“这是一个最好的时代，这是一个最坏的时代”——狄更斯
建立在大数据及人工智能技术革命基础上的新经济时代的来临，将极大推动中国经济的持续、快速、健康发展，并大幅提高资本收益率和劳动生产率。目前，新经济相关领域的经营和投资活动持续活跃，如：根据国家统计局数据，至第三季度实物商品的网络销售额同比上涨21%，同时，网络销售渗透率已经达到17%。另根据普华永道MoneyTreeTM报告显示，年上半年TMT行业投资总额占全行业比例仍维持在50%的高位。
然而，根据《普华永道并购整合调研报告》数据显示，超过2/3的收并购项目无法最终实现预期的价值，而与企业估值息息相关的各类企业运营问题往往是困扰投资者的主要因素。
图片来源：普华永道中国
相较于传统经济环境下的企业经营模式，新经济时代催生的新零售、互联网金融、智能医疗、共享经济、社交电商等新兴企业所处的生态环境截然不同。“网红经济”、“流量红利”、“消费分层”早已成为股权投资领域的热门关键词。各类新兴企业独特的运营模式为投资者如何判断标的企业价值带来了全新的挑战：
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数据科学是帮助投资者最大化收并购交易价值的有效工具
图灵奖得主，吉姆·格雷(JimGray)博士在年提出，数据科学（DataScience）是在实验科学、理论科学和计算科学之后的第四范式（the4thParadigm）。在数据分析和价值提取的过程中，数据科学通过统计学、机器学习、数据可视化以及相关业务领域知识取代人脑成为大数据环境下的主角。
基于目标公司的底层真实运营数据，普华永道的交易战略及运营团队运用数据科学方法进行数据、文本挖掘（基于机器学习、深度学习算法）、数据模拟、数据可视化，以实现全面、多维度数据分析。在此基础上，结合行业专家经验，快速诊断企业的运营模式和价值驱动因素、深入挖掘企业运营潜力、帮助投资者提升标的企业价值。我们将在后继的文章推送中，通过以下领域的具体案例，进一步阐述典型交易场景及我们的解决方案。敬请期待：
投资者应如何量化目标公司预期用户转化率的可实现性以判断企业真实估值？
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如何快速、有效地通过消费者反馈了解服务型标的的核心竞争力，并以此验证目标企业运营模式的可持续性及成长性？
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如何验证新零售、物流等类型企业线下选址计划的合理性、有效性，以实现投资者对标的企业的价值增值预期?
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如何评价目标业务基于社交网络、人际传播获客模式的可持续性以支持当前的估值模型并保障投资者利益不受损害？
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如何通过数据科学对供应链效能进行模拟、评价，并通过供应链优化实践有效降低运营成本，为投资者带来超额回报？
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本文小结
大数据、人工智能时代的来临已经对投资者在各行各业的投资价值提升提出了新的挑战。为此，普华永道交易战略及运营部门结合交易数据分析团队，推出了基于机器学习的数据分析产品（Data+），包括投前运营尽职调查和投后价值提升，帮助投资者了解数据科学方法如何精准识别和量化企业潜在的运营价值提升机会，助力投资者实现和超越预期的财务回报。
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杨宏伟–合伙人（交易战略及运营）
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