采购在现代企业发展中的重要地位是毋庸置疑的。采购成本对于减少资金占用、降低仓储成本和加快营运资本周转起着重要作用，采购成本过高将会很大程度降低生产的经济效益，反之，降低采购成本可以显著地提高企业的经济效益。但是询价、比价、议价、评估等等一系列漫长的流程中琐碎的事情，足以让采购员们筋疲力尽。
最近学习了分析公司内在价值的基本指标，主要包括市净率、市盈率、市销率、PEG这4个指标。今天对这4个关键指标进行一些学习总结，包括这4个指标的具体含义，以及如何用于对比分析公司的内在价值。
现在的制造型企业都比较依赖于供应商为企业制成品提供增值部件，但随着业务发展的多样化及需求增多，采购及成本也大幅增加；企业可选的供应商也越来越多，也使得传统的人工管理供应商各项数据，已无法满足。
在当今的社交App推广领域，广告买量已成为企业获取用户的重要手段。然而，如何准确衡量这些买量活动的成效，即用户从广告访问到安装后行为的完整转化路径，一直是运营人员关注的焦点。归因统计是一种评估营销效果的关键技术方案，也因此在社交产品的买量领域中显得尤为重要。社交产品如何在买量领域进行归因统计？重点要关注其中的核心要素和实践工具。
上一篇讲了【用户画像高大上，但90%的人都做失败了！】以后，很多同学表示想看RFM，今天它来了。RFM是很传统的数据分析模型，几乎所有文章都会提到它，然而市面上流传的各种乱用、错用也非常多。今天我们系统讲一下
上大学时，我和另一个姑娘（某理科大神）经常搭伙做饭。有天我俩一起去超市买油，站在琳琅满目的货架前，我直接拎起一瓶，冲她叫：“就拿这瓶吧，最便宜！”姑娘白了我一眼，转头说道：“克单价一点都不便宜好不好！数学是体育老师教的吧？”接着眼神刷刷两下扫完整个货架，心算完毕，拎起另一瓶说：“这克单价最便宜，拿这个！”我当时就囧了，讪讪地拎起油，念叨着：总金额不便宜呢…… 大千世界当中，我们总是需要“数据”去辅助下判断、做抉择。生活当中，可能仅需要描述性数据就足够了，比如你买油是看克单价还是总金额。但工作当中，却必须
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1995年，中国第一家网络安全企业——天融信公司成立（从有记录的工商信息查询得知），掀开了中国网络安全行业发展的序幕。此后的短短数年，启明星辰、卫士通、绿盟科技等安全公司相继成立。这些公司成为了中国网络安全行业的“黄埔军校”，向互联网企业、安全厂商，乃至后来的云服务商，以及各行各业的安全岗位源源不断地输送安全人才，影响至今。
一、当前风控模式现状 近年来，信用风险管理发展呈现出数据化、模型化、系统化、自动化和智能化的特点。传统的人工专家经验正逐步被模型与算法替代。 因此，科技较为领先的金融服务公司会选择采用模型方式完成对借款人的自动评估与审批。目前，对于信贷审核来说主要基于的风控模式为IPC、信贷工厂、大数据三种，每一种都有自己不同的侧重点。 二、最核心的风控模式分类 1.IPC模式 IPC模式起源于德国邮储银行，该模式重视实地调查和信息验证，主要通过对客户经理调查走访、信息交叉验证等方面。需要对客户经理进行至少2个月以上的专业技术培训，提升客户经理辨别虚假信息能力和编制财务报表的技能，从而防范信用风险。 IPC公司信贷技术的核心，是评估客户偿还贷款的能力。主要包括三个部分：一是考察借款人偿还贷款的能力，二是衡量借款人偿还贷款的意愿，三是银行内部操作风险的控制。每个部分，IPC都进行了针对性的设计。 这种模式主要运用于数据缺失、不具备财务管理环境、银行流水不完整，信用记录空白等的小微企业，其中，信贷员负责整个过程，从接受客户的申请到信用检查、现场信用、风险评估再到匹配贷款、付款催收和逾期付款。对信贷员的专业技能要求较高，信贷员对贷款全流程把关，一定程度上确保了项目的真实性。但又因为是以信贷员为核心，以信贷员的判断为依据，有一定的操作风险与道德风险。 2.信贷工厂模式 信贷工厂模式是新加坡淡马锡控股公司(Temasek Holdings)为解决小微企业信贷流程的弊端,推出了一种改善小微企业信贷流程的“信贷工厂”模式，“信贷工厂”意指银行像工厂标准化制造产品一样对信贷进行批量处理。 具体而言，就是银行对中小企业贷款的设计、申报、审批、发放、风控等业务按照“流水线”作业方式进行批量操作。