麵包數據交互項去中心化嶺回歸

① stata如何去中心化後寫交互

調節效應。
你應該是第一張放兩個變數，第二張放3個變數，選擇的回歸方法是enter(進入)。但是spss不是按照你的順序去放變數，而是把你所選的所有變數都加到模型裡面去，在進行第一個回歸的時候把多出來的變數排除，所以會有這個表格出現。如果不想出現這個表格，你就分兩次做回歸，第一次放中心D中心H，出了結果再放中心D中心H D乘H，分兩次做就不會有了。

② 做調節效應分析一定要把自變數和調節變數做去中心化處理嗎

不一定，中心化處理只不過是為了能夠方便解釋而已，並不會影響各項回歸系數。

數據中心化和標准化在回歸分析中是取消由於量綱不同、自身變異或者是數值相差較大所引起的誤差。數據中心化指的就是變數減去它的均值。數據標准化指的就是數值減去均值，再除以標准差。通過中心化和標准化處理，能夠得到均值為0，標准差為1的服從標准正態分布的數據。在一些實際問題當中，我們得到的樣本數據都是多個維度的，也就是一個樣本是用多個特徵來表徵的。很顯然，這些特徵的量綱和數值得量級都是不一樣的，而通過標准化的處理，可以使得不同的特徵具有相同的尺度(Scale)。這樣，在學習參數的時候，不同特徵對參數的影響程度就一樣了。簡而言之，當原始數據不同維度上的特徵的尺度(單位)不一致的時候，需要標准化步驟對數據進行預處理。數據預處理，一般有數據歸一化、標准化以及去中心化。歸一化：是將數據映射到[01]或[-11]區間范圍內，不同特徵的量綱不同，值范圍大小不同，存在奇異值，對訓練有影響。標准化：是將數據映射到滿足標准正態分布的范圍內，使數據滿足均值是0標准差是1。標准化同樣可以消除不同特徵的量綱。去中心化：就是使數據滿足均值為0，但是對標准差沒有要求。如果對數據的范圍沒有限定要求，則選擇標准化進行數據預處理；如果要求數據在某個范圍內取值，則採用歸一化；如果數據不存在極端的極大極小值時，採用歸一化；如果數據存在較多的異常值和噪音，採用標准化。

③ 大家咋看互聯網科技股未來趨勢

一、去中心化
原指信息技術中由節點決定中心的方式，和「中心化」的由中心決定節點的概念對應。現在多用在互聯網中，指從web2.0時代開始，用戶能夠共同參與網路內容的產生，可以自由選擇階段性的中心，這種權級相對平等，開放式、扁平化的結構模型。去中心化不是不要中心，而是去掉絕對的中心，自由產生各個相對階段性的中心。

比如最典型的例子是社交媒體、博客等UGC。隨著互聯網的普及，任何人都能參與到社交網路中去，自己產生內容並且自願地關注一些感興趣的話題或人物。外賣平台分流了學校食堂的流量，約車軟體分流了公交系統的流量，這些都是去中心化的例子。中心對於用戶來說不再是強制性的存在，互聯網的去中心化是個很好的理想主義狀態，但是對於平台來說，實現這個理想狀態還是需要放下很多，還需要走很長的路。
二、長尾效應
長尾效應的根本就是強調個性化，指的是在需求曲線上那些少量的需求，將所有非流行的市場累加起來就會形成一個比流行市場還大的市場。也就是要在細小市場上賺很少的錢，但是要賺很多人的錢。

在企業中，追求利潤最大化的驅使之下，往往形成大量企業參與紅海之爭卻對於藍海市場不聞不問。隨著互聯網技術的發展，信息溝通成本下降，關注非主流市場的風險大大降低，也讓很多企業越來越開始關注人們小眾的愛好和需求。在很多領域，長尾效應越來越凸顯。

比如互聯網金融市場上的長尾效應，讓金融從業者開始關注那些中小企業和個人信貸，而不是對大企業趨之若鶩，長尾效應的優勢在於數量，中小企業和個人的貸款需求數量顯然遠遠大於那些「白富美」企業。很多針對學生、農民、創業者貸款需求的互聯網金融平台崛起，尤其是在消費金融領域大展身手。
三、藍海市場
所謂的藍海，指的是未知的市場空間或者是處於市場競爭很小的狀態中。相對應的紅海市場是指已知的市場空間，企業數量多競爭激烈的市場。那麼企業要想在大規模競爭中勝出顯然有難度，開辟一個全新的市場就能獲得相對持續性的優勢。企業是選擇另立家業開辟藍海市場還是堵上全部家產在紅海中殺出一條血路，就是每個企業的戰略選擇了。

