近几年，以大数据、人工智能等技术为基础的智慧医疗逐渐进入高速发展时期。在数据的支撑下，医院在信息收集处理效率、诊疗服务质量、病人全程体验、组织流程效率等方面都有了很大的提升。以数据为支撑的医院整体运营，已经成为智慧医疗发展的必由之路。

制造业由于体系庞大、业务链较长等特征，导致数字化转型涉及的方面也较多。诸多企业面对数字化转型无从下手，如何迈好关键的第一步，实现数据资产的快速变现？

企业可以通过构建的统一的大数据分析平台将企业内大量的结构化、半结构化、非结构化数据以及外部数据，进行数据整合、数据管理，打好数据底座、再考虑建立数据应用实现数据驱动业务。

国产化替代从进入期到追赶期，再到如今的推广期，我国软件业不停攻克核心技术，成为掌握技术自主、加快高质量发展的关键支撑。在如今数字经济时代的大背景下，我国软件业正以加速度实现创新驱动，引领我国全产业链转型升级向全球价值链最高端跃升，为我国经济科技发展奠定基础，也为我国进一步实现科技强国工业强国打下基础。

自“智能制造2025”、工业互联网等提出以来，我国制造业数字化水平不断提高，开辟了一条以新一代信息技术与制造业融合发展的路径，推动制造业数字化、网络化、智能化发展。但对于企业而言，如何找准数字化转型的切入点，以低耗能、低成本、高效率的方式加快制造业转型升级的步伐，仍然是众多制造企业需要解决的问题。我们深入制造企业数字化转型的场景，挖掘普遍痛点，总结出实践经验，形成可落地的体系，以更高效的方式推动制

企业可以通过构建的统一的大数据分析平台将企业内大量的结构化、半结构化、非结构化数据以及外部数据，进行数据整合、数据管理，打好数据底座、再考虑建立数据应用实现数据驱动业务。

国产化替代从进入期到追赶期，再到如今的推广期，我国软件业不停攻克核心技术，成为掌握技术自主、加快高质量发展的关键支撑。在如今数字经济时代的大背景下，我国软件业正以加速度实现创新驱动，引领我国全产业链转型升级向全球价值链最高端跃升，为我国经济科技发展奠定基础，也为我国进一步实现科技强国工业强国打下基础。

紧跟时代发展，将更多的技术融入BI平台，为更多的人提供更快、更好、更智能的服务，以满足不同类型的业务需求。

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某发电厂目前对备用柴油发电机组上继电器是否合格的判定标准的制定，主要靠人为经验评估，无法实现更为精准的判定标准。我们可以根据历史积累的训练数据，建立分类模型，从而更智能地判断继电器是否合格。根据背景内容，可将该问题抽象为二分类问题。目标列为Qualified字段，以true为正样本，false为负样本。针对这种具有多个连续值特征的二分类问题，我们可以使用业界常用的XGBoost二分类算法。