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與上述白皮書相呼應的是，車供我們此次對于死亡公司的調查統(tǒng)計發(fā)現，車供跟很多人的印象可能不同的是，從2014到2016年成立的創(chuàng)業(yè)公司徹底死亡數量為272家，占整個過去六年徹底死亡數量1398家的比重，并不超過1/3。這一年，應鏈依靠流量實現用戶增長的模式已被淘汰，系統(tǒng)正在修正，那些盲目加入創(chuàng)業(yè)大軍的人，終會被商業(yè)法則淘汰，不留下任何蹤跡。這些一度站在風口中領域，自動爭自然也在風口中淘汰出一批。
正因如此，駕駛我們認為探討失敗，駕駛其意義不亞于分析成功，故而希望通過梳理徹底關閉的項目名單、分析典型案例、統(tǒng)計“死亡”特征，為中國乃至全球范圍內的TMT一級市場專業(yè)投資者、經營者，呈現出創(chuàng)業(yè)公司關閉的直觀原因和深層次原因，對大家未來的投資策略及創(chuàng)業(yè)方向提供借鑒與參考。 成功的案例總是相似，導智“死亡”的原因卻各有各的悲劇，導智即便絕大部分都說是因為“資金鏈斷裂”導致，但產生資金鏈斷裂的原因也各有不同。
我們還結合技術手段、車供公開信息、車供企業(yè)APP更新、企業(yè)微信公眾號更新、企業(yè)官方網站更新及工作電話確認這五個緯度進行判斷，同時滿足所有緯度則判定項目為“已關閉”的，我們才稱之為“徹底關閉”。
這些一度站在風口中領域，應鏈自然也在風口中淘汰出一批。數據分析實現個性化數據分析可以從深層次將事物區(qū)別開來，自動爭最強大的功能之一就是基于人的特征給人群貼標簽，自動爭由此向用戶提供個性化的服務/產品，比如教育、旅游休閑、傳媒、零售、廣告等行業(yè)。
有機構預測，駕駛醫(yī)療領域在應用數據分析后，人均GDP將提高200美元，國家在醫(yī)療衛(wèi)生領域的支出將減少5%~9%，人類的平均壽命將增1年。綜合來看，導智數據分析讓循證決策更精準更高效。
那么，車供數據分析應用在醫(yī)療領域存在的問題又是什么呢?答案即為缺乏可以讓數據實現交互性的操作。同時，應鏈鑒于醫(yī)療健康行業(yè)的大環(huán)境和政府政策，導致數據的利用過程可能會比較緩慢。