互聯網催生了太多萬億級的藍海市場，傳統產業在互聯網上都能找到另一片天空。比如互聯網家裝領域，將傳統家裝市場搬到線上，幫助廣大消費者節省了很多時間和精力。農村電商讓農村居民享受種類豐富的消費品，也加快農產品進城，解決農民的負擔。另外，人工智慧、雲計算服務、生鮮電商外賣等都是待挖掘的萬億藍海。
四、場景化
場景賦予了產品個性化的意義，當產品被嵌入了一個個特定的使用場景中時，影響商品品質的唯有人們真實的體驗感。移動互聯網把人們的消費地點最大化地延伸開來，不再局限於商場、櫃台，人們生活的任何一個場景中，只要有潛在的需求，就能夠產生消費行為，並且能夠達到黏性消費，人與人之間的口碑傳播和場景間地自然轉化使得傳統意義上的營銷變得不再生硬，不再讓人反感，突破了以往商品一旦被生產和售賣，商業行為即告結束的局限。

人人都喜歡聽故事，如果能夠讓用戶成為故事的主角，商品和用戶聯系在一起，商品就成了有生命力的東西，比如平安夜的蘋果，南山塔的許願鎖，電影院的爆米花等等。近幾年，不少產業開始將目光轉向場景化營銷，比如互聯網保險將功能明確的保險產品嵌入特定的互聯網場景，結合特定場景下用戶產生的風險管理需求提供保險服務。互聯網理財和第三方支付行業通過打造不同消費場景下的產品滲入人們的生活，讓消費變成自發的需求。另外，隨著互聯網把人的個性需求一一放大，私人定製也成了場景應用的一大熱點。今年各大電商平台搶灘年貨節，都把個性定製擺在了營銷的重點。

人們的消費水平和消費觀念都在提升，性價比不再是決定消費的首要因素，場景化就是消費升級的產物。在未來，尋找合適的場景或創新場景並為之提供符合邏輯的消費選擇是商家必須學會的技能，為產品製造更多的機會和空間。
五、最後一公里
「最後一公里」不是距離的問題，或者說不只是物理概念上的距離問題。有很多事情開始好像很容易，過程中也像模像樣，但是問題總是出現在「好像」上，不重視末端，不重視細節，不重視銜接，不重視事後服務，這些問題是影響用戶滿意度的病根，但也是最難解決最容易忽視的。很早幾年就開始提出「最後一公里」的問題，也有越來越多的行業開始關注這一概念，比如快遞物流行業，隨著網購的興起包裹安全、及時地到達消費者手中就成了快遞業最難搞定的「最後一公里」。城鎮居民的超市生鮮O2O，農村消費品電商，要想帶動市場需求，轉變用戶的消費習慣，物流都是亟待解決的「最後一公里」。

近來十分流行的「共享單車」，能夠實現市民想停就停的願望，不用再為找不到還車點而浪費時間，解決了休閑出行的「最後一公里」問題，已經在很多城市備受歡迎。在緊密聯系群眾，切實解決群眾最迫切的生活難題上，我國各級政府的信息化建設已經頗具成效，開通了集電話服務、網路在線服務、簡訊服務、手機APP、微信服務、微博服務為一體的綜合性訴訟服務平台，致力於打通便民的「最後一公里」。

以用戶為中心的時代，善始善終，注重服務的公平公正性和長效性，把服務落到實處，幫用戶解決好「最後一公里」問題。
六、資本寒冬
資本寒冬的說法是從2015年下半年開始流行起來的，數據表明，2015年8月份比7月份投資額度下降63%，新三板投資從53億直接降到4億。這種「斷崖式」的下降讓人們紛紛驚呼資本寒冬來臨。但是到了今天，我們越來越清楚資本並沒有過冬，只是越來越集中，投資人的眼光越來越犀利，寒冬之說只是個偽命題。

不可否認資本在我國互聯網創業的發展過程中起著舉足輕重的作用，「風口飛豬論」還記憶猶新，但是隨著太多不成熟的創業項目蜂擁而至，投資人發現風口過後，飛起來的豬還是得摔下去。畢竟資本的終極目標是賺錢，被創業者一番天花亂墜的演說一忽悠，必然導致短視和後勁不足。正是在這種環境中，看起來一場嚴酷的資本寒冬悄然而至，殘忍卻並不出乎意料。

