總結(jié)能夠?yàn)槲覀冎贫ㄎ磥?lái)學(xué)習(xí)和工作的計(jì)劃提供重要參考?？偨Y(jié)對(duì)于解決問(wèn)題、改進(jìn)工作、提高效率是至關(guān)重要的。借鑒他人的總結(jié)作品可以提高我們的自我總結(jié)能力，發(fā)現(xiàn)新的寫作思路和技巧。
大數(shù)據(jù)的論文篇一
去年的“云計(jì)算”炒得熱火朝天的，今年的“大數(shù)據(jù)”又突襲而來(lái)。仿佛一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起“大數(shù)據(jù)”來(lái)了。于是乎，各企業(yè)的cio也將熱度紛紛轉(zhuǎn)向關(guān)注“大數(shù)據(jù)”來(lái)了。有一張來(lái)自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺(jué)得這張圖，很真實(shí)地反映了現(xiàn)實(shí)中小企業(yè)云計(jì)算，大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀。
不過(guò)話又還得說(shuō)回來(lái)，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是本好書。
當(dāng)然，很多it知名人士也大力推薦，寫了好多讀后感來(lái)表述對(duì)這本書的喜歡沒(méi)看此書之前，對(duì)所謂大數(shù)據(jù)的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關(guān)注過(guò)現(xiàn)在也比較火熱的bi，覺(jué)得也差不多，可能就是更多的數(shù)據(jù)，更細(xì)致的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘。看過(guò)此書后，感覺(jué)到之前的想法，只能算是中了一小半吧―。巨量的數(shù)據(jù)，而另一前：著眼于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，而非數(shù)據(jù)精確性，或許才是大數(shù)據(jù)與現(xiàn)時(shí)bi的不同，不僅僅是方法，更多的時(shí)思想方法。不過(guò)坦白講，到底是數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性重佳，還是數(shù)據(jù)的精確性更好，還真的需要時(shí)間來(lái)檢驗(yàn)一下，至少?gòu)默F(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析方法來(lái)論，更多的傾向于數(shù)據(jù)的精確性。
看完此書，我心中的一些問(wèn)題：
1、什么是大數(shù)據(jù)？
查了查百度百科，是這樣定義的：大數(shù)據(jù)（bigdata），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4v特點(diǎn)：volume、velocity、variety、veracity這個(gè)好像是ibm的定義吧。
以個(gè)人的觀點(diǎn)來(lái)看：數(shù)據(jù)海量，存儲(chǔ)海量都是大數(shù)據(jù)的基本原型吧。
2、大數(shù)據(jù)適合什么樣的企業(yè)？
誠(chéng)然，大數(shù)據(jù)的前提是海量的數(shù)據(jù)，只有擁有巨量的數(shù)據(jù)資源，方能從中查找出數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，才可以讓通過(guò)專業(yè)化的處理，讓其為企業(yè)產(chǎn)生價(jià)值。針對(duì)電信運(yùn)營(yíng)，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用這樣海量用戶的數(shù)據(jù)的大企業(yè)，也是在應(yīng)用大數(shù)據(jù)的道路上擁有得天獨(dú)厚的條件，但是針對(duì)中小企業(yè)呢？銷售訂單數(shù)據(jù)？若非百年老店，估計(jì)數(shù)據(jù)也是少得可憐，能用的可能只有消費(fèi)者數(shù)據(jù)了吧。貌似大多數(shù)廠商，用來(lái)舉例的也就是消費(fèi)都購(gòu)買行為分析為最多。
3、大數(shù)據(jù)帶來(lái)的影響
1）預(yù)測(cè)未來(lái)書中以google成功預(yù)測(cè)了未來(lái)可能發(fā)生流感的案例來(lái)開(kāi)篇，表明通過(guò)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，可以為我們的生活起一個(gè)保駕護(hù)航的指向標(biāo)。實(shí)質(zhì)很簡(jiǎn)單，技術(shù)改變世界。
3）變革思維書中所說(shuō)：因?yàn)橛泻Ａ康臄?shù)據(jù)作基礎(chǔ)，未來(lái)，我們可能更關(guān)注數(shù)據(jù)的相關(guān)，而非精細(xì)度。對(duì)這條，本人還是持保留意見(jiàn)的。
大數(shù)據(jù)的論文篇二
大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，使企業(yè)進(jìn)入戰(zhàn)略績(jī)效管理信息化時(shí)代加快了腳步，然而，企業(yè)cio在面對(duì)繁雜、龐大的數(shù)據(jù)信息時(shí)，如何做到價(jià)值最大化的被企業(yè)利用，為企業(yè)戰(zhàn)略績(jī)效管理系統(tǒng)服務(wù)，需要一套龐大、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽?zhàn)略管理體系支撐，在以企業(yè)戰(zhàn)略管理體系的框架支撐下，數(shù)據(jù)才能使管理系統(tǒng)如虎添翼，引領(lǐng)企業(yè)飛速發(fā)展。
研究esp系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)，建立大數(shù)據(jù)時(shí)代下的戰(zhàn)略績(jī)效管理信息化系統(tǒng)，先要明確發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)，在此基礎(chǔ)上，為數(shù)據(jù)信息的價(jià)值實(shí)現(xiàn)構(gòu)建管理體系框架，數(shù)據(jù)信息能否被有效利用取決于戰(zhàn)略管理系統(tǒng)的體系設(shè)計(jì)。
大量的數(shù)據(jù)信息在全面、有序的企業(yè)戰(zhàn)略管理框架中被歸類、識(shí)別，并通過(guò)戰(zhàn)略管理系統(tǒng)中的分析工具被分析、重置，再通過(guò)輔助保障系統(tǒng)將分析后的數(shù)據(jù)信息按流程、組織，系統(tǒng)的輸送給終端。形成一整套企業(yè)戰(zhàn)略管理信息化系統(tǒng)，以便于員工高效和正確的運(yùn)用數(shù)據(jù)，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可用性。
從管理信息化落地執(zhí)行的角度看，esp的貢獻(xiàn)在于能夠幫助企業(yè)管理信息化高效的實(shí)現(xiàn)，全面落地、徹底執(zhí)行并可視化監(jiān)控和有效的評(píng)估，否則企業(yè)再好的戰(zhàn)略、全面的管理體系落不了地、也不能產(chǎn)生很好的效果，更談不上發(fā)展。
大數(shù)據(jù)的論文篇三
如今說(shuō)起新媒體和互聯(lián)網(wǎng)，必提大數(shù)據(jù)，似乎不這樣說(shuō)就out了。而且人云亦云的居多，不少談?wù)撜呱踔吝€沒(méi)有認(rèn)真讀過(guò)這方面的經(jīng)典著作――舍恩佰格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》。維克托?邁爾舍恩伯格何許人也？他現(xiàn)任牛津大學(xué)網(wǎng)絡(luò)學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學(xué)肯尼迪學(xué)院信息監(jiān)管科研項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球企業(yè)，他是歐盟互聯(lián)網(wǎng)官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔(dān)任多國(guó)政府高層的智囊。這位被譽(yù)為：大數(shù)據(jù)時(shí)代的。預(yù)言家“的牛津教授真牛！那么，這位大師說(shuō)的都是金科玉律嗎？并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進(jìn)行一場(chǎng)思想上的對(duì)話。
舍恩伯格分三部分來(lái)討論大數(shù)據(jù)，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。
在第一部分”大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革“中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個(gè)觀點(diǎn)：
一、更多：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。對(duì)于第一個(gè)觀點(diǎn)，我不敢茍同。
我曾與香港城市大學(xué)的祝建華教授討論過(guò)。祝教授是傳播學(xué)研究方法和數(shù)據(jù)分析的專家，他認(rèn)為一定可以找到一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法來(lái)進(jìn)行分析，并不一定需要全部數(shù)據(jù)。聯(lián)系到舍恩伯格第二個(gè)觀點(diǎn)中所說(shuō)的相關(guān)關(guān)系，我理解他說(shuō)的全體數(shù)據(jù)不是指數(shù)量而是指范圍，即大數(shù)據(jù)的隨機(jī)樣本不限于目標(biāo)數(shù)據(jù)，還包括目標(biāo)以外的所有數(shù)據(jù)。我認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析不能排除隨機(jī)抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點(diǎn)，我認(rèn)為這是對(duì)他第一個(gè)觀點(diǎn)很好的補(bǔ)充，這也是對(duì)精準(zhǔn)傳播和精準(zhǔn)營(yíng)銷的一種反思?！贝髷?shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效?！案哂泻暧^視野和東方哲學(xué)思維。對(duì)于舍恩伯格的第三個(gè)觀點(diǎn)，我也不能完全贊同?！辈皇且蚬P(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系?！安恍枰馈睘槭裁础?，只需要知道”是什么“。傳播即數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)即關(guān)系。在小數(shù)據(jù)時(shí)代人們只關(guān)心因果關(guān)系，對(duì)相關(guān)關(guān)系認(rèn)識(shí)不足，大數(shù)據(jù)時(shí)代相關(guān)關(guān)系舉足輕重，如何強(qiáng)調(diào)都不為過(guò)，但不應(yīng)該完全排斥它。大數(shù)據(jù)從何而來(lái)？為何而用？如果我們完全忽略因果關(guān)系，不知道大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的前因后果，也就消解了大數(shù)據(jù)的人文價(jià)值。如今不少學(xué)者為了闡述和傳播其觀點(diǎn)往往語(yǔ)出驚人，對(duì)舊有觀念進(jìn)行徹底的否定。
