低代码开始向甲方核心场景渗透，呈现两个显著特征：“更深入”、“更垂直”。更深入，即甲方愈发注重低代码在复杂业务场景的应用开发能力；更垂直，即甲方需要使用低代码开发行业垂直应用，因此对行业或场景组件产生需求。
基于IT、动环、智能物联网、工业物联网的一体化运维监控需求，不断涌现。这与近两年技术和产品的升级换代，以及越来越多的智能终端在极短的窗口期进入各行业有很大关系。运维平台需要满足新增需求并服务于各种应用场景，一个无可回避的问题已经浮上水面：
“十四五”期间工信部等发布《“十四五”智能制造发展规划》，强调智能制造是我国制造强国主攻方向，加快推动智能制造发展，深化智能推广应用，开拓制造业数字化转型升级新路径，智能制造市场发展潜力进一步深化。与此同时，企业智能制造也面临诸多亟待解决的问题。
从古至今商人和企业家们一直在追求提高经营效率的方法，从最早的结绳记事，到后来发明珠算，业务在不断变革，以提高效率。
随着云计算发展逐步深入，云原生正在成为所有云厂商的必争之地。 近日，国际权威研究机构IDC发布《中国云原生市场分析》（下简称“《报告》”），聚焦云原生市场现状及发展趋势，并对国内云原生厂商进行评估，蚂蚁集团作为市场的重要厂商出现在报告中。IDC数据显示，蚂蚁集团已经成为国内云原生技术覆盖最全面的厂商之一。 作为最大化释放云红利的关键技术，云原生正成为驱动云产业、乃至整个数字经济增长的重要技术引擎。越来越多的传统企业开始接受和使用云原生技术与开发方式。业内专家普遍认为，云原生时代将是云计算发展的必然阶段。
作为全球最大的电商平台之一，亚马逊已经成为许多商家的首选销售平台。亚马逊卖家需要对市场进行深入分析以了解竞争对手的情况和买家的需求。但是，在进行市场分析时，可能会受到ip地址限制的影响。这时，静态住宅ip代理就成为了一个解决方案。
随着互联网的快速发展，电子商务已经成为了现代商业的重要组成部分。建设一个成功的电子商务网站需要一个全面的策划方案，以确保网站的顺利运营和业务的增长。本文将详细介绍电子商务网站建设的策划方案，包括目标设定、市场分析、网站设计、技术选择、运营推广等方面。
商业智能（BI）是在实现数据集成和统一管理的基础上，利用数据存储和处理、分析与展示等技术，满足企业不同人群对数据查询、分析和探索的需求，以此将数据转化为具有商业价值的信息和知识，从而为企业管理和业务运行提供数据依据和决策支撑。
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。
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作，也就是说，如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中，从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。 这份脑图包括如何用数据做库存分析、市场分析、销售预测、促销分析。 比如市场分析： 1、公司要打造新产品，该产品的市场容量有多少？预期年销售量有多少？ 2、用户对于产品的关注点在哪里？最满意和最不满意的点都分别是哪些？ 3、新产品要上线，售价应该定在多少会比较合适？ 4、产品C的市场竞争对手是谁？他们
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 11月新书速递 虽然快到年底了，但是我们丝毫没有懈怠，依然快马加鞭地把好书源源不断地奉献给大家！ 本月新书实在有些多，所以本期书单挑选了部分技术图书分享给大家，其中既有游戏界绝对的王者《腾讯游戏开发精粹II》，又有新锐技术Pulsar、SequoiaDB的相关著作，还有一应俱全的微服务一本通、有趣好玩的算法书和Python自动化办公图书，具体都有哪几本，快来看看吧~~ ---- 01 ▊《腾讯游戏开发精粹Ⅱ》 腾讯游戏 著 腾讯官方出品，领域经
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作，也就是说，如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中，从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。
在过去的几年中，911s5曾经是最受欢迎的ip代理服务提供商之一。然而，随着911s5在2021年退出市场，很多用户开始寻找其他的ip代理解决方案。尤其对于需要进行海外市场分析的用户来说，寻找高质量的ip代理至关重要，同时，使用ip池对业务更有利吗？
疫情以来，餐饮行业总体的损失不可谓不沉重，但最先从打击中恢复的却是门店数量最多、经营最复杂的各大快餐巨头，或者更具体的说，是那些在 DTC 有着更多投入和积累的快餐企业。以去年双十一为例，多家快餐顶流仅用不到 12 小时就突破了去年双十一全天的销售额，业务涨势喜人。
很多推行IPD（集成产品开发）体系的公司在正式研发产品前，需要开发Charter，以确保产品研发方向的正确。Charter，即项目任务书或商业计划书。Charter的呈现标志着产品规划阶段的完成，能为产品开发的投资评估和决策提供关键依据。
