本文為大家分析數(shù)據(jù)力量在疫情期間的3個(gè)重要表現(xiàn)，并從4 個(gè)緯度，結(jié)合丁香醫(yī)生、去哪兒網(wǎng)等案例，為大家逐一分析數(shù)據(jù)能力的表現(xiàn)。

一、 數(shù)據(jù)的力量在疫情期間的三個(gè)重要表現(xiàn)

我們希望通過(guò)數(shù)據(jù)在疫情中的重要表現(xiàn)來(lái)引申，讓大家去思考數(shù)據(jù)對(duì)于您所在的企業(yè)，您所執(zhí)行的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，或者您所執(zhí)行的具體項(xiàng)目，是不是能發(fā)揮類似的作用？

1.1 判斷人員動(dòng)向，精準(zhǔn)控制疫情傳播

這張動(dòng)圖是百度呈現(xiàn)的 500 萬(wàn)離武漢人群的去向數(shù)據(jù)。

在疫情發(fā)生的初期，全國(guó)人民最關(guān)注的就是疫區(qū)的人們都去了哪里，所以這張動(dòng)圖的瀏覽量非常高。通過(guò)這樣一個(gè)呈現(xiàn)方式，我們可以很清晰地了解疫區(qū)人們的遷出動(dòng)向。

隨后大家開(kāi)始越來(lái)越關(guān)注與自己所在地區(qū)相關(guān)的數(shù)據(jù)。這時(shí)候這些互聯(lián)網(wǎng)公司又為我們提供了更多的數(shù)據(jù)成像，幫助我們排查自己身邊是否有確診或者疑似病例。

比如搜狗搜索推出的這三個(gè)數(shù)據(jù)功能：

1. 疫情小區(qū)——通過(guò)手機(jī) APP 查詢您所在的小區(qū)有沒(méi)有疫情的出現(xiàn)；
2. 傳染路線——通過(guò)呈現(xiàn)新增病患的活動(dòng)區(qū)域與路線，讓公眾查詢是否與處在潛伏期的感染者有過(guò)接觸；
3. 患者同程——通過(guò)收集和匯總各個(gè)渠道發(fā)布的資訊，把所有出現(xiàn)過(guò)感染病例的公共交通班次做成數(shù)據(jù)查詢庫(kù)，方便大家查詢自己是否在乘坐公共交通的過(guò)程中，和患者同乘。

結(jié)合閱覽者自身數(shù)據(jù)，定制化地進(jìn)行數(shù)據(jù)推送，這就是數(shù)據(jù)展現(xiàn)的進(jìn)階表現(xiàn)，也是搜狗比百度高明的地方——看來(lái)再漂亮的 PC 版數(shù)據(jù)可視化也沒(méi)有及時(shí)、高可用度的移動(dòng)端數(shù)據(jù)查詢來(lái)得有效。這也提醒了各位數(shù)據(jù)應(yīng)用者注意這個(gè)變化趨勢(shì)。

1.2 判斷疫情走勢(shì)，建立全民預(yù)警機(jī)制

到了數(shù)據(jù)運(yùn)用的最高階段，就是當(dāng)我們的數(shù)據(jù)積累到一定程度之后，可以開(kāi)始進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。

清華的 A.I 團(tuán)隊(duì)通過(guò)建模對(duì)疫情的發(fā)展進(jìn)行了預(yù)測(cè)。通過(guò)拿到的少量已有數(shù)據(jù)（左側(cè)陰影部分），就能夠預(yù)測(cè)出未來(lái)我們整個(gè)的疫情走向（右側(cè)高亮區(qū)域）。

雖然這個(gè)數(shù)據(jù)模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確與否，我們還要拭目以待，但從目前來(lái)看，數(shù)據(jù)整體上升的趨勢(shì)與鐘南山、聞?dòng)衩穬晌灰咔閷＜遥趯I(yè)知識(shí)進(jìn)行主觀預(yù)測(cè)的結(jié)果是基本吻合的。

我們還看到網(wǎng)上一位程序員，制作了一個(gè)預(yù)測(cè)模擬程序，可以模擬人群場(chǎng)景中的感染（黃色部分）比例， 并且用動(dòng)態(tài)的方式來(lái)呈現(xiàn)了出來(lái)。

