课堂教学数字化转型模型samr中包含几个层级
课堂教学数字化转型模型samr中包含几个层级如下：
思想转型
企业可以重点关注数字化前沿方向，剖析数字化转型理论观念，了解数字化时代用户需求、产业发展及市场方向。 从思想上将传统变为数字化，以数据为发展核心驱动力，在企业发展中展现更多产业协作化、业务流程化、服务增值化、管理扁平化等新思路，以此来应对时代变革中的不确定和变化性。
技术转型
企业通过引入互联网、物联网、云计算、人工智能等新一代数字化相关技术，可以对已有的产品和服务进行数字化改造，大幅缩短研发、规划、供应、制造和生产等流程，缩减人员及运转成本。 还可以通过业务系统和商业智能BI，沉淀企业业务数据，并通过数据仓库对数据进行ETL和模型处理，提升数据质量，发挥数据价值。
业务转型
传统企业借助数字化转型能够对业务进行数字化优化、升级，实现规范化、流程化、标准化，以此来完成企业数据的高质量积累，将业务流程进行优化设计，减少人力、资源、时间等方面的损耗。 同时，业务上实现数字化转型，一般可以直接提升企业效益，减少企业风险。
管理转型
传统企业利用数字化转型可以对组织管理能力进行提升，与以往不同，数字化可以让某个部门或一整条业务线集成到一个业务系统，由中层领导统一管理。
同时，利用商业智能更是可以将企业所有数据统一储存到数据仓库，然后以数据可视化的方式，直接展现企业整体信息，让管理人员及时进行决策，后续还能以可视化形式监控业务变化情况，复盘预测追踪业务执行效果。
干货｜数据分析sop之数据处理与分析阶段（三）
深入探索数据分析的艺术：数据处理与剖析篇（三）
在数据科学的旅程中，数据处理与分析如同一出精彩的戏剧，分为数据采集、精心打磨和洞察洞见三个幕布。 首先，数据采集的序幕拉开，我们从内部宝藏（如ODS、DWD、DWB/DWS的数据，或是通过重新构建表单）和外部源泉（行业报告、用户调研和宏观经济指标）中汲取智慧。
进入第二幕，数据处理的炼金术开始施展，异常值的魔法棒挥舞，缺失值的谜团解开，数据如同宝石般被精确转换，确保每一块都闪烁出真实的信息光芒。
接下来，数据分析的舞台丰富多彩。 漏斗分析揭示业务的转化路径，RFM模型丈量用户价值，将他们分门别类；波士顿矩阵为企业战略提供坐标，帕累托法则则揭示关键产品的影响力；AARRR模型关注用户生命周期，探寻增长的脉络；而关联规则分析，如同购物篮中的智慧，揭示消费者的秘密购买习惯，为提升收益出谋划策。
以苹果和香蕉为例，关联规则的力量显现：50%的苹果购买者会随后购买香蕉，而苹果对香蕉的购买影响为零，这暗示是否捆绑销售还需仔细评估。 计算公式如是：购买苹果后买香蕉的条件概率为50%，提升度为1，表示两者购买行为相互独立。
深入挖掘，实例演示了关联规则分析在实际操作中的价值，告诉我们如何根据提升度判断商品组合的效益。 记住，提升度大于1意味着正向影响，小于1则可能带来负向影响。
最后，我们瞥一眼 数据科学的未来 ，销量预测、用户价值分析以及Tableau这样强大的可视化工具，都是我们探索数据世界不可或缺的工具，它们将数据转化为驱动业务决策的洞察。
总结，数据处理与分析不仅仅是技术的堆砌，更是洞察商业世界的关键钥匙。 每一次数据的打磨，都可能开启新的业务可能，让我们在数据的海洋中，找到隐藏的宝藏。
新零售概念是什么？何为新零售？
新零售概念即企业以互联网为依托，通过运用大数据、人工智能等先进技术手段，对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，进而重塑业态结构与生态圈，并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。
传统实体店想要转型新零售实体店，首先应该从思维上面做转变。 现在传统实体店要面临的竞争不仅仅是方圆数里的店铺，还有线上各大电商平台。
扩展资料
马云说，“纯电商时代很快会结束，未来的十年二十年将没有电子商务这一说法，只有新零售”。
但“新零售”能否真正带动实业的发展，这也是行内最普遍的疑问，虽然暂时还不能肯定“新零售”对现时纯电商行业的影响。
但可以肯定的是，不管是阿里巴巴还是京东，都在努力发展线下的能力，且线下的重要性也逐渐突出。
无论是产品销售行业还是服务行业，都应该真正理解“新零售概念”，拓展、引申、应用到这一概念里。
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