导读 随着大数据时代的到来，以数据分析为思维的经营和管理思路将成为大多数企业和商户进行企业日常管理和消费行为市场分析的依据，而在这种以数据为标的的决策制定和市场观察中，企业获取的分析数据是直观的，动态的，及时的，相比咨询公司或者市调公司的滞后调研和分析相比，具有了大数据和全样本的优势，并能够直接指导企业进行生产和经营决策。 正文 首先，我们讲一讲咨询这个行业，国内的咨询公司类别众多，当然主要是以几家外资咨询公司为主要的行业市场占有者，从能源、消费、生产、物流到营销、金融、生活类咨询等，几个主要的咨询公
GreedySnake是一款贪吃蛇游戏，致力于缓解生活压力，为生活带来快乐。GreedySnake是一个可以给游戏玩家提供紧张刺激游戏体验的，可以帮助玩家提高专注力，瞬时记忆能力，通过训练玩家对键盘操控的掌控力以此来提升玩家的流体智力，是依赖于键盘操控的电脑游戏。
随着大数据的趋势引起的越来越多的重视，各大企业对与大数据相关高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业发展机遇。 目前，大数据方面的工作人员主要有三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。 大数据系统研发工程师、 大数据应用开发工程师 数据分析师 从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较新的领域。在安全和风险分析方面
近年来，随着全国各地数字化转型、数字化改革相关政策出台，同时AI、大数据、5G等技术在行业的应用进一步深化。因此，以数字化、智慧化为导向的产业升级在各行业相继落地。园区作为产业集群的重要载体和组成部分，园区智慧化的试点与探索进程逐步加快，行业规模增速显著提升，智慧园区建设逐渐进入深水区。
本文引用艾瑞咨询《2020年中国IT基础架构运维市场研究报告》中的内容。目的是引导读者关注IT运维管理领域的市场环境，行业客户的需求情况，以及竞争格局。特别是金融行业数字化对IT运维管理的需求。
如今参加大数据培训的人越来越多，因此大家也在关心从事大数据工作后的职业方向怎么样，都有什么职位。本篇文章小编就和大家分享下从事大数据工作的方向及职位。
AI在金融业的运用正稳步推进，尤其是在"风险评估"、"金融市场分析及调研"、"投资及证券投资组合管理"等领域的用例有所增加。目前虽是以业务改善为重点，但今后有望在金融机构寻求自身角色转变的过程中，将其用于新开创的事业。
近年来，随着外部市场环境快速变化、客户需求愈发多样，企业逐渐意识到，自身业务需要更加敏捷、高效，具备根据市场需求快速迭代的能力。业务流程的自动化能够帮助企业实现业务的敏捷高效，因此受到越来越多企业的关注。
IT运维管理（ITOM）是指采用专业的信息技术和方法，对软硬件环境、网络、应用系统及运维服务流程等进行综合管理，其目的是保障系统与网络的可用性、安全性和业务的持续性。
商业计划书（BP）是创业者靠谱而又有激情的“idea”+完整的逻辑表达，甚至成为初创公司与投资机构交流的重要载体，决定了VC对于该项目的第一印象，有时甚至成为初创公司是否能够融资的关键因素。
能通过市场分析，数据分析发现潜在的市场需求、用户需求，有能力将需求转化为可落地的方案，并组建团队将需求实现的人。 解决问题和解决人:将现有方案执行到位，提出方案并执行到位，持续学习，方向性探索，说服别人支持并如期落实你的方案，保持团队的战斗力。
84%的市场人员在2015年计划增加或保持他们在市场营销以及相关技术方面的投入。移动应用程序，市场分析以及CRM等是市场人员最希望在2015进行投资的三个工具。
轨道交通是我国国民经济的命脉和交通运输的骨干网络，不仅承担了绝大部分国家战略、经济物资的运输，同时承担着客运运输职能，在促进我国资源输送、加强经济区域交流、解决城市交通拥挤等方面发挥了巨大作用。
任何的管理活动中都有流程，IT运维管理也是。而在企业中流程管理的工具很多，常见的有OA、BPM、专用工作流平台，以及一些管理系统中也会自带流程模块（如：HR系统、ITSM系统）。
作为一种新型人工智能模型，ChatGPT（Generative Pre-training Transformer）在近几年内迅速成为人工智能领域的热门话题。ChatGPT的优点不仅仅在于其强大的自然语言处理能力，同时也能够在各种领域中自动完成重复性任务。特别是在运维领域，ChatGPT的出现将会改变传统运维的走向。
只在此山中，云深不知处。我们通常无法对身处的时代作出准确判断，但总会透过一些现象找到蛛丝马迹。
随着低代码应用走向深入和垂直化，企业落地项目时需要重点考察厂商的行业Know-how积累。若企业选择仅交付平台的采购方式，可以通过低代码产品行业/场景组件丰富度来衡量行业Know-how积累；若企业选择基于平台搭建应用的采购方式，除行业/场景组件丰富度之外，还需考察实施团队的项目经验丰富度以及标杆案例信息。
BPR（Business Process Reengineering，业务流程重组）和BPM（Business Process Management，业务流程管理）是两个关键概念，它们在提高组织效率和效果方面起着至关重要的作用，但侧重点和应用方式有所不同。
随着市场竞争的不断升级和商业环境的动态变化，企业必须不断适应新的情况和变革。在这个过程中，企业的变更记录成为了关键的数据，它可以帮助企业了解自己的发展历程、监测竞争对手的动态、评估市场趋势和满足法律法规的合规要求。为了解密企业演变的关键数据，企业变更记录查询API应运而生。
