全球已经掀起行业数字化转型的浪潮，数字化是基 础，网络化是支撑，智能化是目标。通过对人、物、环境、过程等对象，进行数字化而产生数据，通过网络化实 现数据的价值流动，以数据为生产要素，通过智能化为各 行业创造经济和社会价值。智能化是以数据的智能分析为基础，从而实现智能决策和智能操作，并通过闭环实现业 务流程的持续智能优化。
随着数据的可得和计算机软硬件的发展，机器学习技术在业界及自然科学领域已经得到了广泛地应用。在社会科学领域，该技术使用虽然起步较晚，但发展也非常迅速。本文目的旨在系统介绍机器学习在社会科学中的应用。在简单介绍定义，在业界及自然科学领域的应用后，我们将从数据生成、预测以及因果识别（DID，RD和IV）三方面详细介绍机器学习在社会科学中的应用。局限于社科因果识别方法论的成熟及样本量限制，我们认为机器学习虽然拓展了社会科学研究的边界，但并不会颠覆现有研究范式。最后，本文从学界不平等及可复制性等方面讨论了该技术在应用过程中可能带来的问题。
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2018年中国新车销量出现了历史性拐点，首次出现了负增长且短期市场调整趋势不改，新车增长 失速直接带动新车价值链参与者纷纷盈利下滑甚至亏损，新车产销行业洗牌期已至，产业内玩家 与资本的目光也随着汽车保有量和平均车龄的提升逐渐投向了汽车后市场。其中，售后维保市场 作为汽车后市场的主要领域，具备体量大、成长性好、集中度低等特点，因而也格外受到关注。
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