第一篇：快速整合应用深化数据分析
快速整合应用深化数据分析
济南供电公司是山东电力集团公司所属的全国一流供电企业，资产总额40亿元，担负着济南市10个区、县（市）的供电任务。电网覆盖面积约1万平方公里，拥有直供35千伏以上变电站55座，主变总容量683万千伏安，输电线路2065公里。
随着信息技术飞速发展，济南供电公司信息化建设方面也取得了显著的进步和成就。但其当前的系统也存在着部门自成体系的现象。跨部门应用系统设计成了部门内部系统，完整的信息体系被隔离成一个个独立的“烟囱”，资源共建共享模式没有达成共识，自建自用和自成体系的信息化建设模式明显，潜在的“信息孤岛”风险突出，部门协同能力受到极大牵制，无法对电力行业的高层领导进行宏观决策提供可靠的基础支持。这些严重制约着领导层的决策分析能力和电力行业的信息化建设。
不同系统之间的整合与集成是一项复杂度很高的工作。济南供电公司在吸取国外经验的同时，结合自身特点，采取“摸着石头过河”、“小步快跑”、“低风险”的方式逐步实现了各个系统之间、各个部门之间的信息共享与集成，即多点对多点的信息集成。其在实施过程中，需要首先实现多点对一点的信息集成，即各个系统对公司领导层的信息集成，亦即辅助决策系统。为此，由济南供电公司信息中心牵头，以中创软件商用中间件有限公司作为中间件平台提供商，于2005年9月正式开工建设了辅助决策系统。
系统概述
1.系统目标
辅助决策支持系统可对分布在不同业务系统的当前及历史数据进行统计分析，并将其统一展示。系统在展示时以指标体系（包括电量、线损、电费等关键指标，输、配、变电设备装备水平和人力资源）为中心，支持深度分析和挖掘(包括历史趋势分析、增长率分析、极值分析、平均值分析等分析功能，以及柱状图、折线图、雷达图等图形展示功能)，可为各级管理人员决策提供强有力的支持。
2.系统业务功能
辅助决策支持系统为用户提供如下的业务功能：
基本业务指标
用户通过决策支持系统可以查看供电企业的电量、电费、线损、装备及人力资源等指标的基本信息。一方面，用户以表、图、摘要相结合的形式在决策支持系统中查看各指标对应的统计数据或明细数据，了解各个指标的运营状况；另一方面，由于采用了数据中心，用户也可以方便地在决策支持系统中获取不同业务系统中的数据，将它们关联展示，从而形成单个业务系统难以处理的指标综合信息。
数据分析挖掘
在展示基本业务指标的基础上，决策支持系统还提供数据的分析与挖掘功能。用户可以利用系统提供的80/20、TOPN、历史趋势等十多种分析，从不同维度对业务指标的基本信息进行更深入的分析和挖掘，找出其中对企业发展最至关重要的那部分数据。例如占总电费收入80%的那部分关键客户，损耗异常的那部分线路等等。通过这些分析工具的支持，用户可以更方便快捷地确认企业运营过程中的关键信息，及时采取相应措施，从而提升管理效率，增强盈利能力。
系统维护
为了保证辅助决策系统的稳定可靠运行，辅助决策系统还为管理人员提供了强大的维护功能。管理人员可以方便地调整使用人员的权限，控制允许访问的IP，从而避免关键业务数据外泄。另外，管理人员还可以通过系统维护功能随时调整数据抽取模块，保证决策数据的实时性。
3.系统技术框架
该方案采用业界标准的基于J2EE的三层B/S体系结构。系统主要由数据交换平台、分析构件和展示构件组成，如图所示。
其中：
数据交换构件：可完成辅助决策数据库和其他系统数据库间的数据共享与同步。
分析构件：可完成系统对发展模块、现状模块和通用模块的分析。
展示构件：可完成系统对电量、线损、电费等基本指标的有效展现。
核心技术
辅助决策系统的整合需求比较复杂，必须有强大的中间件产品进行支持。在辅助决策系统方案中，济南供电公司选用了中创软件商用中间件公司的应用集成中间件InforEAI、企业应用服务器InforWeb和报表工具InforReport。
1.InforEAI
辅助决策系统的数据来源于多个业务系统产生及积累的数据。这些数据存储在不同类型、不同版本、不同地点的数据库中，涉及上百个数据库表。业务系统的数据量很大，有几百万甚至上千万条记录，同时系统在运行中每天还会新增数万条记录。为提高系统的内聚性，降低耦合性，需要把辅助决策所需的分布在不同系统中的数据抽取到中心数据库集中存放分析。对于部分关键数据，还需要有即时反应的能力，一旦在业务数据库中发生了变更，必须立即在辅助决策数据库中反映出来。
对于上述需求，如全部采用传统方式手工开发，工作量大，技术复杂，后期维护也很困难。为了解决上述问题，整个辅助决策系统以应用集成中间件InforEAI为核心，构建跨地市和覆盖全省的信息整合平台，高效地抽取数据。在屏蔽了不同数据源的差异的同时，提供了实时/定时抽取模式，轻松地解决了数据变化即时更新的问题，其采用的触发器机制也避免了采用轮询机制带来的资源消耗。在开发过程中，使用者只需通过所见即所得的GUI界面进行简单配置即可实现数据抽取功能，不需任何编程工作，使得普通用户也可以自行抽取所需的数据。与手工方式相比，使用InforEAI使开发效率提高5-10倍，而且大大降低了后期维护的难度。
