推荐第1篇：数据分析员岗位职责
数据分析员岗位职责
1、数据分析专员岗位职责
1.参与建立公司的运营管理体系
2.参与编制运营管理的相关模板、工具、工作指引，并持续改进
3.参与编制计划管理的相关模板、工作指引，并持续改进；
4.根据标准和程序文件的要求，参与制定公司级数据收集的范围；
5.依据收集范围定期进行各类数据资料的收集，并进行统计、整理
6.依据销售计划的数据，统计、整理生产部门月度生产计划，保障生产的顺利进行；
7.依据生产计划的数据，统计、整理物资部月度采购计划，保障采购的顺利进行；
8.参与收集、审核相关部门销售计划，保障销售的顺利进行；
9.定期将各类指标与计划进行比较，找出差距；
10.参与建立考核体系，制定考核方案和考核细则；
2、数据分析专员岗位职责
1、使用淘宝营销工具(直通车/淘客/淘江湖/卖霸/钻石展位/焦点图/店铺街)的经验。
2、负责淘宝店铺及产品在淘宝和互联网的推广，能有效提升店铺及产品的访问量！
3、制定推广方案并负责实施，对推广效果进行评估，对店铺及产品访问量、转化率数据进行分析！
4、使用淘宝各项推广工具进行商品推广，达到销售目标所需要的流量。
5、在论坛上发起一些引人话题性的帖子，吸引点击量。活跃论坛气氛，提高客户黏度。
6、负责各项活动或者品牌的宣传推广方案的设计、讨论和实施；
7、对网上店铺的IP、PV、销量、跳出率、地域分布、转化率等做出专业的数据分析及平时做好竞争对手网站的数据的采集。
8、精通淘宝直通车竞价排名规则，优化竞价关键字。
9、熟悉淘宝内部的各种推广方式（如社区、直通车、淘宝客、帮派）；
10、精通淘宝网营销规则，熟悉淘宝网会员的购物习惯和购物心理；
11、熟悉淘宝网各种营销工具，对站外推广有独到的见解；
12、较强的组织执行策划能力；
13、精通直通车竞价排名规则；
14、有媒体资源，懂PS，懂网页代码，懂软文写作的优先录用。
15、负责淘宝店铺及产品在淘宝和互联网的推广，能有效提升店铺及产品的访问量！
16、制定推广方案并负责实施，对推广效果进行评估，对店铺及产品访问量、转化率数据进行分析！
17、使用淘宝各项推广工具进行商品推广，达到销售目标所需要的流量。
18、负责各项活动或者品牌的宣传推广方案的设计、讨论和实施；
19、对网上店铺的IP、PV、销量、跳出率、地域分布、转化率等做出专业的数据分析及平时做好竞争对手网站的数据的采集。
20、精通淘宝网营销规则，熟悉淘宝网会员的购物习惯和购物心理；
21、有媒体资源，懂PS，懂网页代码，懂软文写作。
3、数据分析工作职责
做出有质量、有价值的数据统计分析，并在加强管理，提高经济运行质量等方面为公司降低风险、提高收益。
—、完善基础，不断提高综合分析能力
1、为人正直、责任心强，作风严谨、工作仔细认真，具备良好的职业道德素养
2、有较强的需求分析能力、逻辑推理能力、沟通协调能力
3、遵守公司数据统计分析工作的规范管理，不虚报，不舞弊，不弄虚作假
4、熟练掌握并操作Microsoft Office Word、Excel、PPT, 熟悉ERP软件各报表数据整合
5、做好工作重心的转移, 服从公司安排协助其他部门工作
6、熟悉公司运作对各部门的数据统计分析工作给予支持配合
7、编报各类统计数据分析报表，整合汇总、综合分析，按时为上司提供可行性的报告
8、保守公司统计机密
二、工作细责
1、制定货品供应链（采购、配货、仓储、零售、分销、核数等）分析报表及便捷运用模板
2、规范整理各相关部门报表数据库，制定老板报表
3、每天根据信息反馈，核对各仓库及店铺仓储变动表进行校正并提供分析报表
4、每天根据信息反馈，提供各店铺及个人销售情况分析报表
5、每周根据信息反馈，提供店铺及个人销售情况和销售业绩分析报表
6、每周根据信息反馈，提供畅、滞销款报表分析或库存整改建议分析报告
7、每两周根据信息反馈，提供各门店及渠道配货报表或建议分析报告
8、每个月根据信息数据综合分析，为公司各部门制定计划指标提供数据根据
9、每三个月根据信息调查反馈，制定各区域消费群体消费情况数据分析图表
10、每六个月做综合性总结，为公司及各部门改进发展规划提供分析数据图表
11、年底为公司年总结提供各项分析数据汇总制定公司当年综合多元分析数据图表，
12、经上级批准分析指定部门的信息数据需求，支持项目决策分析并协助风险价值评估
13、经上级批准协助参与渠道开发的调研分析及评估
三、优化数据，不断提高分析作用价值
1、收集各项指标，建立相应明细报表及综合分析统计报表,
2、完整统计数据，按时更新，并挖掘利用
3、建立统计数据的多元组合
4、统计分析数据透视功能的改进提高
5、结合公司实际发展和部门发展的合理便捷运用统计数据
四、开拓进取，不断提高统计分析水平
1、发挥统计分析创新意识和应用范围
2、统计分析要注重方式方法
3、统计分析要科学的联系实际发展
4、从分析过程中发现问题，提出改进或建议
推荐第2篇：数据专员岗位职责
1.负责分管区域流向数据的收集、整理、核对、编码、上报工作。2.负责分管区域库存数据的收集、核对和上报。3.负责分管区域的所有数据的稽核工作。4.完成公司领导及部门领导安排的其他工作。
推荐第3篇：数据质量管理系统应用
数据质量管理系统应用
----生活篇
最近在看关于综合分析数据质量管理规范的时候，结合实际生活当中的例子。在这里说出来，可以讨论一下。这里主要是指标值数据质量的管理：
1：数值检查个可以和我们固定的阈值检查结合起来，即通过检查单个指标的数值和阈值的比较发现指标的异常和变动的情况。这个就是固定阈值的一种情况。比如当地铁离近站只有4分钟的时候，地铁旁边的灯会一直闪烁。地铁离开车只有一分钟要关门的时候，就会告警即将开车。以免突然开车造成人的伤害。
2：波动检查：一般就是同比波动的检查和环比波动的检查。先计算指标的同比或环比波动率，然后与预订的波动率上下限（阈值）进行比较。这个就是范围阈值。例如昨天公交车上有一条新闻就是重庆目前一小时之内公交车换成免费。那么这一个小时之内就是一个范围阈值，只要在一个小时之内不收钱，即什么也不做，但是当超过一个小时之后就要收钱。那么我们这里就需要告警。
3：还有一种日常当中常用的就是动态阈值比如我们乘坐地铁的时候根据路程的不同地铁价格不同。以及依照路程计价的公交车也一样，路程不同，价格不同。本质上都是乘坐地铁或者公交，但是由于距离问题因此价格不同，比如收入指标阈值制定的时候，比如不同的地市，在同一时间维度阈值是不同。比如经济发达地区应该制定高一点，经济欠发达地区制定低一点。
4：指标之间的关联检查，比如我们常说的同增同减关联关系，还是以地铁为例，路程增加了，那价格相应就增加了。比如我们理论上我们的用户数增加了，那么收入应该有所增加。但是有时候反而用户量增加了，收入却下降了。 增加的用户数比丢失的用户数多因此整体上用户量增加了。但是增加的用户量都是一些劣质用户，而丢失了一部分高端用户。从而导致用户数增加，收入下降的局面。
5：指标平衡检查：对若干个指标值的简单四则运算（加、减、乘、除），来检验各个指标间潜在的平衡或其他比较关系。比如有些指标日指标汇总应该与月指标的值平衡。
当发现数据出现异常的时候，首先先分析一下，是不是一些因素导致指标的变化，比如节假日，周末，市场营销策略，以及外部的一些政策对指标造成的变化，然后再查看是不是真的是数据质量的问题，以及源接口数据的问题。
数据质量管理系统----理论篇
数据质量管理系统：
一：从以下5个方面对数据的质量进行管控
1：及时性：数据获取是否及时，主要指数据提取、传送、转换、加载、展现的及时性。在数据处理的各个环节，都会涉及到及时性。我们一般考虑两个方面第一就是接口数据是否 能够及时的抽取过来。第二就是展现层能否及时的展现出来。
2：完整性：是指数据是否完整，描述的数据要素，要素属性及要素关系存在或不存在，主要包括实体缺失、属性缺失、记录缺失以及主外键参照完整性的内容。
3：一致性：第一就是原始数据即文件接口和入库的数据记录条数是一致的。
第二就是同一指标在任何地方都应该保持一致。
4：有效性：描述数据取值是否在界定的值域范围内，主要包括数据格式、数据类型、值域和相关业务规则的有效性。
5：准确性：主要是指指标算法、数据处理过程的准确性。这个准确性主要是通过元数据管理中定义的指标的算法、数据处理顺序和人工检查相结合的方式来保证。
二：数据仓库中需要进行质量管理的数据分类
1：接口数据：接口数据是整个数据仓库的生命的起点，如果接口数据有问题的话会严重影响数据仓库后面的报表以及分析结果。
接口数据分为两种情况：文件接口和数据库接口
文件接口方面：一方面是接口内容本身的数据质量问题：文件传送及时率。文件内容有效性。文件传递的完整性
一方面是文件接口采集程序的监控：文件接口采集程序是否正常启动，正常结束等。
账期，接口名称，采集开始时间，采集结束时间，有效标志，接口及时率标志，接口完整性标志等。
这些可以通过查看接口运行日志来获取相关信息情况。
数据库接口方面：数据库接口参考文件接口部分。
2：数据仓库层面的数据：关键包括两个方面的内容数据处理过程执行情况和关键指标检查
第一：数据处理过程监控：监控所有的数据处理过程十分按时调度，是否成功。这些可以通过查看数据处理过程日志表来获取相关信息
第二：关键指标的检查：指标检查主要包括两个方面：
首先是基础指标的检查：数值检查：主要是通过检查单个指标的数值来发现指标的异常和突变等情况。这里需要设置相应的阀值来进行。
这里需要考虑周末、节假日以及一些外部因素对指标的影响。因此指标异常并不一定是数据的问题。
波动检查：主要是同比或者环比的检查。先计算指标的同比或环比波动率，然后与预定的波动率上下限（阈值）
进行比较。需要考虑周末、节假日及一些外部因素对指标的影响。因此指标异常不一定是数据的问题。
关联检查：对两个存在关联关系的指标（如同增、同减正关联关系），分析变化和波动情况。 比如用户量和话务量 以及用户量和收入之间的关联分析。用户量增加了。应该收入有所增加。但是有时候反而用户量增加了，收入却下降了。 增加的用户数比丢失的用户数多因此整体上用户量增加了。但是增加的用户量都是一些劣质用户，而丢失了一部分高端用户。从而导致用户数增加收入下降的局面。
平衡检查：通过对若干个指标值的简单四则运算（加、减、乘、除），来检验各个指标间潜在的平衡或其他比较关系。比如收入-支出=利润。这三者之间的平衡。 日指标汇总与月指标的平衡检查等。
其次加权波动检查：通过对单个指标的基础检查结果和影响因素的加权计算分析，综合检查指标的波动和变化情况。比如一个指标今天异常的 超出了范围，我们首先应该加上一些外部的因素比如制定了相应的优惠政策以及节假日然后对其进行分析。分析得出该结果是正常的。因此当指标异常的时候我们不能首先就判断该指标数据质量有问题，应该先分析一些外部因素对其的影响。然后再考虑是否确实是数据质量的问题。
三：数据质量处理流程
问题生成-》问题分析-》问题处理-》问题总结
每个处理流程都针对于后台相应的表已经相应的处理过程
问题生成部分：我们应该监控接口的日志信息，数据仓库部分各个处理过程的日志信息以及指标的检查相关过程。
问题分析部分：将发生的问题进行归类，将同一类的问题进行集中分析。问题分析的时候会用到元数据管理部分的一些分析方法比如：血缘分析，影响分析、数据映射分析等。
问题处理部分：结合系统后台提前准备的问题处理流程，对相应的问题采用相应的处理流程来解决该问题。
问题总结：当问题处理结束之后，我们要对以前的问题进行汇总，并且对问题的解决方法也进行汇总，便于下次能够不出现这样的问题。或者出现问题之后能够很快的解决。
因为我们已经有相应的问题解决方案。该处理流程是一个循环的过程。
四：数据质量报告部分
数据质量要定期形成报告对外进行发布公示。并且提供很好的外部接口和其他系统比如元数据管理系统很好的互动。因为数据质量有些预警值或者范围波动预警值需要在元数据当中进行配置，数据质量核查的时候需要调用这些信息以及利用元数据分析方法更好的解决数据质量的问题。
推荐第4篇：IT部岗位职责
IT部岗位职责
技术总监：
1、负责指导制定、审核公司技术管理制度和技术规程标准；
2、负责公司新技术引进和产品开发工作的计划、实施，确保技术的超前性、竞争性；
3、负责组织编制公司技术开发计划和公司技术发展长远规划；
4、负责指导、处理、协调和解决公司项目中出现的技术问题，保证项目的正常进行，确保公司项目计划按时完成；