井噴式發展之後是不可避免的資源過剩，特別是兩類創業團隊的出現。一是缺乏核心競爭力，沒有創新理念盲目跟風的投機主義者；二是過於自信，大談情懷卻缺少可行的盈利模式的理想主義者。這兩類創業者在後院燒錢燒的不亦樂乎，卻忘了燒的是投資者的錢，血本無歸的慘案發生多了之後資本終於冷靜下來。

事實上是，寒冬只是一些人的寒冬，那些真正好的項目反而拿了很多錢，資本的回歸理性幫助淘汰掉了很多濫竽充數的項目，也幫我們尋找到了真正有潛力成為獨角獸的企業。投資的趨勢是資本變得集中起來，創業團隊更加重視自我建設，品牌、技術和團隊上的不斷強化。
七、重模式輕模式
重模式是指自營模式，市場推廣、技術研發、倉儲加物流配送、采購部門、售後服務全部由自己完成。這種模式的優勢是控制能力強，由於多是各個流程中的最有組合，往往可以形成一定的行業壁壘，可以在自己的可控范圍內自由發揮增量市場的拓展。但是要想實現這種模式的真正價值，企業需要投入的資金、人力、時間成本巨大，接入的環節越多，運營和管理成本越大，這是一般的中小型企業難以想像的。就算是有能力承擔起這種巨大成本的企業也需要不斷地推陳出新，尋求每個環節上的突破，這對企業全能型人才的要求極高。

而輕模式就相當於是平台模式，只要包含技術研發、市場推廣和招商三個部門即可。互聯網發展至今，信息的獲取已經非常便捷，因此運營成本低，適合創業團隊快速啟動平台，如果有個好的市場營銷團隊就可以實現快速滲透市場。但是正因為進入門檻不高，平台模式的競爭異常激烈，缺少核心競爭力是目前平台模式的普遍問題。

目前的大趨勢是輕重模式已經紛紛開始走向融合，模式的選擇僅僅是一個企業進入市場的最初選擇，隨著O2O的發展回歸理性，我們看到太多的企業在自己選擇的模式上固步自封，苟延殘喘。比如在餐飲外賣行業，美團和餓了么的大戰並沒有鬧得兩敗俱傷，而是讓我們看到了兩股不斷創新進步的力量，它們拋棄絕對的模式束縛，把用戶體驗和用戶需求放在第一位，輕重模式的邊界變得模糊，走向融合。
八、雲計算和大數據
雲計算顛覆了傳統的IT架構，一方面使得用戶不必再為一次性或偶發性計算任務而購買昂貴的IT基礎設施，降低了企業的成本和IT准入門檻。另一方面雲計算體現出超強的運算功能可以有效支持信息數據的運行、計算、儲存、管理等，提高數據信息安全，提高企業運營效率。

在雲計算技術下，大數據時代來臨。有句話叫「三分技術，七分數據」，得數據者得天下。大數據做的是全部樣本而不是抽樣，因此它關注的是效率、相關性，不是因果關系。這是大數據時代的思維，用數據去創造價值，現在企業利用大數據最多的是做預測，並且已經初見成效。

目前像金融機構、電信行業都是擁有大數據在手，但是很多還沒有發揮它的價值。而一些已經具有大數據思維獲得成效的企業有谷歌、亞馬遜等，這些互聯網IT巨頭在大數據上具有技術優勢同時也擁有大數據的原始資源。谷歌希望用戶在搜索時得到的內容只包含自己想要的，系統通過大數據分析自動剔除那些不想關的信息，做到真正的個性化。

我國的雲計算領域已經顯示出一派蓬勃的生機，除了BAT三家搶灘公有雲市場外，華為、網易、京東和三大電信運營也在全面布局雲計算，另外一些在細分領域崛起的雲計算創業企業比如青雲、UCloud等平台實力也不容小覷。雲計算正在成為新一代的商業基礎架構滲透到各個傳統行業中去，是互聯網+傳統行業發展的驅動力，不僅在電商、金融、 娛樂 領域越來越受歡迎，教育、醫療甚至政府機構也開始擁抱雲計算和大數據技術。

