从上述段落中可以看出，这段文字主要围绕深度学习、企业管理和数据分析等主题展开。

1. 深度学习入门步骤

2. 介绍了深度学习入门的七个步骤，强调了算法知识和大量数据的重要性，以及计算机和GPU等工具的作用。

3. 企业全局数据管理

4. 讨论了企业如何通过系统化运作管理来处理数据孤岛、数据统计、数据分析和数据挖掘等问题。

5. 提到了空值处理、ETL基础概念等数据预处理技术。

   

6. 背景问题分析

7. 提到了深度学习在图像识别中可能遇到的背景问题，如将真猫误判为背景或背景区域被错误识别。

8. 传统企业转型升级

9. 分析了天津市传统企业在经济高度发展背景下的转型升级问题，并提出了创新概念和管理建议。

10. 企业问题解析

11. 描述了企业在运营中可能遇到的问题，如能源和原材料价格上涨、成本增加、融资困难等。

12. 深度学习入门的 强调

13. 提到了《技术解析与实战》中关于深度学习入门的七个步骤，强调了算法知识和问题解决能力的重要性。

14. 推荐系统

15. 讨论了推荐系统中自定义训练集、验证集和测试集的问题。

16. 文档背景和基本概念

17. 介绍了文档处理和分类中的背景和基本概念，如特征和分类模型。

18. 问题剖析和决策

19. 强调了问题剖析的重要性，指出通过深入分析问题可以找到根本原因，为科学决策提供基础。

20. 大数据背景下的电商企业分析

    • 讨论了大数据背景下电商企业财务风险预警分析，强调了数据统计和分析在发现问题和制定策略中的重要性。

21. 企业问题概述

    • 概述了企业在运营中可能遇到的问题，如工作流程问题、管理机制问题等。

整体来看，这段文字强调了数据、分析和问题解决在企业管理、深度学习和电商分析等领域的重要性。