5、负责组织技术成果及技术经济效益的专业评价工作；
6、负责对技术方案的评审工作。管理职责
1、组织建设
（1）参与讨论公司部门级以上组织结构； （2）确定下级部门的组织结构；
（3）当发现下级部门的岗位设置或岗位分工不合理时，要及时指出问题，作出调整，并通知人力资源部。
2、招聘及任免 A、用人需求
（1）提出直接下级岗位的用人需求，并编写该岗位的岗位职责和任职资格，提交给总经理确认；
（2）确认直接下级提交的用人需求（含岗位职责和任职资格），并提交总经理确认。 B、面试
（1）进行直接下级岗位的初试； （2）进行直接下级的直接下级岗位复试，并做最后确定； （3）组织参与面试的人员。
C、不合格员工处理
（1）提出对不合格直接下级的处理建议，提交总经理确认；
（2）确认直接下级提出的对不合格员工的处理建议，提交给人力资源部。
3、培训
（1）提出对直接下级的培训计划，提交总经理确认；
（2）确认直接下级提出的培训计划，提交人力资源部。
4、绩效考评
（1）提出直接下级的绩效考评原则，提交总经理确认；
（2）根据总经理确认的绩效考评原则，与人力资源部经理商讨并确定绩效考评方法；
5、工作沟通
（1）汇总工作报告，并与总经理进行信息沟通，同时将这些信息传递到直接下级； （2）负责将公司的政策、原则、策略等信息，快速、清晰、准确地传达给直接下级； （3）确定书面的交互式的工作通报制度，与直接下属进行沟通。
6、激励
（1）提议下级部门和直接下级的激励原则，提交总经理确认；
（2）根据总经理确认的激励原则，与人力资源部经理商讨并确定激励方法。
7、经费审核与控制
（1）依据财务制度审批下级部门的各项花费，并确认支出的合理性； （2）监督并控制下级部门的费用支出，并向总经理进行费用月报。
8、工作报告 （1）定期将自己的各项工作及下级部门工作以书面的形式向总经理报告。
9、表现领导能力
（1）指导、鼓励、鞭策下级，使下级能努力工作； （2）有办法提升下级的工作效果和工作效率； （3）能为下级描绘公司的战略意图和远大前景。
【iOS程序员的岗位职责】
1.负责公司iPhone和iPad客户端软件的开发，参与项目需求分析、产品设计；2.按计划完成产品的代码编写，产品测试，并且保证代码质量； 3.按照开发流程编写相应模块的设计文档；
4.跟进iOS平台终端技术的更新，设计和实现新产品和功能；5.对iOS平台开发技术进行研究； 6.提供产品相关技术支持。 7.相关账户的建立和维护
【PHP程序员的岗位职责】 1.负责网站php前后端程序开发 2.负责微信公众号开发 3.负责app后台、接口程序开发
【Android程序员的岗位职责】
1.完成Android项目设计、编码、测试和优化。
2.参与业务需求设计讨论，基于Android平台进行应用程序开发;3.负责移动平台软件框架的研究，设计和实现、关键技术验证等工作; 4.编写相关的开发文档，如技术文档，设计文档，测试文档等。
5.开发针对不同的Android操作系统版本和屏幕尺寸的应用，并完成兼容性测试。6.对所开发的APP、SDK进行版本更新及维护。 7.学习和研究新的移动互联网技术以满足产品的需求。
【UI美工岗位职责】
1、根据产品需求，对产品的整体美术风格、交互设计、界面结构、操作流程等做出设计；
2、负责项目中各种交互界面、图标、LOGO、按钮等相关元素的设计与制作；
3、能积极与开发沟通，推进界面及交互设计的最终实现。
4、负责软件界面的美术设计、创意工作和制作工作。
5、根据各种相关软件的用户群，提出构思新颖、有高度吸引力的创意设计。
6、对页面进行优化，使用户操作更趋于人性化。
7、维护现有的应用产品。
【文案策划岗位职责】 1.负责宣传材料的文案策划 2.负责竞品的数据、市场分析报告 3.负责广告片、宣传片等文案撰写工作 4.负责渠道推广、运营方向的文案编写
5.企业宣传手册、招商手册、企业官网内容等对外的展示文案工作 6.品牌宣传的文案撰写 7.游戏、公司简介等文档编写 8.游戏评测报告
9.微信推广问。软文文案策划
10.游戏线上线下活动及功能性文案策划
【视频剪辑岗位职责】
1.负责企业宣传片文案策划、脚本撰写、拍摄、后期、剪辑制作；
2.配合市场进行线上线下的品牌宣传与推广及配合各需求部门进行视频的后期制作；3.参与公司组织策划的推广活动，并对活动进行拍摄、后期编辑； 4.收集公司影像资料，定期整理；
5.对各种素材包括文字、图片、视频等按照编辑规定进行有效处理；6.负责包装剪辑公司所有数字内容视频案例，协助推广宣传；
7.协调与沟通制作过程中的相关各环节；完成制作全过程，保证成片质量。
推荐第5篇：IT部岗位职责
IT 部岗位职责 1.1 部门架构 1.2 部门经理 职位目的 根据公司业务发展策略制定部门的发展方向与方针，指导并监督部门展开工作。 在组织中的关系 直接下属：4 人 工作职责 制定资讯科技部发展方向与方针； 指导部门各组开展工作； 向管理层汇报部门工作情况； 部门工作计划的审定及跟踪； 部门间的工作协调与沟通； 资讯科技项目的立项管理与监控； 制定部门的预算并予以控制。 职位要求 教育背景 资讯科技/企业管理相关专业本科。 工作经验 五年以上 IT 工作经验，其中三年以上 IT 部门主管经验。 知识 / 能力 （△为“关键成功因素”－即做好该职位所要求的特别的关键技能） △熟悉 IT 领域的系统开发、项目管理、系统维护等各方面的工作。 △有丰富的 IT 部门管理经验； △了解资讯科技业界的发展方向与动态； △良好的沟通与协调能力； 具备强烈的不断改进、探索创新的精神。 良好的亲和力与人际关系管理能力。 良好的表达与陈述技巧。 1.3 网络管理员 职位目的 公司网络及系统的建设与维护。 在组织中的关系 部门经理 该职位 直接下属：0 人 工作职责 进行公司网络及系统的建设与管理； 公司电话网络的管理与维护； 监控公司网络的运行状况，及时发现网络问题，并予以排除； 进行网络资源的分配管理； 执行公司系统信息安全策略，保障系统信息的安全； 执行数据的备份操作与校对。 职位要求 教育背景 资讯科技相关专业专科。 工作经验 四年以上网络系统工作经验，其中两年以上系统集成经验。 知识 / 能力 （△为“关键成功因素”－即做好该职位所要求的特别的关键技能） △两年以上大中型企业网络管理工作经验； △熟练进行网络设备、操作系统、数据库系统的安装、配置及优化，独立工作 能力强； △熟悉 CISCO、HP 等厂家的网络、服务器、存储及其它相关硬件、软件产品； 熟悉 PPDRR 信息安全模型，有相关经验优先； 持有 CCNA、MCSE2000 或计算机网络、安全厂商的相关证书优先； 具极强自学能力，能迅速接受新技术； 具备强烈的不断改进、探索创新的精神； 良好的沟通与协调能力。 1.4 应用支持员 职位目的 为 IT 应用项目提供技术支持，评估供应商技术方案，配合应用主管完成项目相关工作。 在组织中的关系 部门经理 该职位 直接下属：0 人 工作职责 收集业务部门的项目需求，对需求进行分析； 辅助上司进行系统设计，细化项目需求； 评估供应商技术方案，作为供应商选择标准； 参予外包项目的验收工作和测试工作； 支持应用系统的日常运作，解决相关问题； 管理应用系统，保证系统的稳
定运行，数据库的完整和安全。 职位要求 教育背景 资讯科技相关专业专科。 工作经验 两年以上应用系统维护及开发工作经验，有 ERP 系统实施和维护工作经验优先。 知识 / 能力 （△为“关键成功因素”－即做好该职位所要求的特别的关键技能） △熟悉应用系统的实施流程，有相关的工作经验； △熟悉软件开发和系统设计流程； 对网络系统有一定的认识； 熟悉数据库的开发和管理； 良好的沟通与协调能力。 1.5 用户支持主管 职位目的 辅助部门经理管理用户支持小组，办公设备和耗材的统一采购，帮助用户支持员开展工作。 在组织中的关系 部门经理 该职位 用户支持员 直接下属：1 人 工作职责 辅助部门经理管理好用户支持小组，督促统计报表的录入和提交； 负责个人电脑及配件，耗材，电话机，移动办公设备的采购； 支持用户支持员的工作，帮助其解决遇到的实际问题。 职位要求 教育背景 资讯科技相关专业专科。 工作经验 三年以上系统维护或软硬件技术支持经验，有客户服务经验。 知识 / 能力 （△为“关键成功因素”－即做好该职位所要求的特别的关键技能） △熟悉个人电脑行情和各种配件、耗材，有丰富的相关采购经验； △精通常用操作系统(Windows 系列版本)及应用软件的安装、调试、管理和排错； △熟悉维护计算机的常用外设； △诚信正直，能吃苦耐劳，有很强的团队合作精神，并能够与用户进行良好的 沟通与交流； 有较强的统筹和协调能力； 具备强烈的不断改进、探索创新的精神。 1.6 用户支持员 职位目的 对公司个人电脑用户提供技术支持，进行计算机外设维护，及系统软件的安装与测试。 在组织中的关系 用户支持主管 该职位 直接下属：0 人 工作职责 为公司员工提供电脑技术支持，排除桌面系统故障； 维护各种的系统设备，排除设备故障； 进行系统用户的设置及管理； 配合网络管理员共同完成系统的整体维护； 安装与调试各种系统软件； 测试各种硬件设备及各种应用软件。 职位要求 教育背景 资讯科技相关专业专科。 工作经验 两年以上系统维护或软硬件技术支持经验。 知识 / 能力 （△为“关键成功因素”－即做好该职位所要求的特别的关键技能） △精通常用操作系统(Windows 系列版本)及应用软件的安装、调试、管理和排错； △熟悉维护计算机的常用外设； △为人诚信，能吃苦耐劳，有很强的团队合作精神，并能够与用户进行良好的 沟通与交流； 具极强自学能力，能迅速接受新技术。
推荐第6篇：交换数据工程师岗位职责
1.负责完成数据通信中各类ATM数据网、IP数据网、计算机互联网和VOIP城域网、接人网、通信、支撑网、综合电信业务支撑系统等工程设计。2.了解现有网络现状，进行细致认真的现场勘测,调查现有站点、机房及设施，负责收集、整理查勘资料。3.根据查勘资料进行讨论，提出工程建设原则、工程建设思路，与建设方讨论工程目标、工程范围及相关要求,初步满足其合理需求并达成共识。4.在专业总工的指导下确定本期工程数据网络设计(网络规划)方案，根据工程实际,编制符合相关工程要求的设计文件初稿。5.遵从IS09000所规定的要求等设计院相关规范，正确编制完整的设计文件(可行性研究报告、初步设计、施工图设计、电源规划设计）、图纸及概预算。
推荐第7篇：仓库数据员岗位职责
仓库数据员岗位职责
1、仓库数据员岗位职责
1、负责ERP数据的输入及输出，并及时上报；
2、对仓库的进出仓活动情况的终端跟踪；
3、管理仓库的所有文书和档案；
4、监督货品到仓，出货，及退货情况；
5、接听、转接电话并及时登记。
2、仓库数据员岗位职责
1、负责部分联营店的销售开单，确保品项、数量、单价等数据的准确；
2、负责客户退货的盘点及数据的录入；
3、负责仓库单据的建档、收集、保管、存档等；
4、负责临时工管理：考勤、业绩汇总等；
5、负责仓库出库、入库、损耗等各项数据的统计，按要求提交相关报表；
6、上级交给的其它工作。
3、仓库数据员岗位职责
1、执行库存管理流程、改进库存管理方法；
2、提供全面的库存分析报告，评估库存管理状态，提高库存管理水平；
3、信息系统数据的录入、填写和传递，相关单证、报表的整理和归档；
4、定期与仓库核对数据并实地盘点，检查监督出、入库手续；
5、完成上级交办的其他工作。
4、仓库数据员岗位职责
1、根据系统数据整理出入库单据
2、反馈处理出入库质量问题、数量差异
3、负责出入库日报表，月经营分析会报表，绩效考核报表的统计
4、负责领用、借用货品相关事宜的操作
5、负责货品报损报废事宜处理
6、负责转仓货品差异反馈及处理
7、负责退货收货情况的反馈
8、负责盘点异常情况调整、盘点单据生产、盘点损益处理
9、负责定期收集和整理配送中心各项数据并完成数据报表
10、分析和监控仓库业务数据，为决策和计划提供数据支持任职资格
5、仓库数据员岗位职责
1、负责仓库的入库，出库数据的处理
2、发货开单，跟进发货数据
3、仓库内部数据的流程管理，确保仓库数据的准确
4、协助仓库其他工作的完成。
5、需懂的服装的进销存。
推荐第8篇：数据组人员岗位职责
岗 位 责 任 制 度
一、
1.2.3.4.5.6.7.
