在企业人力资源中的应用白皮书 ● 机器学习（Machine Learning）：这是一种让计算机系统能够通过数据学习和改 进的技术。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，它们可以用于预测、 分类、聚类等任务。 ● 深度学习（Deep Learning）：这是机器学习的子领域之一，通过构建深层神经 网络模型来进行复杂的模式识别和特征提取。深度学习在图像识别、自然语言处理 等领域取得了显著的成果。 方向和客户关注度这些因素的得分被映射到相关业务结果上，并利用 算法进行分析。最终筛选出并可视化那些对业务结果影响最大的业 务驱动因素，将这些因素按照观察、维护、提升和聚焦等几个等级进 行分类，根据这些分类对每个店面的经理的绩效考核权重进行设计。 在这项改革完成后的一年时间内，该连锁服务公司的客户满意度提 升了 20% 以上。与此同时，员工流失率下降了 10% 以上。 在该公司推行以 OKR

交换和交易，促进数据在 各领域价值潜力的释放。 欧盟的数据基础设施探索实践 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设和运营 20 > 21 可信数据空间分类 健康数据空间 金融数据空间 语言数据空间 文化遗产数据空间 汽车数据空间 工业数据空间 总体特点进展以及特点 一、建设情况： 1、多领域布局：形成语言、工业、汽车、 文化遗产、金融五大核心数据空间，覆盖全 记录均上链存 证，防止篡改与滥用。 标准化封装。通过集成结构化定义、格式规范、分级分类等技术，对数据元件进行标准化封装。结构化定义指数据元件 按统一标准封装为可识别的数据包，包含数据来源、用途限制、有效期等元数据，以及脱敏后的本体数据；格式规范指采用 JSON、XML等通用格式，适配不同系统接口；分级分类是根据数据公开级、受限级等敏感度，以及应用领域进行标记，便 于匹配流通规则。 安全