第一章招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的背景與趨勢(shì)第二章數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)第三章數(shù)據(jù)分析方法與模型第四章招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場(chǎng)景第五章招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的未來趨勢(shì)第六章招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的實(shí)施與展望101第一章招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的背景與趨勢(shì)招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的背景與趨勢(shì)招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的背景招投標(biāo)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)力招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的趨勢(shì)數(shù)據(jù)分析如何改變招投標(biāo)行業(yè)招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)與機(jī)遇數(shù)據(jù)分析在招投標(biāo)中面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇3招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的背景招投標(biāo)行業(yè)作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，其效率和透明度直接影響著資源的配置和市場(chǎng)的公平競(jìng)爭。傳統(tǒng)的招投標(biāo)模式往往依賴于人工經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷，導(dǎo)致決策效率低下、成本高昂、風(fēng)險(xiǎn)較大。隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)的應(yīng)用為招投標(biāo)行業(yè)帶來了新的機(jī)遇。數(shù)據(jù)分析作為這些技術(shù)的重要組成部分，能夠幫助招投標(biāo)企業(yè)更好地理解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、競(jìng)爭對(duì)手行為、項(xiàng)目需求等信息，從而做出更加科學(xué)、合理的決策。例如，通過分析歷史招投標(biāo)數(shù)據(jù)，企業(yè)可以預(yù)測(cè)未來的項(xiàng)目趨勢(shì)，優(yōu)化投標(biāo)策略，降低成本，提高中標(biāo)率。此外，數(shù)據(jù)分析還可以幫助企業(yè)識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)，如供應(yīng)商的信用風(fēng)險(xiǎn)、項(xiàng)目的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)等，從而采取相應(yīng)的措施進(jìn)行防范。因此，招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為招投標(biāo)企業(yè)提升競(jìng)爭力的重要手段。4招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的趨勢(shì)招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的趨勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用范圍正在不斷擴(kuò)大。從最初的項(xiàng)目數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，到如今的多源數(shù)據(jù)融合分析，數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場(chǎng)景越來越豐富。其次，數(shù)據(jù)分析的技術(shù)手段不斷升級(jí)。人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的應(yīng)用，使得數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性不斷提高。例如，通過使用深度學(xué)習(xí)算法，企業(yè)可以更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)項(xiàng)目的需求和趨勢(shì)，從而做出更加科學(xué)的決策。再次，數(shù)據(jù)分析的實(shí)時(shí)性不斷增強(qiáng)。隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)的應(yīng)用，企業(yè)可以實(shí)時(shí)獲取和分析招投標(biāo)數(shù)據(jù)，從而及時(shí)調(diào)整投標(biāo)策略。最后，數(shù)據(jù)分析的個(gè)性化服務(wù)越來越受歡迎。企業(yè)可以根據(jù)自身的需求，定制化數(shù)據(jù)分析服務(wù)，從而獲得更加精準(zhǔn)的決策支持。5招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)與機(jī)遇招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析在帶來機(jī)遇的同時(shí)，也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。許多企業(yè)缺乏完善的數(shù)據(jù)管理體系，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性難以保證。其次，數(shù)據(jù)分析人才短缺。招投標(biāo)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人才相對(duì)較少，尤其是既懂業(yè)務(wù)又懂技術(shù)的復(fù)合型人才更為稀缺。此外，數(shù)據(jù)分析的合規(guī)性問題也需要關(guān)注。企業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要確保數(shù)據(jù)的來源合法、使用合規(guī)，避免侵犯用戶隱私。盡管如此，招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析仍然是一個(gè)充滿機(jī)遇的領(lǐng)域。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用的不斷深入，數(shù)據(jù)分析將會(huì)為招投標(biāo)行業(yè)帶來更多的變革和創(chuàng)新。