二、各岗位人员安排：
批销录入员： 王少彬、许妙凤、阮小玲、卢淑娟 销退录入员：朱华萍、林 琼 进退录入员：郑清煌 配送录入员：陈鸿鹏 调架录入员：许自然
进货录入员：杨小红、胡艺盈 打 包 员：许志强、柯耀辉 各岗位职责：
1.负责各种单据的及时开立、清点核对与修正，保证各种单据的完整性、准确性 2.负责到货图书短缺处理与跟踪
3.及时准确地对征订图书做到货后分拣，及时转入打包区打包发货，并跟踪配送出库工作 4.熟悉掌握图书发货时间，并有计划地安排对出库图书进行标准打包 5.所有出货图书的打包工作。
6.负责销退图书的把关与清洁处理，并及时反馈不良销退的客户名单
7.负责跟踪电脑数据与实物库存数量准确性与架号管理的准确性，及时修正错误数据
8.为业务人员、客户、部门内人员的工作需要，提供各项相关的单据信息 9.按时完成和整理各类财务、业务相关单据，并及时上交组长 10.5S环境责任区管理
11.完成上级交办的其它工作任务
三、操作流程：
1.批销录入员：
1) 批销人员早上上班时先整理工作台，将工作台上的多余书籍整理到推车上，由仓储人员上架。
2) 批销人员每天轮流一位完成昨天批销单的备注、调顺序、对账单，其余人员完成导单、对单与开单工作。
3) 开单时，要选对客户名，区分不同等级的客户的折扣也不同（A客户不用改折扣、B客户根据“单位”修改，C、D的客户需询问业务人员）。开单要求50条数据为限，注意销售方式。注意特殊客户的要求，如需更改单头（例如„）。工作的效率
4) 对于业务人员打电话通知作废还原单据与下架时，应注意听清楚单号，在操作过程中应注意所作废单据的日期应为当天，之前数据不可作废。00000 5) 在导前一天的单据时，要在原始单据上备注“1”，方便以后查单用。当单据导完未做修改前要将新单据与原始单核对（核对的内容用客户名，实洋，码洋，品种），核对无误均可开始对新单据进行修改。当天单据在修改前同样要核对（核对的内容单号，客户名与品种数）。无论是导单与是打印当天单据均应该在“审核”工序做完后才能打印单据。
6) 在核对单据时，要核对的内容有书名，书号，单价，数量，特别注意核对教材时的版本问题（确保单据与实物准确无误）。
7) 在导单时应该注意发货时间，发货时间比较早的货要先核对，必须保证货物能在最快的时间内发送到客户处。（厦门与县城的客户均在中午前发货，其余各地方均下午有车,除业务员要求走客车的货物。）
8) 阳光系统要求当天完成，做到当天事当天毕。
9) 对账单的核实，在批销单整理完毕后，要将单据与对账单一一核对（内容单号，客户名，实洋，码洋）。如有前一天的单据，需用便笺纸记录单号，客户名，实洋，与对账单订一起上交组长处。
10) 要求批销人员以上的工作职责都可以独立操作与完成，但同样需团队协作，互帮互助。如有紧急情况需及时通知组长进行处理。 2.销退录入员：
1) 销退人员主要负责销退图书的把关与清洁处理。正常退货如果在三个月内，无脏旧破损问题也无做标识的图书可以接收于正常库房。
2) 退回图书如有脏旧破损的图书，先到三通中查找，是否是我方过失，如查寻为我方过失所造成的脏旧破损，允许接收，数据开至待退库，防止配送人员将图书配送给客户。 3) 正常情况下，客户退回图书需在三个工作日内完成，所退图书的码洋要与客户单据的码洋进行核实，确保准确无误。
4) 如有不可退图书,需与相关业务员沟通。如业务员同意其退货，接收这些不可退图书后开“报损单”，将单据由业务员签名后交至数据组组长处；如业务员无告知处理意见，不将其退回，也不明确是否接收时，在通知业务员两次后，业务员如仍未处理则视为业务员同意退回这类图书，由业务员承担；如由销退人员接收不可退货图书，则由相关责任人承担，追及不到由所有销退人员承担。
5) 销退人员需将当天所完成的单据在“阳光”软件中引入。 6) 主动协助本组其他岗位的工作。 3.进退录入员
1) 开单时根据计划退货单上提供的供货商退货，注意每一条记录的准确（供货商、折扣、数量），根据供货商要求的退货时间退货。
2) 调货时，需根据供货商的要求（是否放单、放单时折扣问题、走哪家货运公司、什么时候走货、运货问题），需优先处里。如有图书不够或无法及时走货的情况下需及时通知采购人员或采购助理。调货已运走后，需将运单与清单同时传真给供货商，再将供货商通知调货的传真单、清单与运单整理订在一起，上交至数据组长处。 3) 跟踪门市退回图书的数据接收与转退货处理
4) 每天要将当天所开单据进行备注、整理、根据供货商和单号将单据整理入文件夹中。如有货运票，需将运票与这次出货所有单据订在一起交至组长处。 5) 每天所完成的单据均需引入“阳光”中。 4.配送录入员
1) 配送开单人员每天根据门店人员的配货，按先后顺序进行开单与装箱工作。（开单时注意准确率，特别注意教材版本的正确录入）。 2) 门市征订图书的配货与装箱工作。 3) 处理门市退回物流图书的数据接收。（针对门市退回物流上架图书与业务员向门市调回发货图书数据接收）
4) 主动协助本组其他岗位的工作。 5.调架录入员
1) 新书上架后的调架
2) 不同库房之间的调拨（所有不同库房之间的调拨，包括新仓与待退库房） 3) 供货商调货处理
4) 对新书样书调架后的上架工作。 5) 架号管理系统的审核与架号的维护 6) 主动协助本组其他岗位的工作。 6.进货录入员
1) 新书建样：根据新书样品建入正确的书名，定价，主要供货商与折扣的设定。 2) 如验书人员采集的到货图书样品在数据库中已有信息，需改图书的建档日期。
3) 录进货单时，需与供货商所给单据核实，如供货商无提供单据需与供货商联系，让其传真相对应的单据；如有图书不知供货商需寻问采购人员；如有新供货商，新建完供货商后需让采购经理签名确认。
4) 录单时如有图书短缺或破损需与验货人员进行确认，再通知供货商；如短缺与破损是在运输过程中出现的需与我方储运人员或理货人员协商是否让货运站赔偿。
5) 录入时如有订数需及时通知业务员，询问其是否发货，如果同意发货将其转成批销单，让批销人员发货；如不发货同样转成批销单，通知组长作废该单据。 6) 单据详细录入完整后，需将货运票号，运费，件数等及时录入。
7) 当天所录入的单据需与验书人员所记录的到货情况相核实，如发现未录入或件数不合，需及时通知验书人员，进行核查。
8) 进货录入员应及时将进货单引入“阳光”中。 9) 主动协助本组其他岗位的工作。 7.打包人员
A、根据发货时刻表，对核对完的图书进行打包。 B、打包时根据客户选择标准包或大件。
C、打包时图书应摆放整齐，同一类、同一系列的书应打成同一包、件，不可同一类/系列的书
与其它书混装多包，
D、对于打编织袋图书，需先包一层牛皮纸并扎上胶带后方可套上锡纸或编织袋。
打包注意事项：
A、包件分为标准包（含纸箱包装），每包≤25kg;整件为编织袋包装，35kg≤每件≤65kg。 B、打包前须确认是否有退还给客户的图书，如有则连同发货图书一同打包。 C、如属图书馆要货，一包一张清单
D、打包时应依客户要求选择打标准包或编织件。
E、有音带、工具书等容易损坏或开本不一的图书，必须用纸箱包装。
F、包、件打扎时应牢固、扎实，打包人应用黑色记号笔清楚地在包外写上收货人、总件数、有内单的应贴上“内单”标签；清单应装在信封后方可装进件、包内。
打包人打好每一票货后都应填写在「销退打包登记表」或[批销登记表]上；专职的打包员
应负责查核此表填写情况，未填写的应跟催到个人，未跟催的视为打包员未填写。
四、质量目标：
1、保证各项数据单据处理的及时性 1) 在仓储组17：00（淡季）、17：30（旺季）分配出的批销单据须核对处理完毕 2) 当天到货的客户销售退货图书须在三天内处理完毕 3) 供货商调货的，须在当天处理完毕
4) 验完货后的须在1个工作小时内完成图书建样工作 5) 门市挑货后须在4个工作小时内开完单据
2、保证各项数据的准确性
按码洋计算，所有的单据的准确率要达到99.98％以上
3、保证打包与验货的及时性
1) 在批销录入员已核对完的单据，必须全部打包完毕，保证货物及时发出 2) 当天17：30之前的到货，必须验收完毕
4、保证打包与验货准确性
打包时按包件数进行计算
验货则按单据计算
5、为各部门提供优质的物流服务
五、考核要点
1、数据的准确性与完整性
2、数据处理的及时性
3、验货、打包的及时性与准确率 打包考核：
1、打包的及时性：数据组核对完单据后，须全部打包，否则以单据计算，积压一单，扣10元，由全体打包人员承担
打包的准确性：如货物未托出物流，发现写错客户名、件数，按每次10元处罚该打包人，
如果货物托出物流，按每次30元处罚该打包人。
六、薪资分配 （详见物流承包责任制）
七、人员编制
数据组人员定编为16人，组长1名，组员15人
推荐第9篇：应用管理员岗位职责
应用管理员岗位职责
一、遵守医院规章制度，执行部门决议和科长的决定。
二、负责新入人员的岗前培训及相应岗位权限分配、院内人员变动的权限回收与再分配，调出人员的权限回收等工作。
三、指导科室人员应用好医院信息管理系统各模块功能，制定各个模块的操作流程，提出合理的流程优化方案，报科长批准后执行，参与监督和管理操作人员的使用情况。
四、负责禁止科内人员随意安装应用软件，关闭终端设备自带游戏。
五、负责管理未经许可擅自使用U盘、光驱等行为。岗位职责
1、能独立完成信息管理系统软件、应用软件的安装、调试和维护。负责全院网络工作站信息管理系统的软件配置，检测优化网络计算机，使其能够正常运行。
2、负责医院网络连通（含医保、新农合及远程网）。
3、协调和配合计算机管理员对全院通用计算机的终端应用进行维护，定期检查、优化系统、确保终端设备处于最佳运行状态，能独立解答科室工作人员咨询。
4、熟练掌握计算机专业理论知识，负责全院计算机系统分析、报表设计和数据维护等工作。
5、协助各科人员应用好计算机，组织完成医院计算机软件应用培训工作。
6、年初做好系统应用管理工作计划，年终做好系统应用管理工作总结。
7、完成院科两级领导交办的各项临时性任务。
推荐第10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11篇：社区大数据应用讨论
社区大数据应用讨论
代收包裹只是开发商利用末端配送优势所提供的新服务之一。深圳开发商某公司早已推出一款名为“彩生活”的app，它集合了社区周边一公里内衣、食、住、行、娱、购、游等商户资源的平台，通过审核把关，构建社区一公里微商圈。比如住户可以随时用app下单叫外卖、预约洗车服务、预约家政上门服务等。一方面是使用方付费，只需要住户往系统的个人账户里预存一部分钱，就有人按约定时间提供老人按摩等，每参与一次扣一次钱。跟百度广告系统一样，按点击（服务）付费。而商户也要缴纳一部分的广告费用。
在传统的房企运营模式里，物管长期以来是以低利润的房企配套服务身份存在，大多数房地产下属的物业管理公司也以博口碑为主，服务水平越高，则利润就会越低，大部分的中小开发商物管是亏损经营，大型开发商的物管利润率很低。比如2012年碧桂园实现了接近6亿元的物业管理收入，但利润约为6,000多万元。
可是在互联网浪潮正在颠覆所有传统商业模式的今天，曾经是“赔钱货”的物管因为其拥有庞大的白领客源数据库，正在变成会下金蛋的鹅。以上述的某公司彩生活为例，目前彩生活收入以及利润占某公司集团整体不足一成，不过已连续三年复合增长超过25%。2012年，彩生活实现收入1.85亿元，同比增长48%；净利润超过4,000万元，净利率达14%，毛利率高达40%以上。远高于同行的水平。在2013年6月，某公司完成了一笔700万美元的融资，这笔融资不是用于买地或还款，其总裁潘军称，这笔钱将主要用于物管平台彩生活业务的运营，主要为“2.1”版的彩生活社区进行光纤到户的投资。
除了利用网络平台营造社区一公里“微商圈”，与电商结合解决“最后一公里”难题外，房企所掌握的社区平台还有着更多的可挖掘空间。
在2013年末，万科入股徽商银行，越秀地产收购香港创兴银行等等事件，普遍被地产媒体认为很可能是为了打通更多的融资渠道，获得更多的低息资金。但其实像万科、越秀地产等资金实力充足，很容易就可以发现低息高等级美元债券的开发商，所谋并不会像常人一眼所见那么明显。
2014年初的将经理人手捧热咖啡，品尝精美餐点，分享了一份中国家庭金融的研究成果。在《万科周刊》上可以看到，这份中国家庭金融研究的ppt，关注了中国不同地区家庭的资产结构、资产管理方面的现状。联想到万科董秘谭华杰在万科入购徽商银行后称，参股商业银行是为了更好地满足公司客户在金融服务方面的需求，可望发挥协同效应，帮助公司率先向客户提供国内领先的社区金融服务，提升公司在全面居住服务方面的竞争力。