世間萬(wàn)物的復(fù)雜性多樣化并非非此即彼那么簡(jiǎn)單，舍恩伯格也是這種二元對(duì)立的幼稚思維嗎？其實(shí)不然，讀者在閱讀時(shí)一定要看清楚他是在什么語(yǔ)境下說(shuō)的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說(shuō)舍恩伯格在提出”不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。“這一論斷時(shí)，他在書中還說(shuō)道：”在大多數(shù)情況下，一旦我們完成了對(duì)大數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時(shí)，我們就會(huì)繼續(xù)向更深層次研究的因果關(guān)系，找出背后的‘為什么’。“[i]由此可見(jiàn)，他說(shuō)的全體數(shù)據(jù)和相關(guān)關(guān)系都在特定語(yǔ)境下的，是在數(shù)據(jù)挖掘中的選項(xiàng)。
大數(shù)據(jù)研究的一大驅(qū)動(dòng)力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革。舍恩伯格認(rèn)為數(shù)據(jù)化就是一切皆可”量化“，大數(shù)據(jù)的定量分析有力地回答”是什么“這一問(wèn)題，但仍然無(wú)法完全回答”為什么“。因此，我認(rèn)為并不能排除定性分析和質(zhì)化研究。數(shù)據(jù)創(chuàng)新可以創(chuàng)造價(jià)值，這是毫無(wú)疑問(wèn)的。舍恩伯格在討論大數(shù)據(jù)的角色定位時(shí)仍把它置于數(shù)據(jù)應(yīng)用的商業(yè)系統(tǒng)中，而沒(méi)有把它置于整個(gè)社會(huì)系統(tǒng)里，但他在第二部分大數(shù)據(jù)時(shí)代的管理變革中討論了這個(gè)問(wèn)題。
在風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中信息安全問(wèn)題日趨凸顯。如何擺脫大數(shù)據(jù)的困境？舍恩伯格在最后一節(jié)”掌控“中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文?凱利的《失控》可以幫助我們解答這個(gè)問(wèn)題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結(jié)語(yǔ)中所道：”大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著算法和機(jī)器的冰冷世界，人類的作用依然無(wú)法被完全替代。大數(shù)據(jù)為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時(shí)的，而更好的方法和答案還在不久的未來(lái)?！爸x謝舍恩伯格！讓大數(shù)據(jù)討論從自然科學(xué)回到人文社科。由此推斷，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》不是最終答案，也不是標(biāo)準(zhǔn)答案，只是參考的答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數(shù)據(jù)科學(xué)的基本知識(shí)和基本概念，比如說(shuō)什么叫數(shù)據(jù)？什么叫大數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別，數(shù)字化與數(shù)據(jù)化有什么不同？讀前做些功課讀起來(lái)就比較好懂了。
大數(shù)據(jù)的論文篇四
職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析體系，負(fù)責(zé)海量運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的分類匯總和分析研究；
3、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)管理團(tuán)隊(duì)的建設(shè)工作，有效領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)分析與挖掘團(tuán)隊(duì)支持和推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展；
4、協(xié)助完成業(yè)務(wù)關(guān)鍵目標(biāo)指標(biāo)制定、目標(biāo)達(dá)成過(guò)程管理。
任職資格：
1、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)，計(jì)算機(jī)軟件相關(guān)專業(yè)全日制本科及以上學(xué)歷，至少4年相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)；
4、對(duì)業(yè)務(wù)變化有敏銳的洞察力；能利用數(shù)據(jù)對(duì)于業(yè)務(wù)形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解；
5、數(shù)據(jù)敏感、善于創(chuàng)新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強(qiáng)，具備較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)合作精神并能夠承受較大工作壓力。
它山之石可以攻玉，以上就是為大家?guī)?lái)的6篇《大數(shù)據(jù)論文范文大數(shù)據(jù)論文范文大全》，希望可以對(duì)您的寫作有一定的參考作用，更多精彩的范文樣本、模板格式盡在。
大數(shù)據(jù)的論文篇五
3月11日下午兩節(jié)課后，我校全體教師和受邀而來(lái)的金南學(xué)區(qū)各友好學(xué)校的領(lǐng)導(dǎo)及教師匯聚于多媒體教室，共同分享、交流《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感。
老師們從：何謂大數(shù)據(jù)；立足國(guó)情對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行探討；大數(shù)據(jù)在教育教學(xué)中的主要應(yīng)用等幾個(gè)方面暢談了自己的感悟。
張萌老師說(shuō)：大數(shù)據(jù)體量龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、是產(chǎn)生巨大價(jià)值的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)這種方法在中國(guó)的國(guó)情下需要以更加科學(xué)、合適的方式進(jìn)行實(shí)踐，不可生搬硬套。
董譯雯老師說(shuō)：在你我感嘆《大數(shù)據(jù)時(shí)代》里深植于美國(guó)民眾血液中的自由、民主、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膬r(jià)值觀的同時(shí)，可否想過(guò)中國(guó)教育體制下的孩子們身上還殘留多少獨(dú)立與自我意識(shí)？作為典型的八零后，我們這一代人身上最缺失的便是獨(dú)立思考能力。但愿，我的學(xué)生哪怕是因?yàn)槲宜龅囊稽c(diǎn)點(diǎn)努力而開(kāi)始思考“我”這個(gè)字的含義，足矣！
張紅杰老師說(shuō)：很感謝校長(zhǎng)給我們推薦了《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書。在教學(xué)工作中，應(yīng)該有大數(shù)據(jù)意識(shí)，創(chuàng)新意識(shí)。學(xué)習(xí)一些專業(yè)的教學(xué)統(tǒng)計(jì)法、數(shù)據(jù)分析法，從中發(fā)現(xiàn)一些教育現(xiàn)象，并采取相應(yīng)的策略。讓我們的教育教學(xué)工作少一些隨意和盲目，多一份嚴(yán)謹(jǐn)與科學(xué)。
白媛媛老師通過(guò)文中的三個(gè)事例，結(jié)合教學(xué)實(shí)際，談了自己教學(xué)中對(duì)數(shù)據(jù)使用的價(jià)值；結(jié)合自己的工作，談了如何實(shí)現(xiàn)工作的最高境界。
交流活動(dòng)尾聲，身為閱讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的倡議者、發(fā)起者、以及忠實(shí)的讀者韓校長(zhǎng)幽默風(fēng)趣的同大家分享了他讀后的感悟：我們心中要裝著學(xué)校，因?yàn)槲覀儌€(gè)人的命運(yùn)依賴群體的命運(yùn)；工作要追求精細(xì)化，不能做胡適書中的“差不多”先生；尊重?cái)?shù)據(jù)，擁有數(shù)據(jù)意識(shí)，建立數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)！
此次活動(dòng)從寒假期間倡導(dǎo)讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書，到開(kāi)學(xué)伊始的分組沙龍，再到今日的閱讀共享，現(xiàn)已圓滿告一段落。相信此次活動(dòng)定會(huì)增強(qiáng)我校全體教師的數(shù)據(jù)意識(shí)，掌握大數(shù)據(jù)，運(yùn)用大智慧助推我校的教育教學(xué)上一個(gè)新的臺(tái)階！
大數(shù)據(jù)的論文篇六
去年的“云計(jì)算”炒得熱火朝天的，今年的“大數(shù)據(jù)”又突襲而來(lái)。仿佛一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起“大數(shù)據(jù)”來(lái)了。于是乎，各企業(yè)的cio也將熱度紛紛轉(zhuǎn)向關(guān)注“大數(shù)據(jù)”來(lái)了。有一張來(lái)自《程序員》微博的漫畫很形象.我覺(jué)得這張圖，很真實(shí)地反映了現(xiàn)實(shí)中小企業(yè)云計(jì)算，大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀。
不過(guò)話又還得說(shuō)回來(lái)，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是本好書。
當(dāng)然，很多it知名人士也大力推薦，寫了好多讀后感來(lái)表述對(duì)這本書的喜歡沒(méi)看此書之前，對(duì)所謂大數(shù)據(jù)的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關(guān)注過(guò)現(xiàn)在也比較火熱的bi，覺(jué)得也差不多，可能就是更多的數(shù)據(jù)，更細(xì)致的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?？催^(guò)此書后，感覺(jué)到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的數(shù)據(jù)，而另一前：著眼于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，而非數(shù)據(jù)精確性，或許才是大數(shù)據(jù)與現(xiàn)時(shí)bi最大的不同，不僅僅是方法，更多的時(shí)思想方法。不過(guò)坦白講，到底是數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性重佳，還是數(shù)據(jù)的精確性更好，還真的需要時(shí)間來(lái)檢驗(yàn)一下，至少?gòu)默F(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析方法來(lái)論，更多的傾向于數(shù)據(jù)的精確性?？赐甏藭?，我心中的一些問(wèn)題：
1什么是大數(shù)據(jù)?
查了查百度百科，是這樣定義的：大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。 大數(shù)據(jù)的4v特點(diǎn)：volume、velocity、variety、veracity--這個(gè)好像是ibm的定義吧。
以個(gè)人的觀點(diǎn)來(lái)看：數(shù)據(jù)海量，存儲(chǔ)海量 都是大數(shù)據(jù)的基本原型吧。
2.大數(shù)據(jù)適合什么樣的企業(yè)?
