BI商业智能软件一般都会提供若干数据整合、数据查询、分析与评价、数据可视化及数据分享的手段，但是在BI项目的构建与实施过程中，如果不按照一定的应用组织思路、数据分析模式及分析流程使用这些工具或手段，呈现给最终用户的将是独立的工具集和离散的分析内容，BI系统的整体应用效果将大打折扣。同时，最终用户也了解数据分析模式及数据分析流程方面的一些常用理论和方法，以便形成自己的分析内容组织思路，从而有效开展数据决策分析工作。这方面目前已有多种卓有成效的理论及实践体系，本文基于既往经历的典型BI/DW项目实施经验及
10月26日，第一财经旗下DT财经发起的数据社群——数据侠联手复旦大学大数据研究院人文社科数据研究所，共同举办以“大数据商业应用解析与未来展望”为主题的公开课。
数据分析就是用合适的方法来发挥出数据的最大价值，这是一门结合了统计学，高等数学，工程学，商业决策等知识的技能，其中高等数学，工程学和统计学这些都是硬技能，而商业决策是属于软技能，数据分析师就是具备这些技能的岗位。数据分析师也有所侧重点，有的人是商业出身，偏向于商业领域，有的人是统计学出身，偏向于统计领域，有的人是工程学出身，更偏向于it领域。企业在进行招聘的时候，他们会根据自己的需求选择合适的数据分析师。
CDA数据分析师解析《2015中国大数据交易白皮书》 5月26日，2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会开幕，由贵阳大数据交易所推出的《2015年中国大数据产业白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》在中国大数据交易高峰论坛上隆重亮相。贵阳大数据交易所的成立标志着数据已经成为重要资产，702公约对数据交易的行为秩序规范标致着中国大数据走向正统，受国家支持，与国际接轨。 白皮书总共分为九个部分： 1. 全球大数据产业发展现状及交易发展趋势 本章从全球的角度阐述了大数据的发展，欧盟大数据战
“10年前中国人只是国际开源资源的使用者，此后中国人开始成为国际开源资源的贡献者。”
【导读】英国著名的MMC Ventures风险投资公司发布关于人工智能领域的125页行业报告，详细展示人工智能发展现状与投资机会。 ▌MMC Ventures机构简介 ---- 成立于2000年，M
以下内容整理自清华大学《数智安全与标准化》课程大作业期末报告同学的汇报内容。 第一部分：概述 一、研究背景 APP兴起在带给人们便利的同时，也在逐渐蚕食着人们的隐私边界。 与此同时，“互联网+医疗”使得医疗健康类APP兴起。 二、研究目的 本文旨在建构针对医疗健康类APP的自动化违规收集行为的检测技术，帮助人们快速掌握隐私政策文本的主要信息，规避APP违规收集个人信息的行为。 三、研究对象 本文将重点关注医疗健康类APP中的在线问诊类APP，因为其使用人数较多，且相较于其他APP，涉及到的个人信息
11月9日，数据堂宣布获得B轮2.4亿元人民币融资，短短两年时间，数据堂总融资额超3亿元、市值超过20亿元，作为中国大数据资源服务行业快速发展的龙头企业，它的成功得益于乘上了大数据产业崛起的东风，更与其创新的业务模式和商业模式发展不可分割。 “大数据”无疑是时下热词之一，各行各业都在紧跟大数据脚步，在这“数据为王”的时代，得数据者得未来。大数据不仅意味着信息爆炸时代产生的海量数据，更意味着从无尽的数据中发现商机和价值的能力。 想要通过大数据赚到钱，除了在行业垂直细分领域精准的找到消费者的痛点，更为重要的是如
现阶段，人工智能可以在哪些场景下帮助人类完成任务？ 文 | 杜玉 2019年3月19日中央全面深化改革委员会第七次会议上，审议通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，提出全面促进人工智能与实体产业的融合，人工智能商业化再迎政策红利。 什么是人工智能商业化？ 商业化是相对于实验室概念产品而言，人工智能商业化即企业如何利用人工智能技术来解决实际的问题，并通过市场进行规模化变现的商业行为。 人工智能的概念诞生于1956年世界达特茅斯会议上，距今已经有半个多世纪的发展史，但人工智能真