2.InforWeb
应用平台中间件InforWeb集合了业务流程管理、单点登录、Web服务器、EJB服务器，以及中西式报表和数据分析服务，能非常友好地支持业界标准的基于J2EE的多层B/S体系架构的开发，能快速地将现有应用系统无缝集成到统一的企业门户中，保证系统的可靠、高效和安全的运行。
3.InforReport
快速构建展示应用平台，对供电企业的电量、电费、电压合格率、供电可靠性、线损等关键指标，以及输、配、变电设备装备水平和人力资源的数据，进行发展、现状和通用等多个视角分析，以报表、柱状图、折线图、饼图、区域图、金字塔图、仪表盘图等多种手段进行展示，并能对全公司、分部门、分变电站、分电压等级、分时间段、分线路的供电量和售电量数据进行有效展现。
在中创软件Infor系列中间件的强力支撑下，济南供电公司辅助决策系统于2005年11月投入试运行，12月投入正式运行。系统实施过程中，理清了各个关键系统的关系及其数据结构，发现了未来系统整合中可能存在的问题。系统上线运行后实现了预期的多点对一点的信息整合，同时也为实现多点对多点的信息整合，构建统一、完整、有机的信息平台奠定了基础。
系统上线运行后，为领导的决策和调控提供了有力支持，取得了良好的社会效益与经济效益。为此，该系统荣获了电力系统省科技进步一等奖。
辅助决策支持系统技术框架图
第二篇：大数据应用实例分析
电信运营商的阳关大道
——大数据应用实例分析
09012208
黄文婷
摘要：
随着全球数据化、网络宽带化，基本的数据量越来越大，由此我们进入了大数据时代。本文探讨了大数据内涵与意义，从电信行业这一大数据应用实例进行分析，介绍了大数据在电信行业的应用、必要性及相关措施。
关键词：大数据
电信
应用
正文：
一、大数据的内涵与意义
（一）大数据的意义
大数据和云计算一样，近两年来越来越多的受到人们的关注。那么什么是大数据呢？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)对于“大数据”（Big data），研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
（二）大数据的特性
大数据有4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。第四，处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”。
（三）大数据的应用意义
大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。
此外，大数据的潮流虽然依赖于信息通信技术的成熟，但它对整个世界的影响绝不仅限于技术层次。它借助信息技术的创新与发展，及数据的全面感知、收集、分析与共用，引导我们以全新的思维看待世界，养成决策思维行为须根据事实与数据的分析判断，舍去凭借经验和直觉的习惯作风。可预见，它将对惯于“差不多”的思维造成巨大的冲击。
很多人一提到大数据，就会不由自主想到那个关于啤酒和尿布的经典案例。事实上，随着移动互联网、智能终端、云计算、物联网技术以及电子商务、社交媒体等应用的飞速发展，大数据已经越来越多的渗透到生活方方面面，宣告着我们已经进入了信息爆炸的大数据时代。电信运营商历经语音、短信、数据三个发展浪潮，积累了大量如文本信息、音频、视频、图片等非结构化数据，在大数据时代无异于拥有了一条发展的阳关大道。而机智的电信运营商也致力于研究如何在这条道路上比别人跑得更快以获得更多的利益。
二、大数据在电信行业的应用
（一）电信行业大数据应用的四个方向
现阶段电信运营商利用其拥有的大数据进行全面、深入、实时的分析和应用，是应对新形势下的挑战、避免运营商沦为管道化的关键。从大数据的具体应用方向来看，当前应主要集中在四个方向：流量经营精细化、智能客服中心建设、基于个性化服务的客户体验提升以及对外数据服务。
1.流量经营精细化