3.大數(shù)據(jù)帶來(lái)的影響
1)預(yù)測(cè)未來(lái) 書中以google成功預(yù)測(cè)了未來(lái)可能發(fā)生流感的案例來(lái)開(kāi)篇，表明通過(guò)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，可以為我們的生活起一個(gè)保駕護(hù)航的指向標(biāo)。實(shí)質(zhì)很簡(jiǎn)單，技術(shù)改變世界。
3)變革思維 書中所說(shuō)：因?yàn)橛泻Ａ康臄?shù)據(jù)作基礎(chǔ)，未來(lái)，我們可能更關(guān)注數(shù)據(jù)的相關(guān)，而非精細(xì)度。對(duì)這條，本人還是持保留意見(jiàn)的。
大數(shù)據(jù)的論文篇七
職責(zé)：
為業(yè)務(wù)提供解決方案，能夠引導(dǎo)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用正確方法框架進(jìn)行基于數(shù)據(jù)的產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)
任職要求
教育背景：大學(xué)本科及以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)等專業(yè)畢業(yè)
工作經(jīng)驗(yàn)：五年以上工作經(jīng)驗(yàn)，其中三年以上商業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)管理經(jīng)驗(yàn)，豐富的線下crm及線上電商平臺(tái)知識(shí)體系工作經(jīng)驗(yàn)(從事過(guò)美妝、母嬰奶粉、快消零售等行業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘建模分析經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先)
溝通能力：優(yōu)秀的溝通能力，對(duì)外能深入了解客戶需求，對(duì)內(nèi)能高效溝通協(xié)調(diào)解決問(wèn)題
語(yǔ)言能力：熟練的英文讀寫能力，良好的英文聽(tīng)說(shuō)能力
職業(yè)素養(yǎng)：對(duì)大數(shù)據(jù)行業(yè)有熱情，有數(shù)據(jù)好奇心，優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力和執(zhí)行力；能夠在壓力下完成工作，善于與人溝通交流，良好的親和力，靈活的處理問(wèn)題能力，以及高效的辦事風(fēng)格。
大數(shù)據(jù)的論文篇八
20xx年5月世界著名咨詢機(jī)構(gòu)麥肯錫公司發(fā)布了《大數(shù)據(jù)：下一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)、創(chuàng)新和生產(chǎn)力的前沿領(lǐng)域》的研究報(bào)告，宣告“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)對(duì)人力資源管理帶來(lái)了新的變化和機(jī)會(huì)。通過(guò)運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維方式，利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)+的新技術(shù)、新方法能夠進(jìn)一步完善人力資源管理信息系統(tǒng)，使人力資源管理更加專業(yè)化、科學(xué)化，為人力資源管理信息化建設(shè)邁入4.0創(chuàng)造了條件。
二、人力資源管理信息化歷程
人力資源管理信息化，主要是指企業(yè)基于互聯(lián)網(wǎng)，依托先進(jìn)的人力資源管理理論，以軟件系統(tǒng)為平臺(tái)，通過(guò)信息技術(shù)對(duì)人力資源進(jìn)行優(yōu)化配置的動(dòng)態(tài)過(guò)程。人力資源信息化是信息時(shí)代人力資源發(fā)展的必然趨勢(shì)，是企業(yè)及時(shí)滿足業(yè)務(wù)需求，實(shí)現(xiàn)企業(yè)高效的人力資源管理，增強(qiáng)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的必然手段。筆者認(rèn)為人力資源管理信息化隨著信息技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了1.0、2.0，3.0并在向4.0進(jìn)發(fā)的歷程。
人力資源管理信息化1.0階段指的是上世紀(jì)80年代初，隨著計(jì)算機(jī)在管理領(lǐng)域的普遍應(yīng)用，國(guó)外一些先進(jìn)的應(yīng)用軟件企業(yè)開(kāi)始將關(guān)注點(diǎn)聚焦于人力資源管理領(lǐng)域。首先利用應(yīng)用軟件進(jìn)行的是人力資源管理中最復(fù)雜最繁重的薪資管理，這大大降低了該項(xiàng)工作的繁冗程度并且提高了效率。由于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)不是很普及，人力資源管理系統(tǒng)基本是孤立地、單一的軟件。
隨著數(shù)據(jù)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人力資源管理系統(tǒng)邁入2.0時(shí)代。人力資源管理信息化已經(jīng)開(kāi)始觸及人力資源管理的各個(gè)方面。但是受限于數(shù)據(jù)計(jì)算能力和應(yīng)用處理能力，對(duì)于大型集團(tuán)的人力資源管理系統(tǒng)一般是按分支機(jī)構(gòu)分別購(gòu)置服務(wù)器部署運(yùn)行，各分支機(jī)構(gòu)定期匯總數(shù)據(jù)上報(bào)總部。人力資源管理系統(tǒng)2.0時(shí)代基本已經(jīng)實(shí)現(xiàn)人力資源管理基礎(chǔ)信息的電子化，使hr人員從繁重的基礎(chǔ)信息處理工作解脫出來(lái)，有更多的時(shí)間去考慮組織及員工的發(fā)展需求。但是在2.0階段，人力資源管理系統(tǒng)對(duì)于數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用還停留在簡(jiǎn)單的報(bào)表階段，還未形成對(duì)人力資源數(shù)據(jù)的預(yù)警、預(yù)測(cè)、數(shù)據(jù)挖掘和分析。
進(jìn)入21世紀(jì)后，隨著計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人力資源管理系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)大集中以及基于互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)的技術(shù)，從單一的人力資源部門的電子化軟件擴(kuò)展到涉及公司各個(gè)層面的關(guān)鍵信息系統(tǒng)。通過(guò)面向全員的信息化工具，人力資源管理系統(tǒng)3.0階段一方面可以通過(guò)系統(tǒng)全面落實(shí)人力資源管理規(guī)劃，另一方面通過(guò)延伸人力資源管理范圍，提高各級(jí)人員參與人力資源管理的程度，有效地改善了人力資源部門的服務(wù)范圍和服務(wù)質(zhì)量。人力資源管理系統(tǒng)3.0階段由于采用數(shù)據(jù)大集中技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘分析以及多維度的預(yù)警、預(yù)測(cè)已經(jīng)成為可能。人力資源管理的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)已經(jīng)在企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析、管理決策中逐漸發(fā)揮出來(lái)。企業(yè)人力資源管理部門以及各級(jí)管理者已經(jīng)開(kāi)始利用人力資源數(shù)據(jù)提升經(jīng)營(yíng)決策的科學(xué)性。
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，將大數(shù)據(jù)的概念和技術(shù)引入人力資源管理將進(jìn)一步提升人力資源管理信息化水平，人力資源管理信息化將步入4.0時(shí)代。
三、大數(shù)據(jù)時(shí)代人力資源信息化
大數(shù)據(jù)這一概念，首先要從“大”入手，“大”是指數(shù)據(jù)規(guī)模，大數(shù)據(jù)一般指在10tb（1tb=1024gb）規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)同過(guò)去的海量數(shù)據(jù)有所區(qū)別，其基本特征可以用4v 來(lái)總結(jié)，即體量大（volume），數(shù)據(jù)從tb 級(jí)別躍升到pb 級(jí)別，龐大且連續(xù)的數(shù)據(jù)流使得數(shù)據(jù)更具完整性；多樣性（variety），數(shù)據(jù)類型繁多，數(shù)據(jù)來(lái)源及承載方式多樣化；速度快（velocity），數(shù)據(jù)可以高速地存儲(chǔ)，借助于云計(jì)算，即使在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能做到實(shí)時(shí)處理；價(jià)值的稀疏性（value），信息海量但價(jià)值密度低，猶如大海撈針卻彌足珍貴。
進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)人力資源管理及其信息化建設(shè)將帶來(lái)巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，人力資源信息化在4.0階段將呈現(xiàn)出以下特點(diǎn)：
1.人力資源管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)的多樣化及社交化
在大數(shù)據(jù)時(shí)代，忠實(shí)地采集、記錄人類活動(dòng)的一切數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)。人力資源管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代將不再局限于人力信息檔案或者“人事部門”的數(shù)據(jù)。企業(yè)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、利潤(rùn)數(shù)據(jù)等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)也將納入人力資源管理數(shù)據(jù)范疇。同時(shí)員工的社交數(shù)據(jù)、地點(diǎn)數(shù)據(jù)、工作數(shù)據(jù)等碎片數(shù)據(jù)也將被系統(tǒng)采集和分析。人力資源管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式將被重新定義以滿足數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和分析所必需的高速和敏捷。
2.人力資源管理系統(tǒng)“移動(dòng)化”與安全性