此外，該模型還可以加入一些限定條件。比如，當(dāng)醫(yī)療資源用盡之后，抑或如果我們沒(méi)有管控交通出行等。系統(tǒng)可以根據(jù)這些條件，推演數(shù)據(jù)的巨大變化。

數(shù)據(jù)化正在變得越來(lái)越有說(shuō)服力，通過(guò)這樣的仿真預(yù)測(cè)，模擬未來(lái)走勢(shì)的數(shù)據(jù)信息，已經(jīng)被越來(lái)越多的公眾了解，相信有關(guān)亦疫情的決策中會(huì)大量地使用這些數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法。

1.3 優(yōu)化資源配置，輔助多方協(xié)助抗疫

為應(yīng)對(duì)這次疫情，浙江省運(yùn)用了“大數(shù)據(jù) + 網(wǎng)格化”的方式，全面排查可疑人群。

杭州下城區(qū)在“城市大腦”的支持下，通過(guò)運(yùn)用數(shù)據(jù)的能力，僅用幾干名網(wǎng)絡(luò)人員就完成了全下城區(qū)的排查——

每當(dāng)有疫情區(qū)的車牌進(jìn)入到相應(yīng)的網(wǎng)格區(qū)域，區(qū)域負(fù)責(zé)人就會(huì)獲得手機(jī)提示，并且通過(guò)與所有住戶資料的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比，一旦來(lái)自疫情區(qū)的住戶刷了電梯卡，負(fù)責(zé)人即可立刻進(jìn)行排查工作。

由此可見(jiàn)，杭州的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力已經(jīng)達(dá)到了一個(gè)更高的水平。

以上就是數(shù)據(jù)的力量，在疫情期間的三個(gè)重要表現(xiàn)：

事實(shí)上在我們的企業(yè)經(jīng)營(yíng)中，三種數(shù)據(jù)的力量（展示狀態(tài)——驅(qū)動(dòng)工作——預(yù)測(cè)發(fā)展），也是這樣逐步發(fā)揮價(jià)值的。您可以思考一下，在您的企業(yè)中，數(shù)據(jù)力量發(fā)揮到什么層次呢？

二、用 GIO “數(shù)據(jù)能力測(cè)評(píng)工具”評(píng)事件

接下來(lái)，我們將通過(guò) GrowingIO “數(shù)據(jù)能力測(cè)評(píng)”工具，從疫情公布、民眾防疫、社會(huì)捐助和企業(yè)轉(zhuǎn)型 4 個(gè)緯度，結(jié)合丁香醫(yī)生、去哪兒網(wǎng)等案例，為大家逐一分析數(shù)據(jù)能力的表現(xiàn)。

2.1 疫情公布

首先，我們通過(guò) GrowingIO “數(shù)據(jù)能力測(cè)評(píng)”工具來(lái)分析一下在目前疫情中，在“疫情公布”上，我們整個(gè)社會(huì)的數(shù)據(jù)能力如何？

該模型大致有兩個(gè)部分，左邊是象限圖，右邊是從 L1 到 L5 把“疫情公布”的數(shù)據(jù)化水平分成了五個(gè)級(jí)別。

左邊象限圖上有兩個(gè)坐標(biāo)軸，橫向維度展示的是疫情發(fā)布能力。從不公布，到有限平臺(tái)的公布，再到能夠在多維度、多渠道發(fā)布數(shù)據(jù)。

縱向的坐標(biāo)軸共有 3 個(gè)層次，依次上升。

第一個(gè)區(qū)間是完全沒(méi)有數(shù)據(jù)，第二區(qū)間是能夠看到數(shù)據(jù)，第三個(gè)區(qū)間是會(huì)使用數(shù)據(jù)，也就是能夠用數(shù)據(jù)助力和指導(dǎo)疫情發(fā)布。

通過(guò)這兩個(gè)坐標(biāo)軸，我們畫出了 9 個(gè)象限區(qū)域，幾個(gè)主要區(qū)域形成了我們定位的 L1 – L5 五個(gè)級(jí)別，接下來(lái)將分別對(duì)應(yīng)不同階段的不同情況來(lái)進(jìn)行分析，方便大家理解。