在信贷工厂模式下，信贷审批发放首先要做到标准化，每个流程都有确定的人员分工，如客户经理、审批人员和贷后监督人员专业化分工。并且为了监控风险采用产业链调查方法，从不同角度对借贷企业进行交叉印证。 信贷工厂模式的特点是效率高，可以进行量化审核。过程之间环环相扣，对每个环节都有专人把控具体的把控。正因为这样，意味着需要消耗大量的人力成本，每个流程都需要对口的人员做支撑。 3.大数据模式 大数据风控模式是指通过对海量的、多样化的、实时的、有价值的数据进行采集、整理、分析和挖掘，并运用大数据技术重新设计征信评价模型算法，多维度刻画信用主体的“画像”，向信息使用者呈现信用主体的违约率和信用状况。 大数据模式是基于互联网的兴起，该模式利用互联网数据的连通性，对触及到的风险的数据进行筛选，大大减少了人工审核的时间成本，同时也保证了数据结果的真实性。 三、P2P公司个人信贷评分卡模型 我们先讨论下如何从实际业务出发，以怎样的开发流程才能建立一个有效、有用、有价值的模型，希望读后能给你一定的启发。
美国总统奥巴马在 2012 年竞选中的成功很大程度上要归功于对量化分析的运用。例如，他的团队可以分析出哪些人在收到竞选宣传单张、电话或家访后更有可能去投票，从而改变那些关键的“摇摆州”的局面。沃尔玛通过数据分析发现，在飓风袭击某地之前，不但当地对手电筒的需求会上升，某种果塔饼干的销量也会提升。这阵量化风还吹到了体育界──畅销书《Moneyball》把量化分析的概念普及给了民众。但这些新的量化技巧到底是怎么回事？企业应该如何运用它们？ 最近的三本书有助于管理层找到这些问题的答案：《大数据：改变我们生活、工作
在互联网、物联网、大数据的伴随下，数据呈指数增长，每天增加百万兆字节的数据是很常见的，随之而来将会面临的是更多的存储需求和挑战。传统的解决方案不足以满足这些存储需求，迫切需要一种有效的解决方案，软件定义存储是解决这些问题的常用方案。
在数字经济时代，大数据的广泛采集和应用对人类的生活方式、城市管理、企业运营实现了全方位、智能化的重构。
金融科技的浪潮里，水深鱼多。尽管行业经历过争抢捕鱼的乱象，但在强监管与严整治之后，行业正快速分化。
根据国外开发者平台 HankerRank 发布的2018 年开发者技能调查报告的统计数据，本文摘录程序员求职时必备技能相关的调查结果。
之前的方法是基于用户已经看过一些电影，买过一些商品并且进行了评分，因此具备该用户信息，以便推荐
“企业数字化转型”是一个很大的课题，做了多年“信息化”的我们乍一看到这个词汇难免会有些晕眩，好在任何事物都是有迹可循的，我们不妨来看看“企业数字化转型”的本质到底是什么，它与“信息化”有什么关系，以及“低代码开发平台”在“企业数字化转型”中能发挥什么作用。
在大数据推动的商业浪潮中，要么学会使用大数据的杠杆创造商业价值，要么被大数据驱动的新商业格局所淘汰。毋庸置疑，当下越来越多的企业已开始应用大数据，并利用大数据分析增强企业的创新能力、竞争力、用户体验与生产力。出身于互联网行业的电商企业已经先知先觉，意识到未来对数据收集和分析能力的强弱将可能决定自身的核心竞争力，数据力就是企业的生命力。目前大部分电商都有自己的大数据策略，在愈演愈烈的市场格局中占取更有利的地形优势。 众所周知，电商和传统商家的最大区别在于，电商构建的各类型数据库可以轻而易举地记录全部用户的各类
《孙子兵法·谋攻篇》：知彼知己，百战不殆；不知彼而知己，一胜一负；不知彼不知己，每战必殆。
一年一度双十一又到了，看了一下今年双十一，或许是今年以来，最优惠的时候。（618相比……各有千秋）
3、乔布斯为什么说“除了搜索引擎，谷歌的产品，包括安卓和Google Docs，都是狗屎”？
一、企业大数据如何起步：从小数据到大数据 目前国内外关于大数据的谈论很多，大多是谈运营级别的，或者说从服务端、服务方提得较多一些。笔者要跟大家交流的问题是作为各类企业尤其是客户方的企业来说，大数据跟他们有什么关系，或者说作为企业方怎样去参与，这是企业方现在面临的最大问题。 这个问题的答案重点在于大数据应该从小数据开始。因为现在很多企业面临的最大问题不是怎么用大数据，而是内部的一些小数据整合出现问题，或者小数据都没用好的情况下怎么用大数据。大数据应该是从小数据逐渐演变上去的，是一个正常的生态，而不是瞬间变