未來，在互聯網創造的以個性化需求為中心的市場上，雲計算和大數據的價值越來越凸顯，可以幫助人們更好地解決一些 社會 問題，解決人的需求。與此同時，安全仍是伴隨雲計算和大數據技術的最大問題，這也是未來技術應用過程中最需要完善的。
九、UGC、PGC、OGC
隨著移動互聯網的發展，網生內容的創作被分出了三種，分別是UGC（User-generated Content）用戶生產內容，PGC（Professionally-generated Content）專業生產內容，OGC（Occupationally-generated Content）職業生產內容。

PGC和OGC的區別主要是以是否領取報酬為分界，PGC是有知識背景的人群義務地在網路創作，比如微博上的紅人和知乎上的一些大神，深受各大網站的歡迎。OGC則是各大新聞站點、視頻網站等職業作者創作的內容。而UGC為代表的網站有各大論壇、博客、社交平台上，用戶自行創作內容。特別是如今越來越多的年輕人喜歡在網路上吐槽、八卦、展示自己的生活圈，未來依靠社交紅利釋放UGC將成為網生內容的主流，Instagram、微博、美拍、小咖秀等平台的火爆也正是說明了這一點。

今年的網路流行語也是特別多，比如什麼友誼的小船說翻就翻、筆芯、吃土、小目標等等，這些都是網民自己創造出來的，並且能夠迅速火爆起來，這就是UGC的優勢。那麼，現在的各個社交平台，各種APP的主要任務應當是想辦法讓用戶產出優質的內容。通過這些優質內容來獲得更多共鳴形成一個個圈子，通過社交關系來黏住用戶。

隨著OGC內容越來越多，質量也進一步提高，內容付費已經越來越被大眾所接受，像優酷土豆、愛奇藝、網易雲音樂等網站都開通會員專享的內容，但是目前各大網站的會員黏性並不高，各大平台之間的差異化內容還沒有形成。未來，網生內容的井噴期還會持續，我們將迎來質量與數量起飛的時代。
十、區塊鏈
區塊鏈（Blockchain）目前主要應用在比特幣（P2P形式的數字貨幣）上，是在沒有中央控制點的分布式對等網路，使用分布式集體運作的方法，可以說是利用計算機程序在全網記錄所有交易信息的「公開大賬本」。

區塊鏈是一個開放的系統化，鏈條里的任何一點消失也不會影響其餘點的正常工作，是個去中心化、去信任的結構，所有的點根據既定的規則運行。在運營過程中所有交易都公開透明地進行，交易雙方匿名，每一筆交易都通過密碼學的方法與相鄰兩個區塊串聯，因此可以做到可追溯。去中心化、去中介信任和資料庫可靠就構成了區塊鏈技術的三大特徵。

區塊鏈解決的最重要問題就是中介信用問題，雙方在互補認識又沒有中介的情況下可以完成交易，過程高度透明且數據高度安全。區塊鏈的這種特性可以應用到信用記錄系統、身份認證系統或產權認證系統中，那麼我們現在常常遇到的「如何證明你媽是你媽」這樣存在性證明的難題將不復存在。分布式賬本和點對點傳輸植入銀行機構的對賬、轉賬等業務大大降低了交易成本。

除了用在虛擬貨幣上，區塊鏈技術在電力、支付、股票交易、財產公證等領域已經開始發揮作用。在我國，區塊鏈技術的應用受到國情的影響可能會最先應用在非銀行的泛金融領域，目前我國關於區塊鏈領域的布局還多限於技術研發和死路交流，比如清華、北郵等組成的中關村的區塊鏈聯盟和騰訊、華為、平安銀行等組織的金鏈盟。未來將極有可能出現以區塊鏈技術為基礎的商業平台，挑戰目前以阿里為代表的電商平台。但是基於目前區塊鏈技術還未成熟，價值認可和監管態度還不確定，技術瓶頸亟待突破，區塊鏈這個新技術的應用才剛剛開始。
十一、眾創眾包眾籌
「眾創」指通過創業創新服務平台聚集全 社會 各類創新資源來創業。眾創空間是通過市場化機制、專業化服務和資本化途徑構建的低成本、便利化、全要素、開放式的新型創業服務平台的統稱。這類平台，為創業者提供了工作空間、網路空間、社交空間和資源共享空間。比如騰訊眾創空間的「雙百計劃」，已在全國開放了19個線下空間站點。