在流量经营精细化上，大数据应用的价值主要体现在深入洞察客户、助力精准营销和指导网络优化三个方面。首先，基于客户终端信息、手机上网行为轨迹等丰富的数据，借助DPI(Deep Packet Inspection，深度数据包检测)技术等，建立客户超级细分模型，为各细分群组客户打上互联网行为标签，可以帮助运营商完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征；其次，根据用户行为偏好，推送合适的业务，并根据对客户特征的深入理解，建立客户与业务、资费套餐、终端类型、在用网络的精准匹配，同时也能做到在推送渠道、推送时机、推送方式上满足客户的个性化需求，实现全程精准营销；再次，利用大数据技术实时采集处理网络信令数据、监控网络状况、识别价值小区和业务热点小区，更精准地指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。2.智能客服中心建设
作为运营商与客户接触的第一界面，客服中心(或称客户联络中心)拥有丰富的数据资源，可以称得上是客户信息的“聚宝盆”，利用好客服中心的客户接触数据对于建设智能化客服中心意义重大。利用大数据技术可以深入分析客服热线呼入客户IVR(Interactive Voice Response，互动式语音应答)行为特征、访问路径、等候时长等；同时结合客户历史接触信息、基本属性等可以建立热线呼入客户的智能识别模型；基于客户智能识别模型可以在某类客户下次呼入前预先推测其呼入的需求大体是什么，IVR接入后应该走什么样的节点和处理流程。这样，就可以基于呼入客户习惯与需求的事先预测而设计按键菜单、访问路径和处理流程，合理控制人工处理量，缩短梳理时限，为客户服务中心内部流程优化提供数据支撑，有助于提升热线服务管理水平，加速热线营销渠道资源整合，有效识别客户投诉风险，助力智能客服中心的建设。
3.基于个性化服务的客户体验提升
大数据时代对于运营商为客户提供服务来说更加侧重于“小”，即更加关注每个个体“小我”的个性化需求，而融合了电商、医疗、社交等方面信息的“大”数据正是为了更深入的理解“小我”、服务好“小我”。利用大数据技术，一方面可以建立更全面、丰满的客户画像，另一方面还可以量化分解客户接触信息，识别客户特征与习惯偏好，预测客户可能在何时手机会出现故障、何时会产生换机行为等，为客户提供定制化的服务，优化产品、套餐和定价机制，实现“一户一策”的差异化、个性化服务，提升客户体验与感知。由此可见，大数据将为移动互联网时代的客户服务带来一次变革，给客户服务带来极大的想象空间和无限的发展前景。4.对外数据服务
对外数据服务是大数据应用的高级阶段，这个阶段电信运营商不再局限于利用大数据来提升内部管理效益，而是更加注重数据资产的平台化运营。利用大数据资产优势，将数据封装成服务，提供给相关行业的企业用户，为合作伙伴提供数据分析开放能力。例如，Telefonica和Verizon已经成立专业化数据公司来运作对外数据售卖的服务。再如，如果将无线城市与物联网、电子政务等方面的信息结合起来，将能为电信运营商的数据和政府的政务数据增值，对于打造一个开放数据平台和民生服务平台有重大意义。让数据在不同行业之间流动起来，实现体外循环将能进一步释放数据的价值。当然，以简单的Data Seller模式售卖数据服务时，需要 注意保护客户隐私、打消隐私顾虑。
（二）电信行业大数据应用的效益
网络上的每笔搜索，网站上的每笔交易，敲打键盘、点击滑鼠的每一个动作，都在输入数据，经过整理分析后，它可能显示市场的脉络、甚至更具商业价值的开发着力点。曾有统计，运用大数据的分析，可以让公司增加50%的新客户，让政府减少30%的成本。这些如海潮般涌入的大量资料，正是云端时代的新金脉，已经创造出惊人的效益。
三、大数据在电信行业应用的必要性与措施
电信运营商拥有大量的数据资源，如网络信息、用户终端信息、用户位置信息等，只要对电信网络有深刻的理解和技术积累，具有敏锐的行业发展嗅觉和强大的产业研发能力，基于大数据进行深度挖掘分析，将丰富的网络、用户等数据资源加工抽取后封装为服务，将数据资源在一定程度上货币化，向大客户提供增值服务，就能增加新的盈利模式。这无疑是电信运营商发展盈利的一条阳关大道。
面向大数据时代，运营商的及时转型成为必然，否则将有被互联网企业超越的可能性。理论上讲，运营商拥有颇具优势的大数据资源并不是完全不可替代，例如，用户的位置信息就可以通过多种APP应用获得，用户的网络使用信息也可以通过多家互联网企业合作获取，互联网企业通过泛互联网化收集更多的大数据信息。另一方面，多行业的垂直整合将成为趋势，在数据应用层面，行业企业通过多种手段搜集大量的用户数据，将更贴近用户，更理解用户，为其提供更适当的服务，大数据将成为资产更具有战略意义，各个行业及单位都在关注大数据。
根据大数据数量大、时效性要求高、数据种类及来源多样化等特征，运营商首先获取更多有用的大数据资源，例如，很多的网络运行信息，包含大量有价值的用户行为和位置信息，这样的信息可以加以利用。有了资源应该加以利用，避免大数据资源的浪费。事实上，一些运营商拥有大数据这样的金山，却似乎无奈坐看并逐渐沦为管道，在不断强化传统市场的效益考核，却好像在忽视大数据价值的流失。