在該模型中：

L1 ：信息完全不透明

這可能是很多年前的狀態(tài)，公共安全事件出現(xiàn)的時(shí)候，沒(méi)有數(shù)據(jù)、沒(méi)有信息、沒(méi)有公布，信息完全不通暢。

L2 ：渠道少，消息雜，數(shù)據(jù)零散

有限的平臺(tái)可以發(fā)布一些信息，但信息比較雜， 而且數(shù)據(jù)比較零散，沒(méi)有統(tǒng)一的平臺(tái)能夠呈現(xiàn)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)全貌，且消息發(fā)布都是一次過(guò)性的，難以查閱。

L3 ：有統(tǒng)一平臺(tái)，有數(shù)據(jù)圖表，有匯總統(tǒng)計(jì)

統(tǒng)一的平臺(tái)上，比如新浪網(wǎng)、騰訊等，可以看到數(shù)據(jù)的展示，數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)的展示也更加全面詳細(xì)。

L4 ：多維度數(shù)據(jù)拆解，數(shù)據(jù)展示豐富

例如之前提到的百度，能夠把數(shù)據(jù)用更好的方式展現(xiàn)出來(lái)，例如一些實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)提供的城市-全國(guó)-國(guó)際的數(shù)據(jù)查詢，有了分類匯總，更加直觀詳盡。

騰訊和新浪后期數(shù)據(jù)的展示形式也越來(lái)越豐富，不但可以按照省市進(jìn)行拆分，武漢地區(qū)的新增的確診人數(shù)和疑似人數(shù)也可以被拆解出來(lái)，數(shù)據(jù)越來(lái)越細(xì)致。

L5 ：結(jié)合受眾自身標(biāo)簽，定制化、多渠道展示

達(dá)到了這個(gè)級(jí)別，疫情發(fā)布的能力本身很強(qiáng)，同時(shí)還能夠用數(shù)據(jù)來(lái)增強(qiáng)和放大發(fā)布能力。

就比如丁香醫(yī)生這個(gè)案例：

丁香醫(yī)生是一個(gè)非常特殊的媒體，本身就是一家以醫(yī)療服務(wù)為核心的服務(wù)商。APP 積攢了大量的用戶數(shù)據(jù)，能知道用戶曾經(jīng)居住的城市、患病史、關(guān)注信息等很多標(biāo)簽。

在這樣的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，疫情發(fā)生后，丁香醫(yī)生很快為用戶提供了“一鍵訂閱地區(qū)疫情”的功能。在這個(gè)功能里，用戶可以立刻生成定制化的數(shù)據(jù)圖表，包含所在城市、小區(qū)、相關(guān)病種提示等信息。

所以，在疫情公布方面，很多企業(yè)因?yàn)橛羞^(guò)往的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)逐漸達(dá)到了一個(gè)很高級(jí)別的數(shù)據(jù)能力。應(yīng)該說(shuō)這就是我們目前在市場(chǎng)上，可以看到的最高級(jí)別的數(shù)據(jù)發(fā)布能力。我們暫且把這樣的數(shù)據(jù)化水平定位為 L5 級(jí)。那么您所在的企業(yè)在信息展示方面能夠達(dá)到哪個(gè)級(jí)別呢？

2.2 民眾防疫

民眾防疫，就是如何指導(dǎo)老百姓抵抗疫情。它的基礎(chǔ)能力從一開(kāi)始沒(méi)有參考、到有統(tǒng)一的指導(dǎo)、再到能夠?qū)崟r(shí)指導(dǎo)，逐漸升為三個(gè)層次。

在該模型中：

L1 ：只有歷史的標(biāo)準(zhǔn)防疫知識(shí)

突發(fā)公共衛(wèi)生事件之后，我們可參考和使用的只有歷史經(jīng)驗(yàn)和教科書上的標(biāo)準(zhǔn)防御知識(shí)，沒(méi)有任何實(shí)時(shí)定制化的措施。

L2 ：全面科普式的防御指導(dǎo)