為了能夠隨時(shí)隨地獲取“與人相關(guān)”的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的收集渠道將不再僅僅局限企業(yè)內(nèi)部的信息系統(tǒng)，人力資源管理系統(tǒng)必須具有隨時(shí)隨地獲取數(shù)據(jù)的能力。人力資源管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取將更多地依靠移動(dòng)端甚至是傳感器等新技術(shù)的使用，人力資源信息化需要打造一條有效連接hr所服務(wù)的管理者和員工的信息高速公路。由于“人的數(shù)據(jù)”高度連接和聚合，數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)將成為一個(gè)重要課題。有效地解決數(shù)據(jù)的公開(kāi)和隱私的問(wèn)題將是人力資源信息化建設(shè)者必須面對(duì)和解決的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。
3.人力資源管理系統(tǒng)工具的多樣化
在擁有和采集了大量人力資源日常數(shù)據(jù)后，對(duì)數(shù)據(jù)的分析、整理、整合的能力將至關(guān)重要。傳統(tǒng)的、單一的人力資源管理系統(tǒng)將無(wú)法勝任如此龐大的.數(shù)據(jù)處理任務(wù)。通過(guò)采購(gòu)第三方的數(shù)據(jù)處理、分析工具將有利于提升人力資源管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能力，有利于企業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人力資源管理創(chuàng)新。
同時(shí)，在人力資源管理人才招聘、人才測(cè)評(píng)、薪酬管理、人才績(jī)效等垂直應(yīng)用方面，由于大數(shù)據(jù)分析強(qiáng)調(diào)預(yù)測(cè)性以及前瞻性管理，人力資源管理應(yīng)用將更具有專業(yè)性，市場(chǎng)上將出現(xiàn)多種專業(yè)性的應(yīng)用工具。在人力資源信息化建設(shè)上，企業(yè)可以根據(jù)自身需要自主、靈活地選擇專業(yè)化的工具，滿足企業(yè)個(gè)性化需求。
4.人力資源管理系統(tǒng)“云服務(wù)化”
隨著大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷融合，基于云計(jì)算、云平臺(tái)的人力資源服務(wù)平臺(tái)將不斷涌現(xiàn)。數(shù)據(jù)按需計(jì)算，企業(yè)按需付費(fèi)的模式將不斷成熟。對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)來(lái)說(shuō)，人力資源信息化將有了更快捷、便利的選擇。企業(yè)信息化部門在實(shí)施人力資源信息化時(shí)將不再需要購(gòu)置大量設(shè)備、采購(gòu)產(chǎn)品軟件后進(jìn)行個(gè)性化實(shí)施，而只需按照企業(yè)需要購(gòu)買相應(yīng)的云服務(wù)即可。同時(shí)，由于在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的復(fù)雜性，不具有很強(qiáng)技術(shù)實(shí)力的企業(yè)可以借助云計(jì)算能力充分挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，突破企業(yè)計(jì)算能力的壁壘，實(shí)現(xiàn)人力資源大數(shù)據(jù)應(yīng)用。
大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)將是數(shù)據(jù)應(yīng)用能力的競(jìng)爭(zhēng)。人力資源信息化建設(shè)的從業(yè)者利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建設(shè)更加專業(yè)化、智能化的信息系統(tǒng)，為人力資源管理服務(wù)提供更加客觀、科學(xué)的數(shù)據(jù)服務(wù)將給企業(yè)創(chuàng)造出巨大的價(jià)值。人力資源信息化建設(shè)也會(huì)因?yàn)榇髷?shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用邁入一個(gè)嶄新的時(shí)代。
參考文獻(xiàn)
[1]周光華.基于“大數(shù)據(jù)”價(jià)值對(duì)人力資源管理的思考
[2]唱新.大數(shù)據(jù)在人力資源管理體系的應(yīng)用
[3]李柯.大數(shù)據(jù)時(shí)代人力資源管理的機(jī)遇、挑戰(zhàn)與轉(zhuǎn)型升級(jí)
大數(shù)據(jù)的論文篇九
4月6日，聯(lián)合交通部科學(xué)研究院對(duì)外發(fā)布《第一季度中國(guó)主要城市騎行報(bào)告》。該報(bào)告以ofo出行大數(shù)據(jù)為參考，首次采用城市騎行指數(shù)作為評(píng)估指標(biāo)，對(duì)北京、上海、廣州、深圳、天津、南京、西安、杭州等20座國(guó)內(nèi)一二線城市的共享單車發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)估排名。
可以發(fā)現(xiàn)，在單車使用水平、節(jié)能減排水平、健康貢獻(xiàn)水平、停車設(shè)施水平、服務(wù)環(huán)境水平和社會(huì)文明水平六個(gè)方面，每個(gè)城市的表現(xiàn)各有不同。行業(yè)專家分析稱，該報(bào)告對(duì)透視我國(guó)城市慢行交通發(fā)展現(xiàn)狀、追蹤共享單車行業(yè)發(fā)展、推動(dòng)智能綠色城市建設(shè)事業(yè)起到參考作用。
18~45歲人群成共享單車主要用戶西安廣州最男人、天津昆明最均衡
報(bào)告顯示，18~45歲人群成共享單車騎行的主力用戶，占比接近90%，其中30歲及以下群體占比達(dá)到55%，30~45歲占比約35%。由此可見(jiàn)，共享單車的用戶不僅覆蓋年輕群體，也受到了中年群體的廣泛認(rèn)可和使用。
同時(shí)，在用戶男女比例分布中，不同的城市區(qū)分為了兩大派系。一個(gè)是以西安、廣州為代表的五座城市成為了“最男人”的共享單車騎行城市，男性用戶占比達(dá)到55.90%~59.70%，較高于女性用戶。而以天津、昆明為代表的五座城市則成了“最均衡”的共享單車騎行城市，男女比例在48%~52%之間，可以說(shuō)基本相差無(wú)幾。但綜合來(lái)看，女性用戶占比能達(dá)到45%左右。
中國(guó)城市整體騎行水平53.6分空間巨大綜合指數(shù)六大榜單昆明東莞上榜
報(bào)告顯示，20第一季度中國(guó)城市整體騎行水平為53.6分，其中北京以84.3位居榜首，上海、成都分別以79.3分和65.1分緊隨其后。除此之外，深圳、昆明、杭州、廣州、南京、廈門、福州、武漢等八座城市也高于平均分，城市騎行水平較為領(lǐng)先。
而53.6的整體騎行水平雖然較滿分100分來(lái)看屬于偏低水平，但考慮到年初共享單車才迎來(lái)一波的快速發(fā)展，諸多方面尚不完善，例如城市停車設(shè)施的建設(shè)，北京、上海、杭州三城雖然達(dá)到13分以上，但其他20座城市停車設(shè)施平均得分僅為7.55分，遠(yuǎn)低于滿分20分。未來(lái)，隨著共享單車的健康發(fā)展、城市停車設(shè)施的建設(shè)、服務(wù)環(huán)境的提升等因素逐步完善，分?jǐn)?shù)還將進(jìn)一步上升。
報(bào)告同時(shí)給出“2017年第一季度主要城市六大榜單”，北京位列“停車設(shè)施相對(duì)完善”、“節(jié)能減排貢獻(xiàn)最大”、“政府服務(wù)環(huán)境最好”三個(gè)榜單之首。昆明則成為“最愛(ài)騎共享單車的城市”，東莞成為“我騎行·我健康”的榜首城市。
城市文明程度杭州12.9分排第一20城q1累計(jì)騎行5.93億公里
報(bào)告針對(duì)社會(huì)文明程度，對(duì)各城市對(duì)共享單車的友好度進(jìn)行了評(píng)分，杭州市以12.9分排名第一，南京、西安分別以12.75和12.22排名第二第三，北京僅以9.94分排名第九。在服務(wù)環(huán)境水平評(píng)估中，北京以滿分15分位列第一。近期，全國(guó)各地陸續(xù)出臺(tái)了針對(duì)共享單車的管理辦法，如上海出臺(tái)了《共享自行車服務(wù)規(guī)范》，成都推出了《成都市關(guān)于鼓勵(lì)共享單車發(fā)展的試行意見(jiàn)》。
報(bào)告顯示，我國(guó)20座城市第一季度累計(jì)騎行5.93億公里，相當(dāng)于繞地球14794圈，日均累計(jì)騎行距離為659萬(wàn)公里，相當(dāng)于地球赤道的164倍。不僅如此，20個(gè)城市第一季度人均累計(jì)騎行消耗熱量6840千卡路里，相當(dāng)于燃燒掉1.8斤脂肪。
共享單車緩解城市交通出行難問(wèn)題
數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，從1995年至，隨著民用汽車保有量從1040萬(wàn)輛攀升至1.9億輛，自行車的.保有量卻從6.7億輛，急劇下降至3.3億輛。汽車成為代步工具的同時(shí)，給城市交通和生態(tài)環(huán)境也帶來(lái)了極大壓力，城市居民的出行成本急劇上升。
專家認(rèn)為，共享單車+公共交通的出行模式，正逐漸替代家用汽車+步行+公共交通的出行模式，快速發(fā)展中的共享單車正改善著我國(guó)城市居民的出行模式，也對(duì)我國(guó)交通新體系建設(shè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
大數(shù)據(jù)的論文篇十
(一)數(shù)據(jù)1.0時(shí)代
數(shù)據(jù)分析出現(xiàn)在新的計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)以后，分析1.0時(shí)代又稱為商業(yè)智能時(shí)代。它通過(guò)客觀分析和深入理解商業(yè)現(xiàn)象，取締在決策中僅憑直覺(jué)和過(guò)時(shí)的市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告，幫助管理者理性化和最大化依據(jù)事實(shí)作出決策。首次在計(jì)算機(jī)的幫助下將生產(chǎn)、客戶交互、市場(chǎng)等數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)庫(kù)并且整合分析。但是由于發(fā)展的局限性對(duì)數(shù)據(jù)的使用更多的是準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，很少時(shí)間用在分析數(shù)據(jù)上。
(二)數(shù)據(jù)2.0時(shí)代
2.0時(shí)代開(kāi)始于20xx年，與分析1.0要求的公司能力不同，新時(shí)達(dá)要求數(shù)量分析師具備超強(qiáng)的分析數(shù)據(jù)能力，數(shù)據(jù)也不是只來(lái)源于公司內(nèi)部，更多的來(lái)自公司外部、互聯(lián)網(wǎng)、傳感器和各種公開(kāi)發(fā)布的數(shù)據(jù)。比如領(lǐng)英公司，充分運(yùn)用數(shù)據(jù)分析搶占先機(jī)，開(kāi)發(fā)出令人印象深刻的數(shù)據(jù)服務(wù)。
