數(shù)據(jù)證明法律，法律帶來(lái)洞察，洞察換產(chǎn)品。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，企業(yè)因?yàn)閿?shù)字化一直在處理數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)和交換數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，利用商業(yè)智能BI獲得數(shù)據(jù)值，可以用什么方法收集整理數(shù)據(jù)抽樣調(diào)查，這些報(bào)告-2/...日?；?dòng)在服務(wù)行業(yè)客戶的過(guò)程中沉淀了海量的數(shù)據(jù)形成了強(qiáng)大的數(shù)據(jù) 洞察幫助App、品牌商、金融機(jī)構(gòu)、汽車廠商等客戶分析行業(yè)市場(chǎng)的能力。

數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的核心到底是“數(shù)字化”還是“運(yùn)營(yíng)”，不同的利益相關(guān)者有不同的理解和解釋。我們認(rèn)為兩者相互依存，密不可分，可以定義為在數(shù)字技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效、敏捷、智能的運(yùn)營(yíng)管理。其中，數(shù)字技術(shù)不再局限于傳統(tǒng)的IT技術(shù)，還包括人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)。企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理是與產(chǎn)品生產(chǎn)和服務(wù)創(chuàng)造密切相關(guān)的各類管理工作的總稱，涵蓋經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的計(jì)劃、組織、執(zhí)行和控制。

從企業(yè)角度看，企業(yè)不僅面臨全球經(jīng)濟(jì)增速放緩、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇的常態(tài)環(huán)境，還面臨用戶需求日益苛刻、運(yùn)營(yíng)成本不斷上升的直接挑戰(zhàn)。如何突破內(nèi)憂外患？從供給側(cè)分析，田波電子競(jìng)技APP數(shù)字技術(shù)的發(fā)展和普及，使得數(shù)字技術(shù)平臺(tái)更加成熟，為企業(yè)創(chuàng)新管理創(chuàng)造了有利條件。正因?yàn)槿绱?，?shù)字技術(shù)的IT解決方案為企業(yè)解決問(wèn)題提供了一種可能。

什么是數(shù)字化轉(zhuǎn)型？數(shù)字化轉(zhuǎn)型是以數(shù)字化為基礎(chǔ)，利用商業(yè)智能BI等數(shù)字化相關(guān)技術(shù)改造企業(yè)，創(chuàng)造新的商業(yè)模式或重塑現(xiàn)有商業(yè)模式，以適應(yīng)時(shí)代發(fā)展下不斷變化的市場(chǎng)格局和用戶需求。數(shù)據(jù)視覺(jué)派克數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI與以往不同。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一場(chǎng)“顛覆性”的改革，通過(guò)數(shù)字化思維、數(shù)字化技術(shù)、數(shù)字化管理、商業(yè)智能BI等，重新定義企業(yè)的整體商業(yè)模式。，并從底層改變企業(yè)生產(chǎn)、銷售、財(cái)務(wù)、行政的方方面面。

企業(yè)也不例外，而且由于業(yè)務(wù)往來(lái)頻繁，數(shù)據(jù)在企業(yè)中的地位較高。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，企業(yè)因?yàn)閿?shù)字化一直在處理數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)和交換數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，利用商業(yè)智能BI獲得數(shù)據(jù)值。數(shù)據(jù)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，BI不僅可以提供數(shù)字化服務(wù)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，升級(jí)數(shù)字化生產(chǎn)降本增效，還可以應(yīng)用數(shù)字化管理輔助高層管理者決策。

數(shù)據(jù)挖礦沒(méi)有你想象的那么難。一般來(lái)說(shuō)，你要掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)、聚類分析與模式識(shí)別、決策樹(shù)分類技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳學(xué)算法、規(guī)則歸納與可視化技術(shù)。1.統(tǒng)計(jì)學(xué)是最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，尤其是多元統(tǒng)計(jì)分析，如判別分析、主成分分析、因子分析、相關(guān)分析、多元回歸分析等。2.聚類分析與模式識(shí)別聚類分析主要是根據(jù)事物的特征進(jìn)行聚類或分類，即所謂物以類聚，以期從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和典型模式。

3.決策樹(shù)分類技術(shù)決策樹(shù)分類是基于不同的重要特征，在樹(shù)結(jié)構(gòu)中表示一個(gè)分類或決策集，從而產(chǎn)生規(guī)則，發(fā)現(xiàn)規(guī)則。4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳基因算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)迅速發(fā)展的前沿研究領(lǐng)域，對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、認(rèn)知科學(xué)和信息技術(shù)都有著重要而深遠(yuǎn)的影響，在數(shù)據(jù) mining中也起著非常重要的作用。5.規(guī)則歸納規(guī)則歸納相對(duì)來(lái)說(shuō)是數(shù)據(jù) mining獨(dú)有的技術(shù)。