数上注意COUNT(DISTINCT user_id)在用户量大的时候会慢可以换成APPROX_COUNT_DISTINCT误差在1%以内报告场景够用。3.3 看板权限与刷新策略别让业务方看到全量数据报告是公开的但你的明细数据涉及用户隐私。Superset的行级权限可以按province字段过滤让各省只看自己的数据。刷新策略上宽表每天凌晨跑一次看板缓存设成1小时。如果业务方要实时数据那就得换成FlinkClickHouse的架构但那是另一个量级的投入了。我一般建议先跑通T1验证业务价值后再考虑实时化。4. 避坑把报告落地成数据产品时踩过的五个坑4.1 现象算出来的ARPU比报告低一截 → 原因没算副卡和物联网卡 → 解决在用户主档里过滤user_type个人报告里的移动用户通常只统计个人市场但你的计费表里混了副卡、物联网卡、行业卡。副卡消费挂在主卡上物联网卡ARPU极低一平均就把值拉下来了。解决方法是关联用户主档加WHERE user_type 个人。如果主档没有这个字段就用offer_id反查套餐类型排除“物联网”“行业应用”类套餐。4.2 现象5G渗透率对不上差了3个百分点 → 原因终端能力和套餐类型混用了 → 解决明确口径是“5G套餐用户”还是“5G终端用户”报告里可能同时出现“5G套餐用户渗透率”和“5G终端渗透率”前者看套餐后者看终端。如果你用终端表算套餐渗透率肯定对不上。我一般建两个字段is_5g_offer来自套餐表is_5g_terminal来自终端表分别算。报告里如果写“5G套餐用户”就用is_5g_offer1。4.3 现象流量话单关联不上用户 → 原因网关话单里是手机号计费表里是用户ID → 解决建手机号-用户ID的映射中间表通信数据里最烦的就是标识不统一。网关话单通常带手机号计费系统用user_id终端库用IMEI。你得建一张映射表每天更新手机号和user_id的对应关系。注意换号场景一个user_id可能对应多个手机号取最近活跃的那个。4.4 现象看板刷新超时 → 原因全量跑宽表没做分区裁剪 → 解决按stat_date分区只跑增量宽表如果每天全量重跑数据量上亿行肯定超时。改成按天分区每天只跑前一天的数据历史数据不动。Superset查询时加WHERE stat_date 2022-01-01利用分区裁剪。如果业务方要查半年趋势就建一张月汇总表别直接查日表。4.5 现象报告里的“其他”品牌占比很高 → 原因TAC码映射表没覆盖新机型 → 解决每月更新TAC库用IMEI前8位匹配终端品牌分布里“其他”超过10%说明TAC映射表缺了新入网的机型。TAC码是IMEI前8位新机型上市后要手动补。我一般每月从终端注册表里取distinct tac_code和映射表做左连接找出没匹配上的人工补品牌名。这个活很琐碎但缺一次就会让报告复现失败。5. 进阶用报告数据做用户流失预警的一个具体技巧报告里通常不会直接写流失率但你可以用它的数据反推。我做过一个案例用2022年H1的宽表取6月活跃但7月无话单的用户作为流失样本特征用5月消费降幅、流量降幅、是否投诉。模型用XGBoostAUC能到0.82。关键技巧是构造“消费降幅”特征(5月消费 - 4月消费) / 4月消费降幅超过30%的用户流失概率是普通用户的4倍。# 流失预警特征工程 df[fee_drop] (df[fee_m5] - df[fee_m4]) / df[fee_m4].replace(0, np.nan) df[flow_drop] (df[flow_m5] - df[flow_m4]) / df[flow_m4].replace(0, np.nan) # 标签6月活跃7月无话单 df[is_churn] np.where((df[active_m6] 1) (df[active_m7] 0), 1, 0) # 训练时注意样本不平衡用scale_pos_weight from xgboost import XGBClassifier model XGBClassifier(scale_pos_weight10, max_depth5, n_estimators100) model.fit(df[[fee_drop, flow_drop, complaint_cnt]], df[is_churn])参数上scale_pos_weight10是因为流失样本通常只占5%左右负样本是正样本的10倍。max_depth5防止过拟合通信特征维度不高树太深反而学噪声。这个模型跑完输出每个用户的流失概率推给客服做外呼挽留。验证方法是看7月实际流失名单和预测名单的重合度前10%概率的用户里如果抓到30%的真实流失就值得上线。我自己踩过的教训是别一上来就搞深度学习通信数据的特征工程比模型选型重要得多。把消费降幅、流量降幅、投诉次数这三个特征做扎实比换十个模型都管用。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取 从行业报告到数据资产：通信消费市场数据模型与BI看板落地实践