雖然數(shù)據(jù)還沒(méi)有進(jìn)行收集和統(tǒng)計(jì)，但是已經(jīng)開(kāi)始有統(tǒng)一的科普性防御指導(dǎo)，可以開(kāi)始針對(duì)當(dāng)下的事件做統(tǒng)一的、權(quán)威性的指導(dǎo)。

L3 ：可監(jiān)控疫情防控效果數(shù)據(jù)

融合了數(shù)據(jù)能力，可看到的疫情防控效果的數(shù)據(jù)，輔助領(lǐng)導(dǎo)和民眾做防控、做決策。比如是否繼續(xù)居家辦公、是否要求在屬地隔離等。

L4 ：根據(jù)不同階段、不同區(qū)域數(shù)據(jù)指導(dǎo)防控

這是我們能夠進(jìn)一步地使用數(shù)據(jù)，有區(qū)分的指導(dǎo)不同地區(qū)的疫情防控。比如現(xiàn)在看到的不同城市的復(fù)工政策的不同?，F(xiàn)在政府正在做類似的工作，不同的城市、不同的區(qū)域，在根據(jù)各自的數(shù)據(jù)情況采取不同的應(yīng)對(duì)策略。

L5 ：精準(zhǔn)到個(gè)人或事件的實(shí)時(shí)防控級(jí)

這個(gè)最高級(jí)別的數(shù)據(jù)化案例，可以參考去哪兒網(wǎng)提供的一個(gè)服務(wù)：

去哪兒網(wǎng)通過(guò)過(guò)去獲得的用戶預(yù)定公共交通工具的歷史行程數(shù)據(jù)，與疫情當(dāng)中哪一班次的公共交通工具上出現(xiàn)病患的數(shù)據(jù)相結(jié)合，推出了一個(gè)服務(wù)，能主動(dòng)提醒同程疫情，助力用戶精準(zhǔn)防疫。

這就達(dá)到了一個(gè)很高的數(shù)據(jù)使用能力。即用戶沒(méi)有主動(dòng)查詢，也會(huì)為用戶推送風(fēng)險(xiǎn)信息，提醒用戶馬上采取相應(yīng)的隔離防御措施。

在我們看來(lái)，這就接近于達(dá)到了 L5 。在這個(gè)狀態(tài)下，我們的民眾就能得到一種定制化的、實(shí)時(shí)精準(zhǔn)化的防疫指導(dǎo)。

2.3 社會(huì)捐助

再來(lái)看看本次疫情中的社會(huì)捐助。這也是防疫過(guò)程中的一個(gè)主要話題，我們來(lái)評(píng)測(cè)一下社會(huì)捐助的數(shù)據(jù)能力狀態(tài)。

同樣借助我們的工具，把社會(huì)捐助自身水平分成了三個(gè)層次：零散捐助、大 V 捐助、輻射帶動(dòng)。

而我們最期待的就是能輻射帶動(dòng)越來(lái)越多的人支援武漢，幫助疫情區(qū)的百姓和疫情防控的工作人員戰(zhàn)勝疫情。那么數(shù)據(jù)能不能助力這一目標(biāo)呢？

在該模型中：

L1：零散行為，沒(méi)有統(tǒng)計(jì)

這樣會(huì)很難達(dá)到我們對(duì)期望的標(biāo)準(zhǔn)。

L2 ：公眾人物 / 企業(yè)帶頭捐助

雖然這些捐助有消息的發(fā)布，但具體數(shù)據(jù)依然是不可統(tǒng)計(jì)、不可對(duì)比、難以查詢的。

L3 ：捐助結(jié)果全面公示

大 V 捐助數(shù)據(jù)排行榜結(jié)合在一起，具體的數(shù)據(jù)被公布，能一定程度上帶動(dòng)更多的大 V 進(jìn)行捐助。

這次疫情中有一個(gè)特點(diǎn)：民眾已經(jīng)不止于希望了解捐助的金額，已經(jīng)理性地需要跟進(jìn)了解到這些資金捐助，這對(duì)數(shù)據(jù)的展示就提出了更高的要求。