大数据在电信行业应用措施主要有三个方面：
1）梳理并整合业务部门对大数据的需求，立足分析需求，做好大数据的IT体系构架的规划。大数据相关技术条件的成熟、大数据分析能力及分析应用经验的积累等多方面因素，都是制约企业建设的建设IT系统的条件，要充分抓住大数据带来的机会并避免“心急吃不了热豆腐，反被热豆腐伤害”的问题。
2）落实基于品质管理资料的经营新模式。面对大数据时代的趋势潮流，学会既然无从抗拒，就积极响应，以共享大数据带来的潜在效益。
3）以职能部门提供整体IT支撑方式向嵌入业务流程实时数据的分散能力支撑方式转变。这种转变趋势又称IT支撑“消费化”趋势。在大数据时代，数据从支撑企业中高层运营管理决策普及到支撑企业的产品运营、市场运营、客户服务，甚至在智能管道运营全流程中涉及从企业中高层运营管理人员到基层生产执行人员，很明显，这种数据获取和分析能力如果集中在IT职能部门，而不是全体人员均结合自身业务需求而具备的话，大数据分析驱动的各项运营管理应用即成为不可能的任务。
四、结语 从电脑技术的演进来说，“大数据”是既资料探勘、云端计算之后一项革命性的趋势发展。庞大的数据资源迫使各个领域的运作造成量化的质变，目前全世界无论是学术界、企业界、产业界甚至是政府单位都在积极研究大数据分析。在这种背景下，电信行业也结合自身特征，进行相关的研究与应用，奔跑在大数据铺就的阳关大道上，成为激烈竞争中的新赢家。
参考文献：
[1]黄小刚．电信行业大数据应用的四个方向．业务与运营．2013(6)：26-28 [2]季鸿，张秀凤，柴林麟．大数据在电信行业的应用展望．通信企业管理．2014(1)：76-77 [3]卢云许．电信行业大数据应用浅析．信息工程系统．2013(12)：29-30 [4]潘海鹏．浅谈电信行业大数据的意义与应用．电子世界．2014(3)：21-23 [5]史斌，周双阳．电信行业如何应用大数据．新引擎．2013（7）：47
第三篇：邮政大数据技术应用可行性分析
邮政大数据技术应用可行性分析
摘 要：随着当前各行业信息化的发展，邮政行业各类信息化系统积累了海量的业务数据，这些数据分散在不同的业务领域。由于业务的扩展，数据呈现出几何级地快速增长趋势，并且明显表现出数据量庞大、数据类型多样、价值密度低等特点。传统的数据分析处理方式已经无法满足行业需求。通过引入针对大数据的数据采集、数据处理、数据存储及管理、数据分析与挖掘等技术，可以有效地解决对海量业务数据的分析、价值挖掘问题，进而通过对大数据技术的应用，达到对客户需求的精准把控、对现有业务流程的优化、对业务发展趋势的预判等目的，最终实现对整个邮政行业发展的促进效果。
关键词：邮政 大数据 可行性 应用
中图分类号：TP27 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）11（b）-0010-02
认识大数据
大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据具有如下特点。
1.1 数据量大
一组数据的计量单位转换比例：1T=1000G、1P=1000T、1E=1000000T、1Z=1000000000T。上述各种单位都是大数据的常用衡量单位。
1.2 类型繁多
大数据包含的不只有普通意义上的结构化数据，还有各种非结构化数据，如音频、视频、地理位置、网络文章等。
1.3 价值密度低
互联网，尤其是移动互联网的普及，越来越多的联网设备参与到数据的生产过程，特别是随着物联网的广泛应用，信息感应收集无处不在。产生的海量数据真正附带使用价值的只是很少一部分。所以对大数据中有价值数据的筛选过滤是应用大数据的必要环节。
1.4 高速数据处理
既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息?o法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。大数据技术的典型应用场景
当前，大数据技术迅速发展，正在向各行业渗透，例如银行业。银行业本质上就是要面向客户提供金融服务，通过对数据的分析，可以更准确地把握客户需求，有针对性地研发金融产品，提供金融服务。一方面面对不同区域，差异化管理。通过分析不同区域人群的差异化数据，量身制定符合各区域需求的管理措施；另一方面，针对不同客户，实行差别化产品和服务。通过对大数据的分析挖掘，得出客户喜好，向客户推荐符合其个人喜好的金融产品，实现精准营销。大数据技术在邮政行业的应用