在进入“精品化时代”的第三年，腾讯WeTest出品了《2016中国移动游戏质量白皮书》，与手游从业者分享行业现状，然而总体数据显示，国产手游质量现状依然不容乐观。
商业计划书（BP）是创业者靠谱而又有激情的“idea”+完整的逻辑表达，甚至成为初创公司与投资机构交流的重要载体，决定了VC对于该项目的第一印象，有时甚至成为初创公司是否能够融资的关键因素。
以下内容整理自清华大学《数智安全与标准化》课程大作业期末报告同学的汇报内容。 第一部分：国内大数据交易所发展现状 第二部分：国外大数据交易模式及法律法规 欧盟的数据交易模式是基于2022年5月16日所提出的《数据治理法案》，其中提出了数据中介这一新的商业模式,我们研究并归纳数据中介类型、数据中介模式的未来发展方向以及数据中介潜在问题等。 在近十年的发展过程中，我国以贵阳大数据交易所为首的首批数据交易所的发展不是很理想，究其原因，也是消费者的数据隐私保护并不完善而导致。数据交易双方与
Zachman框架（Zachman Framework™）是一个纲目（schema）——两种有几千年历史的分类法的交集。第一种是建立在原始疑问词上的沟通基础要素：什么、如何、何时、何人、何地以及为何。这些问题答案的集成，能够对复杂的想法形成全面、综合的描述。第二种来自具体化，即古希腊哲学中假定的抽象观念到实例的转换，在Zachman框架中记为：辨别、定义、表达、规定、配置和实例化。
重点3：老大、愿景、需求都是基于现状寻找最值得的改进。改进过后，又是新的现状了，还是基于现状寻找最值得的改进。进一步说也可以说，需求只有真假对错，没有变化。说需求有变化，那是从一个静止时间点来看的。
“大数据”时代到来了吗？ 潮流是一股可笑又可敬的力量：今天，如果打开任何媒体，要是不提“大数据”，恐怕都不好意思出版。这股潮流，铺天盖地，连国家领导人都不例外。问题在于：为什么人人言必称大数据？ 数据的价值，随着数据量的几何级数增长，已经不再能够通过传统的图表得以显现，这正是为什么商业智能还没来得及流行，便已被“数据分析”挤下舞台。因为，价值隐藏在数据中，需要数据分析方可释放这些价值。数据分析能力的高低，决定了价值发现过程的好坏与成败。可以说，没有数据分析，“大数据”只是一堆IT库存，成本
1、中台建设的愿景是什么？而且更重要的是这个愿景是需要所有的角色，上到企业管理层，下到每一位中台的相关人员都要明确并达到一致的。
数字经济时代，营销自动化开始受到中国企业的广泛关注。随着数字化转型的深入与流量红利的消退、私域营销与 DTC（Direct-To-Consumer） 模式的兴起，以及对用户全域体验的持续提升，中国的企业和营销人们也在不断突破和创新。 至此，神策数据正式发布《营销自动化应用基准报告 2021（Marketing Automation Adoption Benchmark Report 2021）》，旨在帮助营销人员更系统地认识营销自动化，了解各行业营销自动化的应用现状和发展驱动力，并通过参考领先行业的最佳实践
大数据可以帮助商业运营者找到大致方向，但真正落地到商业操作，反而不如小数据更有用、更有效。事实上，大数据的应用既不便宜，也存在一定的缺陷，更尚未充分提升商业的价值，更需要企业家、产品经理等管理精英们的创造性思维，使大数据能正确地产生商业效应。 现状：盲目收集与浅应用 目前，大数据应用中有个怪现象，就是有什么数据就收集什么数据，至于将来有什么用，一概不知。或者抱着“先收集再说，将来总有用”的态度。我建议，应从问题、愿景导向来收集数据。一方面，数据的收集、存储备份等成本都不低；另一方面，数据的价值也可能衰减。