对于以小贷为主的徽商银行而言，万科的年轻白领业主群与它的创业类小微信贷客户群有一定重叠。而且开发商可以通过长时间的数据采集，以及房产状况的评估，对业主的诚信度、支付能力等做出较为准确的描述。而且社区金融服务并不止贷款那么简单，还可以包括许多金融延伸服务如开发销售理财产品；进社区开展金融知识与服务讲座；涉足电商经营等。这些宝贵的中产客户资产、行为分析数据可以说是私人银行们梦寐以求的样本。而进一步的话，开发商所掌握的社区平台，还可以成为小微企业孵化平台，帮助社区创业的人做所有不愿做的繁琐事情，比如公司核名，注册，年审，审计，法律援助等各种公共服务，还可以帮助企业引资。
第12篇：大数据的海关应用
大数据是一个相当热门的词。所谓的大数据技术指的数据分析的前沿技术。简言之，大数据技术就是一种从海量数据中快速获得有价值信息的能力。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。上海腾道
作为一项重要的技术革新，大数据技术具有以下几方面特点：一是数据基础必须具备海量特性;二是可以根据设定好的管理或经营目标反向寻找管理中实际存在的关键节点和核心环节;三是数据重新梳理有助于提升决策力和修正决策方案、使既有信息资产爆发更大价值。而这几方面的特点，与海关审计工作的各项需求是相契合的，海关当前林林总总的信息系统的建设，也为运用大数据技术实现审计信息化奠定了良好的基础。
那么对于海关来说这些大数据有着什么样的作用？
1.拓展基础数据资源
一是丰富海关执法相关领域基础数据源，打破部门之间存在数据壁垒，实现海关缉私行政执法数据、稽查数据、监管场所信息、口岸单位数据等的关联比对，尤其要打破目前各关区和海关各业务系统之间的数据壁垒，实现信息互联互通。二是海关预算和财务管理方面，引入海关通用财务管理、固定资产管理等现有信息系统的基础数据，打破现有系统之间数据分散、相互独立、无法互通的现状，实现“财”与“物”的联动比对，实现海关所有信息系统之间数据的对碰分析。三是推动海关有关部门进一步加大对物资采购、基建修缮等领域信息系统的开发建设，为实现财务管理、政府采购、基建修缮、资产管理的横向联动分析以及海关总署-直属海关-隶属海关三级纵向联动分析奠定基础。
2.完善现有海关系统
以海关执法廉政风险预警处置系统为依托整合优化执法领域审计数据分析平台，在充分利用现有系统数据资源和监控功能的基础上，开发定制部分海关审计监控指标，完善构建按照不同系统用户形成涵盖全国海关数据指标集中展示和预警模块。同时引入大数据思维，开发适应海关常规审计和经济责任审计实践需要的功能，一方面突出对被审计单位贯彻落实海关总署党组重大决策、重要政策执行、业务发展动态和变化趋势的整体分析把握，更突出对执法统一性、自由裁量权规制、高风险节点指标等落实情况的监控。另一方面，要充分应用结构分析、多维分析、挖掘分析等分析方法，开展海关横向区域间对比分析、跨业务领域数据结合分析和纵向历史趋势分析，为有效发现系统性、区域性风险提供数据支撑。
3.外购公认的优秀大数据服务
先进的分析技术和大数据工具的进步神速，它们正以前所未有的方式帮助用户获取新的统计角度和结果。Tableau、Qlikview和NoSQL等工具和平台迅速崛起带来了全新的分析视角和机会，基于成熟的分析、视觉化以及数据管理的全新生态系统也以日新月异的速度改变着信息使用者的分析能力。可提供这类工具的供应商不胜枚举，开放资源的开发商数量更是不计其数。作为海关审计的大数据建设，应该不仅仅局限于海关自身的技术开发力量，更为重要的是学会怎么利用现有的比较成熟的数据采集和挖掘手段，以降低成本，提升海关审计监督效益。
第13篇：证券行业大数据应用
证券大数据应用
一、可能获得的数据源
1.投资者信息（实名认证信息、联系方式、证券账户、理财账户等） 2.投资者个人交易数据（股票交易、基金交易、互联网证券交易等） 3.投资者个人行为数据
4.股市交易数据/实时行情等
5.上市公司/准备上市公司数据（基本资料、财报等） 6.宏观经济数据 7.政策法规
8.行业投资案例库 9.行业分析报告
10.互联网金融相关媒体数据
11.互联网金融垂直社区数据（例如雪球投资组合） 12.各行业垂直门户网站数据
13.社会化媒体数据（微博、微信公众号、论坛、新闻资讯门户等） 14.各行业电力运行数据
以上数据有些可直接由券商系统（门店数据、终端APP等）即可获取，有些需要从合作机构获取，有些只能通过垂直爬虫爬取聚合。
二、有了大数据能干什么 对投资者（2C）：
投资建议：例如券商官方推荐，类雪球投资组合、京东财谜的去中心化推荐 投资社区：雪球、天厚投资社交等 在线证券交易 在线投资理财 财富管理 量化投资分析
对公司（2B）： 公司投资理财 公司投资并购 股权众筹
公司舆情监控分析 竞争分析/竞争情报 行业分析报告
对券商本身：
用户获取/盘活：大券商盘活存量用户、中小券商获取增量用户
用户账户的建立与持续运营：通过有粘性的服务（例如雪球投资组合），引导用户绑定互联网证券理财账户、证券账户，打通用户账户体系，持续运营。 综合金融服务：股票、投资、理财、众筹、投行、财富管理 投资报告：行业分析报告、投资建议平台基础设施： 大数据风控等 线上线下渠道一体化 客户流失跟踪 潜在客户挖掘
三、运营体系
目标用户群分析（2B、2C，线上目标用户群、线下目标用户群） 建立有粘性的互联网产品及服务 线上+线下获取用户/盘活用户
基于大数据，持续完善产品、持续运营用户
《数据挖掘技术在证券行业中的应用》 姚毓才 1.客户关系管理
用客户交易数据统计出每个客户的交易情况，根据客户行为进行聚类。建立数据仓库来存放对全体客户、预定义客户群、某个客户的信息和交易数据，并通过对这些数据进行挖掘和关联分析，实现面向主题的信息抽取。对客户的需求模式和盈利价值进行分类，找出最有价值和盈利潜力的客户群，以及他们最需要的服务，更好地配置资源，改进服务，牢牢抓住最有价值的客户。通过对客户资源信息进行多角度挖掘，了解客户各项指标（如资产贡献、忠诚度、盈利率、持仓比率等），掌握客户投诉、客户流失等信息，通过对客户数据聚类，将客户进行分群，考察每类客户对证券公司的贡献情况，这样可以根据客户的产生类别的交易行为等其他特点知道该类用户是否对公司具有价值，并且证券公司根据客户行为的特点对贡献度大的客户类采取相应的政策照顾，并且还能吸引某些行为类似的贡献度较低类的客户发展为较高贡献的客户。 2.股市基本分析
任何金融资产的“真实”价值等于这项资产的所有者的所有预期收益流量的现值。具体地说，分析家不仅需要预测折现率，而且还必须预测这种证券的每股平均收益和派息率。证券的真实价值一经确定，就可以用来与这种证券的市场价格进行比较，从而鉴别这种证券的定价是否恰当。如果真实价值低于市场当前价格，那么该证券价值是被高估了，应该卖出；如果证券的真实价值高于市场当前价格，那么该证券价值是被低估了，应该买进。具体的分析策略包括宏观经济信息、产业分析、区域分析和公司分析几类。 3.股市技术分析
利用时间序列预测股票价格。数据挖掘是对大量的历史数据进行处理和分析，提炼出有价值的信息（表现为规则、模型等模式信息），其中的时间序列模型，可以用于股票价格的预测。 4.经营状况分析
通过数据挖掘，可以及时了解营业状况、资金情况、利润情况、客户群分布等重要的信息。并结合大盘走势，提供不同行情条件下的最大收益经营方式。同时，通过对各营业部经营情况的横向比较，以及对本营业部历史数据的纵向比较，对营业部的经营状况做出分析，提出经营建议。 5.咨询服务
根据采集行情和交易数据，结合行情分析，预测未来大盘走势，发现交易情况随着大盘变化的规律，并根据这些规律做出趋势分析，对客户针对性进行咨询。 6.风险防范
通过对资金数据的分析，可以控制营业风险，同时可以改变公司总部原来的资金控制模式，并通过横向比较及时了解资金情况，起到风险预警的作用。
第14篇：虚拟仪器数据采集应用论文
虚拟仪器是以一种全新的理念来设计和发展的仪器，他是90年代发展起来的一项新技术，主要用于自动测试、过程控制、仪器设计和数据分析等领域，其基本思想是在仪器设计或测试系统中尽可能用软件代替硬件，即“软件就是仪器”，他是在通用计算机平台上，根据用户需求来定义和设计仪器的测试功能，其实质是充分利用计算机的最新技术来实现和扩展传统仪器的功能。
1 虚拟仪器的特点和构成
1.1 虚拟仪器的特点
与传统仪器相比，虚拟仪器具有高效、开放、易用灵活、功能强大、性价比高、可操作性 好等明显优点，具体表现为：
智能化程度高，处理能力强 虚拟仪器的处理能力和智能化程度主要取决于仪器软件水平。用户完全可以根据实际应用需求，将先进的信号处理算法、人工智能技术和专家系统应用于仪器设计与集成，从而将智能仪器水平提高到一个新的层次。
复用性强，系统费用低 应用虚拟仪器思想，用相同的基本硬件可构造多种不同功能的测试分析仪器，如同一个高 速数字采样器，可设计出数字示波器、逻辑分析仪、计数器等多种仪器。这样形成的测试仪 器系统功能更灵活、更高效、更开放、系统费用更低。通过与计算机网络连接，还可实现虚 拟仪器的分布式共享，更好地发挥仪器的使用价值。
可操作性强，易用灵活 虚拟仪器面板可由用户定义，针对不同应用可以设计不同的操作显示界面。使用计算机的 多媒体处理能力可以使仪器操作变得更加直观、简便、易于理解，测量结果可以直接进入数 据库系统或通过网络发送。测量完后还可打印、显示所需的报表或曲线，这些都使得仪器的 可操作性大大提高而且易用、灵活。
1.2 虚拟仪器的构成
虚拟仪器的构建主要从硬件电路的设计、软件开发与设计2个方面考虑。
硬件电路的设计主要根据用户所面对的任务决定，其中接口设计可选用的接口总线标准包 括Gp IB总线、VXI总线等。推荐选用VXI总线。因为他具有通用性强、可扩充性好、传输速 率高、抗干扰能力强以及良好的开放性能等优点，因此自1987被首次推出后迅速得到各大仪 器生产厂家的认可，目前VXI模块化仪器被认为是虚拟仪器的最理想平台，是仪器硬件的发 展方向。由于VXI虚拟仪器的硬件平台的基本组成是一些通用模块和专用接口。因此硬件电 路的设计一般可以选择用现有的各种不同的功能模块来搭建。通用模块包括：信号调 理和高速数据采集；信号输出与控制；数据实时处理。这3部分概括了数字化仪 器的基本组成。将具有一种或多种功能的通用模块组建起来，就能构成任何一种虚拟仪器。 例如使用高速数据采集模块和高速实时数据处理模块就能构成1台示波器、1台数字化仪或 1台频谱分析仪；使用信号输出与控制模块和实时数据处理模块就能构成1台函数发生器、1台信号源或1台控制器。专用接口是针对特定用途仪器需要的设计，也包括一些现场总线 接口和各类传感器接口。系统的主要硬件包括控制器、主机箱和仪器模块。常用的控制方案 有GpIB总线控制方式的硬件方案、MXI总线控制方式的硬件方案、嵌入式计算机控制方式的 硬件方案3种。VXI仪器模块又称为器件（devices）。VXI有4种器件：寄存器基器件、消 息基器件、存储器器件和扩展器件。存储器器件不过是专用寄存器基器件，用来保存和传输 大量数据。扩展器目前是备用件，为今后新型器件提供发展通道。将VXI仪器制作成寄存器 基器件，还是消息基器件是首先要做出的决策。寄存器基器件的通信情况极像VME总线器件 ，是在低层用二进制信息编制程序。他的明显优点在于速度寄存器基器件完全是在 直接 硬件控制这一层次上进行通信的。这种高速通信可以使测试系统吞吐量大大提高。因此，寄 存器基器件适用于虚拟仪器中信号/输出部分的模块（如开关、多路复用器、数/模转换输出 卡、模/
数转换输入卡、信号调理等）。消息基器件与寄存器基器件不同，他在高层次上用A SCII字符进行通信，与这种器件十分相似是独立HpIB仪器。消息基器件用一组意义 明确的 “字串行协议”相互进行通信，这种异步协议定义了在器件之间传送命令和数据所需的挂钩 要求。消息基器件必须有CpU（或DSp）进行管理与控制。因此，消息基器件适用于虚拟仪器 中数字信号处理部分的模块。
软件的开发与设计包括3部分：VXI总线接口软件、仪器驱动软件和应用软件（软面板） 。软件结构如图1所示。
VXI总线接口软件由零槽控制器提供，包括资源管理器、资源编辑程序、交互式控制程序和 编程函数库等。该软件在编程语言和VXI总线之间建立连接，提供对VXI背板总线的控制和支 持，是实现VXI系统集成的基础。
仪器驱动程序是完成对某一特定仪器的控制与通信的软件程序，也即模块的驱动软件，他 的设计必须符合Vpp的2个规范，即Vpp3.1《仪器驱动程序结构和模型》和Vpp3.2《仪器 驱动程序设计规范》。
“软面板”设计就是设计具有可变性、多层性、自助性、人性化的面板，这个面板应不 仅同传统仪器面板一样具有显示器、LED、指针式表头、旋钮、滑动条、开关按钮、报警装 置等功能部件，而且应还具有多个连贯操作面板、在线帮助功能等。
2 虚拟仪器在数据采集中的应用
利用虚拟仪器制作数据采集器可以按照硬件设计、软件设计两个步骤来完成。
2.1 硬件设计
硬件设计要完成以下内容：
1)模/数转换及数据存储