作者｜Ailleurs 编辑｜陈彩娴 近日，南京大学明确表示：拒绝国际排名。 在4月15日公布的《中共南京大学委员会关于十九届中央第七轮巡视整改进展情况的通报》中，南大校方表示，在《南京大学“十四五”规划》和《南京大学“双一流”建设高校整体建设方案》编制中，学校发展和学科建设均不再使用国际排名作为重要建设目标。 曾经，南大作为国内首个引入SCI“洋指标”的高校，如今也第一个释放出了跳出高校排名内卷的信号。在世界大学排行榜日益遭受诟病的趋势下，南大此举无疑会是一个好的开头。 1 国际排名为何不再受推崇 世界大
在操作云服务器的时候，用户们可能会存在一些关于硬盘的疑问，比如说如果买云服务器需要单独购买硬盘吗之类的问题，在了解这个问题之前，要先明白云服务器是什么，简单来说，云服务器就是一种虚拟的物理服务器，又称之为云计算或者是云主机，在这个云服务器之中，它是结合了三个优势，也就是计算、网络和存储。
过去一周，国际、国内的大数据相关公司都有哪些值得关注的新闻？数据行业都有哪些新观点和新鲜事？DT君为你盘点解读。
决定何时以及如何在你的团队中使用AI技术是一项艰巨的任务。可选的技术比比皆是：据venturescanner.com网站显示，目前VCs给多达885家AI公司投资了将近90亿美元。而且这还并不包括大量
亚马逊在网购平台提供了两种功能：评级/星级(rate)、评估/评论(review)。个人评级称为“产品星级评估（star rating）”，也就是客户买完产品后的评价，由1星到5星；另外，购买产品的客户还能评论，表达自己的意见和信息。而其他客户还可以对这些评论进行评级，称为“帮助性评级/评论星级评级（helpfulness rating）”。公司用这些数据去了解市场、了解市场参与时机、对产品的设计改造等。
从公职考试、外语培训、练习生面试到房地产交易，只有想不到，没有找不到。在补习文化盛行的韩国，只要你需要，补习班都能给你补。
在企业文档管理系统中，GPA（Generalized Precision and Recall Approximation）算法提供的实用性和价值简直优秀到让人惊叹。特别是在文档信息的检索、分类和排序等方面，GPA算法的威力简直不可小觑。它可是信息检索领域的大忙人，一直以来都是常用的评估指标之一。它那厉害的地方在于，能够把精确率（Precision）和召回率（Recall）两者的特性结合起来，让你在文档管理系统里轻松衡量系统检索结果的质量和效果。
数据猿导读 在近日举办的第二届大数据产业峰会上，大数据解决方案供应商中堃数据的CEO魏清发表了精彩演讲。在演讲过程中，魏清从认知计算的价值出发，向我们阐述了中堃认知加速器的实践之路。 2016年底，工
6月底的上海，空气粘湿，闷热异常，用古龙的话来说就是"空气像是牛肉汤上凝固的油脂"。而比天气更热烈的，则是在上海大学举办的第二届全国逆向物流设计大赛。
区块链是一种按照时间顺序将数据块以特定的顺序相连的方式组合成的链式数据结构，其上存储了系统诞生以来所有交易的记录。区块链上的数据由全网节点共同维护并共同存储，同时以密码学方式保证区块数据不可篡改和不可伪造。所以区块链本质是一个分布式共享数据库。
C在数字EDA领域长期处于二流角色，被S压着打，当然，他也有拿手的，在模拟领域，占据霸主地位。
企业的实力与所处的环境也千差万别，结合其它因素综合考虑可得出企业的管理需求的阶段性，选择适合自己的ERP产品的条件不可完全成熟，可以选择ERP的一部分功能先做试点。切莫贪大、图全、追求不切合实际的“面子工程”。 ERP作为企业信息化的工具不是包治百病的 ，ERP是企业管理思想与模式的自动化，千万不要仅当作是买软件，应该当作管理模式的咨询与实施——明了企业管理需求的紧急程度、企业管理改善的目标。判断企业管理需求特别强调企业自身发展的阶段和经营规模，进而判断那些管理问题是ERP能够解决的，那些不是靠ERP能解决的。
全面薪酬：员工从企业获得的所有收入，包括：现金收入、非现金收入、学习与发展的机会、工作环境，甚至企业知名度等。如公务员的基本工作不高，但全面薪酬比较高。
目前来说无论是个人站长还是企业官网基本上都启用了HTTPS，这里就不在赘述为什么启用https了，网站类似的文章一搜一大把，今天且来聊聊怎么让证书检测的时候呈现A+标签，有钱的大佬（买SSL证书的）您可以离开了，毕竟在看下去就是耽误你的时间啦。