作者 CDA 数据分析师 前言 2017年7月29日，由CDA数据分析师主办，以“跨界互联 数据未来”为主题的CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会在北京中国大饭店隆重举行。 7月29日当天，除了引人眼球的主会场以外，当天同步开放11个分论坛，我们将逐一推送每个分论坛的盛况，以及演讲嘉宾速记稿整理，给每一个CDA成员奉上干货。 CDAS 2017中国数据分析师行业峰会下午的数据可视化与商业BI分论坛中，来自IBM、永洪科技、ThoughtWorks等六位专家与教授，分享了数据可视化与商业B
桑文锋 神策数据创始人兼CEO，浙江大学计算机科学与技术专业硕士，在百度任职8年，从无到有构建了百度用户日志大数据平台，覆盖数据收集、传输、元数据管理、作业流调度、海量数据查询引擎及数据可视化等。历任软件工程师、高级软件工程师、项目经理、高级项目经理、技术经理，2015年4月离职创建神策数据，针对企业级用户推出用户行为分析产品神策分析，帮助企业实现数据驱动。2017年7月，桑文锋荣获第六届中国财经峰会“2017最佳青年榜样”荣誉。 一切知识皆来自数据，人工智能同样建立在数据之上，而以数据驱动体验更是未来的产
近期，我们参加了不少初创项目的路演，创业者们的商业计划书一份比一份精美，显然他们在制作商业计划书上都没少下功夫。但由于当前正处于资本寒冬，能拿到融资的小团队初创项目越来越少。
近期参加墨天轮社区举办的《2022年新春发布会暨国产数据库年度颁奖典礼》，并有幸受邀作为嘉宾，对外发布了数据库大调查报告。此次调查收集3000余份有效调研数据，从中可对国内数据库（包括国产数据库、云数据库）、从业者的现状与发展有了相对全面的了解。这也将为后续政策引导，行业、企业、个人发展带来一定指导意义。本人有幸获得部分高质量样本数据，并尝试从更多角度加以分析。希望能带来更多启示。
水文和水利都是国民经济建设和社会发展的基础信息资源，对于水文数据来说，它更加偏生态性，比如流域的情况，主要影响在政府政策制定。对于水利来说，它更加面对应用，不仅包括水利基础设施，还包括水污染控制的工程项目，跟企业生产、居民生活更加相关。
相对于国外MRO采购市场来讲，国内的MRO采购现状尚不成熟，该方面的管理还处于起步阶段，面临着供应市场分散，不够专业等问题，那么国内企业MRO采购现状如何？又有什么对策呢？
相信很多人在做数据分析工作的时候都遇到这种情况，辛辛苦苦做出来的数据报表老板看了嫌弃不够直观、生动，客户看了嫌弃不够高大上。这个时候不妨尝试一下使用Dashboard来展示报表数据，可能有些人对Dashboard不是很熟悉，没关系今天让小编带大家来认识一下Dashboard究竟是何方神圣，它在数据展示上又有哪些优势，以此来帮助大家更好的完成数据分析工作。
T客汇官网：tikehui 撰文 |张珅健 随着运算能力的飞跃式发展，人工智能这一拥有着数十年历史的“老词”，在最近几年重获新生。在意识到该技术的能力和重要性之后，谷歌、微软、亚马逊等世界知名公司斥巨资入局，希望借此巩固自身地位，而像国内的百度、腾讯等公司也有意凭借该技术缩小与国际巨头公司的差距，甚至一举超越。 人工智能=融资？ 百度早在2014年就投入70亿元用于人工智能核心技术研究，并重金聘请人工智能和机器学习领域最权威的学者之一，吴恩达加入担任首席科学家。大公司的纷纷加入也使得市场急速升温，随着人
事实上，AI 技术应用于内容行业已经不是一件新奇的事，如 2017 年，美国第一大通讯社美联社的大多数稿件已经由人工智能完成，今日头条的 xiaomingbot 在2016 年里约奥运会的 16 天中共生产了 450 多篇奥运新闻稿，阅读数总计超过百万。在突发信息类新闻方面，写稿机器人的效率超过人类，并可以解放编辑人员时间，让他们可以投入更有价值的深度稿件写作之中。