(三)數(shù)據(jù)3.0時(shí)代
又稱為富化數(shù)據(jù)的產(chǎn)品時(shí)代。分析3.0時(shí)代來(lái)臨的標(biāo)準(zhǔn)是各行業(yè)大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數(shù)據(jù)，指導(dǎo)合適的商業(yè)決策。但是必須承認(rèn)，隨著數(shù)據(jù)的越來(lái)越大，更新速度越來(lái)越快，在帶來(lái)發(fā)展機(jī)遇的同時(shí)，也帶來(lái)諸多挑戰(zhàn)。如何商業(yè)化地利用這次變革是亟待面對(duì)的課題。
隨著顧客主導(dǎo)邏輯時(shí)代的到來(lái)以及互聯(lián)網(wǎng)電商等多渠道購(gòu)物方式的出現(xiàn)，顧客角色和需求發(fā)生了轉(zhuǎn)變，世界正在被感知化、互聯(lián)化和智能化。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，個(gè)人的行為不僅能夠被量化搜集、預(yù)測(cè)，而且顧客的個(gè)人觀點(diǎn)很可能改變商業(yè)世界和社會(huì)的運(yùn)行。由此，一個(gè)個(gè)性化顧客主導(dǎo)商業(yè)需求的時(shí)代已然到來(lái)，大數(shù)據(jù)沖擊下，市場(chǎng)營(yíng)銷引領(lǐng)的企業(yè)變革初見(jiàn)端倪。
(一)大數(shù)據(jù)時(shí)代消費(fèi)者成為市場(chǎng)營(yíng)銷的主宰者
傳統(tǒng)的市場(chǎng)營(yíng)銷過(guò)程是通過(guò)市場(chǎng)調(diào)研，采集目前市場(chǎng)的信息幫助企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、營(yíng)銷和推廣。但是在大數(shù)據(jù)以及社會(huì)化媒體盛行的今天，這種營(yíng)銷模式便黯然失色。今天的消費(fèi)者已然成為了市場(chǎng)營(yíng)銷的主宰者，他們會(huì)主動(dòng)搜尋商品信息，貨比三家，嚴(yán)格篩選。他們由之前的注重使用價(jià)值到更加注重消費(fèi)整個(gè)過(guò)程中的體驗(yàn)價(jià)值和情境價(jià)值。甚至企業(yè)品牌形象的塑造也不再是企業(yè)單一宣傳，虛擬社區(qū)以及購(gòu)物網(wǎng)站等的口碑開(kāi)始影響消費(fèi)者的購(gòu)買行為。更有甚者，消費(fèi)者通過(guò)在社交媒體等渠道表達(dá)個(gè)人的需求已經(jīng)成為影響企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、研發(fā)、生產(chǎn)和銷售的重要因素。
(二)大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷成為可能
在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，技術(shù)的發(fā)展大大超過(guò)了企業(yè)的想象。搜集非結(jié)構(gòu)化的信息已經(jīng)成為一種可能，大數(shù)據(jù)不單單僅能了解細(xì)分市場(chǎng)的可能，更通過(guò)真正個(gè)性化洞察精確到每個(gè)顧客。通過(guò)數(shù)據(jù)的挖掘和深入分析，企業(yè)可以掌握有價(jià)值的信息幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)顧客思維模式、消費(fèi)行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個(gè)性，有著獨(dú)特的消費(fèi)傾向。相對(duì)于忠誠(chéng)于某個(gè)品牌，顧客更忠誠(chéng)與給自己的定位。如果企業(yè)的品牌不能最大化地實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值，那么即使是再惠顧也難以保證顧客的持續(xù)性。并且，企業(yè)不能奢望對(duì)顧客進(jìn)行歸類，因?yàn)槊總€(gè)顧客的需求都有差別。正是如此，大數(shù)據(jù)分析才能更好地把握顧客的消費(fèi)行為和偏好，為企業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷出謀劃策。
(三)大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)營(yíng)銷理念――“充分以顧客為中心創(chuàng)造價(jià)值”
傳統(tǒng)的營(yíng)銷和戰(zhàn)略的觀點(diǎn)認(rèn)為，大規(guī)模生產(chǎn)意味著標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)方式，無(wú)個(gè)性化可言。定制化生產(chǎn)意味著個(gè)性化生產(chǎn)，但是只是小規(guī)模定制。說(shuō)到底，大規(guī)模生產(chǎn)與定制化無(wú)法結(jié)合。但是在今天，大數(shù)據(jù)分析的營(yíng)銷和銷售解決的是大規(guī)模生產(chǎn)和顧客個(gè)性化需求之間的矛盾。使大企業(yè)擁有傳統(tǒng)小便利店的一對(duì)一顧客關(guān)系管理，以即時(shí)工具和個(gè)性化推薦使得大企業(yè)實(shí)現(xiàn)與顧客的實(shí)時(shí)溝通等。
京東是最大的自營(yíng)式電商企業(yè)。其中的京東商城，涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數(shù)碼等多個(gè)品類。在整個(gè)手機(jī)零售商行業(yè)里，京東無(wú)論是在銷售額還是銷售量都占到市場(chǎng)份額一半的'規(guī)模。之所以占據(jù)這樣的優(yōu)勢(shì)地位，得益于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，即京東的jdphone的計(jì)劃。
jdphone計(jì)劃是依據(jù)京東的大數(shù)據(jù)和綜合服務(wù)的能力，以用戶為中心整合產(chǎn)業(yè)鏈的優(yōu)質(zhì)資源并聯(lián)合廠商打造用戶期待的產(chǎn)品和服務(wù)體驗(yàn)。京東在銷售的過(guò)程中，通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的分析，內(nèi)部研究出一種稱為產(chǎn)品畫像的模型。這個(gè)模型通過(guò)綜合在京東網(wǎng)站購(gòu)物消費(fèi)者的信息，例如：年齡、性別、喜好等類別的信息，然后進(jìn)行深入分析。根據(jù)分析結(jié)果結(jié)合不同的消費(fèi)者便有諸如線上的程序化購(gòu)買、精準(zhǔn)的點(diǎn)擊等營(yíng)銷手段，有效的幫助京東實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的營(yíng)銷推送。不僅如此，通過(guò)對(duì)于后續(xù)用戶購(gòu)物完成的售后數(shù)據(jù)分析，精確的分析商品的不足之處或者消費(fèi)者的直接需求。數(shù)據(jù)3.0時(shí)代的一個(gè)特征便是企業(yè)不在單純的在企業(yè)內(nèi)部分析數(shù)據(jù)，而是共享實(shí)現(xiàn)價(jià)值共創(chuàng)。所以，京東把這些數(shù)據(jù)用于與上游供應(yīng)商進(jìn)行定期的交流，間接促進(jìn)生產(chǎn)廠商與消費(fèi)者溝通，了解市場(chǎng)的需求，指導(dǎo)下一次產(chǎn)品的市場(chǎng)定位?？偟膩?lái)說(shuō)，這個(gè)計(jì)劃是通過(guò)京東銷售和售后環(huán)節(jié)的大數(shù)據(jù)分析，一方面指導(dǎo)自身精準(zhǔn)營(yíng)銷，另一方面，影響供應(yīng)商產(chǎn)品定位和企業(yè)規(guī)劃，最終為消費(fèi)者提供滿足他們需求的個(gè)性化產(chǎn)品。
(一)數(shù)據(jù)分析要樹(shù)立以人為本的思維
“以人為本”體現(xiàn)在兩個(gè)方面，一方面是數(shù)據(jù)分析以客戶為本，切實(shí)分析客戶的需求，用數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)下一次的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和市場(chǎng)營(yíng)銷。另一方面，以人為本體現(xiàn)在對(duì)用戶數(shù)據(jù)的保密性和合理化應(yīng)用。切實(shí)維護(hù)好大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)背景下隱私保護(hù)的問(wèn)題，使得信息技術(shù)良性發(fā)展。
(二)正確處理海量數(shù)據(jù)與核心數(shù)據(jù)的矛盾
大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、類型繁多、價(jià)值密度低和速度快時(shí)效高的特點(diǎn)。所以在眾多海量的數(shù)據(jù)中，只有反映消費(fèi)者行為和市場(chǎng)需求的信息才是企業(yè)所需要的。不必要的數(shù)據(jù)分析只會(huì)影響企業(yè)做出正確的決策。鑒于此，首先企業(yè)需要明確核心數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn);其次企業(yè)要及時(shí)進(jìn)行核心數(shù)據(jù)的歸檔;最后要有專業(yè)的數(shù)據(jù)分析專業(yè)隊(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出科學(xué)合理的結(jié)果以指導(dǎo)實(shí)踐。
(三)整合價(jià)值鏈以共享數(shù)據(jù)的方式實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造
單純的企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)已經(jīng)無(wú)法滿足今天市場(chǎng)上顧客多樣性的需求，大數(shù)據(jù)的共享已經(jīng)迫在眉睫。首先，可以通過(guò)擴(kuò)展常規(guī)上下游渠道的數(shù)據(jù)。例如京東與上游供應(yīng)商的合作。其次，與社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)建立聯(lián)系。社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)是外圍數(shù)據(jù)的一個(gè)重要來(lái)源。但是如果只是搜集并沒(méi)有把數(shù)據(jù)與企業(yè)本身營(yíng)銷策略或者數(shù)據(jù)發(fā)布者建立聯(lián)系，那么數(shù)據(jù)就沒(méi)有發(fā)揮其應(yīng)有的價(jià)值。最后，虛擬人脈交換獲取數(shù)據(jù)。比如建立企業(yè)自媒體收獲粉絲獲取數(shù)據(jù)等。
[1]岳占仁.大數(shù)據(jù)顛覆傳統(tǒng)營(yíng)銷[j].it經(jīng)理世界，20xx，17.
