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(Amazon)、谷歌、Facebook、微软(Microsoft)等大型科技公司已经将机器学习融入到们的产品和服务中，为用户提供：相关度更高的网络搜索内容，更好的图像与语音识别技术以及更智能化的设备。机器学习与数据分析(收集、转换及数据分析的流程)之间有一些相似之处。两者都需要一个经过清理的、多样化的、大型的数据库才能有效地运作。然而，主要的区别在于，数据分析允许用户从数据中得出结论，进而要求用户采取相应措施来改善其供应链。
邮政正有意推进集团，尤其是以EMS为代表的寄递事业改革，以求在快递市场竞争中激发更多活力。今年7月2日，邮政集团公司召开深化寄递翼改革动员部署电视电话会议，针对深化寄递翼改革的下一步工作进行了部署及动员。邮政集团公司总经理、组李华在讲话中强调，要通过深化改革，坚决破除体制机制弊端，进一步健全完善市场化、专业化机制，努力打造社会赞誉、行业、收入规模超千亿元的综合物流服务提供商。
们会用比较科学的方法去做。右边是20年以来整个资本市场的走向，投资量和大的资本市场的事件。比如说俄罗斯金融危机，互联网泡沫，2007年的出口大跌和2008年的金融危机和2009年的通用汽车重组这样的事情，们能够发现资本市场有明显的趋势。那这样的趋势们和谁去做比对呢?中间这块内容全部是百度的，也就是说哪家公司在哪年成立的，在什么时间点做了件对企业特别重要的事情，写了自己认为很重要的一些公司。
按道理来说，电商火起来之后，快递市场应该是跟随着电商的脚步变得越来越繁荣才对，但事实却是不少快递商家一个接一个地关门大吉，这真是让人百思不得其解。这究竟是为什么呢?让们一起来分析一下。先，随着电商平台之间的竞争日益激烈，低价竞争变成了一种必要且通用的竞争手段，而低价所带来的必定包含有对于物流成本的剥削，以至于平台与消费者共赢，而快递商家累死累活反而却口袋空空。大家肯定也都有过这样的体验，在网上买东西都会刻意去寻找那些免邮的商品，这样一来，物流费就被平台剥削了。