《2016年中国网络社群研究报告》采用定量与定性相结合的研究方法，通过用户调研与企业访谈相结合，对中国网络社群的发展环境概念界定、整体特征、社群运营现状、商业模式、网络社群服务平台发展等等进行了多角度
来源：数字观察 作者 : 窦悦怡 ---- 在2019产业互联网公开课之“企服效率专场”上，东方富海合伙人陈利伟以《痛苦并快乐的中国的TO B实践》为主题发表演讲。 陈利伟表示，声称做中国saleforce 的公司实质上都做成了salesforce (中国），没有深入的本土化创新。 真正贴近中国客户实践一些好的SaaS产品，或者是一些好的企业级服务产品凤毛麟角，我觉得这也是导致了我们赛道严重两极分化的原因，核心在于创业的初心，即是简单的功能模仿还是真的把握住了你所在这片市场核心客户的核心需求。
商业数据分析之所以越来越火，是因为小到业务执行、大到企业决策，数据都在持续发挥着价值。很多人凭借着数据分析的优势，在职场上愈加具有核心竞争力。
近几年来，大规模代替传统商业数据库（以Oracle为代表），已成为行业内的共识。其实早在十余年前，以阿里为代表的国内企业就在企业内部实践了这一过程，并且取得了非常好的效果。满足了企业业务快速发展的同时，还大幅降低了成本投入；并且在这个过程中积累技术、锻炼队伍，为长远发展做好相关准备。去年，笔者曾撰多篇关于替代传统大型商业数据库的文章，并预言在未来一段时间这一过程将加速。在最近一年多时间可欣喜的发现这一过程正在悄然加速，正有越来越多的企业加入到这一行列中，并已取得了不错的效果。例如近期了解到的很多大型软件厂商（包括伯俊软件、石基信息等）都在纷纷转型，选择云数据库支持自有业务。究其原因，正是之前的多年积累，使得云数据库代替传统大型商业数据库趋势，悄然间已经到了从量变到质变的拐点。
随着智能手机的普及和手机用户的激增，共享单车作为城市交通系统的一个重要组成部分，以绿色环保、便捷高效、经济环保为特征蓬勃发展。（数据样例可参考文末)
作者 | Einat Orr 译者 | 平川 策划 | Tina 虽然该领域的公司数量在不断增加，但可以看到，其中有几个类别的产品出现了整合迹象。MLOps 趋向于端到端，Notebook 正在进入编排领域，而编排正在转向数据谱系和可观察性。与此同时，我们看到，开放式表格式进入了元存储功能。而在治理层，安全和权限管理工具进入目录领域，反之亦然。 本文最初发布于 lakeFS 官方博客。 自我们分享“2021 年数据工程现状”已经过了一年。从去年 5 月我们发布那篇文章以来，数据领域并没有多少变
很多网店店主在开店之后不清楚该如何进行有效的渠道推广，网店推广已经成为越来越多网店运营者需要学习的内容。 对于网店店主来说，在电商平台上的竞争者越来越多的情况下，如何提升自身店铺的推广引流能力，如何更好地在电商平台上获取精准流量，显得越来越重要。 ▊ 网店平台目前流量的现状 网店推广已经进入千人千面、人群标签时代，店铺推广的精准性要求越来越高，这就促使网店在进行推广时，需要更加重视自身的品牌定位、人群定位、视觉定位，这样流量推广的精准度才会更高。 流量红利的时代已经不再，网店店主需要更加明确自己能够获得流
我们把无限数量 ∞ 的栈排成一行，按从左到右的次序从 0 开始编号。每个栈的的最大容量 capacity 都相同。
本文作者：robozhang，腾讯WXG产品策划 引言 随着去年ChatGPT和AI绘画的爆火，AIGC成为了大家关注的焦点。本篇文章试图从产品经理的角度，系统地讲述下AIGC的技术和商业化现状，谈谈对未来发展前景的展望。 2012年发表的AlexNet被认为是深度学习的起源，同时伴随着CPU、GPU计算能力突飞猛进的发展，AI行业迎来了一波产业爆发。以AI四小龙为代表的一批AI公司迅猛发展，人脸识别、视频理解、语音转文字、机器翻译等一系列AI功能落地到了各行各业。 这一波AI落地的功能有一个共同的特点：任