[2]單華.大數(shù)據(jù)營(yíng)銷帶給我國(guó)網(wǎng)絡(luò)自制劇的思考――以《紙牌屋》為例[j].青年記者，20xx，26.
[3]魏伶如.大稻縈銷的發(fā)展現(xiàn)狀及其前景展望.遼寧大學(xué)新華國(guó)際商學(xué)院.
大數(shù)據(jù)的論文篇十一
各位小伙伴們:
大家好！
我是負(fù)責(zé)編寫政治押題部分的清華學(xué)長(zhǎng)，在整理資料的過(guò)程中有一些心得，在此分享給大家。首先要和大家說(shuō)明的是，通過(guò)大量的數(shù)據(jù)分析和整理，師兄可以得出這樣的結(jié)論，即考研政治押題的套路無(wú)非兩種：
我們判斷一個(gè)機(jī)構(gòu)是否押題成功，往往有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：一是材料是否命中；二是知識(shí)點(diǎn)是否命中?？梢哉f(shuō)，只命中其中之一就算押中題目的話，其實(shí)是非常簡(jiǎn)單的。因?yàn)槊恳荒甑臒狳c(diǎn)很有限，很多機(jī)構(gòu)出的最后4套題常常題量不止四套，或者每個(gè)問(wèn)題之間都沒(méi)什么關(guān)系，一個(gè)問(wèn)都趕上一道大題了，完全是為了押題而出題，題目本身不具備質(zhì)量。
一般來(lái)說(shuō)，小伙伴們真正需要的是兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)都達(dá)到，但考研機(jī)構(gòu)只要達(dá)到了其中之一，即算是押中了。這樣看來(lái)，我們就不難理解一些小伙伴們常常聽(tīng)到某些機(jī)構(gòu)年年都押到了百分之六七十，但真正考試的時(shí)候問(wèn)題與材料都對(duì)上的卻很少，或者即便對(duì)上了也是小伙伴們自己都能想到的簡(jiǎn)單考法一類的情況也就不足為奇。因此，大家在最后復(fù)習(xí)的這幾天時(shí)間里，切勿盲目背誦押題卷紙。我們購(gòu)買押題卷子的目的是通過(guò)押題卷紙把握今年的熱點(diǎn)和重點(diǎn)，并進(jìn)行模擬訓(xùn)練。此外，大家也可以通過(guò)答案來(lái)熟悉知識(shí)點(diǎn)如何與材料結(jié)合，要如何套話，保證我們書寫量的足夠。而最后對(duì)知識(shí)點(diǎn)的把握，還是要回歸書本才行。
相信很多小伙伴們都應(yīng)該看過(guò)我們?yōu)榇蠹彝瞥龅恼窝侯}板塊，其中的內(nèi)容師兄在這里就不再贅述了。依法治國(guó)、抗日戰(zhàn)爭(zhēng)、apec、小平同志誕辰110周年等等，幾乎都是必考的內(nèi)容。這些內(nèi)容很有可能以大題的形式出現(xiàn)，而且形式也非常多樣：例如談?wù)勑∑降母母镩_(kāi)放和今天的'“頂層設(shè)計(jì)”；談?wù)刟pec藍(lán)與人與自然；依法治國(guó)和道德與法律；抗日戰(zhàn)爭(zhēng)勝利和甲午海戰(zhàn)失敗，等等等等。以此，涉及的知識(shí)點(diǎn)真的非常多，不僅需要大家熟悉地把握這些熱點(diǎn)本身，還要對(duì)一些關(guān)聯(lián)到的知識(shí)點(diǎn)也要有清楚的認(rèn)識(shí)。可以說(shuō)，這些內(nèi)容占大綱的比例已經(jīng)非常大了，要背誦的內(nèi)容很多，大家一定要好好加油才是。
除此之外，還有很多內(nèi)容雖然不在熱點(diǎn)之中，但同樣非常容易出題。特別是馬原和思修兩大部分，特別是單多選，常常就知識(shí)點(diǎn)直接命題。例如馬原直接考一道計(jì)算題，算一下有機(jī)構(gòu)成或者是剩余價(jià)值率；或者出一個(gè)古詩(shī)詞或者小故事或名人警句，談一下涉及到哪些原理。大題上，思修也可以談一談理想，談一談大學(xué)生就業(yè)與創(chuàng)業(yè)之類。這些內(nèi)容，各個(gè)機(jī)構(gòu)押得也非常分散，帶有很強(qiáng)的運(yùn)氣成分。這就要求大家對(duì)馬原的基本原理一定要熟練把握，思修也要會(huì)套話，能講出東西來(lái)。
特別是考取名校和跨考的同學(xué)，更是要努力在初試中取得靠前一些的成績(jī)，才能在復(fù)試中保持優(yōu)勢(shì)。離考試只剩下幾天，現(xiàn)階段最好提分的就是政治和英語(yǔ)的寫作部分。師兄的一位好友考前一周臨時(shí)突擊政治，也考了57的成績(jī)，最后壓線進(jìn)了清華。但這位同學(xué)本來(lái)是知名985理工類熱門專業(yè)前百分之十的成績(jī)，又非常有天賦，學(xué)神級(jí)別，才最終被錄取。大家既應(yīng)該學(xué)習(xí)他突擊時(shí)的勁頭，也不能像之前他那樣太過(guò)輕視政治。政治是一門短時(shí)高效的學(xué)科，雖然背誦很辛苦，但是在這最后幾天的時(shí)間中，它最能給人回報(bào)。特別是對(duì)于不像師兄這樣考取京畿之地的小伙伴們，政治上七十也是不難的。最后師兄給大家一點(diǎn)小建議，我們背誦的時(shí)候不能只是對(duì)著背，還要多多動(dòng)筆，寫的時(shí)候也要盡量工整。政治是一門也得多也會(huì)有辛苦分的學(xué)科，常年使用電腦和手機(jī)的大家，在這最后幾天里多多動(dòng)筆，順便練練字，在考試的時(shí)候就會(huì)有下筆如飛的感覺(jué)。
大數(shù)據(jù)的論文篇十二
今年，火車票預(yù)售期由春節(jié)前60天縮短至30天。昨天下午，去哪兒網(wǎng)通過(guò)對(duì)60多萬(wàn)條飛機(jī)航線、50余萬(wàn)條鐵路客運(yùn)線進(jìn)行大數(shù)據(jù)計(jì)算，對(duì)外發(fā)布了《春運(yùn)大交通數(shù)據(jù)報(bào)告》，為回家旅客提供參考。報(bào)告顯示，20春運(yùn)期間，預(yù)計(jì)鐵路車票中高鐵占比將超4成;航班出發(fā)最集中的日期是年1月24日，十大難買票航線中，北京占了一半。同時(shí)“怡起回家”福利通道已開(kāi)啟，將為旅客提供最高金額達(dá)100元的火車票減免優(yōu)惠券等多項(xiàng)福利。
火車票
超四成人將坐高鐵
鐵路向來(lái)是春運(yùn)客運(yùn)量最高的交通工具，據(jù)去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，2017年12月15日將進(jìn)入旅客春運(yùn)搶票高峰，此輪去程購(gòu)票高峰將和去年一樣，一直持續(xù)到春節(jié)前結(jié)束。
今年春運(yùn)，鐵路最熱門的出發(fā)地集中在北京、上海、成都、重慶和杭州。這些城市多屬于超一線和新一線城市，外來(lái)人口集中，也是多條鐵路線路的起始地。一個(gè)顯著的變化是，購(gòu)買快速鐵路車票的用戶比例不斷增加，選擇乘坐高鐵的人數(shù)占比達(dá)到了41.5%，選擇乘坐城際鐵路的人群比例也達(dá)到了10.3%，整體超過(guò)了總數(shù)的一半。乘坐上海出發(fā)的高鐵線路人數(shù)最多，杭州、長(zhǎng)沙、北京、廣州的票量緊隨其后。
飛機(jī)票
北京飛佳木斯特難買
2017年春運(yùn)出發(fā)最集中的日期是2017年1月24日，已經(jīng)進(jìn)入了乘飛機(jī)回家旅客的人數(shù)峰值期，全國(guó)重要的機(jī)場(chǎng)將進(jìn)入到繁忙狀態(tài)，返程高峰則從大年初六即2017年2月2日開(kāi)始。
北京至成都、深圳至重慶、上海至哈爾濱、北京至三亞、廣州至重慶、深圳至成都、成都至北京、重慶至廣州、北京至哈爾濱、上海至成都，這十條是往年最熱門的空中回家路。據(jù)去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，北京至佳木斯的航線，在眾多熱門航線中并不起眼，但訂票時(shí)間卻比其他航線早很多，平均會(huì)提前36天。而從深圳回?？诟纾话闾崆?3天，堪稱最難買航線。記者注意到，在“春運(yùn)期間十大最難買線路”中，北京起飛地就占了一半。
接送站
4點(diǎn)到11點(diǎn)為乘車高峰
春運(yùn)期間，95%的旅客會(huì)有行李箱、背包并攜帶各種禮品，專車接送機(jī)/站成為熱門出行工具。北京、成都、深圳、上海、三亞、廣州、昆明、西安、哈爾濱、廈門等10個(gè)城市成為去哪兒接送機(jī)使用率最高的城市。
在接送機(jī)/站的用戶中，25至35歲年齡段人群最高，占比48%，35至45歲占比也超過(guò)兩成。在預(yù)約時(shí)間上看，男性一般提前在出發(fā)前3.5天至4.1天預(yù)訂接送機(jī)服務(wù);女性用戶明顯準(zhǔn)備更加充分，其預(yù)約時(shí)間在4.1天至5.6天。
從出行時(shí)段上看，4點(diǎn)至11點(diǎn)為旅客乘車去機(jī)場(chǎng)、火車站高峰，其中5至6點(diǎn)出發(fā)人群最高，高達(dá)6.9%;10至11點(diǎn)又會(huì)出現(xiàn)小的高峰，出行占比為5.1%。
發(fā)福利
買火車票最高減100元
由華潤(rùn)怡寶飲料(中國(guó))有限公司和去哪兒網(wǎng)發(fā)起的2017“怡起回家”春節(jié)活動(dòng)于昨天正式啟動(dòng)。即日起至2017年2月11日，旅客打開(kāi)去哪兒網(wǎng)app找到“怡起回家”專題可以參加紅包抽獎(jiǎng)，覆蓋去哪兒網(wǎng)旗下機(jī)票、火車票、汽車票、接送機(jī)租車、度假、門票、酒店等全線產(chǎn)品。