602第二章數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)如何獲取招投標(biāo)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理技術(shù)如何清洗和處理數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)如何存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集技術(shù)8數(shù)據(jù)采集技術(shù)數(shù)據(jù)采集是招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的第一步，也是至關(guān)重要的一步。數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量直接影響到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析中常用的數(shù)據(jù)采集技術(shù)包括網(wǎng)絡(luò)爬蟲、API接口、內(nèi)部系統(tǒng)對(duì)接等。網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以自動(dòng)抓取互聯(lián)網(wǎng)上的招投標(biāo)信息，如招標(biāo)公告、招標(biāo)文件等。API接口可以獲取第三方平臺(tái)提供的招投標(biāo)數(shù)據(jù)，如政府招標(biāo)平臺(tái)、行業(yè)數(shù)據(jù)庫等。內(nèi)部系統(tǒng)對(duì)接可以將企業(yè)內(nèi)部的CRM、ERP等系統(tǒng)中的招投標(biāo)數(shù)據(jù)自動(dòng)采集到數(shù)據(jù)分析平臺(tái)中。此外，還可以通過人工錄入的方式采集一些無法自動(dòng)獲取的數(shù)據(jù)，如供應(yīng)商的資質(zhì)信息、項(xiàng)目的歷史數(shù)據(jù)等。9數(shù)據(jù)處理技術(shù)數(shù)據(jù)處理是招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵步驟，其目的是將采集到的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可供分析的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成等。數(shù)據(jù)清洗主要是去除數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤、重復(fù)、缺失等，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式，如將文本格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值格式的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集成是將來自不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析中常用的數(shù)據(jù)處理工具包括OpenRefine、Trifacta等。這些工具可以幫助用戶自動(dòng)完成數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成等任務(wù)，大大提高了數(shù)據(jù)處理的效率。10數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)設(shè)施，其目的是將處理后的數(shù)據(jù)安全地存儲(chǔ)起來，以便后續(xù)的分析和應(yīng)用。招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析中常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)庫等。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如MySQL、PostgreSQL等，適用于存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化的招投標(biāo)數(shù)據(jù)。分布式數(shù)據(jù)庫如HBase、TiDB等，適用于存儲(chǔ)海量招投標(biāo)數(shù)據(jù)。云數(shù)據(jù)庫如阿里云的AnalyticDB等，則可以提供高可用、高擴(kuò)展性的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)。此外，還可以使用數(shù)據(jù)湖等存儲(chǔ)技術(shù)，將不同類型的招投標(biāo)數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)在一個(gè)平臺(tái)上，方便用戶進(jìn)行綜合分析和應(yīng)用。1103第三章數(shù)據(jù)分析方法與模型數(shù)據(jù)分析方法與模型描述性分析對(duì)招投標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的統(tǒng)計(jì)分析深入挖掘數(shù)據(jù)背后的原因預(yù)測(cè)未來招投標(biāo)趨勢(shì)為招投標(biāo)決策提供指導(dǎo)診斷性分析預(yù)測(cè)性分析指導(dǎo)性分析13描述性分析描述性分析是招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，其目的是對(duì)招投標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和總結(jié)，幫助用戶了解招投標(biāo)數(shù)據(jù)的整體情況。描述性分析方法包括統(tǒng)計(jì)分析、可視化分析等。統(tǒng)計(jì)分析是對(duì)招投標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)上的描述，如計(jì)算平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、頻數(shù)分布等。可視化分析則是將招投標(biāo)數(shù)據(jù)以圖表的形式展示出來，如柱狀圖、折線圖、餅圖等。招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析中常用的描述性分析工具包括Excel、Tableau等。這些工具可以幫助用戶快速進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，并將結(jié)果以圖表的形式展示出來。14診斷性分析診斷性分析是招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵步驟，其目的是深入挖掘數(shù)據(jù)背后的原因，找出影響招投標(biāo)結(jié)果的關(guān)鍵因素。診斷性分析方法包括假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、聚類分析等。假設(shè)檢驗(yàn)是檢驗(yàn)兩個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)集是否存在顯著差異?；貧w分析是研究兩個(gè)或多個(gè)變量之間的線性關(guān)系。