邮政业务结合使用大数据技术的与银行业相比，邮政行业业务类别较多，涉及到寄递、电商、金融等三个方向。各业务方向当前独立运营，虽然也积累了大量的数据，但这些数据却只是单独分布在各自领域，还有很大一部分潜在价值未被发掘。
3.1 成立针对大数据应用的机构
很多现代企业都成立了自己的大数据应用方面的组织机构，专门负责企业大数据应用的开发，旨在提升自身的企业竞争力。对邮政企业而言，同样具备建立相应研究机构的条件。首先，邮政企业积累了海量的数据资源，亟待利用。其次，邮政多年来的信息化建设以及深入的业务应用模式，对业务数据的深入应用方面积累了丰富的经验。最后，邮政庞大的机构人员队伍中储备了大量的数据应用技术、信息应用技术、业务经营分析、统计学等方面的专业人才。
3.2 规范数据标准，提升数据质量
3.2.1 梳理数据来源渠道，规范数据准入标准
邮政企业内部业务种类繁多，相应的业务信息化系统也较多，产生的业务数据模式也各有差异。在此类数据上应用大数据技术，必须对数据的产生渠道进行规范化梳理，尤其是对组织机构、客户信息、地理位置信息等核心基础信息的采集，必须要求按照统一的格式规范进行。
3.2.2 夯实原有数据质量，拓展数据来源
邮政现有各类应用系统产生的数据业务完整性差、业务相关性较差，各个业务系统之间数据可借鉴性较差，需要就上述问题从技术层面、管理层面进行完善和加强。同时增多数据来源渠道，丰富业务数据的种类。
3.3 破除企业内专业壁垒，打造大数据平台
3.3.1 杜绝信息孤岛
邮政行业业务种类丰富，各业务类别之间差异较大，结果导致数据应用时，各业务类别难以突破本专业壁垒，汲取其它专业数据，助力本专业业务发展。信息的孤岛化现象比较严重。
3.3.2 打造大数据平台
（1）数据采集。
大数据平台制定统一的数据采集规范，各专业依据该规范重构自己的业务数据，并推送到大数据平台，实现各业务数据的格式统一。同时要保证业务数据推送、汇总过程中的安全。
（2）数据存储。
将各业务方向业务系统数据进行统一管理，数据归集存储，以实现节省成本、提高数据利用率、降低机房能耗等目的。按照规则对数据进行分类，同时利用过滤和去重技术，减少数据的存储总量，并加入标签，利于数据的检索。
（3）数据处理。
邮政各业务方向数据自身复杂度较高，数据来源和结构多样，不同业务流程之间数据交互度高，造成传统方法难以描述、衡量。相关人员只有通过业务关联进行语义分析，进而挖掘综合信息；而专业技术人员需要利用专业手段衡量、处理，并得出所需的数据报表并产出有价值的分析报告。
（4）数据应用。
可以基于大数据平台构建数据可视化应用系统，根据实际业务需求，定制不同的数据可视化展现方式，为不同业务人员提供个性化的数据分析、趋势预判可视化展现。
3.4 加强大数据应用，服务企业经营理念
（1）基于客户行为分析的产品与服务营销。
整理统计邮政业务中用户的消费记录，发掘客户消费潜力和消费习惯，并制定对应策略进行精准营销。
（2）基于客户评价的产品与服务提升。
注重收集整理各业务方面客户反馈的评价信息，根据评价信息发掘产品、服务中存在的问题，通过修正和完善问题，使产品和服务更加符合用户需求。
（3）基于数据分析的广告投放，加大营销宣传效果。
基于数据分析结果进行广告投放，避免毫无依据的盲目投放。
（4）基于数据分析的产品定价。
综合参考同类产品定价数据，并实时统计价格走势，通过大数据技术实现价格走势预判，为产品定价提供预判依据。
（5）基于客户异常行为的客户流失预测。
收集整理客户行为数据时，重视异常情况的发现与形成原因分析。深入了解底层需求，掌握市场动态，并做出准确的市场预测，预算出客户流失带来的收益损失，及时反馈市场经营部门，以便制定可行的应对措施，降低风险，预估风险。
（6）基于环境数据的外部形势分析。
对于企业外部的数据信息加强收集与整理，全面掌握社会市场动态，了解市场发展走势，正确估计市场形势。做好企业相应的分析与预警。
（7）企业管理数据的应用分析。
做好企业经营生产大数据应用的同时，也要对管理数据进行采集与整理，包括财务管理、人事管理等数据信息等方面。结语
总而言之，邮政正处在集约化、信息化、标准化、现代化进程中，对大数据的分析、挖掘对于企业管理体制优化，精准把握市场机会，实现产业转型和升级，实现科学的良性的可持续发展具有重要意义。
参考文献
[1] 谷斌.论大数据背景下的邮政数据分析与整合[J].邮政研究，2014（6）：10-12.[2] 赵国栋.大数据时代的历史机遇-产业变革与数据科学[J].中国科技信息，2013（19）：100-101.[3]（英）维克托?迈尔-舍恩伯格，肯尼思?库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].浙江人民出版社，2012.
