一、数据驱动的内涵 数据驱动，顾名思义，是以数据为基础，通过收集、整理、分析和挖掘数据，为决策和行动提供依据的过程。它强调在决策过程中，应更多地依赖于实证数据，而非主观直觉或经验。数据驱动的核心在于利用数据的力量，优化决策流程，提升工作效率，进而实现业务增长和创新。二、数据驱动的方法 数据
“数据驱动”的定义:基于精益分析和数据闭环理念,通过业务数据化和数据业务化,采集数据并将数据作为生产资料,通过数据分析和挖掘方法提炼规律、获取洞见,再应用到业务过程中,循环做出正向反馈,促进业务优化,实现以数据为中心进行业务决策和行动。 在以上定义中,精益分析和数据闭环是理念,数据是生产要素,数据采集、数据分析...
简单来讲，数据驱动就是指基于数据的决策和行动。具体而言就是通过收集、分析和挖掘数据，来揭示隐藏的业...
1、“数据驱动”的4个层次 从数据加工的深度或应用层次来看，“数据驱动”由浅入深分为4个层次：监测—分析—挖掘—使能。监测是“数据驱动”的最浅层次，指的是用数据记录实际发生的事实。这种情况下，数据是对客观事物的写实，人们只是对就数据进行了简单的加工和处理，数据通常以原始的、粗颗粒度的形式（如...
3. 基于数据驱动的故障预测方法 在许多情况下,对于由很多不同的信号引发的历史故障数据或者统计数据集,很难确认何种预测模型适用于预测。或者在研究许多实际的故障预测问题时,建立复杂部件或者系统的数学模型是很困难的甚至是不可能的,因此,部件或者系统设计、仿真、运行和维护等各个阶段的测试、传感器历史数据就成为掌握...
系统可控性方面，提出了用于数据驱动控制系统的“微域可控性”概念，将传统的点对点可控性拓展到点对区域的形式，进而将状态转移信息从离散数据点延拓到数据点之间的连续空间中。基于这一原理，该研究团队提出了首个数据驱动控制系统的可控性检验算法 MECS（maximum expansion of controllable subset），通过树搜索迭代寻找...
数据驱动是指通过互联网或以其它相关软件为手段采集海量的数据，将数据进行组织形成信息，之后对信息进行整合和提炼，在数据的基础上经过训练和拟合形成自动化的决策模型。简单来说就是以数据为中心进行决策和行动。这里就要提到著名的DIKW的模型，DIKW是关于数据、信息、知识及智慧的金字塔体系，且每一层之间都存在着必然...
软银CEO 孙正义:“谁统治了数据,就统治了世界。” 2016 年麦肯锡在报告 《分析的时代》 中提出,人类已经进入数据驱动的世界,数据智能将在未来十年产生 13 万亿美元的经济收益。如今,所有的咨询和研究机构,都将数据驱动作为行业趋势。 随着数据的指数级增长、算力提升和人工智能技术的不断发展,数据驱动替代流程驱动将...
“数据驱动”是数据力量的体现,作为一种力量它需要确定的作用对象和作用点,也就是数据的服务对象和应用场景/具体问题。数据的力量有大小之分,“数据驱动”层次分明。当然,理解“数据驱动”是为了更好的践行“数据驱动”,所谓“行胜于言”,“数据驱动”需要你我的行动。 而对于企业的数据驱动,我也有自己的一些亲身...
2.如何从公司价值主张落地到数据驱动的框架 3.以终为始 数据驱动的概念最近几年不太火了,大多是因为很多BI团队找不到如何具体实践“数据驱动”,怎么做到“数据驱动”,还都停留在观念上。很多分析师都知道用数据驱动业务,帮助公司提升销售额,但往往都以“工具人”收场,心有余力不足。 在国庆前,很荣幸请到了都美...