「眾籌」指通過互聯網平台向 社會 募集資金。相較於傳統的融資方式，眾籌更為開放，只要具備發起人、平台和發起人，就能啟動一個創意項目，為更多的小成本經營或創作人提供了無限的可能。從2014年開始，我國各大電商平台紛紛推出眾籌項目，涵蓋硬體、 娛樂 等各個方面，眾籌在我國飛速發展起來，也涌現出很多獨立的第三方眾籌平台，這些平台有綜合類的也有各垂直方向上重點發力的。

「眾包」則是指將傳統由特定企業和機構完成的任務，向自願參與的所有企業和個人進行分工。這跟外包是兩個截然不同的概念，外包是指把業務委託給專業性的團隊，具有局限性。比如房屋建築方把裝修工程外包給職業的裝修團隊，而物流企業把在派單高峰期讓人們自住接單派送就是眾包模式。

眾創、眾籌、眾包其實都是共享經濟的體現，共享經濟已經是火了好幾年的概念了，其初衷就是對 社會 閑置資源的有效利用。不僅僅是最開始的Uber、滴滴那樣的網約車、Airbnb那樣的短租房， 社會 上的資金、人力甚至時間、創意、技能、經驗等相對抽象的服務也可以分享。隨著國家對這方面監管制度的完善，分享經濟的模式將在各個領域內展開，因為它的本質指向一種烏托邦式的氛圍，大家有錢的出錢、有力的出力，最後大家都是分享中的受益者，這是自古以來人們所嚮往的狀態，但前提是參與分享的人不可以有一點不純的目的，一旦目的變了，那分享就變成了掠奪。
十二、去電商化
可能很多人還覺得電商是個新詞彙，但是中國電商的老大馬雲已經在去年宣稱不再提電商的概念了，去電商化成為了已經證正在發生的事情。去年10月的雲棲大會上，馬雲豪言「電商將不復存在」，並且提出了新零售、新金融、新製造、新技術、新能源的五個新詞。

去電商化，其實是在宣告著O2O進入下半場，純電商將線下交易搬到線上的行為已經不可行了，現在要做的是將線上、線下更緊密、更有機地結合起來，線上不能脫離線下的實體商店，線下店鋪也要積極融入互聯網延伸交易行為。商品生產企業、物流、線下銷售終端和消費者成為命運共同體，並且以消費者為中心，平台方起著連接這四個方面的作用。

過去純電商的弊端是沒有合理分配好線下和線上平台的職能，甚至有些實體終端認為電商是在和線下爭奪消費者資源，實體店消費者流量減少，線上平台假冒偽劣產品大行其道，這種惡性循環並不是電商產生的初衷。因此在O2O進入下半場以後，新的銷售模式應該產生，以消費者的需求為中心，平台將需求反饋給商品生產企業，企業在平台上實現精準營銷，線下終端演化為體驗場館，淡化銷售額銷售量，強化營造消費場景的作用。

在用戶時代，去電商化的概念應該是擺平電商困境的有限方法，但是路漫漫其修遠兮，這顯然是個漫長而艱辛的道路。
結語
縱觀以上的這些互聯網時代的詞彙，無非都是互聯網帶來影響的具體表現。互聯網龐大的用戶基數可以輕易實現規模效應，降低溝通成本、縮短溝通距離，顛覆著傳統商業世界的規則。我們處在一個時刻變化著的時代，互聯網讓我們必須時刻准備著接受新事物和創造新事物，予以快速的反應和適應。

互聯網對這個時代縱深地切入、蔓延、生長，有的人抓住了機遇走在前面，有的人相見恨晚奮起直追，人們都在更努力地適應著這個互聯網籠罩下的新時代。

魯迅有一句名言，這世上本沒有路，走的人多了也便成了路。這句話在如今聽起來還是那麼地擲地有聲，如雷貫耳。新時代的路要新時代的人們去開辟，時代的車輪滾滾向前，新的一年，一句話：大家擼起袖子加油干！

未來，互聯網將消失，因為它已經無處不在、無所不在，全面融入到任何一個傳統產業中！

④ 中心化數據的交互項也是中心化的嗎

以Y＝a0+a1*X+a2*Z+a3*XZ——（模型1）為例，一般在做交互項的時候，進入模型的數據都是經過去中心化的，即X、Z、XZ都是經過去中心化的。

現在問題來了，對於模型Y＝a0+a1*X+a2*Z＋a4*M+a5*N——（模型2），首先使用「正常」的數據進行回歸，
現在我們想要考察X和Z的交互作用，模型成為Y＝a0+a1*X'+a2*Z'+a3*X'Z'＋a4*M+a5*N——（模型3）,
此時按照一般做法，x'、Z'是去中心化之後的數據，

