因此，信息通信產業的價值獲取不僅但局限于傳統的通信消費，而是擴展到用戶生活消費份額中獲取價值，整個產業在數字化服務方向價值空間十分廣闊。同時，新的基礎架構和新平臺機會將日益明顯。隨著社會各行各業的IoE化，數字化社會的新型基礎架構需求不斷增長，各種新平臺不斷形成，其中一部分成為平臺之平臺。運營商的基礎管道資源和強大運營能力表明如果布局得當、創新有力，大量機會可以介入，新的基礎能力提供者定位可被認可。以愛立信業務為例，其為運營商規劃的未來垂直與水平平臺布局包括：垂直行業平臺服務、連通基礎設施服務、數據基礎設施服務、流通基礎設施服務等。互聯網運營商大數據哪家好？菏澤運營商大數據

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因此，我們需要降低維度數量并降低維度間共線性影響。數據降維也被成為數據歸約或數據約減，其目的是減少參與數據計算和建模維度的數量。數據降維的思路有兩類：一類是基于特征選擇的降維，一類是是基于維度轉換的降維。2.回歸回歸是研究自變量x對因變量y影響的一種數據分析方法。簡單的回歸模型是一元線性回歸（只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關系可用一條直線近似表示），可以表示為Y=β0+β1x+ε，其中Y為因變量，x為自變量，β1為影響系數，β0為截距，ε為隨機誤差。回歸分析按照自變量的個數分為一元回歸模型和多元回歸模型；按照影響是否線性分為線性回歸和非線性回歸。菏澤運營商大數據

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