我们做一个决策时，最重要的是什么？你的答案极有可能是“信息”。有了充分的信息，我们做决策才能更理性，犯错的概率才会减少。如果做多个决策，最重要的是什么？你的答案或许是“逻辑思维能力”。从众多的选项中综合各方信息，理清楚逻辑关系，而后做出一系列的决策。这听上去也是非常对的一个答案。那么，长时间的连续做决策，最重要的是什么？
物流领域受到先进技术深刻影响的同时，也为技术的发展提供良好的环境条件。以智能仓储代表的智能物流科技给物流领域的发展注入了新活力，提升了物流行业的发展效能，推动其实现“跨越式”发展。
业务，作为工作中绝对的核心点，即便在一个公司待的足够久，对业务足够熟悉，也很难简单直接的说清概念；
目前，解决当下人工智能技术落地产业的核心路径就是AI芯片，当传统的通用芯片遇到应用瓶颈，AI芯片更是成为AI公司的兵家必争之地。相比较通用芯片，AI芯片的集成度更高、功耗更低，也更适合应用在一些垂直行业领域做深度定制化。
国内航天领域由“国家队”主导的现状即将被打破。 今天上午7点33分，由零壹空间自主研发的商业火箭OS-X型“重庆两江之星”在西北某基地点火升空。零壹空间是中国首批民营商业火箭公司之一。 点火升空5分钟
一、按照国家土地性质分类标准，一般分五类:商业用地、综合用地、住宅用地、工业用地和其他用地。
常国珍，CDA数据分析师SAS讲师。会计学博士、社会学硕士，毕业于北京大学人口所，目前就读于北大光华管理学院，SAS公司数据挖掘与统计分析课程讲师。曾就职于方正国际金融事业部和长江商学院投资者研究中心。主持过商业银行数据挖掘平台建设、商业银行信用评分模型的构建与固化等商业项目。参与构建的股票量化投资模型被某大型基金公司采纳，并于2013年九月正式发行。 查看阅读原文点击下载常国珍-数据分析的过往与现状-白皮书发布 1、回复“数据分析师”查看数
人工智能引爆了不仅仅是产业的变革，还是时代的变革，回顾18世纪至今，以蒸汽机、电气技术、计算机信息技术为代表的三次工业革命使人类的生活水平、工作方式、社会结构、经济发展进入了一个崭新的周期。而如果说在21世纪，还有哪一种技术可以和历次工业革命中的先导科技相提并论的话，那答案一定是正在步入成熟增长期的人工智能技术。
在现代商业市场中，客流是商业构成的基础。很多商业个体就希望通过“会员制度”绑定、稳定客流，无论哪项商业活动都需要更多的客流来实现经营持续化，掌握了大量的客流量，才能促进更多消费需求。而前不久先达“区块链技术开发+会员生态系统”的思路就给未来商业提出了突破性建议。
随着信息化的发展，越来越多的企业开始选择商业智能BI软件。市场对于商业智能BI需求的增大，使得BI厂商之间的竞争也逐渐增大，现在商业智能BI进入到了一个快速发展的阶段，市面上出现了非常多的商业智能BI软件。作为一个即将要进行商业智能BI软件选型的企业，应该如何挑选适合自己企业的商业智能BI软件呢？
现在，国内的许多企业都在为信息安全，数据安全而努力着。减少对国外软件产品的依赖，实现软件国产化是一个必然的趋势。但众所周知，我国的软件市场被国外厂商占据了较大的份额，典型如 Microsoft、Oracle、SAP 等。市场上是否存在可以替代这些软件的解决方案呢？其替代方案以及替代成本又如何呢？替换过程能够足够顺滑呢？ 带着这些问题，在将于 2023 年 3 月 17-18 日举办的 ArchSummit 全球架构师峰会北京站上，我们策划了【国产软件优化迭代之路】专题，邀请了蚂蚁集团研发总监封仲淹担任专题出
金融企业中，“数据”扮演着重要的角色，因此其对数据的存储、使用也格外重视。本文将对典型金融企业中的存储场景进行分析，并针对不同场景的技术现状及未来发展进行简要说明。
随着区块链开发公司的日趋成熟，商业结构在可持续发展的思路上渐显乏力，很多人想寻求一个更能切入未来市场的方式，因为他们清楚的知道面对未来市场，结合区块链开发公司做到“全面覆盖”的商业对接服务，才能增大用户粘性，获取长久企业效益。
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