Michelle ufford的演讲中讲过一句话，如果你有了一个想法，然后利用数据去验证它，这不是数据驱动。数据驱动是一切从数据出发，在数据中产生洞察和想法从而驱动你的行为。
《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利曾在演讲中提出：人类将在主动进化中重新定义未来，而智能将转化成进化的基础原则。正如赫拉利所说，人类将面对历史上最重要的一次变革，而人工智能是对人类社会带来巨大变革的重要手段之一。
如果说疫情之前，企业/组织尚对此有着一丝疑虑；那么经历疫情和外部环境巨变带来的种种不确定性之后，企业/组织在数字化转型中充分感受到数据的力量，无比渴望实现“数据驱动组织”。
麦肯锡全球研究院报告表明，数据驱动的组织吸引客户的能力，保留客户的能力和盈利能力上，分别是一般企业的23倍,6倍和19倍[1]。
新基建浪潮奔涌而来，催生全新的创新发展机遇，而这个过程还伴随着大量政企组织的转型升级，于是，数字新基建已经成为重要的时代主题，许多科技企业、互联网企业加入其中，以To B业务等形式试图获得商业机会。
普华永道的研究表明，高度数据驱动的组织在决策方面取得显着改善的可能性要高三倍。不幸的是，高达62％的高管仍然更多地依赖经验和直觉，而不是数据来制定业务决策。
找到你类中会变动的部分，将其抽象成新的方法或者属性，最终允许新的子类来重写它以改变类似的行为。
近些年来，很多意见领袖一直在强调大数据的价值，这些价值既蕴含在企业内部数据，也蕴含在外部数据中。大家共同强调的一点是，大数据的真正价值在于数据驱动决策——通过数据来做出的决定，要优于常规决策。当你的想
这些术语经常相互混淆，那么它们的主要区别是什么？您如何根据自己的情况选择合适的术语？ 我们生活在一个数据驱动的时代，使用数据做出更明智决策并更快响应不断变化的需求的组织更有可能脱颖而出。您可以在新的服务产品（例如拼车应用程序）以及推动零售的强大系统（电子商务和店内交易）中看到这些数据。 在数据科学领域，有两种类型的数据处理系统：在线分析处理（OLAP）和在线事务处理（OLTP）。主要区别在于，一种使用数据来获得有价值的见解，而另一种则纯粹是可操作的。但是，有一些有意义的方法可以使用这两个系统来解决数据问题
很少有企业机构质疑大数据和分析能够为其带来的巨大价值，但最重要的问题在于，如何在可持续发展的基础上迅速释放大数据的价值，而无需巨额的前期投资。 企业已无法应对非结构化数据和传感器数据在数量与种类上的迅速增长。因而，他们迫切需要增进大数据分析的专业知识和能力，以保持竞争力。在当今这个以客户为先的时代，工业化规模的分析能力和数据驱动型洞察能力是企业生存的关键，数据必须进行实时处理。这也是大多数企业面临的挑战。Forrester Research的调查显示，商业智能（BI）是2013年企业项目计划
大数据时代的到来，既向传统的计算范式提出挑战，又为范式突破准备了基础条件。数据驱动和知识引导相互结合的智能计算恐怕是当前社会正经历的人工智能时代，传统的计算范式是怎样的？大数据时代对新的计算范式提供了什么先天条件？有了数据驱动，为何还要与知识引导相互结合？
在产业升级浪潮下，由于实体经济地位的特殊性，以数字化、智能化推动制造业转型升级的重要性已经得到广泛认同，催生了大热的智能制造创新。
怎样提高你的决策过程？在如今这个信息爆炸的社会，想单纯的依靠直觉本能来保持竞争力已经远远不够了。越来越多的机构组织开始意识到，数据才是组织决策的核心。
虽然许多企业渴望成为数据驱动型组织，但其中很大一部分往往只关注技术方面，主要将其视为技术资产。因此，他们的投资和举措通常围绕以技术驱动的努力。然而必须认识到技术是达到目的的手段。