其中，活動(dòng)力度最大的是乘坐比例最高的“火車票”，活動(dòng)為旅客提供了最高金額達(dá)100元的火車票減免優(yōu)惠券，并可直接用于購(gòu)票抵扣，還有千張“1元機(jī)票”秒殺、4000份車車代金券、4萬(wàn)份出游保險(xiǎn)等多種優(yōu)惠。過(guò)年期間，旅客還將享受到國(guó)內(nèi)外12條免費(fèi)度假線路、3萬(wàn)份怡寶定制紅包和1萬(wàn)份出游保險(xiǎn)的額外獎(jiǎng)項(xiàng)。
相關(guān)
北京至昆明高鐵首發(fā)
記者從北京鐵路局獲悉，自2017年1月5日起，北京將首開(kāi)昆明、福田和紹興方向高鐵列車，北京西至昆明南最快旅行時(shí)間較現(xiàn)行直達(dá)特快壓縮約21小時(shí)，實(shí)現(xiàn)“朝發(fā)夕至”。
鐵路部門提示，為了配合此次運(yùn)行圖和下一步春運(yùn)運(yùn)行圖的調(diào)整，12月30日以后的火車票預(yù)售期調(diào)整為30天。按此計(jì)算，今日最遠(yuǎn)可以買到2017年1月4日的火車票，有出行需求的旅客，可登錄中國(guó)鐵路客戶服務(wù)中心網(wǎng)站或通過(guò)車站窗口、火車票代售處、撥打北京鐵路局訂票電話(95105105)購(gòu)買車票。
列車調(diào)整
首開(kāi)北京西至昆明南g403/4次、g405/6次高鐵列車2對(duì);
首開(kāi)北京西至福田高鐵列車2對(duì)，g71/2次、g79/80次;
首開(kāi)北京南至紹興北高鐵列車1對(duì)，g39/40次;
增加1對(duì)北京南至商丘g1567/8次高鐵列車;
延長(zhǎng)3對(duì)快速列車運(yùn)行區(qū)段：北京西至桂林北k21/2次延長(zhǎng)至南寧;保定至南京k849/52/49、k850/1/0次延長(zhǎng)至上海;天津至大同k608/5次延長(zhǎng)至朔州;大同至秦皇島2604/1次改為朔州至秦皇島。
大數(shù)據(jù)的論文篇十三
12月8日消息，第一財(cái)經(jīng)商業(yè)數(shù)據(jù)中心發(fā)布的《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)生態(tài)大數(shù)據(jù)報(bào)告》顯示，中國(guó)7.1億網(wǎng)民將成為潛在的互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)者。
80后、90后消費(fèi)觀念大不同
報(bào)告顯示，80后與90后作為互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)領(lǐng)域的核心消費(fèi)人群，90后在線上擁有鮮明消費(fèi)特征，主要的標(biāo)簽是娛樂(lè)至上、愛(ài)新鮮和個(gè)性化。90后在玩樂(lè)方面的興趣廣泛，既表現(xiàn)出對(duì)桌游、美食、夜生活的喜愛(ài)，也對(duì)二次元、游戲等虛擬領(lǐng)域有著更高的付費(fèi)意愿。
相比較下，80后則更顧家，在互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)、互聯(lián)網(wǎng)地產(chǎn)、電商等消費(fèi)領(lǐng)域有顯著的消費(fèi)特征，是互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)的主力人群。從閱讀內(nèi)容方面看，80后更加偏愛(ài)看健身、旅游、時(shí)尚、房產(chǎn)等話題的資訊;購(gòu)物方面看，80后也更偏愛(ài)大家電、汽車用品、童裝等居家物品，由此可以看出，80后互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)者特征的關(guān)鍵詞是家庭化、品質(zhì)和資訊控。
網(wǎng)紅借力電商成“吸金王”
今年電商和社交的融合成為一個(gè)典型現(xiàn)象。數(shù)據(jù)顯示，紅人經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使得紅人店鋪的瀏覽成交高于一般女裝店鋪，近50%的粉絲有重復(fù)購(gòu)買的行為，并且規(guī)模大的紅人店鋪比一般紅人店鋪轉(zhuǎn)化率高出57%?？梢钥闯鲭娚碳t人的店鋪具有粉絲粘性高、高瀏覽高轉(zhuǎn)化以及銷售爆發(fā)力強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。
便捷和品質(zhì)成互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)核心訴求
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的滲透和眾多新應(yīng)用的興起使得我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)生態(tài)不斷孕育繁衍，消費(fèi)者的需求也因此更加清晰細(xì)分，便捷與品質(zhì)的訴求是兩大明顯特征。
報(bào)告提出，消費(fèi)趨勢(shì)的便捷主要體現(xiàn)在降低門檻、資源優(yōu)化、服務(wù)整合和隨時(shí)隨地四個(gè)特性。以滴滴出行為例，滴滴優(yōu)化夜間運(yùn)力資源極大滿足了人們夜間個(gè)性化出行的需求。數(shù)據(jù)顯示，機(jī)場(chǎng)、火車站、餐飲等夜間交通資源不足的地方，使用滴滴出行的偏好度均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，體現(xiàn)出網(wǎng)約車滿足了消費(fèi)者的`交通需求。
需求“品質(zhì)化”則大大促進(jìn)了商家運(yùn)營(yíng)發(fā)展軌跡的高端化、定制化、專業(yè)化和服務(wù)化。報(bào)告數(shù)據(jù)顯示，從趨勢(shì)上看，飛豬三年跟團(tuán)游的增幅高于自由行的增幅，且跟團(tuán)游中有近8成的訂單數(shù)是當(dāng)?shù)赜?，可以看出組件式的“diy自由行”已成為了消費(fèi)者旅游出行的新風(fēng)尚，同時(shí)也反映了多元化的自由行產(chǎn)品為消費(fèi)者提供了更豐富的定制體驗(yàn)。
大數(shù)據(jù)的論文篇十四
一、12月15日進(jìn)入火車票搶票高峰高鐵占比超4成
眾所周知，鐵路向來(lái)是春運(yùn)客運(yùn)量最高的交通工具。相比去年，由于春運(yùn)火車票只能提前30天購(gòu)買，火車票搶票形勢(shì)更加嚴(yán)峻。
如圖所示，2016年春節(jié)提前一個(gè)月，旅客進(jìn)入購(gòu)票高峰。去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，春節(jié)將至，2016年12月15日將進(jìn)入旅客春運(yùn)搶票高峰，此輪去程購(gòu)票高峰將和去年一樣，一直持續(xù)到春節(jié)前結(jié)束。
2016年春運(yùn)，互聯(lián)網(wǎng)售票量占總售票量的64.6%，占比超過(guò)一半，其中手機(jī)app發(fā)售車票1.5億張，售票總量比例由去年的15.7%上升至39%。去哪兒網(wǎng)預(yù)測(cè)，生長(zhǎng)在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的90后將是20春運(yùn)的主力軍。
在火車用戶畫像中，選擇乘坐火車回家的男女比例分別為52.5%、47.5%，其中90后人群占比高達(dá)43%，80后人群為27.8%，兩者占比超過(guò)70%，成為絕對(duì)的中堅(jiān)力量。
近年春運(yùn)，鐵路最熱門的出發(fā)地集中在北京、上海、成都、重慶和杭州。這些城市多屬于超一線和新一線城市，外來(lái)人口集中，也是多條鐵路線路的起始地。
一個(gè)顯著的變化是，購(gòu)買快速鐵路車票的用戶比例不斷增加，選擇乘坐高鐵的人數(shù)占比達(dá)到了41.5%，選擇乘坐城際鐵路的'人群比例也達(dá)到了10.3%，整體超過(guò)了總數(shù)的一半。
去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)顯示，乘坐上海出發(fā)的高鐵線路人數(shù)最多，杭州、長(zhǎng)沙、北京、廣州的票量緊隨其后。
與熱門出發(fā)地相對(duì)應(yīng)的，重慶、上海、杭州、成都、鄭州是往年國(guó)內(nèi)最熱門的目的地。這些城市周邊鐵路、公路、航空線路密集，以此作為中轉(zhuǎn)目的地的旅客也不在少數(shù)，搶票難度成幾何倍數(shù)增加。
非高鐵、城際等高速列車的出發(fā)地，北京最為熱門。不過(guò)與高速列車熱門出發(fā)地不同，緊隨其后的重慶、昆明、西安、鄭州出發(fā)的票量與北京之間相差并不多。
二、最難買航線已經(jīng)進(jìn)入搶票模式多數(shù)航班恢復(fù)全價(jià)
從2016年春運(yùn)的大數(shù)據(jù)看，預(yù)定高峰期出現(xiàn)在距離春節(jié)20天，這一天的預(yù)訂量創(chuàng)出近期以來(lái)的新高，與上個(gè)月同期環(huán)比增長(zhǎng)100%。
大數(shù)據(jù)顯示，2017年春運(yùn)出發(fā)最集中的日期是2017年1月24日，已經(jīng)進(jìn)入了乘飛機(jī)回家旅客的人數(shù)峰值期，全國(guó)重要的機(jī)場(chǎng)將進(jìn)入到繁忙狀態(tài)。返程高峰則從大年初六即2017年2月2日開(kāi)始。
三、85后成機(jī)票預(yù)訂主力軍天秤座成“空中飛人