第四篇：店铺运营数据分析及应用(讲稿)
第一页：为PPT内容标题，善融商务系列课程之网店运营数据分析及简单应用。
第二页：引言部分，对于店铺来说数据分析有什么用呢？如果网站是为了流量而活的话，那么数据分析的终极意义就是监控流量、吸引流量、保留流量。第三页：为目录部分，本教程分为四个部分； 1．为什么要做数据分析2.有哪些数据需要分析3.如何去做好数据分析 4.数据分析的简单应用
第四页：第一部分为什么要做数据分析。包括监控流量、吸引流量、保留流量三块内容。首先监控流量要及时掌握店铺运营实况，IP访问量与IPV单客页面访问量。
第五页：其次监控流量包括监测店铺数据变化，进行调整，IP访问量—调整标题关键词，产品图片，策划促销活动，价格策略等。单客页面访问量，调整页面设计，产品线策略等。
第六页：最后监控流量应该及时监测调整结果，进一步优化，评估促销活动效果，根据市场变化，随时修正标题关键词等内容。
第七页：下面是为什么要做数据分析的吸引流量部分；吸引流量的第一块内容为通过店铺流量统计工具，查看分析店铺的访问高峰时段、分析访客来源等相关数据，查看商品成交订单最多的时段流量，及时调整商品上下架时间。
第八页：吸引流量的第二块内容为根据数据分析得出有效关键词，在商品标题中多使用有效关键词增加商品被搜索到的几率！
第九页：吸引流量的第三块内容为根据数据分析，发现最近被点击次数多的产品，将一些热卖、爆款等推荐商品加入橱窗推荐列表，增强商品曝光率。第十页：吸引流量的最后一块内容为：积极参加善融商务的营销活动，限时抢购、团购、专题活动等通过以上四种方法达到吸引流量的目的。
第十一页：下面是为什么要做数据分析的保留流量部分，第一块内容为店铺里上传大量的新产品，增加产品数量，将直接拉升店铺曝光，增加产品与店铺再次被用户访问到的概率。
第十二页：保留流量的第二块内容为检查店铺装修质量，提高买家用户体验，让买家记住我们的商铺。第十三页：保留流量的第三块内容为提高售后服务质量，让买家有更好的用户体验，提升回购率。第十四页：保留流量的第四块内容为使用平台各种收券功能，在买家消费的同时赠送买家本店的优惠券，旨在提高买家的返购率。第十五页：保留流量的最后一块内容为关联销售，通过找到该商品同时也可以关联到其他商品，也可以在商品详情描述里，添加其他商品进行组合销售。进行联动式营销，让买家在我们的店铺内长时间停留。第十六页：以上为我们为什么做数据分析部分，下面我们来了解下善融商务平台有哪些数据可以进行分析呢。这里我们分为个人商城与企业商城两个部分，先讲个人商城，个人商城这里有六个数据值得分析，1.1.店铺流量数据统计，1.2.店铺交易数据统计，1.3.店铺访客地区统计.1.4.店铺访客来源统计1.5商品数据统计.1.6.好评率
第十七页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看店铺流量数据统计,这里可以选择不同的时间段查看访问的独立IP数量.第十八页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看店铺交易数据统计,这里可以查看不同时间段产生的交流笔数与订单量.第十九页：
第二十页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看访客地区统计,这里可以查看不同时间段,来访的不同地域的IP地址。
第二十页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看店铺访客来源统计,这里可以查看不同时间段，来源地址的url与数量。
第二十一页:讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看商品数据统计。通过这里可以查询，不同时间段，销售商品的编号，数量，以及访客浏览该商品的浏览数量。.第二十二页: 讲解通过登陆个人商城后台-点击”交易管理”评价管理。通过这里可以查询，卖家会员的动态平分与星级等级，在不同时段，获得的评价记录。第二十三页: 以上主要介绍的是个人商城的相关后台数据统计，那么企业商城有哪些数据流量可以进行分析呢？
这里主要介绍以下几种，2.1销售数据分析 2.2 流量数据分析 2.3 客户数据分析 2.4 好评率
第二十四页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-销售数据分析-基本销售属性。通过这里可以查询，不同时间段，店铺访客数，成交用户数、成交商品数量。
第二十五页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-基本流量数据分析。通过这里可以查询，不同时间段，店铺访问独立ip数量。第二十六页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-流量数据分析-空间首页流量分析。通过这里可以查询，不同时间段，店铺首页被访问独立ip数量，流量数据，访客数量，页面停留的时间。第二十七页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-流量数据分析-商品页面流量分析。通过这里可以查询，不同时间段，某个商品页面被访问量，访客数量，成交用户数量，平均查看时间，平均查看人次，平均入店人次。
第二十八页:讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-客户数据分析-数据指标分析。通过这里可以查询，不同时间段，某个省或者地区的浏览量，访客数，地区访问趋势。
第二十九页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”信用管理”-评价管理。通过这里可以查询，卖家会员的交易总体满意度，星级，在不同时段，获得的评价数量。