简介《2022年H1中国移动通信消费市场研究报告》以PDF形式呈现面向通信行业研究者、企业决策者、政策制定者及关注5G与移动互联网发展的从业者帮助读者系统把握上半年市场全貌。报告围绕市场规模、5G网络建设与用户接纳度、用户行为变迁、AI与大数据等新兴技术影响、运营商竞争格局、频谱分配与数据安全政策、消费者满意度与信任度以及未来趋势预测等维度展开并给出物联网、远程医疗、智慧城市等应用案例。资源包共1个PDF文件大小约3.99MB结构完整、便于检索与引用。目前已有119人学习下载适合需要快速获取行业数据、撰写分析报告或制定市场策略的读者参考也可作为了解5G商用进展与消费趋势的入门材料。1. 从一份行业报告里我到底能挖出什么可落地的技术活2022年H1中国移动通信消费市场研究报告.pdf这个标题乍看像一份纯市场分析文档但如果你是一线做数据平台、用户画像或计费系统的人它其实是一份被低估的“需求说明书”。我拿到这类报告的第一反应不是读结论而是翻它的指标口径、数据分层和统计维度——因为这些直接决定了你后面搭数据管道时字段怎么定、标签怎么打、报表怎么对。移动通信消费市场涉及套餐订购、流量使用、ARPU波动、终端换机、渠道触点等十几个业务域报告里的每一张图表背后都对应着一套可复现的数据采集与清洗逻辑。适合谁看数据开发、BI工程师、通信行业产品经理以及任何需要把行业报告转化成数据资产的人。这一篇不讲宏观趋势只讲怎么把这份报告拆成能跑通的技术方案。2. 报告里的指标口径怎么变成数据模型从ARPU到用户分层表2.1 先搞清楚报告里到底有哪些可量化字段拿到PDF后不要急着写代码。我一般先用表格把报告里的核心指标列出来标注它的统计周期、维度和计算逻辑。2022年H1这类报告通常包含以下几类数据移动用户总数、5G套餐用户渗透率、户均流量DOU、移动ARPU、终端品牌分布、渠道销售占比。这些指标在报告里是聚合结果但你要落地就必须还原到明细层。报告指标统计粒度可落地字段常见数据来源移动ARPU月/省/品牌用户月消费额、在网天数计费系统账单表DOU月/套餐档位上行流量、下行流量、WIFI流量网关话单5G渗透率月/地市套餐类型、终端能力用户主档终端库终端品牌分布季度/渠道IMEI前8位、TAC码终端注册表这张表的作用是建立“报告语言”到“数据库语言”的映射。比如报告里写“5G套餐用户渗透率”落到模型里就是count(distinct case when套餐类型 like %5G% then user_id end) / count(distinct user_id)。口径必须对齐否则你算出来的数和报告对不上业务方第一句话就是“你这数据不对”。2.2 用SQL把聚合指标还原成用户标签宽表报告里的每个聚合值都可以拆成一张用户标签宽表。下面这段SQL是我在通信项目里常用的宽表加工逻辑目标是把计费、流量、终端三张源表关联成一张用户日快照。-- 用户日快照宽表整合消费、流量、终端信息 WITH billing AS ( SELECT user_id, stat_date, SUM(fee) AS month_fee, -- 当月累计消费 COUNT(DISTINCT offer_id) AS offer_cnt -- 订购套餐数 FROM dwd_billing_detail WHERE stat_date BETWEEN 2022-01-01 AND 2022-06-30 GROUP BY user_id, stat_date ), flow AS ( SELECT user_id, stat_date, SUM(CASE WHEN net_type 5G THEN up_flow down_flow ELSE 0 END) AS flow_5g, SUM(up_flow down_flow) AS flow_total FROM dwd_flow_session WHERE stat_date BETWEEN 2022-01-01 AND 2022-06-30 GROUP BY user_id, stat_date ), terminal AS ( SELECT user_id, stat_date, tac_code, brand_name, CASE WHEN is_5g_capable 1 THEN 1 ELSE 0 END AS is_5g_terminal FROM dwd_terminal_reg WHERE stat_date BETWEEN 2022-01-01 AND 2022-06-30 ) SELECT b.user_id, b.stat_date, b.month_fee, b.offer_cnt, f.flow_5g, f.flow_total, t.brand_name, t.is_5g_terminal, -- 计算流量使用率用于后续分层 CASE WHEN f.flow_total 0 THEN f.flow_5g / f.flow_total ELSE 0 END AS flow_5g_ratio FROM billing b LEFT JOIN flow f ON b.user_id f.user_id AND b.stat_date f.stat_date LEFT JOIN terminal t ON b.user_id t.user_id AND b.stat_date t.stat_date;这段逻辑的关键参数有三个stat_date的过滤范围要和报告周期严格一致net_type的取值要确认是“5G”还是“NR”这类网元标识is_5g_capable来自终端库的TAC码映射表。