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其實對于企業(yè)數(shù)據(jù)體系而言，我們可以分成三個部分。第一部分就是數(shù)據(jù)處理以及技術鏈路。第二部分就是數(shù)據(jù)產(chǎn)品的體系，以及第三部分就是數(shù)據(jù)分析的體系。其實站在整個數(shù)據(jù)處理以及技術鏈路的過程中，我們首先要會涉及從業(yè)務系統(tǒng)中采集的數(shù)據(jù)去進行相應的同步，
數(shù)據(jù)是有價值的，但大數(shù)據(jù)最核心的價值到底是什么？能夠用大數(shù)據(jù)來作什么呢？ 我總結了一下，大數(shù)據(jù)最核心的作用和價值有四個方面： 1） 查看數(shù)據(jù)規(guī)律，來探索事物的運行規(guī)律和特征 2） 發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化，來探索業(yè)務的
傳統(tǒng)企業(yè)轉型數(shù)字化營銷面臨著哪些難題？ 傳統(tǒng)企業(yè)進行數(shù)字化轉型的目的是為了接觸終端用戶，了解用戶的本質(zhì)需求，進行精細化運營，從而發(fā)掘用戶的更大價值。 但
企業(yè)數(shù)字化是一個涉及多方面變革的過程，其核心在于將傳統(tǒng)的物理形式、過程或服務轉換為數(shù)字形式，以優(yōu)化信息處理、存儲和傳遞的效率。以下是企業(yè)數(shù)字化入手的簡要描述。 一、首先，企業(yè)需要明確數(shù)字化轉型的目標和愿景，這將有助于確定數(shù)字化轉型的方
分類，就是確定某個對象屬于哪個預定義的目標類的過程。 在機器學習中，分類法有很多種，比如決策樹分類法、基于規(guī)則的分類法、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機和樸素貝葉斯分類法，等等。 而決策樹是最常見的一種簡單卻廣泛使用的分類技術。
在過去的兩年中，我直接和間接的幫助我們的學員企業(yè)做數(shù)字化轉型，因為每一個數(shù)據(jù)要把它組織出來，形成一個幫助你做決策，幫助你可視化的了解公司全面的情況，或者是用戶體驗的一致性的創(chuàng)新。這些都是需要在數(shù)字的基礎上提取工具或者提取知識，它只有組織起來
零售實體的數(shù)字資產(chǎn)類型、獲取、使用、增值以及確保數(shù)據(jù)安全的方式可以概括如下。 一、數(shù)字資產(chǎn)類型。對于零售實體而言，數(shù)字資產(chǎn)主要包括以下幾種類型。電子商務數(shù)據(jù)：包括客戶訂單、交易記錄、庫存數(shù)據(jù)等。營銷數(shù)據(jù)：如客戶行為數(shù)據(jù)、市場趨勢數(shù)據(jù)、
所謂新零售，它是一種以互聯(lián)網(wǎng)為依托的零售新模式。從零售到新零售，多的不僅是一個“新”字，而是多了新的銷售場景、新的商家與消費者關系、新的供應鏈流程，產(chǎn)業(yè)帶來變革的同時，消費者也將從新零售中
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