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为什么我们要对员工离职进行预测，因为它会帮助公司减少员工离职成本的消耗。
当我们在享受机器学习的技术带来的红利的同时，需要关注到它的缺陷以及合适的使用方案。
大数据时代给物流企业信息化带来的最大挑战，是如何通过大数据分析提升自身的物流服务水平。
大数据分析公司Teradata天睿联合麦肯锡、《福布斯观察》发布的全球性大数据分析实施状况调研发现，大数据技术正在通过三种重要方式为创新开拓机遇。
People Analytic在谷歌无处不在，所有关于人的决定都是基于数据分析。
几乎每支职业棒球队都拥有一名甚至多名专业数据分析师，许多篮球队、橄榄球队和足球队也是如此。体育界的数据分析方法值得企业界学习。
高质量的数据、先进的工具、精通数据的员工以及支持分析决策的流程和激励机制是建立大数据分析能力的四大关键。
数据分析不是免费的，所以，找到最本质的问题至关重要。
谷歌在数据分析决策方面，专门开发了一套决策模型（Analytics Value Chain）。
大多数企业对于什么是“数据分析”都还不是很清楚，更谈不上运用“数据分析”来创造价值。简而言之，业务分析的价值在于其改善绩效的能力。
企业要拥抱大数据时代，利用大数据及大数据分析转化成洞察的能力释放企业潜能，实现转型与进化。
越来越多的企业加入了数字化转型大潮。其中，数据已经开始成为众多企业产生业务价值的核心，而成熟的数据分析能力对于企业未来竞争力的提升则至关重要
“这个时候最大的矛盾是什么？我们叫指数级增长的数据及应用需求和极其短缺的产业工人之间的矛盾。”
如何在海量的数据中结合业务形态去挖掘数据价值，这是大数据的重中之重。
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