數據技術（DT）是一種依靠新興技術能力，利用計算機來分析從網絡、移動端、客戶、傳感器和其他來源收集的數據，利用數據對實際現象進行“理解和分析”的技術。9月21日艾瑞諮詢數智化技術總監 陳韜老師做客艾瑞直播間，通過對比傳統出租車公司的信息化建設、基於數據技術的網約車平台的對比，更好的讓大家理解從信息技術到數據技術的發展趨勢，以及對商業模式帶來的顛覆式變革。,以下為本次直播部分演講內容：,數據分析&數據挖掘的區別有哪些？,數據分析主要依靠分析師對於業務和數據的理解，是對數據進行恰當的描述，探索數據的集中趨勢和離中趨勢。
數據挖掘主要是通過算法設計和運用，從海量的數據中通過相關的算法發現隱藏在數據中的規律和知識的過程。數據挖掘更多用於預測和分類。以下介紹的機器學習、深度學習等等，都是屬於數據挖掘領域的概念和方法。,,從機器學習到深度學習,機器學習，是進入大數據時代以來，較早興起的概念。機器學習大多數應用特徵需要由專家識別制定規則，再通過計算機算法能夠像人一樣識別這些標籤。
機器學習主要有以下幾種應用類型：,,深度學習，則是一種通過多層神經網絡算法解決問題的算法，從數據中直接學習有效特徵，這也是它超越傳統機器學習的原因。而且隨着數據量的持續上升，深度學習的效果也能進一步提升。,,艾瑞智能化調研體系,隨着“數據為決策賦能”口號的提出，艾瑞將越來越多的數據技術應用到了市場研究領域，並形成了成熟的“智能化調研”體系。同時，針對不同企業或組織，或是不同的業務目的，還可以定製開發專屬的數據技術研究方案。
艾瑞通過技術創新的方式，為用戶創造更便利，更接近真實使用場景的數據採集工具。在用戶觸點研究項目中，通過微信小程序的方式，便於用戶隨手記錄日常遇到的觸點及購物信息，進而提煉出影響用戶購物決策的關鍵鏈路。,,在產品使用體驗研究中，艾瑞改變了傳統用戶筆記的方式，通過定製開發的IOT电子設備，智能化的採集用戶日常的產品使用數據，並從數據中挖掘用戶使用痛點，幫助客戶改進產品設計。除了數據採集方式上的創新，在數據處理和數據挖掘方面，艾瑞也积極引入新的數據技術，從基於深度學習的OCR文字識別，到機器學習的典型應用人群聚類、購物籃分析，再到AI前沿的自然語言處理技術。這些新技術的應用，一方面提升了研究項目的執行效率，另一方面，也為客戶發現了傳統研究方法中不易發現的用戶特點，更好的為客戶決策提供了依據。,,基於上述內容分享，我們相信隨着數據技術的發展，也將會有更多的數據技術能夠應用到市場調研領域，比如AR和VR的應用，可以將一個全新的虛擬場景送到用戶眼前，從而獲取用戶更直觀的反饋。更多物聯網設備的出現，以及動作捕捉技術的普及應用，可以讓我們更好的了解用戶如何使用一個產品的全過程。以上這些場景，在不遠的將來，都可能成為現實，而艾瑞也將保持對新数字技術領域的關注和研究，從而為我們的客戶提供更好的服務。,數據分析&數據挖掘的區別有哪些？,數據技術（DT）是一種依靠新興技術能力，利用計算機來分析從網絡、移動端、客戶、傳感器和其他來源收集的數據，利用數據對實際現象進行“理解和分析”的技術。9月21日艾瑞諮詢數智化技術總監 陳韜老師做客艾瑞直播間，通過對比傳統出租車公司的信息化建設、基於數據技術的網約車平台的對比，更好的讓大家理解從信息技術到數據技術的發展趨勢，以及對商業模式帶來的顛覆式變革。,