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附下载,《爱分析·中国BI

编委指导人金建华 爱分析 创始人&CEO执笔人李喆 爱分析 合伙人&首席分析师田群 爱分析 分析师彭晨 爱分析 分析师陈小松 爱分析 助理分析师 外部专家 何春涛 永洪科技 创始人& CEO 点击文末左下角“阅读原文”,可下载完整版《爱分析·中国BI》。9月10日,BI领域领军人物将莅临2019 iTIC爱分析·中国科技创新大会现场,并做主题演讲,敬请关注! 摘要BI的核心在于体现决策价值• 企数字化转型的本质是经验驱动决策向数据驱动决策的转变。• BI平台成为数据产生价值的主要方式。 BI竞争分析及典型厂介绍结语关于爱分析 ----01 概览 2019年,国际格局巨变。 而对于务系统的理解,将成为现有BI企的巨大财富,并在未来竞争中构建竞争壁垒。注:点击左下角“阅读原文”,可下载完整版《爱分析·中国BI》。

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人工化研究(2019)

据WIPOP2019年人工趋势显示,50%的AI专利在过去5年内发表,这意味着从2014年-2018年这五年内,AI产进入了快速发展的阶段。 整体来说,中国人工技术化速度非常快,计算机视觉、生物识别等是相对成熟度更高、化更早的技术,已经在公共安全、金融、零售、广营销等领域有了较好的应用;自然语言处理技术也在客服、语音交互等场景下服务于各行各 可以说,化将是近几年维持人工热度的主要力量。 在本篇中,我们集中梳理了目前已进入化阶段的人工应用场景,并结合案例,阐述行发展现状。 ? 本篇主要内容有: 1.人工化背景; 2.人工化驱动力; 3.人工投融资分析: 4.人工基础层发展现状; 5.人工技术层发展现状; 6.人工应用层主要场景:安防、金融、 教育、医疗、交通、零售、广营销、农、机器人、务服务; 7.人工化总结、未来趋势和潜在风险。

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    | 2018中国人工落地研究

    因而人工应用前景也越发令人期待,亿欧库发布的《2018中国人工落地研究》从六大视角全面解读人工认为,目前人工领域颠覆式创新与改良式创新并存,改良式创新居多。 与以往的人工相关企榜单不同,该榜单立足“落地”的研究视角,以企2018年预计营收入范围为呈现角度,一定程度上反映了人工在中国各细分领域的化程度。 ? ,并完成了“2018中国人工落地100强榜单”的梳理。 研究:13个行、61个AI技术应用在《2018中国人工落地研究》中,研究员针对13个行、61项人工技术应用进行了研究,挖掘各项应用当前的化程度与技术应用深度,并结合具体企案例进行探讨 以下为完整,若想获取完整PDF版,请回复关键词“AI”?????????????????????????????????????

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    】2017年人工研究

    本文作者:36Kr

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    】新元中国人工发展

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    】新元中国人工发展

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    】新元中国人工发展

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    德勤咨询:人工应用研究

    机构中的领导者对人工影响力感到既担忧又兴奋。全球各地的公司正逐渐意识到这一新技术的力量,并开始探索如何应用人工提升企竞争力。 本文基于Efma和德勤联合进行的EMEA(欧洲、中东、非洲三地区) FSI(金融服务)调查结果,并引用了内多家公司的见解和案例研究,分析了人工的逻辑建模、行现状以及理解和利用人工技术所需要采取的行动

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    亿欧:2018中国人工落地研究

    ‍尊敬的各位点滴科技资讯读者,近期本公众号将邀请成都链安科技创始人兼CEO杨霞教授就区块链行安全进行解读,对EOS、以太坊、交易所等项目的安全进行分析,欢迎有兴趣的读者添加群秘微信(见文末)或19921690890

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    | 行观察系列

    利用数据来获取的市场洞察并不仅仅是简单的统计和财务汇总表,信息应根据需求在合适的时间被利用,并且帮助企领导者采取有利于企绩优化的行动。 使用功强大的 (BusinessIntelligence 简称BI) 工具和技术来帮助客户解决上述难题。 系统的软件平台支持务部门制作复杂的合并表,在减少务人员工作量、提高工作效率的同时,帮助务部门更加灵活和准确做好数据分析和信息共享。 解决方案的目标是,帮助企充分利用其务支撑系统产生的大量宝贵的数据资源,实现对信息的化加工和处理,为市场经营工作提供及时、准确、科学的决策依据,使企适应日趋激烈的市场竞争环境,提升运营的核心竞争力 软件强大的表制作和展示功够制作展示任何形式的表,其纯粹的Web 界面使用方式又使得部署成本和管理成本降到最低。同时还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用,增强决策分析功

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    2017中国人工

    值得一提的是,2016年,虽然资本市场回归理性,但人工热情并没有太大的减退,这说明,人工作为前沿技术,随着化场景的拓展,人工的产前景依然值得期待。 ? ,广泛的化渠道和技术基础是其成为最热门领域的主要原因。 虽然人工作为社会热点,被提及和讨论的范围比较广,但是,更多的是基于传播媒体的角度去道,而对人工的涵义、技术等方面的内容缺乏一定的探讨。 (影视、小说、游漫等)来了解人工,而学术文献和机构等渠道则相对分布较少。 在这个过程中,医疗健康、装备制造、汽车、金融等行给予了人工充分的支持,通过合作开发等方式,助力人工技术的应用落地和化。?10 中国人工趋势预测1.