⑤ 數據，交互變數一定要去中心化嗎

不一定，中心化處理只不過是為了方便解釋而已，並不影響各項回歸系數。（南心網 調節效應中心化處理）

⑥ 求大神SPSS幫忙看一下，這個分層回歸分析後的結果是什麼狀況啊！

分層回歸通常用於中介作用或者調節作用研究中。

分析時通常第一層放入基本個人信息題項或控制變數; 第二層放入核心研究項。使用SPSSAU在線spss分析結果顯示如下：

R²：模型的解釋力度

F 值：用於判斷模型是否有意義，如果對應P值小於0.05說明模型有意義

△R²：模型變化時，R²值的變化情況

△F 值：模型變化時，F值的變化(該值不是直接F值相減)，如果對應P值小於0.05則說明模型變化有意義，具體可通過△R²查看模型解釋力度變化情況，以及查看新增加的自變數的顯著性情況。具體分析可結果智能文字分析，進行解讀。

⑦ 數據中台是什麼

數據中台是指通過數據技術，對海量數據進行採集、計算、存儲、加工，同時統一標准和口徑。

數據中台把數據統一之後，會形成標准數據，再進行存儲，形成大數據資產層，進而為客戶提供高效服務。這些服務跟企業的業務有較強的關聯性，是這個企業獨有的且能復用的，它是企業業務和數據的沉澱，其不僅能降低重復建設、減少煙囪式協作的成本，也是差異化競爭優勢所在。

中台的目標是提升效能、數據化運營、更好支持業務發展和創新，是多領域、多BU、多系統的負責協同。中台是平台化的自然演進，這種演進帶來「去中心化「的組織模式，突出對能力復用、協調控制的能力，以及業務創新的差異化構建能力。

(7)麵包數據交互項去中心化嶺回歸擴展閱讀

1，回歸服務的本質－數據重用

浙江移動已經將2000個基礎模型作為所有數據服務開發的基礎，這些基礎模型做到了「書同文，車同軌」，無論應用的數據模型有多復雜，總是能溯源到2000張基礎表，這奠定了數據核對和認知的基礎，最大程度的避免了「重復數據抽取和維護帶來的成本浪費。」

2，數據中台需要不斷的業務滋養

在企業內，無論是專題、報表或取數，當前基本是煙囪式數據生產模式或者是項目制建設方式，必然導致數據知識得不到沉澱和持續發展，從而造成模型不能真正成為可重用的組件，無法支撐數據分析的快速響應和創新。其實，業務最不需要的就是模型的穩定，一個數據模型如果一味追求穩定不變，一定程度就是故步自封，這樣的做法必然導致其他的新的類似的數據模型產生。

數據模型不需要「穩定」，而需要不斷的滋養，只有在滋養中才能從最初的欄位單一到逐漸成長為企業最為寶貴的模型資產。

3，數據中台是培育業務創新的土壤

企業的數據創新一定要站在巨人的肩膀上，即從數據中台開始，不能總是從基礎做起，數據中台是數據創新效率的保障。研究過機器學習的都知道，沒有好的規整數據，數據准備的過程極其冗長，這也是數據倉庫模型的一個核心價值所在，比如運營商中要獲取3個月的ARPU數據，如果沒有融合模型的支撐，得自己從賬單一層層匯總及關聯，速度可想而知。

4，數據中台是人才成長的搖籃

原來新員工入職要獲得成長，一是靠人帶，二是找人問，三是自己登陸各種系統去看源代碼，這樣的學習比較支離破碎，其實很難了解全貌，無法知道什麼東西對於企業是最重要的，獲得的文檔資料也往往也是過了時的。

現在有了數據中台，很多成長問題就能解決，有了基礎模型，新人可以系統的學習企業有哪些基本數據能力，O域數據的增加更是讓其有更廣闊的視野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主題域，從主題域切入去全局的理解公司的業務概念，有了標簽庫，新人可以獲得前人的所有智慧結晶，有了數據管理平台，新人能清晰的追溯數據、標簽和應用的來龍去脈，所有的知識都是在線的，最新的，意味著新人的高起點。