17、企业软件产品行业的发展与竞争格局

企业软件产品行业的发展与竞争格局

1. 企业软件行业的基本情况

在软件行业中,有许多公司可以被归类为二级运营企业。这些企业为数据库行业提供互补产品,或者为大型计算机用户提供专业软件工具。有数十家类似的公司,其销售额在1亿美元到5亿美元之间。

2. IBM 作为软件产品供应商

2.1 IBM 的市场地位

IBM 是企业软件产品的最大销售商。在1986年,IBM 软件产品销售额达到55亿美元,远远超过其最接近的竞争对手 Unisys 和 DEC。直到1998年微软超过它之前,IBM 一直是世界上最大的软件供应商。以下是1986年和1992年 Datamation 软件排名前15的公司情况:
| 排名 | 1986年公司名称 | 软件收入 | 软件收入占总收入百分比 | 总收入 |
| — | — | — | — | — |
| 1 | IBM | $5,514,000,000 | 11.1 | $49,591,000,000 |
| 2 | Unisys | $861,000,000 | 9.1 | $9,431,000,000 |
| 3 | DEC | $560,000,000 | 6.7 | $8,414,300,000 |
| 4 | NEC | $507,100,000 | 8.0 | $6,324,600,000 |
| 5 | Fujitsu | $389,200,000 | 5.9 | $6,575,700,000 |
| 6 | Siemens | $387,100,000 | 8.8 | $4,387,100,000 |
| 7 | Hewlett

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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