按要求转载自36kr 作者 | 欧开磊 数据科学为什么对很多创业公司如此重要？公司应该在什么时候在数据科学方面进行投入？应该将数据科学团队放在公司里的什么位置上？如何营造一个尊重数据科学的文化氛围？ 编者按：Jeremy Stanley是日用杂货当日送达初创企业Instacart主管数据科学的副总裁，Daniel Tunkelang是前LinkedIn的数据主管。作为在数据科学领域身经百战的老将，他们在这篇文章中为那些想打造一支属于自己的数据科学团队的公司CEO们提供了一些建议，主要涵盖了这几个问题：数据科
摘自：36氪 （36kr.com/p/5045605.html) 作者：达达 原文链接：http://firstround.com/review/doing-data-science-right-your-most-common-questions-answered/ Jeremy Stanley 是日用杂货当日送达初创企业 Instacart 主管数据科学的副总裁，Daniel Tunkelang 是前 LinkedIn 的数据主管。作为在数据科学领域身经百战的老将，他们在这篇文章中为那些想打造一支属于
罗家德：分享一下有关于针对社会、商业、营销大数据而有的社会计算（social computing）的三个阶段，我简称其为大数据1.0 、2.0和 3.0的阶段（更准确地说，这是社会计算区分出来的，可简称其为社会计算1.0 、2.0和 3.0的阶段）。其他大数据应用，如健康、规划、医学等等是不是如此分，我非专业，不敢说，所以这只对与社会科学及管理学理论有关的社会计算而言。
vue是一套用于构建用户界面的渐进式框架。可以用他来封装单文件组件来开发更为复杂的单页应用。 本文主要是通过封装一个拖拽组件的例子，来分析Vue组件化相关知识。
这一轮所谓人工智能的高潮，和以往的几次都有所不同，那是因为其受到了产业界的极大关注和参与。而以前并不是这样。 当今世界是一个高度信息化的世界，甚至我们有一只脚已经踏入了智能化时代。而在我们日常交流和信
最近在各个行业技术会议上，出现了越来越多的人工智能与测试结合的topic。比如最近几个跟人工智能相关的内容。
麦肯锡最近发布的一项关于数据驱动型营销的研究发现，在2020年3月至8月期间，零售业出现了前所未有的增长。与此同时，各类公司过时的数据建模使他们的营销人员无法快速和细致地捕捉不断变化的消费者偏好。
多年以来我参与实施了多个数据仓库、企业报表、管理驾驶舱、数据治理等数据类型的项目，一直以来数据领域都是传统的套装软件，中心化的数据管理占据主导，但是从2014年的大数据规划项目至今，我发现世界不一样了。
HLS的任务级并行性（Task-level Parallelism）分为两种：一种是控制驱动型；一种是数据驱动型。对于控制驱动型，用户要手工添加DATAFLOW pragma，工具会在该pragma指定的区域内判别任务之间的并行性，生成各进程之间的模块级控制信号。对于数据驱动型，用于需要明确指定可并行执行的任务。
最近，我在各大技术沙龙和论坛上，积极倡导的一个理念：“大数据驱动的技术管理”，我相信这是技术管理的未来，犹如我在《技术管理之巅》一书中阐述的那样：通过汇集“软件生命周期大数据”，包括员工的基本信息数据、BUG率、考勤数据等等，通过对这些数据的分析和挖掘，构建“员工画像”、“团队画像”，基于画像信息，在开发过程和项目管理中，进行预警和预测，从而提升团队成熟度，更精确的指导技术管理工作。
众包（Crowd-sourcing）是一种新型的外包模式，它将一群松散的任务发包方（Requester）和任务完成者（简称工人，Worker）联系起来，实现任务发包、匹配、完成和付款等一系列操作。
上次分享了两个部分：微服务架构需要元数据，微服务与元数据的关系，那么微服务中的元数据中具体如何应用，有哪些应用场景？我们接下来看一下——微服务中元数据的价值，了解元数据在微服务中具体的应用价值点。