近期因工作需要对国内数家主流的数据库运维管理平台做了个调研，同时对这一产品的发展演进趋势做了简单分析，供大家参考。
在日常的工作和生活中，强大的分析能力成为专业人士的基本特征。那么，如何拥有强大的分析能力呢？
中台化是一个企业战略层面的概念，旨在构建一套共享的、服务于前台各业务线的能力集合，以提升效率和响应市场变化的速度。中台化通过整合企业内部资源，实现数据、服务和能力的共享和复用，支持企业快速创新和迭代。主要包括业务中台、数据中台和技术中台三个方面。
前面对数据挖掘相关资源等等进行了总结。但是，很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘，因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余，也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。以下是从网上找的一些相关资料介绍,和即将走上数据挖掘岗位或是想想这方面发展的朋友共享： BI职业发展方向：数据分析师---商业分析师-
经济新常态下，如何对海量数据进行分析挖掘以支撑敏捷决策、适应市场的快速变化，正成为企业数字化转型的关键。机器学习算法能识别数据模型，基于规律完成学习、推理和决策，正广泛的应用在金融、消费品与零售、制造业、能源业、政府与公共服务等行业的各种业务场景中，如精准营销、智能风控、产品研发、设备监管、智能排产、流程优化等。企业传统的机器学习虽然能有效支撑业务决策，但由于严重依赖数据科学家，其技术门槛高、建模周期长的特点正成为企业实现数据驱动的阻碍。
你也许还没有听说过过数据防泄漏的软件，但你肯定曾经因信息泄露而困扰：国家或企业信息沦为个人权钱交易的工具，个别人（黑客或企业内鬼）把国家或企业的一些重要信息出卖给竞争对手，谋得私利。个人信息在网上被公开叫卖，莫名的骚扰电话不断，各种转账、诈骗手段升级，屡屡有人上当受骗。可以说，信息泄露已经到了人人可畏的地步。
现在想来，从事数据化营销也有5年了，这5年来，为海底捞、银行、电信、连锁酒店超市、珠宝文玩等30多家企业和产品提供数据化营销，从前期的懵懂到得心应手，再到现在自己经验一家小规模的数据化营销企业，收获到的教训、经验并行，催生出更加能够成事的我。嗯，下面是曾经做过的一些案例和结果：
全世界已经有数百亿个此类物联网连接设备，并且随着物联网市场的不断扩大，这一数字有望增加。
ParseHub 是一个功能全面的网络爬虫工具，它为用户提供了一种无需编程知识即可从网站上提取数据的方法。它提供了丰富的新手教程，当你第一次启动软件的时候，跟着教程一步步操作，你就学会了如何抓取自己想要的界面数据。
HI~!我是零一，好久不见了。今天开始我们一起来学习数据分析的中阶课程。我的公众微信号是start_data，欢迎大家关注。 今天的内容主要是理清数据分析的主要思路和几个进阶的分析方法。 数据分析一般的任务，有以下四种。 1丶预测 2丶异常检测 3丶探索关系 4丶聚类/分类 以下4种场景对应的主要任务来帮助大家理解这4种任务。 1丶老板要求小白同学做一份市场分析——预测 拿到市场分析的数据源，就要明确知道，分析市场的最主要的价值就在于“先知”，比竞争对手提前预知市场行情。因此接到市场分析的工作，不用迷茫，预
很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘，因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余，也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。 以下是从网上找的一些相关资料介绍，和即将走上数据挖掘岗位或是想往这方面发展的朋友共享： 数据挖掘从业人员工作分析 1.数据挖掘从业人员的愿景： 数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，(注意：本
1月25日消息，美国芯片大厂德州仪器(TI) 于当地时间23日发布2023年第一季最新财测时表示，因为全球经济持续低迷的缘故，使得该公司2023 年第一季的营收与获利将低于市场分析师预期的目标。
导读：很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份
正如马云所言，我们身处在一个数据为王的时代，世界正从IT走向DT。在移动互联、云计算和大数据的穹顶之下，未来的IT运维管理被赋予了更多的信息挖掘和数据分析的重任。信息的碎片化加大了选择成本的空间，如何有效采集和分析数据、排除阅读噪音，成为了IT部门在大数据时代亟待解决的难题。 有这样一位网络主管，常以自己是“技术大拿”的身份管理网络，但居高不下的信息化成本却使得他常被大老板请去“喝茶”，并且当被问到IT资产管理、业务系统健康状况、信息化资金预算等实际问题时，他的汇报也只能用“很好、不错、有提升、有下降”等没
在数字化快速发展的大背景下，随着消费人群及其消费意识的转变，客户对服务体验的需求持续升级，客户服务从单一的售后服务，前置到品牌营销乃至扩展至客户生命周期的全链路，智能客服的边界也在不断拓宽拓深，在为企业提供客户服务基础上，更多地切入业务场景。同时，在新一代人工智能技术赋能下，创新的智能化应用在客服领域逐步加深。
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