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我們現(xiàn)在已經(jīng)真正進(jìn)入了數(shù)據(jù)時代。互聯(lián)網(wǎng)公司無一例外地強(qiáng)調(diào)他們的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策；傳統(tǒng)企業(yè)，現(xiàn)在重要的戰(zhàn)略就是數(shù)字化轉(zhuǎn)型。相信你現(xiàn)在能感受到，數(shù)據(jù)在我們的工作和生活中已經(jīng)變得和空氣、水一樣了。數(shù)據(jù)思維或者數(shù)據(jù)分析能力已經(jīng)成為這個時代的必需品，而不是選項(xiàng)。1.量化IT投資的有效性，用數(shù)據(jù)推動決策。無論哪個公司永遠(yuǎn)沒有足夠的開發(fā)資源，每個產(chǎn)品經(jīng)理都想爭取開發(fā)資源來做自己的項(xiàng)目，說自己的項(xiàng)目更有價值。如何評價輕重緩急，數(shù)據(jù)說話。從公司或決策者的角度來看，數(shù)據(jù)本質(zhì)的功能是作為資源分配的評判，幫助我們以客觀的方式將資源投入到有價值的事情上。2.通過數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證產(chǎn)品的有效性。你面試的時候說你很牛逼。如何讓人們相信你？你說你牛逼，那你牛逼？相信大家都習(xí)慣了小套路，說自己做過的一個項(xiàng)目轉(zhuǎn)化率增加了多少點(diǎn)。其實(shí)在我們做的每一個項(xiàng)目或功能中，都要用數(shù)據(jù)來驗(yàn)證產(chǎn)品的有效性。RFM數(shù)據(jù)分析怎么用易用：只需簡單幾步拖拽和點(diǎn)擊，即可獲得高質(zhì)量的分析結(jié)果！

    也開始把故事與技術(shù)帶向全球，而且更高效、快速、有創(chuàng)新力。***，字節(jié)跳動旗下的今日頭條、抖音、火山等產(chǎn)品基于數(shù)據(jù)挖掘的算法技術(shù)為**驅(qū)動，從資訊分發(fā)、內(nèi)容分發(fā)支撐了750億美元的估值。并且，還在加速它的國際化，已經(jīng)擁有包括中國、日本、韓國、巴西、美國、歐洲、東南亞和印度在內(nèi)的主要市場。大流量平臺MCN現(xiàn)狀內(nèi)容大的***，內(nèi)容不是新鮮事物，巨頭們在內(nèi)容化上押寶，無非是做大布局，帶動新營收增點(diǎn)版塊。在我們熟悉的電商、直播行業(yè)，產(chǎn)生的新帶貨能力是所有商品目前較好的新營銷渠道。電商賣貨的痛點(diǎn)與轉(zhuǎn)型：公域流量爭搶激烈，壓迫出深度「種草」型精細(xì)營銷國內(nèi)外巨頭們體現(xiàn)出的商業(yè)邏輯**重要：尋找新行業(yè)的新增點(diǎn)，發(fā)掘新行業(yè)的潛力，賺新行業(yè)的錢。這基于眾所周知互聯(lián)網(wǎng)流量變現(xiàn)的困境，基于電商如火如荼20年洗劫了線***量之后，流量枯竭的背景。在阿里，京東之后，曾經(jīng)誕生了一大批垂直領(lǐng)域電商特賣平臺，但從2015年開始，價格戰(zhàn)不*打死了很多平臺，而且透露了以上絕望的現(xiàn)實(shí)。到處都在談價格、談流量以及轉(zhuǎn)化率，既然前兩項(xiàng)已經(jīng)無可再壓榨，尋找「轉(zhuǎn)化率」的突破成為創(chuàng)業(yè)者們創(chuàng)新和發(fā)力的方向。獲得阿里2016年V任務(wù)年度達(dá)人榜***名的茉莉傳媒。

某種程度上，推薦技術(shù)的高度多樣性在于一些實(shí)現(xiàn)推薦時遇到的挑戰(zhàn)，如客戶評分的稀疏性，計算的可擴(kuò)展性，以及缺乏新物品和客戶的信息。顯然，我們無法在本節(jié)中綜述哪怕一下部分方法和算法，而且在此處探討這些也沒有太多的意義，因?yàn)檫@樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關(guān)注于驅(qū)動設(shè)計推薦系統(tǒng)的目標(biāo)和效用函數(shù)，而基本上忽略這一問題的算法和技術(shù)側(cè)的細(xì)節(jié)。從計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的觀點(diǎn)來看，推薦系統(tǒng)問題與電商和全渠道商業(yè)在很多零售領(lǐng)域的興起帶來銷售品類的擴(kuò)張是緊密相關(guān)。大的平類增加了很多非暢銷產(chǎn)品，每一個產(chǎn)品的銷售量和貢獻(xiàn)的收入都是很少的，但是這個“長尾”的總體貢獻(xiàn)是非常的。傳統(tǒng)推薦技術(shù)如推廣暢銷的商品不能有效利用非暢銷商品的潛力，這就需要更巧妙的推薦方法在數(shù)百萬他或者她從未探索過的產(chǎn)品中對其進(jìn)行引導(dǎo)。豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，更理解需求，支持個性化定制。

隨著傳感器、移動通信等技術(shù)的飛速發(fā)展，工業(yè)生產(chǎn)正朝著更高密度、更高效率的綜合信息運(yùn)作模式發(fā)展。許多先進(jìn)的計算機(jī)系統(tǒng)被引入，這些系統(tǒng)的運(yùn)行產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)和信息資源，導(dǎo)致人們無法繼續(xù)使用傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式。必須從各個方面和出發(fā)點(diǎn)進(jìn)行有效的研發(fā)，引入大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，普遍實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的科學(xué)管理和生產(chǎn)設(shè)備的有效控制。目前，工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)包括多種技術(shù)，常用的有K-means、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和貝葉斯理論等，可以從海量交通數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有價值的信息，并利用這些信息指導(dǎo)和創(chuàng)新工業(yè)生產(chǎn)管理模式，構(gòu)建大數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。百萬級數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)分鐘即出結(jié)果。RFM數(shù)據(jù)分析潛在客戶挖掘

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