第三十页: 上面一章我们介绍了善融商务有哪些数据可以进行分析，下面我们来分享如何去做好数据分析的内容。首先要做好数据分析的第一点为熟悉行业业务及流程，关注行业最新动态。若脱离行业认知和业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值。
第三十一页: 第二点是要有明确的分析目的。不要为了分析而去分析！数据分析的前提是要有明确的目的，要知道自己进行数据分析是为了什么。
第三十二页: 第三点营销、管理等理论是数据分析的指导思想，使分析思路系统化。例如4P理论[4P营销理论被归结为四个基本策略的组合，即产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、促销（Promotion），由于这四个词的英文字头都是P，再加上策略（Strategy），所以简称为“4P’s”]等，从哪几个维度去分析？考虑哪几个方面？故而使数据分析变得有血有肉有脉络，真正做到理论指导实践 第三十三页: 第四点为掌握有效数据分析办法，了解数据分析流程，掌握数据分析基本原理与方法，并灵活运用到实践工作中，不论简单还是复杂的分析方法，只要能解决问题的方法就是好方法；
第三十四页:第五点熟练使用数据分析工具，建议先玩转EXCEL数据透视表，有兴趣、时间、需要的话，再学习SPSS、SAS等统计分析工具，同样，只要能解决问题的工具就是好工具；做到以上五点要求，我们的数据分析就能达到要求标准。
第三十五页：以上为如何进行数据分析部分，下面我们来分享最后一部分内容，数据分析的简单应用。首先我们来关注相关与业绩的三个关键数据，主要为 UV（包括访问人数 访问来源 性别，年龄，地域 频次 访问时间 购买时间），转换率（包括网站转化率 回访者比率 积极访问者比率 忠实访问者比率 营销工具的使用 商品管理及组合），单客价（包括投资回报率平均订货额，客单价，价格区间，产品定价，笔单价），最后销量业绩算法等于UV+转换率+单客价。
第三十六页：其次为关键数据的计算公式
1、网站转换率 Take Rates(Conversions Rates)计算公式：网站转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量
指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果
第三十七页:
2、回访者比率 Repeat Visitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。第三十八页：
3、积极访问者比率 Heavy User Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过N页的用户／总的访问数
指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣
第三十九页：
4、忠实访问者比率 Committed Visitor Share 计算公式：访问时间在N分钟以上的用户数／总用户数
指标意义：和积极访问者比率的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。
第四十页：最后是其它关键数据计算公式：包括 1投资回报率 Return on Investment(ROI)计算公式： 投资回报率＝每笔产出(CON)/每笔订单成本(CPO)指标意义： 用来衡量你的广告的投资回报
2每笔产出 Contribution per Order(CON)计算公式：每笔产出＝（平均订货数Ｘ平均边际收益）－每笔订单成本
指标意义：每笔订单给你带来的现金增加净值
3单笔订单成本 Cost per Order(CPO)计算公式：单笔订单成本＝总的市场营销开支／总订货数
指标意义：衡量平均的订货成本
第四十一页：今天关于善融商务数据分析及简单应用的分享就到此为止，善融商务，与您同行，谢谢！
第五篇：第五部分税收数据分析应用.
第五部分 税收数据分析应用 第六章 税收数据质量管理
数据是现代管理的灵魂,是进行科学管理、分析、决策的基础。随着税收管理科学化、精细化、信息化的不断深入,税收征管、纳税 评估、税收分析等各项工作对数据质量提出了新要求。数据质量不仅 是税收执法质量和税收征管质量的具体体现, 还成为保障税收数据分 析的基础, 数据质量管理工作不到位必然影响税收工作的质量, 而由 于数据的不真实、不准确、不完整、不一致所带来的数据质量问题也 成为制约数据分析应用的瓶颈。
第一节 数据质量的概念和特点 1.1 数据质量的概念
狭义来说, 数据是进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等 所依据的数值。而本章要讨论的是在税收征管信息系统中定义的各种 类型数据, 除了可用于计算的数值型数据外, 也包含以字符表示的文 本和非结构化的图像数据。以纳税人登记资料为例, 涉及到的基本情 况包括名称、地址、注册资本、营业执照电子扫描件等,其中注册资 本是数值型数据,而名称、地址就是字符型数据,营业执照电子扫描 件就是图像数据。
数据本身并不存在真假、质量高低的问题, 而将其置于一定的关 联关系和生存环境, 赋予一定的条件和意思表达, 则就要求数据能准 确展示对事物的数字维度。所以说,数据质量是基于事物事实,能准 确表示事物的数字语言,对其数字真实性、完整性、自洽性的量度。
真实性即真实反映事物本来面目, 完整性是说数据是充分的, 任何有 关操作的数据都没有被遗漏, 自洽性即数据并不是孤立存在的, 数据 之间往往存在着各种各样的约束,这种约束描述了数据的关联关系, 数据必须能够满足这种数据之间的关联关系, 而不能够相互矛盾。数 据的真实性、完备性、自洽性是数据本身应具有的属性,称为数据的 绝对质量,是保证数据质量的基础。