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    下载】2016中国硬件产综述

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    》04 双螺旋之一:数据

    04 双螺旋之一:数据无数据,不;无,不。人工是一场技术革命,它必然会将越来越多的化。未来数据将成为的基础,而也将成为数据时代的全新的范式。 在我看来,要想把数据融入具体,要做好三件事:数据化、算法化和产品化数据化:创新的基础对于当下的而言,化指的是决策会越来越多地依赖机器学习,依赖人工。 ,它是数据场景紧密整合的最终载体,也必将取代营销,成为运营的关键的成功,最关键的一步往往是一个极富想象力的创新产品:针对某个用户问题 定义了全新的用户体验方式,同时启动了数据的引擎 这样的才是对传统的颠覆,才真正实现降维攻击,胜者一骑绝尘,败者万劫不复。 BI分析师最核心的工作就是研究数据,然后将数据分析成一个个,支持高管做出某些决策。

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    】2017人工现状与发展趋势

    2017人工现状与发展趋势???????????????????????????????????

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    【PPT】2016硬件行洞察

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    下载】2016人工

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    】鲸准研究院:人工应用价值

    历经六十年起落变化的人工领域在2017年到达融资最高点,然而新成立人工的数量却有所下滑。在2018年投资人热度依然保持的今天,人工究竟在哪些行落地、落地情况如何? 本重点展现医疗、教育、制造三个行的人工应用落地情况,探索未来人工领域的投融资趋势及具体落地应用机会。 旨在为关心人工应用层的相关人士梳理人工领域的行应用现状,以及为投资人寻找下一个落地项目、创者找寻进入场景提供参考。 公众号后台回复:“AI”,获取本文.????????????????????????

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    创造 :未来就是 (6月底CSDI大会预

    引言:一个好的行,只要开放行就好,少搞顶层设计,根据务决定做什么,故为“因之”。硅谷成功的秘诀之一是:政府没有力管,只把发生的事情交给本身。作者▕  董笑含编辑▕  七七? 家升为15671家;晚期定位精准用户、谢绝划价、退换货服务、促销策略、广投放等,成为覆盖全美的零售连锁百货。 IT新产品大部分是由不同的企引领的,就像一个王朝的建立,迭代打磨,兴衰交替,沉淀技术经验,打破壁垒,成就新产品。?模式是革新的载体。 化的今天,的本质上千年不曾变化,企未来所提供的是服务,不单纯是产品。 2018年广州6月29-7月1日CSDI将用数据、数字化转型、数据驱动、社交、服务、融合、AI生态、全球化创新、慧城市、量子计算等多角度,从互联网到全行大放异彩的为技术人呈现一场AI

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    Excel分析表「玩」法解析

    Excel,此项要求简单来说就是,不只要会用Excel,还要把Excel“玩”出水平本文将为大家介绍的主要内容就是关于以上第二项力,把Excel“玩”出水平的方法,此类方法称之为“Excel分析表 在数据分析领域中,自古以来,“”就是提高企洞察力的重要方法,英文缩写为“BI”,我们先来通过下边两个例子快速了解一下“表(以下简称BI表)”与传统表的区别:案例1: 某份传统财务表是这样的 Power BI是微软为强化自身产品而开发的工具集。 使用VBA程序不仅可以简化表的制作及操作过程,还够增强表的互动性、自动化处理力、界面及图表的展现效果、数据加工处理力及数据分析力,令表更加“”。 在掌握了以上Excel应用方法后,再结合自身的务需求便可以简单地制作出令领导满意的具有洞察力的表了。

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    》05 的特征:向精准升维

    05 的特征:向精准升维“精+准”是未来的核心要求为什么谷歌、阿里巴巴、优步够成功,够有如此大的影响力?就是因为它们够做到精准。 广的投入和产出变成了一个可变成本,并且可以精准计算投入产出新时代,精准是的核心要求,是产品和服务否有机会与用户连接的先决条件,更是企否存活并做大做强的关键所在精确:通过网络协同,实现降维打击举一个简单的例子 ……像这样的例子,还有很多很多准确:数据的背后,是逻辑的根本改变20世纪90年代,美国就已经出现物质极大丰富的现象,绝大部分的品都处于过剩状态。 在互联网时代,谁够找到有创意的数据化方法,谁就具有重要的竞争优势 ,也就真正融入未来的中去只有上线,才迭代优化不上线就没有用户反馈,就不知道往哪个方向优化,迭代便无从谈起。 在全世界范围内,有数量庞大的特斯拉电动车在路上飞驰,特斯拉公司自然够收集到大量的数据进行优化,这是非常重要的一个方向用机器学习的逻辑贯穿整个务过程针对一个足够大的问题,你否找到新的算法来挖掘数据背后的洞察

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