orange電信的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

數據戰略：如何從大數據、數據分析和萬物互聯中獲利

為了解決orange電信的問題，作者（英）伯納德·馬爾 這樣論述：

資料正在徹底改變所有人做生意的方式。然而，目前所有資料被分析和使用的比例不到0.5%。商業領袖和管理者不能對資料漠不關心或保持懷疑，因為視資料為戰略資產的公司才會生存並茁壯成長。 本書是創建一個強大的資料戰略的必讀的指南，書中解釋了如何確定戰略性資料需求，用什麼方法來收集資料，最重要的是，如何將資料轉化為組織改善商業決策和績效的見解，為需要從大資料、分析和萬物互聯中獲利的組織提供了工具和戰略，是每一位旨在利用自己的業務資料的價值以獲得競爭優勢的讀者的基本讀物。 本書包含各種案例研究和真實的例子，介紹了如何弄清戰略資料資產和資料受眾群體；如何收集所需的資料，制定全新的資料收集方法；如何通過預

測分析和機器學習獲得最大收益；如何擁有適當的技術、資料基礎設施和關鍵資料能力；如何確保擁有有效的安全和管理體系，避開經濟、法律和聲譽問題。 伯納德·瑪律（ Bernard Marr），國際知名的商業暢銷書作家，多家公司和多個政府機構的主題發言人兼戰略顧問。他是商業資料領域的全球人士，被 LinkedIn（領英）公認為全球前五大最具商業影響力人士之一。 伯納德經常為世界經濟論壇（ World Economic Forum）撰稿，也曾為《福布斯》雜誌和 LinkedIn Pulse定期撰寫專欄文章，他的專家評論經常出現於 BBC新聞、天空新聞和 BBC世界等電視媒體和廣播，以

及《泰晤士報》《金融時報》《CFO期刊》《華爾街日報》等知名刊物中。 伯納德 ·瑪律撰寫了大量開創性的書籍和數百篇引發轟動的報告及文章，其中包括國際暢銷書 Big Data in Practice: How 45 successful companies used big data analytics to deliver extraordinary results（《大數據在實踐中： 45家成功的公司如何使用大資料分析來提供非凡的結果》）、 Big Data: Using SMART big data, analytics and metrics to make better decisi

ons and improve performance（《智慧大資料 SMART準則：資料分析方法、案例和行動綱領》）、Key BusinessAnalytics：The 60+ business analysis tools every manager needs to know（《關鍵業務分析：所有管理者都需要瞭解的 60種業務分析工具》）、The Intelligent Company（《智慧公司》）以及 Dummies（傻瓜學）系列叢書中的 Big Data for Small Business（《大資料專家：小企業也能用好大資料》）。 伯納德·瑪律曾與許多世界知名機構合作並提供諮詢

服務，其客戶包括埃森哲諮詢、阿斯利康製藥、英格蘭銀行、巴克萊銀行、 BP（英國石油）、思科、 DHL（敦豪快遞）、Fujitsu（富士通）、Gartner（高德納諮詢）、HSBC（滙豐銀行）、IBM、Mars（瑪氏）、微軟、北大西洋公約組織、 Oracle（甲骨文）、英國內政部、 NHS（英國國家醫療服務署）、法國 Orange電信、Tetley（泰特利茶業），T-Mobile、 Toyota（豐田汽車）、 SAP、Shell（殼牌石油）、聯合國以及沃爾瑪等。 讚譽 致謝 作者簡介 第 1章 為何說當下業務無不是資料業務 // 1 1.1 大資料和物聯網的驚人增長 //

1 1.2 資料驅動的勇敢新世界 // 2 1.3 我們是否正在逼近人工智慧 // 7 1.4 資料正在如何徹底改變我們的商業世界 // 10 1.4.1 資料在商業中的基本作用 // 10 1.4.2 智慧工廠與工業 4.0 // 14 1.4.3 自動化及其對就業的現實威脅 // 16 1.4.4 區塊鏈技術：是否是資料和企業的未來 // 18 1.5 所有業務都必須成為資料業務 // 19 1.5.1 一切以資料戰略為起點 // 20 1.5.2 你的公司是否需要首席資料官 // 21 注解 // 23 第 2章 戰略性資料需求的確定 // 25 2.1 以資料提高企業的決策品質 //

26 2.1.1 利用資料更好地瞭解客戶和市場 // 27 2.1.2 在一個意想不到的場景，讓資料為你而動 // 29 2.2 利用資料改善運營 // 30 2.2.1 通過資料獲得內部效率 // 31 2.2.2 亞馬遜：如何以資料優化業務流程並增加銷售額 // 33 2.2.3 優步：如何以資料優化運輸 // 34 2.2.4 羅爾斯•；羅伊斯：如何以資料驅動製造業成功 // 35 2.3 商業模式的轉型：將資料作為企業資產 // 37 2.3.1 如何以資料提升企業價值 // 37 2.3.2 將資料轉化為新的收入源泉 // 38 2.4 只有正確的資料才是有意義的，並非所有資料都是