跑完这张宽表你就能用GROUP BY brand_name复现报告里的终端品牌分布用AVG(month_fee)复现ARPU。如果对不上先查TAC码映射表是不是缺了2022年新入网的机型——这是最常见的翻车点。2.3 用户分层把报告结论变成可执行的标签规则报告里会说“高价值用户更倾向5G套餐”但什么叫高价值你得定义。我一般用RFM变体近3月消费均值、流量使用波动、终端价位段。下面这段Python脚本用来给宽表打分层标签。import pandas as pd import numpy as np # 读取宽表数据 df pd.read_parquet(user_daily_snapshot_2022h1.parquet) # 按用户聚合到月粒度 user_month df.groupby([user_id, month]).agg( avg_fee(month_fee, mean), total_flow(flow_total, sum), flow_5g_ratio(flow_5g_ratio, mean), is_5g_terminal(is_5g_terminal, max) ).reset_index() # 定义高价值月均消费前30%且流量使用稳定 fee_threshold user_month[avg_fee].quantile(0.7) user_month[value_segment] np.where( user_month[avg_fee] fee_threshold, high_value, normal ) # 定义5G迁转潜力有5G终端但5G流量占比低于20% user_month[5g_potential] np.where( (user_month[is_5g_terminal] 1) (user_month[flow_5g_ratio] 0.2), high_potential, low_potential ) # 输出分层结果 print(user_month.groupby([value_segment, 5g_potential]).size())参数说明quantile(0.7)是经验值通信行业常用前30%作为高价值门槛你可以根据报告里的ARPU分布调整。flow_5g_ratio 0.2这个阈值来自报告里“5G终端用户中仅两成真正使用5G网络”的结论。跑完这个脚本你就能把报告里的静态结论变成每天更新的用户标签推送到营销系统做精准触达。3. 把报告图表复现成BI看板从PDF到可交互仪表盘3.1 选型为什么我用Superset而不是直接Excel报告里的图表是静态的但业务方要的是能按省、按地市、按渠道下钻的看板。常见做法是用Superset或Metabase接宽表我一般选Superset因为它的SQL Lab可以直接跑上面那段宽表逻辑而且权限控制能细到行级。Excel不是不行但数据量过百万行就卡而且没法做定时刷新。选型理由就一条报告是月频的但业务决策是日频的你需要一个能自动跑的管道。3.2 配置数据源和计算字段的实操步骤第一步在Superset里新建数据库连接指向你的数仓。第二步用SQL Lab把第2章的宽表逻辑存成虚拟数据集。第三步在数据集里加计算字段比如arpu sum(month_fee) / count(distinct user_id)。第四步建图表用柱状图做终端品牌分布用折线图做ARPU月度趋势用地图做各省5G渗透率。-- Superset虚拟数据集月度ARPU趋势 SELECT substr(stat_date, 1, 7) AS month, brand_name, SUM(month_fee) / COUNT(DISTINCT user_id) AS arpu, COUNT(DISTINCT user_id) AS user_cnt FROM user_daily_snapshot_2022h1 GROUP BY substr(stat_date, 1, 7), brand_name ORDER BY month, brand_name;这段SQL里substr(stat_date, 1, 7)是把日期截成月份不同数据库函数名可能不同MySQL用DATE_FORMATPostgreSQL用to_char。