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企业数字化转型的数据治理概述
挑战1:企业现有数据融合“价值有限”
10%
90%
物理世界(or数字世界(IT)
现有数据融合：只有约10??管理数据被打通和融合，进行数据挖掘、创新
物理世界数字化：约90??OT数据井未被广泛的感知、采集、融合和价值挖掘
Outed
在今天，数字化生产已逐步成为普遍商业模式
数字化生产模式：以数据为处理对象，以ICT平台为生产工具，以软件为载体，以服务为目的的生产过程
平台2加工平台1初始数据
数据处理2接的客户①智能终端
数据分析获取数据
收入
3需求
6
筛选平台3应用提供
开发
机会45服务
服务
商业循环：数据变机会、机会变服务、服务变收入
ICT:InformationandCommunicationTechnologies信息与通讯科技
Cmted
人工智能销售预测模型的建立
数据要准确
考量数据特性
预测目标
计算资源
业务需求
模型的评估和调优；交叉验证、超参数调整
Outed
人工智能销售预测模型的建立
1.传统时间序列分析-纪要历史数据来预测未来趋势
自回归(AR)、移动平均(MA)、自回归移动平均(ARMA)季节性自回归移
动平均
2.机器学习模型
线性回归
决策树、随机森林(处理非线性关系)
3.深度学习模型
循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)
4.混合模型
Cuted
数字化转型的核心：“业务优化”和“业务转型”
DigitalBusinessStrategy
DigitalBusinessOptimizationDigitalBusinessTransformation
ImprovedBetterCustomerNet-NewRevenue
ProductivityandNewBusiness
ExperienceProductandServices
ExistingRevenueModels
DigitalBusincssOptimtz
lonAddsSigoificantValue
KPlsforNewRevenueandModcs
withoutChangingBusinessModel
0uted
数据分析
1提出问题2.理解数据6影居清洗4.构建模型5.数据可视化
·选择全集或子·E-R图
·
·为什么要分析·
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