有價值的 // 40 2.5 為資料提供強有力的商業案例 // 42 注解 // 43 第 3章 使用資料改善商業決策 // 44 3.1 明確你的關鍵性業務問題 // 44 3.1.1 好問題帶來更好的答案 // 46 3.1.2 針對顧客、市場和競爭者的問題 // 47 3.1.3 有關財務的問題 // 52 3.1.4 有關內部運營的問題 // 55 3.1.5 有關人員的問題 // 57 3.2 數據的視覺化及溝通洞見 // 60 3.2.1 是否每個人都應有權訪問資料 // 61 3.2.2 告別試算表，迎接資料視覺化時代 // 63 3.2.3 以視覺與文字的融合發揮最大效果 /

/ 64 3.2.4 虛擬實境和資料視覺化的未來 // 65 注解 // 66 第 4章 使用資料改善企業運營 // 67 4.1 利用資料優化運營流程 // 68 4.1.1 資料如何改善製造過程 // 68 4.1.2 如何以資料強化倉儲和配送 // 70 4.1.3 如何以資料增強業務流程 // 71 4.1.4 如何以資料強化銷售及行銷流程 // 75 4.2 以數據改善顧客供應 // 78 4.2.1 為客戶提供更優服務 // 78 4.2.2 提供更好的產品 // 81 注解 // 84 第 5章 資料的貨幣化 // 85 5.1 增加企業價值 // 86 5.2 資料本身成為

企業核心資產 // 87 5.3 由企業資料處理能力創造的價值 // 90 5.4 向顧客或利益相關者出售資料 // 91 5.5 理解使用者生成資料的價值 // 96 第 6章 資料的取得與收集 // 98 6.1 瞭解不同類型的資料 // 99 6.1.1 對“大資料”的定義 // 100 6.1.2 結構化資料的定義 // 101 6.1.3 非結構化資料和半結構化資料的定義 // 103 6.1.4 內部資料的定義 // 105 6.1.5 外部資料的定義 // 106 6.2 更多的新型資料 // 108 6.2.1 活動資料 // 108 6.2.2 對話資料 // 109 6.

2.3 照片和視頻資料 // 110 6.2.4 感測器資料 // 111 6.3 內部資料的收集 // 111 6.4 外部資料的訪問 // 113 6.5 如果你需要的資料尚不存在 // 116 注解 // 117 第 7章 將數據轉化為洞見 // 118 7.1 分析技術的進化方式 // 119 7.2 瞭解不同類型的分析技術 // 120 7.2.1 文本分析 // 121 7.2.2 情感分析 // 122 7.2.3 圖像分析 // 122 7.2.4 視頻分析 // 123 7.2.5 語音分析 // 124 7.2.6 資料採擷 // 124 7.2.7 業務實驗 // 12

5 7.2.8 視覺分析 // 126 7.2.9 相關性分析 // 126 7.2.10 回歸分析 // 127 7.2.11 情景分析 // 128 7.2.12 預測 /時間序列分析 // 129 7.2.13 蒙特卡羅模擬法 // 129 7.2.14 線性規劃 // 130 7.2.15 同期群分析 // 130 7.2.16 因數分析 // 131 7.2.17 神經網路分析 // 132 7.2.18 元分析 /文獻分析 // 133 7.3 高級分析：機器學習、深度學習和認知計算 // 133 7.4 以不同分析技術的結合追求成功最大化 // 137 第 8章 技術和資料基礎

架構的創建 // 139 8.1 “大資料即服務”：能成為企業的一站式解決方案嗎 // 140 8.2 收集資料 // 143 8.3 存儲資料 // 146 8.3.1 瞭解雲基礎 /分散式存儲系統 // 146 8.3.2 Hadoop概述 // 148 8.3.3 Spark：Hadoop的替代品 // 149 8.3.4 資料湖和資料倉庫的簡單介紹 // 150 8.4 資料的分析和處理 // 151 8.5 提供資料訪問服務 // 155 8.5.1 宣導資料管家的概念 // 156 8.5.2 數據的溝通 // 157 注解 // 159 第 9章 打造組織的資料能力 // 16