内容 | 许建志 微软首席项目经理主管 整理 | 何永灿 本文为2018 BTA区块链技术与应用大会演讲实录。讲师许建志 (Jacky Hsu)，为微软首席项目经理主管。曾在微软中国台湾、新加坡等地工作，从软件到硬件，再到新技术的行业解决方案，具备多年丰富的软硬件创新探索和实践心得。 大家好，我是许建志，现在微软产品组工作，今天很高兴就企业怎么使用区块链来做分享和讨论。 区块链并不只是数字货币 在谈区块链之前，我们大家听到的第一是数字货币。对于数字货币，刚开始我个人的态度是旗帜鲜明的反对，但现在我有了非常大
企业的良好运营离不开优质的合作供应商。多年来，服装企业积累了许多长期和短期合作的供应商，但也会经常遇到：质量参差不齐、实际交货数量与订单不一致、交货时间不符合约定、报价不合理、订单结算问题多、供应商态度不好等问题。
开工已经一周多，我们迎来了阳春三月。相信大家都已经从“节后综合症”中缓了过来，在和领导们立好“flag”后，各种指标压力滚滚而来。大家也纷纷开始摩拳擦掌，打算大干一场，“牛”转乾坤！ 牛年怎么干？腾讯企点来支招！“牛年开牛市”开工增长礼包，让数字化转型不再只是口号。 腾讯企点可以帮助您的企业，通过微信、QQ社交通路等全渠道与您的客户进行沟通、理解，同时可以打通从营销孵化、销售转化、交易协同到客户服务的全业务流程。数字化的智慧客户运营，帮助企业从根本上贯彻服务营销一体化的理念，是企业“持续增长”的秘籍。 点
如何防止敏感数据的泄密？如何建立健全数据安全保障体系，并使之面对日新月异的威胁，能长久的保持有效性？要实现这些，企业就需要选择专业的数据防泄密产品来保护数据，今天我们讲一下大型企业如何选择数据防泄密产品。
你有没有想过你的工作是否需要支持一个国际社会？您是否预计到工程的安全功能必须与同一部门的其他联邦机构或组织进行互操作？你无法控制的能力的绩效特征是否会影响你的工作绩效？
企业上云已经成为大势所趋。随着企业上云的系统越来越多，企业在云上的成本支出越来越大，云上成本浪费也越来越大。据专业咨询机构RightScale的一份调研报告显示，当下的企业级用户在云计算支出一项的浪费高达30%。企业在上云、使用云过程中，如何在保障提升业务效果的前提下，实现云上成本支出的最优化，是一个非常值得分析的现实问题。
要实现大数据分析项目的最佳实践并非易事。正因如此，Gartner研究总监Svetlana Sicular题为“大数据7大失败案例”的报告吸引了思科工程师Karen Liu的注意。 “我们正处于开始阶段，想了解下其他人正在做什么，有哪些成功案例。”Liu说：“而所有的失败案例，也是我们必须学习并加以警惕的。” 很多人有着和Liu一样的想法。Family Dollar Stores Inc.(美国知名折扣零售商，总部位于北卡罗来纳的夏洛特，最近刚被另一家折扣连锁店Dollar Tree Inc.收购)的企业架构
整个生态最后最核心的就是头羊，因为企业资源核心就是维护头羊，只要有头羊就会有羊群。
大数据安全保护思考 随着大数据时代的来临，企业数据开始激增，各种数据在云端、移动设备、关系型数据库、大数据库平台、pc端、采集器端等多个位置分散。对数据安全来说，挑战也更大了。在大型互联网企业里，传统方法已经很难绘制出一张敏感数据流转图了。因此在新的形势下，一是在工具层面要有新的手段支撑，包括完整的敏感数据视图、高风险场景识别、数据违规/滥用预警、数据安全事件的发现检测和阻止等。二是目前企业也存在着合规的问题了，以往合规对于互联网来说没那么重要，但随着网安法的出台，数据安全也摆上了日程。另外对于跨境企业来说
国内百“模”大战下，究竟谁实力最强，全球领先的IT市场研究和咨询公司IDC最新发布的《AI大模型技术能力评估报告，2023》给出了答案。报告显示百度文心大模型3.5拿下12项指标的7个满分，综合评分第一，算法模型第一，行业覆盖第一，三个绝对第一体现了百度文心大模型的基础技术深度和产业应用覆盖广度。
7月13日，2017中国大数据应用大会及同期举办的中国电子展在成都召开。大会聚焦“大数据、大智能、大健康”，梳理过去一年大数据在各行业、各领域的创新应用，探讨我国建设大数据强国的机遇与路径。中国电信北
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