设置具有通用性的数据自动采集系统，一般应满足能对多路信号尽可能同步地进行采集， 为了使所采集到的数据不但能够在数据采集器上进行存储，而且还能及时地在采集过程中 将数据传送到上位机，选用存储量比较适中的先进先出存储器，这样既能满足少量数据存储 的需要，又能在需要实时传送数据时，在A/D转换的同时进行数据传送，不丢失任何数据。)VXI总线接口
VXI总线数据采集器通常可以利用两种VXI总线通用接口消息基接口和寄存器基接口。消 息基接口的作用是通过总线传送命令，从而控制仪器硬件的操作。通用寄存器基接口是由寄存器简单的读写来控制仪器硬件的操作。利用消息基接口进行设计，具体消息基接口的框图见图2。
3)采样通道控制
为了满足几种典型系统通道控制的要求，使通道的数量足够多，通道的选取比较灵活，可以利用寄存器电路、可预置计数器电路以及一些其他逻辑电路的配合，将采样通道设计成最多64路、最少2路可以任意选择，而且可以从任意一路开始采样，也可以到任意一路结束采样，只要截止通道号大于起始通道号就可以了。整个控制在虚拟仪器软面板上进行操作，通过消息基接口将命令写在这部分的控制寄存器中，从而设置计数器的初值以及采样的通道总数。
4)定时采样控制
由于不同的自动测试系统对采样时间间隔的要求不同，以及同一系统在不同的试验中 需要的采样时间间隔也不尽相同，故可以采用程控的方式将采样时间间隔设置在2 μs~13.0 ms之间任意选择，可以增加或减少的最小单位是2 μs。所有这些选择设置可以在虚拟仪器软面板上进行。
5)采样点数控制
根据不同测试系统的需求，将采样点数设计成可在一个比较大的范围中任意选择，该选择同样是在软面板上进行。
6)采样方式控制
总结各种自动测试系统的采样方式不外乎软件触发采样和硬件 触发采样。在硬件触发采样中又包括同步整周期采样和非同步整周期采样，这2种采样又可 以是定时进行的或等转速差进行的。所有这些采样方式，对于数据采集器来说都可以在软面 板上进行选择。
2.2 软件设计
软件是虚拟仪器的关键，为使VI系统结构清晰简洁，一般可采用组件化设计思想，将各部分彼此独立的软件单元分别制成
标准的组件，然后按照系统的总体要求组成完整的应用系统，一个标准的组件化的虚拟仪器软件系统，如图3所示。
应用软件为用户提供了建立虚拟仪器和扩展其功能的必要工具，以及利用pC机、工作站的 强大功能。同时Vpp联盟提出了建立虚拟仪器标准结构库（VISA）的建议，为虚拟仪器的研 制与开发提供了标准。这也进一步使由通用的VXI数据采集模块、CpU/DSp模块来构成虚拟仪 器成为可能。
基于虚拟仪器的数据采集器的软件包括系统管理软件、应用程序、仪器驱动软件和I/O接 口 软件。以往这4部分需要用户自己组织或开发，往往很困难，但现在NI公司提供了所有这 四部分软件，使应用开发比以往容易得多。
下面简单介绍以NI公司的Lab Windows/CVI为开发环境，来进行VXI虚拟仪器的驱动程序开 发的方法。
第一步：生成仪器模块的用户接口资源文件（UIR）。用户接口资源、文件是仪器模块 开 发者利用Lab Windows/CVI的用户界面编辑器为仪器模块设计的一个图形用户界面（GUI）。 一个Lab Windows/CVI的GUI由面板、命令按钮、图标、下拉菜单、曲线、旋钮、指示表以及 许多其他控制项和说明项构成。
第二步：Lab Windows/CVI事件驱动编程。应用程序开发环境Lab Windows/CVI中设计一个 用户接口，实际上是在用户计算机屏幕上定义一个面板，他由各种控制项（如命令按钮、菜 单、曲线等）构成。用户选中这些控制项就可以产生一系列用户接口事件（events）。例如 ，当用户单击一个命令按钮，这个按钮产生一个用户接口事件，并传递给开发者编写的C语 言驱动程序。这是运用了Windows编程的事件驱动机制。Lab Windows/CVI中使用不同类型的 控制项，在界面编辑器中将显示不同类型的信息，并产生不同操作的接口事件。在Lab Wind ows/CVI的开发平台中，对事件驱动进行C程序编程时可采用2种基本的方法：回调函数法和 事件循环处理法。
回调函数法是开发者为每一个用户界面的控制项写一个独立的用户界面的控制函数 ，当选中某个控制项，就调用相应的函数进行事件处理。在循环处理法中，只处理GUI控制 项所产生的COMMIT事件。通过Get User Event函数过滤，将所有的COMMIT事件区分开，识别 出是由哪个控制项所产生的事件，并执行相应的处理。
第三步：应用函数/VI集与应用程序软件包编写。应用函数/VI集需针对具体仪器模块 功能进行编程，应用程序软件包只是一些功能强大、需要完善的数据处理能力的模块才需要 提供，如波形分析仪模块、DSp模块等。
3 结语
本文探讨了虚拟仪器的基本组成，以及实际的虚拟仪器软硬件设计的一般方法，这些方法经过实际设计工作运用证明是可靠的，可供系统工程技术人员在组建具体的基于VXI总线的虚拟仪器数据采集、测试时参考使用。
参考文献
1］赵勇.虚拟仪器软件平台和发展趋势［J］.国外电子测量技术,2002,(1)
2］陈光禹.VXI总线测试平台［M］.北京：电子科技大学出版社,1996
3］孙昕，张忠亭，薛长斌.集成VXI总线自动测试系统的方法［J］.测控技术,1996,15(4)
4］张毅刚，彭喜元，姜宁达，等.自动测试系统［M］.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社,2001
5］汪红.基于组件的虚拟仪器软件系统［J］.微型计算机信息,2001,( 1)：76-77
第15篇：浅谈大数据的应用
大数据的发展与应用
姓名：吕亚茹 专业：信息与计算科学
（二） 学号：201100702040 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的\"大数据\"时代，大数据在人类活动中的方方面面产生深远的影响，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战与机遇。大数据的应用日益广泛，大数据最具潜力的应用领域也在日益显现。
关键字：大数据 发展 应用 潜力 云计算
一、大数据的基本概念
大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。
二、大数据的四个特征
大数据具有四个四个特征：海量性、多样性、高速性、易变性。
海量性：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
多样性：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。
高速性：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。
易变性：大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。目前，企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值。
三、大数据时代数据的三个特征
除了大数据的四个特征，大数据时代的数据还呈现出其他三个特征。 第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求 。
第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
四、大数据对人类的影响
（一）大数据对人类经济社会的影响
大数据对人类经济社会发展影响巨大，归纳起来主要有三个方面：
一是能够推动实现巨大经济效益。据麦肯锡全球研究院测算，大数据将给美国医疗服务业带来3000亿美元的价值，使美国零售业净利润增长达到60，使制造业产品开发、组装成本下降50。而大数据所带来的新的信息技术应用需求，将推动整个信息技术产业的创新发展，预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。
二是能够推动增强社会管理水平。大数据在政府和公共服务领域的应用，可有效推动政务工作开展，提高政府部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。
三是能够推动提高安全保障能力。大数据在国防、反恐、安全等领域的应用，将对各部门搜集到的各类信息进行自动分类、整理、分析，有效解决情报、监视和侦察系统不足等问题，提高国家安全保障能力。总而言之，大数据将为人们认识世界和改造世界提供新的强有力工具，使人们能更加容易地把握事物规律，更准确地预测未来。
（二）大数据对教育的影响
大数据时代推动教育的改革。
“一张试卷，它带给我们的数据是什么？分数的背后，还能读到什么有价值的信息？不得不承认，对于学生，我们知道的太少”——这是卡耐基在梅隆大学教育学院介绍中的一句直白，这同样是美国十大教育类年会中出镜率最高的核心议题。
大数据与传统数据最本质的区别体现在采集来源以及应用方向上。传统数据的整理方式更能够凸显群体水平——学生整体的学业水平，身体发育与体质状况，社会性情绪及适应性的发展，对学校的满意度等等。而大数据有能力去关注每一个个体学生的微观表现，诸如他在一道题上逗留了多久，在不同学科课堂上开小差的次数分别为多少等等。这些数据对其他个体没有意义，但所有学生的数据整合起来就能解答教育过程中的许多疑问。而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活。
举例来说，数据驱动教育工具已经在美国很大范围内使用了。16个州的学校，使用数据勘探技术去确认处于危险中的学生。通过使用关键因素(如旷课，纪律问题，课堂表现变化)预测模式，教育者可以确认哪些学生最有可能退学。大数据通过对于学生在课堂中点滴微观行为的捕捉，帮助我们了解学生对知识的掌握程度以及感兴趣程度，进而反思我们的教学是否满足了学生的需求。有了大数据，教育工作者们就需要针对分析出来的结果对教育模式进行适时的变更，从而真正做到以人为本、因材施教。
（三）大数据对现实生活的影响
大数据对现实生活的影响
数据产生方式现在已经被极大地改变，因为以前数据的生产都是由专业团体、专业人士，或者是专业公司完成，而现在数据产生更多是个体行为、是个人，每个人都可以使用自己所采集的终端来产生大量的数据。 数据传统途径也发生了很大的变革，以前获取信息的来源基本上是报纸等平面媒体，或者电视、广播等传播媒体；现在很多信息来源通过互联网。互联网已经变成了媒体传播的主要途径，这个改变对整个社会也产生了非常大的改变。 社交环境网络化变革，以前交朋友更多是生活的圈子，比如说同学、邻居、亲戚，现在更多的通过是互联网这种虚拟的环境。
数据存储习惯发生变化，以前都是把照片和文件备份到自己的电脑或者软盘上。现在这种观念已经改变，除非做保密工作，或者是年纪大一点的另当别论，大多数人就把它放到网上，在云中进行存储。 社会安保系统变革，现在还没有真正实现，实现之后会对人们生活有非常大的变化。现在整个社会安保，整个城市里面已经有很多的传感器、摄像头等，通过它们可以使得社会变得更加安定，或者说发生案件会快速破案，这个系统对现在的安保系统会带来非常大的冲击。
2012年图像和视频数据在整个大数据的比例已经占到80%多，今年图像和视频数据在整个大数据的比例已经接近90%，真正的大数据核心是如何进行数据处理、如何挖掘数据，并找到数据的规律。而大数据处理是人们首先要解决的问题。
五、大数据最具潜力的应用领域
大数据在企业商业智能、公共服务和市场营销三个方面拥有巨大的潜力。
（一）大数据在商业智能的应用潜力
过去几十年，分析师们都依赖BI工具分析海量数据并生成报告。
传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。
而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。
此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。
（二）大数据在公共服务的应用潜力
大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。
今天，城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。这些都是非常紧迫的问题，而诚实，也是大数据计划的绝佳实验室。 以纽约这样的大都市为例，政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化（购物、交通、医疗等）等都是大数据分析的理想对象。
客观的市政数据，是消除争端，维系公民社会的最佳纽带。当然，前提是让公民能够访问这些数据。苹果的Siri和谷歌的Google Now都具备成为个人化助理的潜力。当然，我们还需要更多的产品和技术让数据分析结果更容易被公众理解和接受（数据可视化）。此外，IBM的Watson以及Wolfram Alpha这样的人工智能技术还能实现与用户的互动。