0 9.1 大資料技能短缺及其對企業的影響 // 160 9.2 建立內部技能和競爭力 // 163 9.2.1 五種基本的資料科學技能 // 163 9.2.2 招募新人才 // 166 9.2.3 為現有人員提供培訓並提高其工作技能 // 168 9.3 將資料分析業務外包 // 170 9.3.1 與資料服務供應商合作 // 170 9.3.2 Kaggle：眾包資料科學家 // 172 注解 // 175 第 10章 不要讓資料成為負債：資料治理 // 177 10.1 資料所有權和隱私方面的考慮 // 178 10.1.1 擁有還是外購 // 178 10.1.2 確保擁有合理許可

權 // 179 10.1.3 將數據最少化作為好的實踐 // 180 10.1.4 理解隱私問題 // 182 10.2 資料的安全問題 // 187 10.2.1 資料洩露的重大影響 // 187 10.2.2 物聯網的威脅 // 190 10.3 踐行良好的資料治理 // 192 注解 // 194 第 11章 資料戰略的執行和完善 // 196 11.1 把資料戰略付諸實踐 // 196 11.1.1 態度是關鍵 // 196 11.1.2 資料戰略為什麼會失敗 // 198 11.2 創建資料文化 // 201 11.3 重新審視資料戰略 // 203 11.3.1 調整企業需求

// 204 11.3.2 持續演進的技術圖景 // 204 11.3.3 遙望未來 // 207 注解 // 210  

orange電信進入發燒排行的影片

5G將如何影響電信業國際化發展策略探討：以Orange S.A.個案為例

為了解決orange電信的問題，作者羅怡芳 這樣論述：

1990年起全球開始電信自由化的政策趨勢，加上此產業新科技的產生及國際上新的商業模式竄起改變使用者行為，加速電信業面臨營收及獲利（EBITA）下降，電信業在各國多為國營獨占產業開始，但隨著WTO促使電信自由化的趨勢下，在民營化開放競爭後，在電信業者策略轉型的選擇上，許多歐美業者尋求國際化的擴展市場策略，尤其在歐洲藉著歐盟統一電信規格，加速併購的門檻或及靈活的行銷策略，成就數個相當成功的國際化電信業者：Orange S.A.（前法國電信）、BT、Telefónica…等等。本研究選擇以法國電信為研究個案的原因，因為其背景與台灣國營電信背景相同，在面臨開放的競爭下，訂定清楚的策略方向，其國際化的

營收從1998年海外的營收占比9.3%提升到2018年的57%。同時在歐洲的電信業者中，英國及法國人口數相近，民營化時間點相近的前提下，近年Orange S.A.的營收表現超越英國電信，在Brandirectory Telecoms 300排名，2018年Orange S.A.的品牌價值USD22.21 billion排名世界第8，2019年品牌價值USD21 billion維持排名世界第8；2018年英國電信品牌價值USD11.49billion，排名世界第18，2019品牌價值下滑至USD8.31 billion排名世界第18。策略差異在於Orange S.A.持續國際化的營收成長奠定歐洲

重要電信業者的地位。而面臨5G的來臨，電信業又將會有如何的洗牌效應。本研究希望能應用Hax and Wilde的Delta model及Dr. Dunning的折衷理論探討Orange S.A.（前法國電信）於國際化上的發展歷程同時因應5G的開台後的產業未來。

概率圖模型：基於R語言

為了解決orange電信的問題，作者（法）大衛·貝洛特 這樣論述：

概率圖模型結合了概率論與圖論的知識，提供了一種簡單的可視化概率模型的方法，在人工智能、機器學習和計算機視覺等領域有着廣闊的應用前景。本書旨在幫助讀者學習使用概率圖模型，理解計算機如何通過貝葉斯模型和馬爾科夫模型來解決現實世界的問題，同時教會讀者選擇合適的R語言程序包、合適的算法來准備數據並建立模型。本書適合各行業的數據科學家、機器學習愛好者和工程師等人群閱讀、使用。 David Bellot是法國國家信息與自動化研究所（INRIA）計算機科學專業的博士，致力於貝葉斯機器學習。他也是美國加州大學伯克利分校的博士后，為英特爾、Orange電信和巴克萊銀行等公司工作過。他現在財經行業工作，使用

機器學習技術開發財經市場的預測算法，同時也是開源項目，如Boost C 庫的貢獻者。 譯者簡介：魏博，志諾維思（北京）基因科技有限公司高-級算法工程師。本科畢業於武漢大學數學系，博士畢業於中國科學院數學與系統科學研究院計算機軟件與理論專業。前優酷事業部視頻搜索算法專家，歐普拉軟件科技（北京）有限公司新聞推薦高-級算法工程師。長期關注於用戶需求建模、行為建模和自動推理。數據挖掘、機器學習和數據可視化愛好者，尤其熱衷於海量數據中用戶視角和用戶行為模式的刻畫和推斷，以及自然語言處理問題。