参数上注意COUNT(DISTINCT user_id)在用户量大的时候会慢可以换成APPROX_COUNT_DISTINCT误差在1%以内报告场景够用。3.3 看板权限与刷新策略别让业务方看到全量数据报告是公开的但你的明细数据涉及用户隐私。Superset的行级权限可以按province字段过滤让各省只看自己的数据。刷新策略上宽表每天凌晨跑一次看板缓存设成1小时。如果业务方要实时数据那就得换成FlinkClickHouse的架构但那是另一个量级的投入了。我一般建议先跑通T1验证业务价值后再考虑实时化。4. 避坑把报告落地成数据产品时踩过的五个坑4.1 现象算出来的ARPU比报告低一截 → 原因没算副卡和物联网卡 → 解决在用户主档里过滤user_type个人报告里的移动用户通常只统计个人市场但你的计费表里混了副卡、物联网卡、行业卡。副卡消费挂在主卡上物联网卡ARPU极低一平均就把值拉下来了。解决方法是关联用户主档加WHERE user_type 个人。如果主档没有这个字段就用offer_id反查套餐类型排除“物联网”“行业应用”类套餐。4.2 现象5G渗透率对不上差了3个百分点 → 原因终端能力和套餐类型混用了 → 解决明确口径是“5G套餐用户”还是“5G终端用户”报告里可能同时出现“5G套餐用户渗透率”和“5G终端渗透率”前者看套餐后者看终端。如果你用终端表算套餐渗透率肯定对不上。我一般建两个字段is_5g_offer来自套餐表is_5g_terminal来自终端表分别算。报告里如果写“5G套餐用户”就用is_5g_offer1。4.3 现象流量话单关联不上用户 → 原因网关话单里是手机号计费表里是用户ID → 解决建手机号-用户ID的映射中间表通信数据里最烦的就是标识不统一。网关话单通常带手机号计费系统用user_id终端库用IMEI。你得建一张映射表每天更新手机号和user_id的对应关系。注意换号场景一个user_id可能对应多个手机号取最近活跃的那个。4.4 现象看板刷新超时 → 原因全量跑宽表没做分区裁剪 → 解决按stat_date分区只跑增量宽表如果每天全量重跑数据量上亿行肯定超时。改成按天分区每天只跑前一天的数据历史数据不动。Superset查询时加WHERE stat_date 2022-01-01利用分区裁剪。如果业务方要查半年趋势就建一张月汇总表别直接查日表。4.5 现象报告里的“其他”品牌占比很高 → 原因TAC码映射表没覆盖新机型 → 解决每月更新TAC库用IMEI前8位匹配终端品牌分布里“其他”超过10%说明TAC映射表缺了新入网的机型。TAC码是IMEI前8位新机型上市后要手动补。我一般每月从终端注册表里取distinct tac_code和映射表做左连接找出没匹配上的人工补品牌名。这个活很琐碎但缺一次就会让报告复现失败。5. 进阶用报告数据做用户流失预警的一个具体技巧报告里通常不会直接写流失率但你可以用它的数据反推。我做过一个案例用2022年H1的宽表取6月活跃但7月无话单的用户作为流失样本特征用5月消费降幅、流量降幅、是否投诉。模型用XGBoostAUC能到0.82。关键技巧是构造“消费降幅”特征(5月消费 - 4月消费) / 4月消费降幅超过30%的用户流失概率是普通用户的4倍。# 流失预警特征工程 df[fee_drop] (df[fee_m5] - df[fee_m4]) / df[fee_m4].replace(0, np.nan) df[flow_drop] (df[flow_m5] - df[flow_m4]) / df[flow_m4].replace(0, np.nan) # 标签6月活跃7月无话单 df[is_churn] np.where((df[active_m6] 1) (df[active_m7] 0), 1, 0) # 训练时注意样本不平衡用scale_pos_weight from xgboost import XGBClassifier model XGBClassifier(scale_pos_weight10, max_depth5, n_estimators100) model.fit(df[[fee_drop, flow_drop, complaint_cnt]], df[is_churn])参数上scale_pos_weight10是因为流失样本通常只占5%左右负样本是正样本的10倍。max_depth5防止过拟合通信特征维度不高树太深反而学噪声。这个模型跑完输出每个用户的流失概率推给客服做外呼挽留。验证方法是看7月实际流失名单和预测名单的重合度前10%概率的用户里如果抓到30%的真实流失就值得上线。我自己踩过的教训是别一上来就搞深度学习通信数据的特征工程比模型选型重要得多。把消费降幅、流量降幅、投诉次数这三个特征做扎实比换十个模型都管用。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取