（三）大数据在市场营销的应用潜力
大数据的第三大应用领域是市场营销。具体来说，是提升消费者与企业之间的关系。（卖得更多、更快、更有效率）
今天，最大的数据系统是web分析、广告优化等。今天的数字化营销与传统营销最大的区别就是个性化和精准定位。 如今，企业与客户之间的接触点也发生了翻天覆地的变化，从过去的电话和邮件地址，发展到网页、社交媒体账户、博客等等。在这些五花八门的渠道里跟踪客户，将他们的每一次点击、收藏、“顶”、分享、加好友、转发等行为纳入企业的销售漏斗中并转化成收入是一个巨大的挑战。也就是所谓的“360度客户视角”。 大数据已经与在线营销交织在一起，其应用可以分为两大类： 首先，从线上到线下。配备了NFC近场通讯技术的智能手机和基于位置的签到正在成为营销人员的最新利器。他们将能跟踪商场人流，把在线零售的分析优化应用于线下。
其次，数据分析工具将更加容易使用（面向中小企业应用的大数据创业非常火爆），中小企业也许没有BI平台，但他们都有平板电脑和智能手机，移动版客户智能分析将会改变企业使用营销工具的方式。 参考文献：
[1] 李建义.数据库原理及开发.北京：中国水利水电出版社， 2005 [2] 维克托·迈尔·舍恩伯格.大数据时代.浙江：浙江人民出版社 2012 [3] 艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西 .爆发.[4] 关志刚 IT经理网 2012
北京：中国人民大学出版社 2012
第16篇：餐厅消费数据的应用
餐厅消费数据的应用
日期：2005-7-20 13:32:57 来源：餐饮在线
最近，在与餐厅老板交流时发现了一个问题：他们中的很多人不知道顾客的消费数据除了可用来做财务账外，还可以指导店铺的经营及营建，并最终会提升店铺的营业额。因此，行业内普遍出现了为保密而对营运管理人员实行数据封锁的现象。年薪近20万元的营运总监，不知道自己所管理的十余家店铺的营业额，更不用说其他的数据了，人才的浪费、数据的浪费，会使已在市场中形成一定知名度的餐厅，因不知自己的优势所在而丧失竞争优势。
众所周知，有一定规模的餐饮店铺普遍采用餐饮管理软件，或使用POS机，即使使用计算器、算盘结账的餐厅，也有一式三或四联的点菜单。这些机器或点菜单，为餐厅积累了大量的经营数据，直接的有就餐人数、日期、时间、所点的热菜、凉菜、主食、酒水的品种和数量及台号、服务员号等，间接的有原材料领用量、使用量、库存量，以及店辅与采购、店铺与加工等后台作业部门的表格单据。充分利用这些数据，可及时地反映餐厅的营业现状，有效地指导未来的营业走势，协助店铺的管理者进行人员的调配，协助营运人员进行店铺的复制，提高开新店的速度和成功率。
直观数据说明
1． 就餐人数：服务员在每张餐单上都注明每张餐台的就餐人数，通过这个数字我 们可以知道：
（1） 当天的就餐总人数和人均消费，这是进行经营分析的最基础数据。
（2） 人数分布规律，也就是说1人单独就餐占总人数的比例，2人就餐占总人数的比例……
根据以上的数据，在经营中可采取相应的措施：在人均消费低的日子里多准备价位低的菜，服务员适应推销高价菜，以防消费者的反感；在人均消费高的日子里，不但要备足高档菜，服务员亦应大胆地推销高价菜，促进营业额的提升。人数分布规律是餐厅内餐台设计的基本依据，按就餐人数分布比例设置相应的二人台、四人台。
2． 日期：记录顾客就餐的日期，从中可以反映出天气状况、当日发生的大事件，星期几。通过统计分析每周营业额变化的趋势，能够清晰地反映出一周内每天营业变化的幅度，为购货、提前准备菜品提供了依据。同时根据天气的变化，进行及时的调整，如当日天气不好，下雨或下雪，营业额将比正常值下降10-20个百分点，但第二天（天气好转），营业额会上升15-25个百分点。
3． 时间：通常服务员会记录顾客点完菜的时间，收银机上会反映结帐的时间，从这个数据中我们会知道：
（1） 顾客用餐时间。结帐时间减去点菜时间即为顾客用餐时间，从中可以计算出餐厅的服务接待能力及通常情况下顾客需要等候的时间。
（2） 用餐机率分布。不同时间段，如以10分钟为时间间隔，结合就餐人数，可测定营业高峰来临时间，这个数据对提高上菜速度，减少等待时间是十分有效的。 4． 品种：单品菜销售数量占总菜品销售数量的比例，为菜品点击率。它告诉我们，顾客对菜品的喜欢程度，应每周至少每月排一次。对经常光顾餐厅的顾客，服务员应重点介绍排位在中间的菜品，这是因为那些经常光顾餐厅的顾客对点击率高的菜品非常熟悉，以至于感到餐厅没有创新菜，但介绍点击率低的菜品，常常会使其产生失望的感觉，从而推动顾客。
5． 台号：每日记录发放和使用的餐单总数，计算每张餐单的消费额（当日营业额除以餐单总数），每个区域的消费额，以比较不同的日期单均消费额，不同区域的消费特点。
6． 服务员号：统计每名服务员的人均劳效，客观地评价服务员的劳动态度和服务水平，调整服务员服务的区域，使劳动强度均匀。
计算数据阐述
1． 营业额预测方法
影响营业额的因素有：天气、星期、节假日、社区异样、定餐情况以及其他的特殊事件，用函数形式来表达即是：V=f（t, w, h, s, p, r, x）其中：t-天气；w-星期；h-节假日；s-季节；q-环境；r-定餐；x-特殊事件。
社区异样指周围的社区发生临时性停电、停水、停气等。突出事件指该店铺的周围新开业一家餐厅，或附近的店铺进行促销活动，都可能暂时的影响营业状况。 通过使用预测技术，预测未来的营业走势，可以将积累的营业数据转化成服务的竞争优势。在下列三种预测方法中，以平均值推算法最为常用。
（1）N时期移动平均法。由于一周内每天的需求受不同因素的影响，并呈现出一定的规律性，如一家便餐店，其营业额周一最低，周
六、周日营业额达到最高，因此，就利用过去一个月周日的营业额进行未来预测。简化的移动平均数Mt=（At+At-1+At-2）/3
（2） 指数平滑法。根据新旧数据所占的权重不同，用最近数据来修正预测值，具体公式如下：
St=St-1+λ（At- St-1）.St是t时期的指数平滑值，At是时间t的实际营业额，λ是取值在0.1-0.5之间的平滑常数（下表λ取值为0.5）预测值为：Ft=St-1.我们依然利用上表的数值进行预测。
（3）平均值推算法。根据过去三周的平均营业额（A均）和一周内每日所占比例（а）进行推测。
2． 备货量计算法
在营业额测算的基础上，依据百元营业额中各菜品所占比例，考虑出成率或损耗率，测算菜品购货金额，公式如下： Ci=Ft×Xi/B 其中：Ci-菜品购货金额； Ft-预测营业额；
B-出成率（损耗率）； Xi-百元营业额菜品比例。
出成率是食品原料的可利用率，是剔除食品原料在切割、加工、烹调过程中损失的重量后形成可食用的部分。原料品种的不同，其出成率相差很大，即使是同一品种，由于进货时间、批次不同，其出成率也不相同。损耗率是对实行统一配送的店铺，配送的半成品的出成率。一般情况下，损耗率变化不大，可控制性强。
单据表格应用
餐饮经营有两条主线，一是从采购、加工（配送）到店铺、顾客手中的食品为正向物流系统；另一个是从顾客、店铺、财务、采购反向流动的资金流系统。记录和反映物流和资金流流动的情况是单据表格，是餐厅成本控制的基础。 1． 营业日报表。 2． 厨房日报表。 3． 汇总日报表。
每日收集的销售数据是营运管理人员的眼睛和手，通过它们可以及早地发现问题，解决问题；可以带着问题到店铺里进行实地考察，避免盲目性，最终会降低生产成本，提升餐厅的盈利水平。本文介绍的消费数据的应用内容仅仅是一些皮毛，希望营运人员充分利用好消费数据，更希望老板不要把这些数据锁在抽屉里。
第17篇：大数据的商业应用
大数据的商业应用
对大数据的开放和应用将对社会、商业和个人都产生巨大而深远的影响。 目前我们已经观察到或者可以预测到的影响包括但不仅限于以下几个方面。
第一，围绕大数据的应用将激发前所未有的创新浪潮。社交网络的流行和物联网的建设使得对个体和群体（无论是人或物）的实时观察和了解正在逐渐成为可能，这为预测群体行为和了解个体偏好提供了强有力的工具。利用大数据这一特性的应用已经在多个领域展现其惊人的威力和创新能力。
第二，大数据的开放将极大地提升社会的公开透明度和提高政策制定的效率。一方面，多种类型数据的公开大大提升了政府的透明度，通过公众的监督提高民主程度。另一方面，通过为大众提供创新的平台，充分汲取群体的智慧，有效榨取数据的可利用价值，反过来可以提升社会效率和政府效率。
第三，随着大数据时代的来临和深化，在商业、经济及其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉。伴随着数据的大量累积和数据处理能力的不断提升，利用数据来进行判断和预测的能力将会得到无限的放大，数据将引领社会前进的方向。第四，个人成为大数据链条中不可或缺的一环，而对数据的依赖将改变人类的生活方式。
对银行的影响
（一）大数据提供了全新的沟通渠道和营销手段
一方面，社交媒体的兴起给银行提供了全新的与客户接触的渠道。已经有多家银行开通了官方微博，通过树立社会化的形象，拉近与客户之间的距离，利用社交媒体的力量，往往能够取得意想不到的效果。光大银行在2011年4月份通过其官方微博发起了“95595酒窝哦酒窝——光大电子银行酒窝传递活动”，向网民征集酒窝照片， 并由参与者向好友进行传递， 征集的照片会组成一个笑容墙展示，一个月的时间里有超过740000人参与了活动，使得光大银行的客服电话号码一夜走红。
另一方面， 通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理。银行本身拥有客户的大量数据，通过对数据的分析可以获得很多信息，从而成为进行管理和营销的依据。但由于银行拥有的客户信息并不全面，这种分析有时候难以得出理想的结果甚至有可能得出错误的结论。比如说，如果某位信用卡客户月均刷卡6次，平均每次刷卡金额500元，平均每年打3次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高、流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博，得到的真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，好几次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨，该客户流失风险较高。
（二）大数据滋生了新型金融业态参与市场竞争
大量的数据来源和强大的数据分析工具正催生出很多新的金融业态来直接瓜分银行的信贷市场。在英国，一家叫做Wonga的公司利用海量数据挖掘算法来做贷款业务，他们大量使用社交媒体和其他网络工具，将客户的信息碎片关联起来，预测客户的违约风险，为其信贷业务提供依据。在中国，阿里巴巴旗下的阿里信贷自2012年8月起全面向普通会员开放， 提供无抵押、无担保的低额贷款。而其依仗的正是掌握在手中的海量客户经营数据，有了这些数据，阿里巴巴可以说是对客户的资信状况了如指掌，从而最大程度地降低了信贷业务的风险。如果说像Wonga这种需要去网络上搜集数据来进行放贷的公司尚不足为惧，那么像阿里巴巴这种本身拥有雄厚客户基础和海量数据资产的公司介入信贷行业，将对行业格局产生深远的影响。“网络融资”可能成为 20 年后的主流，甚至可能发展到资金供需信息直接在网上发布并匹配，供需双方直接完成资金融通。
（三）利用数据的能力日益成为银行竞争的关键
麦肯锡在其研报中分析了不同行业从大数据浪潮中获利的可能，金融行业拔得头筹。作为金融行业的主要组成部分，银行业利用数据来提升竞争能力具有得天独厚的条件。
第一，银行业天然拥有大量的客户数据和交易数据，这是一笔巨大的财富。 第二，银行业面临的客户群体足够大，能够得出具有指导意义的统计结论。
第三，在“小数据”时代，银行业已经在以信用评级模型和市场营销模型为代表的数据分析上积累了大量的实战经验，具备向“大数据”分析跨越的基础。随着“大数据”时代的来临，银行运用科学分析手段对海量数据进行分析和挖掘， 可以更好地了解客户的消费习惯和行为特征，分析优化运营流程，提高风险模型的精确度，研究和预测市场营销和公关活动的效果，从每一个经营环节中挖掘数据的价值，从而进入全新的科学分析和决策时代。在这种情况之下，利用大数据的能力将成为决定银行竞争力的关键因素。
（四）从长远看大数据将全面颠覆金融服务形态