【核心提示】与传统数据相比，大数据的资源性特征尤为突出，成为各国重视开发大数据的依据。在知识的演化过程中，数据既是产生信息、知识、智慧的基础，又同时贯穿于其中。进入信息化时代，遇到的最大难题不是信息不足，而是信息孤岛的问题，只有实现大数据的共享和规范管理，才能破解这一难题。 曾几何时，数据是人类用于识别环境的计数工具，对其精确性的关注似乎仅限于科学研究领域。进入信息化时代，我们每一个人都明显感受到与信息相关的数据无处不在。可以说，我们自身在不断产生各种数据的同时，数据也在极大地影响我们。 两次数据革命融
本系列从数据结构相关的计算机知识出发，从数据的角度提出一些数据驱动的设计思维模式。第01期总体介绍数据结构与设计的关系，用数据结构的方式来思考设计，并通过几个案例介绍一些大的思路。
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 欧委会数据价值链部门负责人玛尔塔•纳吉•罗森杰斯日前明确表示，欧洲要实现经济“数字化”，但目前仍有几个关键挑战。 玛尔塔在马德里举行的“数字世界中的互信”大会上说，数据已成为一项经济与社会资产，但考虑到其带来的机遇和风险，我们必须根据具体情况来利用数据。 经济“数字化”最大的挑战之一是，如何建立安全的基础设施以确保数据驱动型经济的稳定发展，因为数据驱动型经济对欧委会决策、创造就业机会和促进
数据驱动编程的核心：数据驱动编程的核心出发点是相对于程序逻辑，人类更擅长于处理数据。数据比程序逻辑更容易驾驭，所以我们应该尽可能的将设计的复杂度从程序代码转移至数据。
机器学习解决的问题无非两类：预测、分类 预测：预测所属分类、预测预测数值，区别：预测目标Y是连续的还是离散的
最近我多次被问到统计（尤其是统计建模）、机器学习和人工智能之间有何区别。其实这三者之间在目标、技术和算法方面有很多重叠的部分。引起困惑的原因不仅仅是因为这些重叠部分，也是因为我们被很多非科普文中的时髦
“分享、合作、共赢”一直是大数据文摘秉持的理念，如果您希望更深入的交流或有什么意见、建议，请给文摘的公众号留言，我们一定认真回复。 输入“精选”并按提示输入日期，就能查看往期精选文章。 曾几何时，数据是人类用于识别环境的计数工具，对其精确性的关注似乎仅限于科学研究领域。进入信息化时代，我们每一个人都明显感受到与信息相关的数据无处不在。可以说，我们自身在不断产生各种数据的同时，数据也在极大地影响我们。 两次数据革命融合数据与科学研究 在数据的发展历程中有过两次革命。第一次
数据驱动型策略一般是指通过使用机器学习算法，数据挖掘技术对选定的数据进行分析来预测未来市场的走向。相比于理论驱动型策略，数据驱动型策略相对难以理解，并且使用的数据工具也特别复杂。数据驱动型阿尔法模型，使用的输入变量主要是和交易相关的（绝大部分是价格数据），试图找出一些对未来具有解释能力的模式。
导语： 大数据时代，手握海量数据已是企业常态，而企业数据驱动文化不能止步于一群经过专门培训的分析师。如何充分利用数据并对其加以挖掘和利用才是赢在未来的王道。而企业在探索数据驱动的路上，找到相关人才至关重要。这篇文章总结了如何才能最高效率发掘数据驱动型潜力人才，通过人工智能、机器学习以及数据挖掘，帮助企业通过数据获得真正回报的最佳实践。 设定目标对数据驱动型企业至关重要。 招聘拥有分析思维的员工和招聘拥有特定技能的员工一样重要。 不必花费太多费用，但持续的培训却是必须。 和许多公司一样，能源巨头雪铁龙公司也
本文总结
编者按：随着互联网的普及化以及物联网的快速发展，人们产生的数据也越来越多。早几年前，马云就突出了当前是“DT”时代的说法。但数据的多并不代表着就是好事，只有被利用起来的数据才是好事。有人将数据称为是“
作者简介 刘洋，1号店搜索部算法工程师，机器学习的爱好者和实践者。上海大学博士，在语义分析、知识发现有深入研究。 电子商务通过服务和商品给用户带来极致体验。其中，服务包括用户的浏览体验、配送体验和客服