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代來(lái)臨，網(wǎng)上購(gòu)票已經(jīng)成為消費(fèi)者最便捷的預(yù)訂方式。來(lái)自去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)顯示，選擇乘坐飛機(jī)回家的旅客男女比例相近，天秤座在12星座中乘坐比例為9.8%，力壓群雄。
家鄉(xiāng)越北，越會(huì)提前購(gòu)買回家的機(jī)票。去哪兒網(wǎng)機(jī)票專家分析，排名前十名的航線，以大機(jī)場(chǎng)往小機(jī)場(chǎng)飛為主，每天的航班數(shù)多在30班以內(nèi)，是北京至廣州這種熱門航線航班數(shù)的三分之一。
根據(jù)去哪兒網(wǎng)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，北京至佳木斯的航線，在眾多熱門航線中并不起眼，但訂票時(shí)間卻比其他航線早得多，堪稱最難買航線。在去哪兒網(wǎng)平臺(tái)預(yù)訂過(guò)年前三天回家的機(jī)票中，北京至佳木斯這條航線，用戶平均會(huì)提前36天。從深圳回海口更早，一般提前43天。
四、十條熱門空中回家路出爐平均飛行1416公里
從熱門航線看，北京-成都、深圳-重慶、上海-哈爾濱、北京-三亞、廣州-重慶、深圳-成都、成都-北京、重慶-廣州、北京-哈爾濱、上海-成都，這十條是往年最熱門的空中回家路。
去哪兒網(wǎng)統(tǒng)計(jì)了往年春運(yùn)返鄉(xiāng)票量最高的50條航線，發(fā)現(xiàn)追逐夢(mèng)想的人們，選擇求業(yè)、求學(xué)城市距離家鄉(xiāng)的平均飛行距離是1416.2公里，這幾乎是從深圳到西安的里程。
通過(guò)去哪兒網(wǎng)平臺(tái)訂票的用戶，大多選擇在早上7點(diǎn)就坐上飛機(jī)，按照平均離家距離1416公里來(lái)計(jì)算，飛行時(shí)間近3個(gè)小時(shí)，98.8%的用戶選擇乘坐經(jīng)濟(jì)艙。
五、行李多禮物重專車成熱門接送工具
春運(yùn)期間，95%的旅客會(huì)有行李箱、背包以及各種禮品出行，為了能夠快速到達(dá)機(jī)場(chǎng)、火車站，專車接送機(jī)/站成為熱門出行工具。
去哪兒大數(shù)據(jù)顯示，北京、成都、深圳、上海、三亞、廣州、昆明、西安、哈爾濱、廈門等10個(gè)城市成為去哪兒接送機(jī)使用率最高的城市。
其中，在預(yù)約時(shí)間上看，男性一般提前在出發(fā)前3.5天-4.1天預(yù)訂接送機(jī)服務(wù);女性用戶明顯準(zhǔn)備更加充分，其預(yù)約時(shí)間在4.1天-5.6天。
從出行時(shí)段上看，4點(diǎn)-11點(diǎn)為旅客乘車去機(jī)場(chǎng)、火車站高峰。其中5-6點(diǎn)出發(fā)人群最高，高達(dá)6.9%;10-11點(diǎn)又會(huì)出現(xiàn)小的高峰，出行占比為5.1%。數(shù)據(jù)顯示，使用接送機(jī)/站的用戶平均行駛27.2公里，平均時(shí)長(zhǎng)為36分鐘。
大數(shù)據(jù)的論文篇十五
美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)研究院對(duì)大數(shù)據(jù)做出了定義：“大數(shù)據(jù)是指其數(shù)據(jù)量、采集速度，或數(shù)據(jù)表示限制了使用傳統(tǒng)關(guān)系型方法進(jìn)行有效分析的能力，或需要使用重要的水平縮放技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)高效處理的數(shù)據(jù)?！蔽覀冋J(rèn)為大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈可分為：數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存以及數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈的最后也是最重要的階段，是大數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)，是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，其目的在于提取有用的值，提供論斷建議或支持決策，通過(guò)對(duì)不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)集的分析可能會(huì)產(chǎn)生不同級(jí)別的潛在價(jià)值。
雖然這些傳統(tǒng)的分析方法已經(jīng)被應(yīng)用于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，但是它們?cè)谔幚硪?guī)模較大的數(shù)據(jù)集合時(shí)，效率無(wú)法達(dá)到用戶預(yù)期，且難以處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)，如非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因此，出現(xiàn)了許多專門針對(duì)大數(shù)據(jù)的集成、管理及分析的技術(shù)和方法。
布隆過(guò)濾器：其實(shí)質(zhì)是一個(gè)位數(shù)組和一系列hash函數(shù)。布隆過(guò)濾器的原理是利用位數(shù)組存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的hash值而不是數(shù)據(jù)本身，其本質(zhì)是利用hash函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有損壓縮存儲(chǔ)的位圖索引。其優(yōu)點(diǎn)是具有較高的空間效率和查詢速率，缺點(diǎn)是有一定的誤識(shí)別率和刪除困難。布隆過(guò)濾器適用于允許低誤識(shí)別率的大數(shù)據(jù)場(chǎng)合。
hash法，其本質(zhì)是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為長(zhǎng)度更短的定長(zhǎng)的數(shù)值或索引值的方法。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是具有快速的讀寫和查詢速度，缺點(diǎn)是難以找到一個(gè)良好的hash函數(shù)。
索引：無(wú)論是在管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，還是管理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的技術(shù)中，索引都是一個(gè)減少磁盤讀寫開(kāi)銷、提高增刪改查速率的有效方法。索引的缺陷在于需要額外的開(kāi)銷存儲(chǔ)索引文件，且需要根據(jù)數(shù)據(jù)的更新而動(dòng)態(tài)維護(hù)。
trie樹(shù)：又稱為字典樹(shù)，是hash樹(shù)的變種形式，多被用于快速檢索，和詞頻統(tǒng)計(jì)。trie樹(shù)的思想是利用字符串的公共前綴，最大限度地減少字符串的比較，提高查詢效率。
并行計(jì)算：相對(duì)于傳統(tǒng)的串行計(jì)算，并行計(jì)算是指同時(shí)使用多個(gè)計(jì)算資源完成運(yùn)算。其基本思想是將問(wèn)題進(jìn)行分解，由若干個(gè)獨(dú)立的處理器完成各自的任務(wù)，以達(dá)到協(xié)同處理的目的。
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法，大多數(shù)都是通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行抽樣或者過(guò)濾，然后對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析，尋找特征和規(guī)律，其最大的特點(diǎn)是通過(guò)復(fù)雜的算法從有限的樣本空間中獲取盡可能多的信息。隨著計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力的提升，大數(shù)據(jù)分析方法與傳統(tǒng)分析方法的最大區(qū)別在于分析的對(duì)象是全體數(shù)據(jù)，而不是數(shù)據(jù)樣本，其最大的`特點(diǎn)在于不追求算法的復(fù)雜性和精確性，而追求可以高效地對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集的分析?？傊?，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)方法力求通過(guò)復(fù)雜算法從有限的數(shù)據(jù)集中獲取信息，其更加追求準(zhǔn)確性；大數(shù)據(jù)分析方法則是通過(guò)高效的算法、模式，對(duì)全體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
[2]黃曉斌，鐘輝新.基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)模型構(gòu)建[j].情報(bào)雜志，20xx（03）.
【本文地址：http://aiweibaby.com/zuowen/4239592.html】