L4’ ：各企業(yè) / 個(gè)人，對(duì)照數(shù)字踴躍捐款

這和之前測(cè)評(píng)模型的發(fā)展不太一樣，進(jìn)入了我們?cè)u(píng)測(cè)模型的一個(gè)子區(qū)域，GIO 也把這個(gè)區(qū)域稱為一個(gè)亞區(qū)域，即數(shù)據(jù)能力弱于業(yè)務(wù)能力發(fā)展的區(qū)域。

隨著捐助的數(shù)據(jù)越來(lái)越清晰，或者由于排行榜出現(xiàn)等因素，大 V 們開(kāi)始起到了一些輻射帶動(dòng)作用，他們的粉絲開(kāi)始跟隨大 V 進(jìn)行捐助。

這確實(shí)帶來(lái)了很好的示范效應(yīng)。所以我們看到，僅僅是將捐助的數(shù)據(jù)、渠道、結(jié)果公示出來(lái)，就已經(jīng)開(kāi)始能夠推動(dòng)捐助能力發(fā)展到到輻射帶動(dòng)的層次了。

以下飯圈的故事就形成了一個(gè) L4’ 水平的案例。

案例：飯圈“粉絲公益”：

很多流量明星將自己的捐贈(zèng)數(shù)據(jù)在自己的粉絲群體中公開(kāi)。過(guò)去飯圈的應(yīng)援活動(dòng)是為自己的愛(ài)豆花錢打榜，但今天這些粉絲開(kāi)始和他們的愛(ài)豆一起做公益。

這個(gè)過(guò)程中在數(shù)據(jù)的刺激下，飯圈文化產(chǎn)生了越來(lái)越多的社會(huì)效益。

同時(shí)，這也是一個(gè)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換很好的案例，我們下一節(jié)課會(huì)具體講新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)化在疫情期間給我們不同的行業(yè)、企業(yè)帶來(lái)的影響。

L5：使用數(shù)據(jù)讓捐贈(zèng)更有效

案例：77 個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理的“戰(zhàn)疫”產(chǎn)品：

這是一個(gè)真正達(dá)到 L5 級(jí)的案例。

這是在我們互聯(lián)網(wǎng)人中刷屏的一個(gè)事件，77 個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理共同打造了一款戰(zhàn)疫平臺(tái)，三天之內(nèi)左手對(duì)接了 40 多家醫(yī)院，右手對(duì)接了無(wú)數(shù)的捐贈(zèng)方，在中間做快速協(xié)同。

這已經(jīng)達(dá)到了 L5 的級(jí)別，是非常先進(jìn)的。有創(chuàng)新思維又很務(wù)實(shí)的產(chǎn)品經(jīng)理在很好地使用數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)打通流程，連接需求方、供給方，用數(shù)據(jù)把整個(gè)捐贈(zèng)物資提升到及高效的水平。

更重要的是，基于數(shù)據(jù)還發(fā)現(xiàn)了很多被忽視的需要援助的群體，比如一些精神醫(yī)院、一些邊緣地市，推進(jìn)了社會(huì)捐助體系公平化、平等化的進(jìn)程。

2.4 企業(yè)轉(zhuǎn)型

在本次疫情期間，很多企業(yè)都在轉(zhuǎn)型，因?yàn)樯虡I(yè)格局在發(fā)生變化。

2003 年非典疫情后，馬云開(kāi)始做淘寶，公眾新的消費(fèi)習(xí)慣也被逐漸養(yǎng)成。17 年后的今天，本次疫情將會(huì)給我們商業(yè)格局帶來(lái)什么影響呢？

今天我們先開(kāi)一個(gè)頭，下一次的企業(yè)的轉(zhuǎn)型（新舊動(dòng)能的轉(zhuǎn)化）一定是和數(shù)據(jù)緊密相關(guān)的。

未來(lái)可以預(yù)見(jiàn)，人們很可能會(huì)普遍減少線下交互，宅文化流行，恐于社交，就像日本和芬蘭一樣，這次疫情只是極致的將這種情況預(yù)告給我們，希望大家能去感受這個(gè)變化趨勢(shì)。