聚類分析則是將數(shù)據(jù)分成不同的組，每組數(shù)據(jù)具有相似的特征。招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析中常用的診斷性分析工具包括SPSS、R等。這些工具可以幫助用戶進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、聚類分析等任務(wù)，找出影響招投標(biāo)結(jié)果的關(guān)鍵因素。15預(yù)測(cè)性分析預(yù)測(cè)性分析是招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的高級(jí)應(yīng)用，其目的是預(yù)測(cè)未來招投標(biāo)趨勢(shì)，幫助用戶做出更加科學(xué)的決策。預(yù)測(cè)性分析方法包括時(shí)間序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等。時(shí)間序列分析是研究數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的規(guī)律。機(jī)器學(xué)習(xí)則是通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來數(shù)據(jù)的趨勢(shì)。招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析中常用的預(yù)測(cè)性分析工具包括Python的scikit-learn庫、R的caret包等。這些工具可以幫助用戶進(jìn)行時(shí)間序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等任務(wù)，預(yù)測(cè)未來招投標(biāo)趨勢(shì)。16指導(dǎo)性分析指導(dǎo)性分析是招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，其目的是為招投標(biāo)決策提供指導(dǎo)，幫助用戶做出更加科學(xué)的決策。指導(dǎo)性分析方法包括決策樹、規(guī)則學(xué)習(xí)等。決策樹是一種樹狀的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于表示決策過程。規(guī)則學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到一系列規(guī)則，用于預(yù)測(cè)未來數(shù)據(jù)的趨勢(shì)。招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析中常用的指導(dǎo)性分析工具包括Dijkstra算法、A*算法等。這些工具可以幫助用戶進(jìn)行決策樹、規(guī)則學(xué)習(xí)等任務(wù)，為招投標(biāo)決策提供指導(dǎo)。1704第四章招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場(chǎng)景招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)分析如何幫助優(yōu)化投標(biāo)策略供應(yīng)商管理數(shù)據(jù)分析如何幫助管理供應(yīng)商項(xiàng)目匹配數(shù)據(jù)分析如何幫助匹配項(xiàng)目投標(biāo)策略優(yōu)化19投標(biāo)策略優(yōu)化投標(biāo)策略優(yōu)化是招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的重要應(yīng)用場(chǎng)景，其目的是通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化投標(biāo)策略，提高投標(biāo)成功率。數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)識(shí)別關(guān)鍵的成功因素，如技術(shù)分、商務(wù)分、價(jià)格分等，并據(jù)此制定更加科學(xué)的投標(biāo)策略。例如，通過分析歷史數(shù)據(jù)，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)某些項(xiàng)目的技術(shù)分權(quán)重較高，從而在技術(shù)方案上投入更多資源，提高技術(shù)評(píng)審的通過率。此外，數(shù)據(jù)分析還可以幫助企業(yè)識(shí)別某些項(xiàng)目的價(jià)格敏感度，從而制定更加合理的報(bào)價(jià)策略，避免報(bào)價(jià)過高或過低。20供應(yīng)商管理供應(yīng)商管理是招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的另一個(gè)重要應(yīng)用場(chǎng)景，其目的是通過數(shù)據(jù)分析來管理供應(yīng)商，降低采購風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)評(píng)估供應(yīng)商的信用風(fēng)險(xiǎn)、履約能力等，從而做出更加科學(xué)的供應(yīng)商選擇。例如，通過分析供應(yīng)商的歷史履約數(shù)據(jù)，企業(yè)可以識(shí)別出某些供應(yīng)商的履約能力不足，從而避免與這些供應(yīng)商合作，降低采購風(fēng)險(xiǎn)。此外，數(shù)據(jù)分析還可以幫助企業(yè)識(shí)別供應(yīng)商的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，如資質(zhì)認(rèn)證、財(cái)務(wù)狀況等，從而避免與存在合規(guī)問題的供應(yīng)商合作。21項(xiàng)目匹配項(xiàng)目匹配是招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場(chǎng)景，其目的是通過數(shù)據(jù)分析來匹配項(xiàng)目，提高項(xiàng)目成功率。數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)識(shí)別與自身能力相匹配的項(xiàng)目，從而提高項(xiàng)目匹配的準(zhǔn)確性。例如，通過分析企業(yè)的技術(shù)能力、資源狀況等，企業(yè)可以識(shí)別出某些項(xiàng)目的技術(shù)要求與自身能力相匹配，從而提高項(xiàng)目匹配的準(zhǔn)確性。此外，數(shù)據(jù)分析還可以幫助企業(yè)識(shí)別某些項(xiàng)目的市場(chǎng)前景，從而提高項(xiàng)目匹配的精準(zhǔn)度。2205第五章招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的未來趨勢(shì)招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的未來趨勢(shì)人工智能與深度學(xué)習(xí)AI與深度學(xué)習(xí)如何改變招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析區(qū)塊鏈與隱私計(jì)算區(qū)塊鏈與隱私計(jì)算如何保障數(shù)據(jù)安全元宇宙與數(shù)字孿生元宇宙與數(shù)字孿生如何提升招投標(biāo)效率24人工智能與深度學(xué)習(xí)人工智能與深度學(xué)習(xí)是招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的重要發(fā)展方向，其目的在于通過AI技術(shù)提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。