从长远来看，随着数据化和网络化的全面深入发展，金融服务将向虚拟化方向发展，从而全面颠覆金融服务形态。一是产品的虚拟化，资金流将越来越多地体现为数据信号的交换，电子货币等数字化金融产品的发展空间巨大。 二是服务的虚拟化通过移动互联网、全息仿真技术等科技手段，银行完全可以通过完全虚拟的渠道向客户提供业务服务，现有的实体柜面可能趋于消亡。三是流程的虚拟化，银行业务流程中各类单据、凭证等将以数字文件的形式出现，通过网络进行处理，从而提高处理的便利性和效率。在这样的服务形态下，银行的整体运作就是一个数据的洪流，“数字金融”得以全面实现，银行的管理理念和运营方式也随之得以全面颠覆。
银行的发展方向
（一）促进金融服务与社交网络的融合
商业银行要打破传统数据源的边界，更加注重社交媒体等新型数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的客户信息，并从这些数据中挖掘出更多的价值。
一是整合新的客户接触渠道，充分利用社交网络的作用，增强对客户的了解和互动，树立良好的品牌形象。
二是注重新媒体客服的发展，利用论坛、聊天工具、微博、博客等网络工具将其打造成为与电话客服并行的重要服务渠道。
三是将银行内部数据和外部社交数据互联，获得更加完整的客户视图，从而进行更为高效的客户关系管理。
四是创造性利用社交网络数据和移动数据等进行产品创新和精准营销。比如，当银行通过客户的移动定位信息知道该客户正在某商场购物，便自动发送关于该商场的某餐馆的刷卡促销活动的短信；设计新产品的时候在网络上征求客户意见，激发客户参与的热情，在了解客户需求的同时达到良好的宣传效果。
五是注重新媒体渠道的舆情监测，在风险事件爆发之前就进行及时有效的处置，将负面影响降至最低。
实现金融服务与社交网络的融合存在一些现实的困难，只能通过不断摸索的方式前进。 首先，银行难以得知客户在社交网络上的用户名，也就难以进行数据整合。可以考虑进行一些针对性的市场活动来收集客户的用户名，或者在将来的客户申请表上添加社交网络用户名的选项。也可以考虑和社交网络进行直接的合作，在实名制的社交网络上，可以利用客户的官方证件号码来实现客户信息的对接。
其次，目前尚缺乏成熟有效的非结构化数据的处理工具。在初期可以采取半人工的方式进行处理。IT业投入在非结构化数据处理工具的研发力量非常强，相信不久的将来就能够有相对成熟的分析工具问世。
第三，目前在银行庞大的客户群体中，热衷于新媒体的毕竟只是一部分。如果凭借对他们的分析来制定针对全体客户的策略，统计样本的偏差可能会导致策略的失效。因此暂时只能用于制定一些针对特定客户群体的策略。 随着出生在网络年代的年青一代的成长，这样的偏差会越来越小，最终将能覆盖几乎全部的客户群体。
第四，金融服务对系统安全性和稳定性的要求都远高于社交平台，在实现服务对接的时候可能会影响用户体验。最后，在诸如客户的定位信息之类的数据是否属于隐私，如何使用方面还存在许多法律上的空白。这些问题都有待各行业协调解决。
（二）布局与大数据金融的竞争和合作
这里所说的“大数据金融” 特指类似于阿里信贷这种基于大数据的金融服务商。随着大数据金融的发展，银行与他们的竞争和合作不可避免。一方面，银行可以通过发展自己的大数据平台与其开展直接竞争。在当前的各大电商平台上，每天都有大量的交易发生，但是这些交易的支付结算大多被第三方支付机构垄断，银行处于支付链条的末端，获取的价值非常小。大数据金融的核心竞争力在于其拥有的大量客户经营数据， 银行在其产业链中的影响力很小，这也是阿里巴巴可以终止与建行的合作自行开展信贷业务的原因。为应对这种局面，银行可以考虑自行搭建大数据平台，获取属于自己的大数据，将核心话语权牢牢掌握在自己的手中。事实上，已经有不少银行开始了这方面的布局。2012年6月28日，建行的电子商务平台“善融商务”正式上线，包括B2B和B2C，业务范围包括电子商务服务、金融服务、营运管理服务、企业社区服务及企业和个人商城。这可以看作是建行对于阿里巴巴终止合作的直接应对。 交行打造的电子商务平台“交博汇” 也开始向客户开放。在为客户提供增值服务的同时获得客户的动态经营信息，成为银行共同的驱动力。
另一方面，银行需要与大数据金融企业加强合作互利。完整和综合的大数据注定难以被某一家企业、机构或政府部门所独自掌控， 因此任何想垄断大数据的想法和行为都是不现实的，企业之间的合作互赢是发展的潮流。 在认同大数据巨大价值的共识下，银行可与电信、电商、社交网络等大数据平台开展合作， 进行数据和信息的共享和利用， 全面整合客户有效信息， 将金融服务与移动网络、电子商务、社交网络等完美融合。建行与阿里巴巴的信贷合作可以说是在这方面进行了非常有益的探索， 可惜由于阿里巴巴要求在信贷利息中分利被拒绝而导致合作终止。但由此可见建立银行与电信运营商、电商、社交网络等参与方的合理的利润分配模式是否合理是合作能否成功的关键因素。
（三）培养面对大数据时代的核心能力 一是数据整合的能力。不仅仅是银行内部数据的整合，更重要的是和大数据链条上其他外部数据整合的能力。大数据时代，有能力整合和管理数据的企业才能够主导产业链，作为大数据链条中的一环，银行应当以更加积极的姿态与链条上的其他企业进行数据和信息的交换，越是完整的数据，能够产生的作用就越大。由于各行业的数据标准和格式存在差异，如何逐渐统一数据标准以便进行更方便的数据交换和融合是当前面临的巨大挑战。
二是数据分析的能力。这里要注意区分传统的商业智能和大数据时代的数据分析能力。首先，传统的商业智能所处理的数据大多都是银行自身数据库当中的标准化、结构化的数据，而在大数据时代，更多需要处理的是大量的半结构化和非结构化的数据。其次，大数据时代处理的数据量与现在完全不在一个量级，现有的很多数据处理方法已经不能满足需求。最后，当前银行中常用的数据分析比如信用评级和市场营销模型，都是在建模后再进行系统实施，持续的时间较长。而在大数据时代，对于数据处理的实时性有很高的要求。这些本质上的区别不仅要求银行使用专门的数据储存技术和设备，更要求采用专门的数据分析方法和使用体系。不得不说的是，中资银行在对数据分析的重视程度和能力上与国际先进银行有着巨大的差距，很多中资银行在“小数据”时代的数据分析能力都亟需加强。
三是行动实施的能力。任何对大数据的分析只有转换为实际的商业行动才能够真正为银行创造价值。大数据时代的行动实施具有两个鲜明的特点：精准和快速。精准取决于大数据时代对客户的全面深刻了解，制定的行动方案都非常具有针对性，因此方案将会更加差异化。现在给全体客户统一版本发送的一条促销短信在将来可能需要发送上万个不同的版本。快速取决于大数据时代很多分析和策略都是系统自动完成的特性，更多的营销活动都将由客户的某项行为触发，然后由系统自动执行相应的行动。这些特性对银行的系统和人员都提出了更高的能力要求。
第18篇：大数据在生活中的应用
大数据在生活中的应用
当今世界，正处于一个信息化的重大发展时代。只要你稍有关注热点时事，总能看到“大数据”、“云计算”两个高频词。稍加了解，你会发现，大数据在许多行业中起着至关重要的作用，甚至在我们的生活中也有着非常多的应用。那么什么是大数据呢？大数据的概念到底又是什么？大数据的具体应用又有哪些？
大约从2009年开始“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇，甚至连普通的网页上都可见到大数据云计算等高大上的字样，但是大数据到底是什么呢？作为一个普通人，并不是展业IT人才，怎样了解大数据？大数据和云计算是不是一样的，它们两个有区别吗？这样那样的疑问很多，可是又听说大数据在生活中的应用很多，随处可见，就连的吃喝住行都有它的影子。那么大数据在我们日常生活中又有哪些应用呢？大数据给我们的生活带来了哪些影响？下面我们就来浅谈一下“大数据”在我们日常生活中的应用和影响。 社交网络，为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。大数据的价值主要就是，从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户口味或需求的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身。简单的说，如果我拥有了客户大量的信息，我就能从收集到的信息中知道客户的消费习惯和消费方向，通过这些数据分析出自身产品有哪些缺失，可以及时改变策略，而不是盲目的生产一些客户并不喜欢的产品增加自身成本。大数据的核心价值就是，提升决策准确性，降低风险，提升运营精准度，降低成本。最简单的例子，每天我们打开一些带有广告性的网页，网页的两侧总会弹出一些商品推荐，而这些推荐正是由于大数据通过你平时在淘宝、天猫等交易网站上搜索过的商品信息，再提供给商家，广告商从而给你推送与你相关的商品。 大数据最本质的应用就在于预测，即从海量数据中分析出一定的特征，进而预测未来可能会发生什么。在数据足够“大”的情况下，你生活中几乎所有的需求都可能会被预测出来。例如，从数据分析出你可能会约会，于是会向你推荐衣服；从数据推测出你会出去旅游，于是向你推荐相关装备及旅行方式等。 进而言之，这是由于浏览器缓存cookie，你通过浏览器浏览任意网站内容时，都会在你的计算机缓存文件夹内生成一个缓存文件，其记录了你什么时间，通过什么渠道，访问了什么内容，做了些什么，等等一系列的信息。然后当你访问一些特定的网站时，其有广告位，而这些广告位（后台）就会去读取你的缓存文件，根据你的缓存文件内容，广告位就会为你推送相关的内容。实例：你通过百度搜索“贷款”，之后，这个信息就会被记录，当你访问一些网站其带有百度广告位，那这些广告位就会显示和“贷款”相关的内容。
大数据从何而来？美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番,目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外,全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器随时测量和传递
着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据的概念及其解释。大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。首先大数据要大，大体现在数据的“海量”上，这个“海量”不仅仅指的是数据的多，还有数据的多种多样，复杂程度等。并不是像我们平常所说的大量数据这么简单。大数据的特点可归纳为4个“V”——Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(精确)。第一,数据体量。从TB级别,跃升到PB级别第二数据类型繁多数据来源于各种各样的渠道。第三价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。一般要在秒级时间范围内给出分析结果,时间太长就失去价值了。这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。
数据是信息化时代的“石油”。大数据、云计算、物联网等新一代信息科技的普及和广泛运用，已经远远超出科技革命的范畴，成为深刻影响人们生产生活方式、社会经济发展方式、国际竞争方式等的重要变量，带动了经济、政治、军事、文化等诸多领域的巨大进步。为了使互联网更好造福社会，保障群众在互联网领域的各项权益，需要充分发挥大数据的预测、存储、分析功能，为人民群众提供与美好生活需要相匹配的公平、实惠、多元的网络产品和网络信息服务。挖掘被淹没的数据价值要使大数据真正产生价值，就必须要研究数据的关联、数据的聚类以及全样本问题。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，通过找出关联物并监控它，就能预测未来。大数据产业的发展，离不开两个核心系统工程建设，即稳定、安全、可靠的数据基础系统工程和完善、成熟、领先的应用系统工程。
发展大数据的关键，是要有获得数据的能力和方法，获得的数据不仅要及时、完整、准确地存储下来，而且要及时、完整、准确地传输到数据需求者。有了数据，还必须有足够的计算能力，因此基础系统工程包括了数据采集、汇聚、传输、存储、计算资源、大数据应用平台、云计算平台、数据资源池、数据分析挖掘工具软件、数据产权管理、数据标准体系、数据安全体系等。 目前，各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变。通过对大数据的分析，可以使企业实时掌握市场动态并迅速做出应对，可以制定更加精准有效的营销策略，可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务。在公共事业领域，大数据在促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用已开始得以发挥。因此，大数据应用系统建设，是大数据作为重要资源作用的关键。