联系税务管理的实际, 税收数据质量还具有其特殊性。它是指在 税务管理活动中采集的与税收征收管理相关的各种数据的标准量度, 是信息化条件下展示税收成果的重要数据源。
目前, 在税收综合征管软件中税收数据质量主要内容是, 纳税人 登记信息数据质量 ,即对涉及纳税人税务登记各项内容的数据质量, 直接体现纳税人的概况, 该类数据只有真假问题, 而无数据质量高低 的量度;纳税人税务鉴定信息数据质量 , 即对纳税人登记信息联系税 法规定, 对纳税人涉及税种、税目、纳税期限、纳税方式、税收优惠、发票管理、资格认定等各方面的鉴定和确认, 该类数据质量关系纳税 人是否按税法要求纳税和管理;纳税人动态信息数据质量 , 主要涉及 纳税人在日常税收管理中的各税种申报数据、财务报表数据、发票使 用情况数据、税务行政处理及税务处理数据及涉及纳税人的外部动态 数据,该类数据质量需要通过日常管理、评估、检查、稽查等程序进 行确认;税务内部人员操作权限设置数据质量 , 即在税收综合征管软 件中对税务执法操作人员的身份、操作权限等方面的按职务和执法程 序要求鉴定设置的数据质量。
1.2 税收数据质量的重要意义
税收数据质量对于实现税收征管的科学化和精细化有着重要的 意义,这主要表现在三个方面: 数据质量是税收信息系统平稳运行的保证
以省、市级为中心的税收数据集中处理模式, 提高了数据的集中、共享程度,这是以数据质量为基础的。如果数据不准确,采集的原始 数据是垃圾数据, 集中、共享后所能发挥的作用远远小于其所造成的 危害。CTAIS 将税务登记、发票管理、待批文书、申报征收、稽查管 理等环节融为一体, 各环节衔接紧密, 无论其中哪一个环节数据出了 问题,都会对其他环节造成影响。
数据质量是税收执法质量和税收征管质量的体现
数据质量是执法过程和质量的有效反映。只有严格规范执法, 才 会有高质量的数据。通过数据质量监控可以及时发现和分析税收执法 中存在的问题, 对于规范税收执法行为, 推进依法治税具有积极的促 进作用。
数据质量是税收征管结果的具体体现。通过对数据质量评估, 我 们可以及时发现征管工作中的薄弱环节, 有针对性地制定措施, 完善 管理,夯实征管基础,提高征管质量。
数据质量是税收数据分析的基础
进行数据分析必须要有高质量的数据作为保障, 真实、完整、准 确的数据可以客观的反映税收工作现状, 特别是有深度的数据分析能 够揭示税收工作的规律和趋势, 为领导决策提供有价值的参考。而基 于错误的原始数据的数据分析不可能得出正确的分析结果, 甚至会误 导分析结果,影响我们的判断,造成南辕北辙。
1.3 税收数据质量管理原则
税收数据质量的管理,应把握好以下几点原则。
应用 TQM 原则, 全面质量管理(Total Quality Management , TQM 的核心在于一是以充分满足顾客需求为最终目标;二是由事后检查变 为事前预防、事中控制,防检结合,全程控制;三是全员参与。应用 到税收数据质量管理即要:做好采集关,搞好录入关,把好审核关, 用好校验关,过好整改关。
信息技术保证原则, 信息技术的保证为数据质量提供强力支撑, 友好的用户界面减少录入差错, 应用强大的软件工具减少冗余数据和 消除数据杂音, 创建数据词典和数据仓库以减少数据检索和数据维护 工作量。
制度管理原则, 在税务系统上下建立起完善的数据负责制度, 并与部门个人的绩效和奖惩挂钩, 在一定条件下可以成立专门的组织 和机构负责数据质量管理工作。
流程控制原则, 制定税收综合征管软件操作的工作流程系统, 按照法律权限规定、税收执法要求、税务管理内部控制需要进行设计, 以保证在税务系统操作流程过程中进行控制数据质量。
第二节 数据质量的校验
数据产生的全过程中,对数据质量的要求也是全过程的,其中, 数据质量校验是核心, 唯有有效的数据质量校验方能提高数据的应用 效率。由于税务部门数据来源和管理的需要, 数据质量校验是一个多 种方法并用的综合性工作。
人工审核校验。该种方法主要是应用于税务数据采集、录入、整改阶段,适用对象就是纳税人个性化的信息,如企业名称、地址、电话、银行账号等基础数据,此类数据无法通过关联分析得出真假, 只有通过人工审核校验得出质量结果。通过人工审核校验能保证数据 质量在第一时间的准确, 这需要录入人员、审核人员高度的责任心和 敬业精神方能达到。
业务指标判断。主要是应用税法规定的数据内在规律以及纳税 人提供数据间的关联关系, 在不同数据源间运用业务指标进行判断数 据质量。如纳税人登记的从业人数可与所得税申报中的工资列支、保 险支出等进行指标判断, 税种鉴定的有效期可与纳税人登记日期、税 种开征日期进行关联比较,税款开具日期、上解日期、入库日期的逻 辑校验等。在这方面我省合肥市、淮南市、宿州市等均建有数据质量 查询平台,将业务指标固化,由计算机产生疑点数据质量问题。外部数据交互。税务部门内部数据单一,必须充分运用外部数 据关联分析来强化税收征管, 提高税务管理本身的数据质量。如与工 商、地税、技术监督、统计、银行、社保基金管理、医保中心、车辆 管理等部门交换数据来验证纳税人登记等税务管理信息的准确。检查数据反馈。税务检查是税务管理的重要手段,有日常巡查、涉税事项调查、税务稽查等多种形式, 这些检查会产生大量的第一手 真实数据,不仅有纳税人基础信息数据,还有其动态变化数据,将这 些数据与既有系统内数据进行校验, 提高数据质量。同时通过检查发 现的税务管理中的漏洞,为我们征管程序设计、操作人员权限设置、执法人员规范的数据质量提供有益补充。
第三节 综合征管软件数据质量监控 税收综合征管软件的数据质量是我们信息化下税务管理的核心，通过多方面的数据校验、数据审核和数据管理，提高各类数据的质量，确保基础数据真实可靠，动态数据逼近准确，将为税收分析、税源管 理、纳税评估提供强有力的数据保障。
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