回到這個(gè)模型里，我們把企業(yè)轉(zhuǎn)型的橫向維度分為：固守傳統(tǒng)、有限嘗試和全面融合三種轉(zhuǎn)型狀態(tài)。

為什么最后一個(gè)狀態(tài)不叫全面創(chuàng)新？因?yàn)槲覀冋f(shuō)的大部分企業(yè)還是傳統(tǒng)企業(yè)，不可能把所有的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)全部拋掉，變成一個(gè)完全互聯(lián)網(wǎng)化的公司，這是不現(xiàn)實(shí)也不符合經(jīng)濟(jì)規(guī)律的。

對(duì)我們廣大的企業(yè)來(lái)講，最好的辦法是把創(chuàng)新業(yè)務(wù)和現(xiàn)在的主要業(yè)務(wù)相融合，這是我們認(rèn)為的最高境界，也是高手操盤的結(jié)果。當(dāng)然數(shù)據(jù)會(huì)幫助企業(yè)完成這樣的轉(zhuǎn)型。

在該模型中：

L1：數(shù)據(jù)基礎(chǔ)差，沒(méi)有新模式

這樣的企業(yè)其實(shí)現(xiàn)在還有很多。

L2：主觀焦慮，嘗試新模式，貢獻(xiàn)占比小

領(lǐng)導(dǎo)很焦慮，想轉(zhuǎn)型和嘗試新模式，但是新模式貢獻(xiàn)比很小，根本不夠看。

L3：新模式價(jià)值能夠衡量，用戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)有積累

因?yàn)槟軌蚩吹綌?shù)據(jù)，新模式價(jià)值能夠衡量。這里說(shuō)的衡量，不是指新模式業(yè)務(wù)營(yíng)收，而是多維度的衡量，包括用戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值等，有眼光的企業(yè)就會(huì)根據(jù)這些數(shù)據(jù)加大投入新模式。

L4：利用數(shù)據(jù)指導(dǎo)轉(zhuǎn)型，效果加大

這個(gè)級(jí)別，我們學(xué)會(huì)使用數(shù)據(jù)來(lái)指導(dǎo)我們的轉(zhuǎn)型策略，優(yōu)化新業(yè)務(wù)模式，反哺?jìng)鹘y(tǒng)業(yè)務(wù)，企業(yè)發(fā)展有了數(shù)據(jù)策略，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)也如虎添翼。

L5：基于數(shù)據(jù)，個(gè)性化服務(wù) / 融合主營(yíng)業(yè)務(wù)

這是我們希望企業(yè)最終都能走到的級(jí)別，即會(huì)用數(shù)據(jù)，新老業(yè)務(wù)又全面融合了。怎么做，我們?cè)谙乱还?jié)課會(huì)具體介紹。

下面我們只介紹一個(gè)初步達(dá)到 L4 級(jí)水平的案例。

云海肴花式自救案例：

云海肴，一家云南餐廳。幾年內(nèi)在全國(guó)快速發(fā)展了上百家的門店。

那么在此次疫情中，云海肴做了什么？

云海肴的線下門店關(guān)門了，但服務(wù)還在進(jìn)行中。他們提供生鮮、半成品等，并且支持配送，自己的平臺(tái)不夠，員工還跑到了河馬生鮮去上班。

從云海肴的角度講，企業(yè)獲得了一些現(xiàn)金流；從社會(huì)公益的角度講，大家看到的是云海肴的員工跑到河馬生鮮去志愿服務(wù)等等。

在這個(gè)過(guò)程中我們可以看到，云海肴在轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，不但自己在做各種嘗試，還試著把自身與盒馬的新模式相融合，因?yàn)橹荒芙柚谌角?，所以還不能算作 L5 級(jí)的全面融合，勉強(qiáng)進(jìn)入 L4 的水平。

三、結(jié)語(yǔ)

今天我們遴選了疫情公布、民眾防疫、社會(huì)捐助和企業(yè)轉(zhuǎn)型 4 個(gè)維度給大家做了展示，最重要的是讓大家能夠?qū)W會(huì)使用這樣的數(shù)據(jù)工具，也能夠在這個(gè)過(guò)程中體會(huì)到，數(shù)據(jù)到底和我們的日常業(yè)務(wù)是怎么結(jié)合的。

作者：邢昊，GrowingIO 咨詢服務(wù)與運(yùn)營(yíng)副總裁

來(lái)源：GrowingIO 增長(zhǎng)公開(kāi)課第 35 期

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