数据系统与业务流程的融合程度越来越被企业所重视，为了实现更智能、高效的运营和决策，数据系统与业务流程的深度融合已经成为许多企业数字化转型的目标。提高数据系统与业务流程的融合程度，不仅有利于提升工作效率和创造竞争优势，还可以帮助企业实现更精准的数据驱动决策。
而基于这些数据的分析，可以挖掘到非常多有价值的信息，这些信息正在成为大多数企业业务增长、迭代更新的关键。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1680176.html
2017-11-29 17:29
作者｜Dave Holtz 选文｜Aileen 翻译｜范玥灿 蒋晔 校对｜Mirra 魏子敏 想找一份数据科学家的工作？这是个正确的决定！ 哈佛商业评论最近刊登了一篇由Thomas Davenport 和 D.J. Patil 共同撰写的文章，称数据科学家是二十一世纪最性感的工作。 但是你要怎么进入这个行业呢？ 许多资源也许会让你以为，成为一个数据科学家需要全方面掌握一些领域，例如软件开发，数据修改，数据库，统计学，机器学习和数据可视化。 不必担心。以我作为一个数据科学家的经验，事实并非如此。你不需要尽
任务型对话模型包括两种方法：Pipeline和End2End，前面介绍了问题定义和建模（任务型对话系统公式建模&&实例说明）、Pipeline方法中的SLU（总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（一）、总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（二）、总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（三））、DST（一文看懂任务型对话系统中的状态追踪（DST））、DPL（一文看懂任务型对话中的对话策略学习（DPL））、NLG（总结|对话系统中的自然语言生成技术（NLG））。今天简单介绍下部分End2End的方法（End2End的方法也有多种，比如：有的方法虽然是End2End的方法，但是还是单独设计模型的部件，不同部件解决Pipeline方法中的某个或多个模块；有的方法则是完全忽略Pipeline方法划分的多个模块，完全的End2End），后续抽时间会继续介绍。
自动化测试是指在没有任何人干扰的情况下，可以自动执行测试用例并获得测试结果的软件程序。
大数据时代，手握海量数据已是企业常态。如何充分利用数据并对加以挖掘和利用才是赢在未来的王道。在与数百家企业协作的过程中，英特尔总结了如何通过人工智能、机器学习以及数据挖掘帮助企业通过数据获得真正回报的
在后疫情时代，以数据分析为代表的数据消费场景日益丰富，数据驱动业务增长成为市场共识，数据开发管理越来越受到企业决策者重视。
首先我们了解到虚拟数字人根据人物图形资源的维度，数字人可以分为2D和3D两大类。2D数字人从外形上可以分为2D真人和2D卡通。
本文由iCDO互联网数据官原创内容志愿者林森撰写。 本文长度为2247字，预估阅读时间10分钟。 摘要：本文从传统屏幕广告资源及优缺点入手，探寻在与互联网广告平台对接后，线下屏幕的本质以及广阔的想象空间。 最近在宋星老师的《知识星球-数据驱动营销与运营》里（如需加入请点击文末“阅读原文”），有同学问到关于数据驱动的线下屏幕营销的问题，主要涉及到如何通过数据改变线下屏幕广告投放的方式，有哪些广告平台、涉及的场景以及投放效果、原理等方面，其中也涉及到百度的“聚屏”广告产品。 那通过数据驱动的屏幕广告方式对传统的
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