现在结合生活例子，来看看大数据在生活中的具体应用。大数据技术离你我都并不遥远，它已经来到我们身边，渗透进入我们每个人的日常生活消费之中，时时刻刻，事事处处，我们无法逃遁，因为它无微不至：它提供了光怪陆离的全媒体，难以琢磨的云计算，无法抵御的仿真环境。前面已经介绍过了大
数据的来源，大数据依仗于无处不在的传感器，比如手机、发带，甚至是能够收集司机身体数据的汽车，或是能够监控老人下床和行走速度与压力的“魔毯”(由GE与Intel联合开发)，洞察了一切。通过大数据技术，人们能够在医院之外得悉自己的健康情况;而通过收集普通家庭的能耗数据，大数据技术给出人们切实可用的节能提醒;通过对城市交通的数据收集处理，大数据技术能够实现城市交通的优化。
对于人们的衣食，大数据也起着很大的作用。人们的生活以及消费方式已经发生了惊天的转变。不光是北京，自淘宝创立以来，大众的消费方式越发多元化，O2O、B2B等方式越来越丰富人们的日常生活。大数据以及地图的基础应用，已经对人们的生活产生了很大的影响。现今类似的网站应用有很多都与数据以及地理信息相关，作为其代表之一，大众点评正是数据与地理信息的相互结合的优质结晶。根据大数据的信息收集，商家后台自动为你推荐与你兴趣相关的商品，自动过滤了自身不感兴趣的商品，在查找物品方面，无疑节约了许多时间。
正如前文所说，精准广告投放便是其最大的作用之一，很多人可能有这样的经历，使用某浏览器在淘宝、京东等购物网站上购买过一本关于某方面的书籍后，在之后十个月左右的时间里，你的浏览器两侧的广告栏里不断出现你可能所需要的东西，等产品广告，登录原来的购物网站，也会在首页向你推荐这类产品。然而，你对这类广告会很欣然地接受,因为它推荐的产品正是你所需要的,这实际上就是大数据应用的一个简单案例。
对于人们出行来说，人们的出行组成了大数据，同时大数据可以实时反应交通状况，因此大数据与交通的辩证关系一直为社会所重视;近年来交通所带来的能耗问题被逐渐重视起来，这不光是对个人资金的节省，更是对自己所在这个环境的一种责任。通过导航软件所用的传感器来感知每个路段的流量和速度，利用环境学经典公式即可算出该汽车的排放量，具体做法是：利用已有GPS数据算出有限道路上的速度，按照单位时间通过车的流量的速度，最终得出某一行车路段的污染指数。可以算出这个城市里每一个区域，每一个时间、每一种污染物的成分和比例。随着时间的变化，各个地方污染程度。 给我们带来生活便利的同时，也有很多的弊端。信息安全是一个十分严重的问题，如今用户信息泄露已经成了常态，不法分子利用用户信息进行诈骗，电信诈骗越发成为了不法分子的首要手段。再如火车票实名制，购买火车票是个人与铁路机构之间的信息交换，应该保密个人信息。但是火车票上的二维码作为实名制认证的内容之一，却有可能泄露个人信息。现在读取二维码的应用和设备这么多，电脑手机上都有。现在手段已经不满足大数据时代信息安全的实际要求。大数据时代的到来，导致大量信息泄露。因此，大数据信息安全问题是大数据时代不可不考虑的问题。而且需要从不同角度、不同层次去维护信息安全。除非你拒绝手机、拒绝网络、拒绝信用卡等一切现代科技，否则你将无法逃脱一些合法或非法的“偷窥”者，他们正在无时无刻的“窃取”着你的行为信息，这就是大数据时代的特点。
根据这些行为信息，商家为你制订适合你的服务，政府根据你的行为信息
将你贴上某种标签，甚至有些不怀好意者根据这些信息对你或你的亲人进行有意的伤害„„所以，这些数据信息在大数据时代不可避免的被“窃取”了。但，我们能够阻档的了吗?时代在进步，沟通方式与方法在改变，正如“大禹治水，疏而不导”的原理是一样，在这样的大数据时代，阻碍数据分析的尝试注定要失败，我们让这些数据不流于非法的唯一方法是规范而非全部堵住，因为时代进步的车轮是无法阻档的。
我觉得为了保护信息安全，政府需要出一份力，规范好信息时代的规则，保护大家的隐私。我觉得政府应该做到以下几点
一、规范哪些数据属于隐私数据，不能跟踪，如跟踪则非法。
二、规范能够跟踪的数据仅能用于哪些用途，否则必须经过数据当事人的同意(如肖像权)，否则也是非法。
三、明确立法规范如果出现相关的违法行为应该如何处罚违法当事人。政府只有通过法律的途径来疏导才能够保证即不阻碍技术的发展进步又能够保证广大人民的利益，当然，以上这些的前提条件是政府真正为百姓着想。 有人说，有了微博之后，我们更民主了，言论更自由了。我认为恰恰相反，看上去的言论自由恰恰如“引蛇出洞”，你的每一句发言都可能被秘密监视，从而将你打上某种标签，一旦某天要“收网”，你的所有发言都可以作为证据被呈现在桌面上，何等可怕?!这就是网络舆论，人身攻击，人肉搜索的重要资源之一。
所以，在网络充分发展，技术突飞猛进的今天，我们更应该理性的对待这些虚假的繁荣，规范它、引导它、合理利用它，而不是放任或直接否定。辩证的思维是非常有必要的!世界正变得越来越数字化，大数据正在以这种或那种方式影响着每个人的生活。我们在日常生活中所做的一切都会留下数字痕迹，也就是大数据，我们可以利用和分析这些数据来让我们的生活更加美好。 在大数据时代，人们的生活方式和思考方式在发生一系列的变化，这种变化同样也使得人们的消费观念发生较大的转变。大数据时代对生活、工作的影响大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。它赋予消费者更广阔的视野，同时也在提高着消费者的自主意识。这些影响足够消费者不再完全相信传统营销“轰炸式”的传播和灌输，他们更加倾向于受到质疑的品牌和产品，他们能够在基础上发表自己的观点，影响到其他的人群。“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。
麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基
础之上的精准选址。在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。
大数据时代的到来，既是挑战也是机遇，虽然其有利有弊，但我们无法阻止时代的步伐，我们唯一能做到的就是利用其作用，方便我们的生活，并且保护好自身的利益，多一个心眼，不给不法分子可乘之机。我想在身处这个数据“大爆炸”时代，大数据的广泛运用带来了很多的弊病，正如科学家们所说，事物都具有两面性，我们应当用好大数据对我们有利的一面，免大数据给我们社会的发展带来不利的因素。
第19篇：结算部岗位职责
结算部岗位职责
为了降低企业风险，确保企业收入真实，保证资金周转流畅，更好掌控应收及其他应收款项真实，特制定此：
一、
1、坚持为各部店做好服务工作，深入实际及时解决问题，切实做好结算服务工作；
2、加强业务学习和培训，加强思想教育，提高业务水平及职业道德水平，认真完成工作目标和各项工作任务；
3、对工作进行备案，所有工作资料要进行整理和归档，需有电子文档记录，做好记录，并定期向上级汇总报告；
4、协助上级做好资产管理、设备管理、档案管理、资料管理等工作；
二、
1、负责全公司各部店每月营业收入真实情况并报送公司决策者；
2，负责全公司挂账业务单位的档案管理工作，并根据有关消费协议及时做好笔记工作；
3，负责签订各部店转交的挂账签字账单的真实性，负责及时催收有公司管理的挂账款项，并负责监督各部店催收应收账款。
4、及时登记往来款明细账，并在每月6日前与总账核实无误；
5、每月6日前核准应收余额、往来余额并报送上级；
6、每月与客户核实账单避免遗留问题；
7、每月6日前制定出应收明细表，及时准确的反映公司外欠款情况，给公司决策者提供依据；
8、对公司出现的应收账款坏账、呆账要及时查明原因，上报公司，待公司做出处理意见及时进行财务调整。
三、
1、结算工作者应具备良好的职业道德和工作责任心，坚持原则、秉公办事、不徇私情。
2、结算工作者应严格遵守财务保密制度，不得擅自将所属单据、资料带出工作场所。
3、要提高警惕，做好保卫、保密工作，严防事故发生，如发现问题及时向上级汇报。
4、经签定需要销毁的资料，经上级领导批准，派人监销，不得私自当废纸出卖。
5、对违反工作纪律而造成的损失，视情节严重追究当事人责任。
2011.6.18 结算部
第20篇：营运部岗位职责
营运部岗位及职责
一、部门职责
1．规划公司年度生产经营计划，推进公司中、长期发展规划。
2．检查总部各分支机构经营执行情况，对经营状况不佳或制度执行不力的行为进行纠编。
3.考虑政策的可行性和及时性，加强对各机构销售政策的执行情况进行检查。
4．分析总部及各分支机构经营和KPI执行情况，在确保销量的同时，注重经济效益的提升。
5．加强风险控制，提高存货和应收账款的周转，防止跌价、坏账损失和降价、财务费用。
6．根据KPI指标细化，并落实、贯彻、执行。
二、岗位设置
营运部总监一名；
经营效率经理一名；
KPI管理专员一名；
三、岗位说明书
1．营运部总监
职位名称：营运部总监职位代码直属上级：事业部总经理
职位概要：
策划推进公司的业务运营战略、流程与计划，组织协调公司各部门执行、实现公司的运营目 标。
工作内容：
1、修订及执行公司战略规划及与日常营运作相关的制度体系、业务流程；
2、策划推进及组织协调公司重大运营计划、进行市场发展跟踪和策略调整；
3、建立规范、高效的运营管理体系并优化完善；
4、制定公司运营标准并监督实施；
5、制定公司运营指标、年度发展计划，推动并确保营业指标的顺利完成；
6、制定运营中心各部门的战略发展和业务计划，协调各部门的工作，建设和发展优秀的运
营队伍；
7、完成总经理临时交办的其他任务。
任职资格： 教育背景：管理类专业本科以上学历，工作经验突出可放宽条件。
培训经历：受过战略管理、组织变革管理、人力资源管理、项目管理、市场营销、财务管理等方面的培训。 经验：8 年以上企业工作经验，5 年以上高级管理工作经验。
工作能力：
1、在企业战略规划领域有深厚的理论功底和丰富的运作经验。
2、精通项目管理，并有独立实施项目管理操作的成功经验。
3、熟悉行业动态及运营发展趋势。
4、熟练操作使用办公软件。
2．经营效率经理
职位名称：经营效率经理职位代码直属上级：营运部总监
职位概要：
分析、预测公司各种经营指标，向管理层提供经营建议和决策支持。
工作内容：
1、分析评估各项业务和各部门业绩，提供经营建议和决策支持；
2、检查总部各分支机构经营执行情况，对经营状次品不佳或制度执行不力的行为进行纠编。
3.考虑政策的可行性和及时性，加强对各机构销售政策的执行情况进行检查。
4．分析总部及各分支机构经营和KPI执行情况，在确保销量的同时，注重经济效益的提升。
5．加强风险控制，提高存货和应收账款的周转，防止跌价、坏账损失和降价、财务费用。 任职资格： 教育背景：财经类本科以上学历
培训经历：受过项目管理、管理学、财务分析、产品知识等方面的培训。
经验：5 年以上大型企业财务管理工作经验，有中级会计师以上职称。 工作能力：
1、擅长财务分析。
2、熟悉各种组织形式下企业财务管理工作；
3、熟练使用办公软件及财务软件。
3．KPI管理主管
职位名称：KPI管理主管职位代码直属上级：营运部总监
职位概要：
协助上级完成薪酬、福利的各项日常工作
工作内容：
1、执行公司年度薪酬规划及福利计划；
2、定期收集市场薪酬信息和数据；
3、根据公司业务发展情况和市场水平，制定合理薪酬调整实施办法；
4、按时完成人工成本、人工费用的分析报告并及时更新维护员工资料库；
5、制作公司每月的工资报表，按时发放工资；
6、办理养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险、住房公积金等社会保险和基金；
7、考勤、管理休假；
8、其他与薪酬相关的工作。
任职资格： 教育背景：人力资源、劳动经济、心理学、管理学等相关专业本科以上学历。
培训经历：受过现代人力资源管理技术、劳动法律法规和财务会计知识等方面的培训。 经验：2 年以上薪资管理工作经验。
工作能力：
1、熟悉国家人事政策、法律和法规。
2、熟悉与薪酬相关的法律、法规。
3、熟悉薪酬福利管理流程。
4、人力资源管理理论基础扎实。
5、熟练使用相关办公软件。3．商务主管
职位名称：商务主管职位代码直属上级：营运部总监
职位概要：
协助商务工作开展，根据商务管理流程，做好业务流程管理的对接。
工作内容：
1． 了解公司物流服务流程，做好商务对接；
2． 熟悉库存周转流程，了解发货与库存的动态变化，协助业务部做好要货计划；
3． 及时整理业务订单，进行整理汇报商务部，并跟踪订单执行过程；
4． 根据工作需要，整理商务数据，为营运管理提供依据。
5． 商务部进销存帐目管理，及时更新维护，为商务运作提供积极支持。
6． 领导交办的其他任务。
任职资格：
教育背景：市场营销、管理类相关专业大专以上学历。
培训经历：接受过物流知识的相关培训。
经验：有2年以上相关岗位工作经验。
工作能力：
1．有较强的组织沟通能力。
2．高度的责任意识。
3．熟练操作办公软件。