人工智能技術(shù)可以自動(dòng)識(shí)別招投標(biāo)數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，如項(xiàng)目類型、技術(shù)要求等，從而提高數(shù)據(jù)分析的效率。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以學(xué)習(xí)招投標(biāo)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，從而提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。例如，通過使用深度學(xué)習(xí)算法，企業(yè)可以更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)項(xiàng)目的需求和趨勢(shì)，從而做出更加科學(xué)的決策。25區(qū)塊鏈與隱私計(jì)算區(qū)塊鏈與隱私計(jì)算是招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的另一個(gè)重要發(fā)展方向，其目的在于通過區(qū)塊鏈技術(shù)保障數(shù)據(jù)安全。區(qū)塊鏈技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的不可篡改，從而提高數(shù)據(jù)的可信度。隱私計(jì)算技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，從而提高數(shù)據(jù)的可用性。例如，通過使用區(qū)塊鏈技術(shù)，企業(yè)可以確保招投標(biāo)數(shù)據(jù)的真實(shí)性和完整性，從而提高數(shù)據(jù)的可信度。通過使用隱私計(jì)算技術(shù)，企業(yè)可以保護(hù)招投標(biāo)數(shù)據(jù)的隱私，從而提高數(shù)據(jù)的可用性。26元宇宙與數(shù)字孿生元宇宙與數(shù)字孿生是招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的另一個(gè)重要發(fā)展方向，其目的在于通過元宇宙和數(shù)字孿生技術(shù)提升招投標(biāo)效率。元宇宙技術(shù)可以提供虛擬的招投標(biāo)環(huán)境，從而提高招投標(biāo)的互動(dòng)性和沉浸感。數(shù)字孿生技術(shù)可以模擬真實(shí)的招投標(biāo)環(huán)境，從而提高招投標(biāo)的效率。例如，通過使用元宇宙技術(shù)，企業(yè)可以與全球的招投標(biāo)參與者進(jìn)行實(shí)時(shí)互動(dòng)，從而提高招投標(biāo)的效率。通過使用數(shù)字孿生技術(shù)，企業(yè)可以模擬真實(shí)的招投標(biāo)環(huán)境，從而提高招投標(biāo)的效率。2706第六章招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的實(shí)施與展望招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的實(shí)施與展望如何選擇合適的技術(shù)架構(gòu)和工具人才培養(yǎng)與組織變革如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才未來展望招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的未來發(fā)展方向技術(shù)架構(gòu)與工具選擇29技術(shù)架構(gòu)與工具選擇技術(shù)架構(gòu)與工具選擇是招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析實(shí)施的關(guān)鍵，其目的在于選擇合適的技術(shù)架構(gòu)和工具，提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析常用的技術(shù)架構(gòu)包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)分析層、數(shù)據(jù)可視化層等。數(shù)據(jù)采集層主要用于采集招投標(biāo)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理層主要用于處理招投標(biāo)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析層主要用于分析招投標(biāo)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可視化層主要用于展示招投標(biāo)數(shù)據(jù)。招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析常用的工具包括網(wǎng)絡(luò)爬蟲、API接口、內(nèi)部系統(tǒng)對(duì)接等。這些工具可以幫助用戶自動(dòng)完成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化等任務(wù)，大大提高了數(shù)據(jù)分析的效率。30人才培養(yǎng)與組織變革人才培養(yǎng)與組織變革是招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析實(shí)施的重要保障，其目的在于培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才，推動(dòng)組織變革。招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)可以通過內(nèi)部培訓(xùn)、外部招聘等方式進(jìn)行。組織變革可以通過建立數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)、調(diào)整組織架構(gòu)等方式進(jìn)行。例如，通過內(nèi)部培訓(xùn)，企業(yè)可以培養(yǎng)既懂業(yè)務(wù)又懂技術(shù)的復(fù)合型人才，從而提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。通過調(diào)整組織架構(gòu)，企業(yè)可以建立跨部門的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，從而提高數(shù)據(jù)分析的協(xié)同效率。31未來展望未來展望是招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的重要發(fā)展方向，其目的在于展望招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的未來發(fā)展方向。招投標(biāo)數(shù)據(jù)分析的未來發(fā)展方向包括數(shù)據(jù)分析的智能化、自動(dòng)化、實(shí)時(shí)化、個(gè)性化等。數(shù)據(jù)分析的智能化是指通過人工智能技術(shù)提高數(shù)