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传统软件开发仍存在开发成本高、定制化能力差、效率低、迭代周期长等痛点，长期低效率，项目交付难以满足企业应对快速变化的市场，因而对零代码/低代码开发方式的需求更为迫切。
报告目录：1.科学规划指标体系；2.高效进行数据采集；3.正确管理数据指标；4.指标体系实战案例。
本报告通过定义APaaS平台并给出产品评价指标体系，指引客户根据自身需求进行核心模块筛选并依据规则进行打分，最后加权求和得到产品最终分数，为企业客户在选择不同APaaS产品时提供评价依据。
数据挖掘（Data Mining）是一个跨学科的计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在大规模数据中发现隐含模式的计算过程。基于大数据时代的背景，本研究报告对数据挖掘这一课题进行了简单梳理。
本白皮书旨在明晰商业智能的概念、价值、功能技术、工具等内容，构建商业智能生态系统模型，以期统一商业智能的大众认知，规范国内的市场行为，指导我国企业的商业智能建设与数字化转型。
科学规划指标体系与数据采集研究报告.pdf
【人工智能行业研究报告】人工智能之数据挖掘.pdf
商业智能（BI）白皮书.pdf
【计算机行业】中国APaaS应用及选型白皮书.pdf
中国APaaS应用及选型白皮书2020.pdf
