数据分析到底对企业的作用是什么

数据分析到底对企业有什么用？数据分析到底能解决什么问题？今天我们一次讲清楚。所谓不识庐山真面目，只缘身在此山中。如果只站在数据分析本位角度看，很容易陷入各种花里胡哨的名词讨论中。我们换种方法，设想一下自己是业务部门的人，看看数据分析到底有什么用。

从一个最简单的例子开始。设想下，你刚刚就任一个零售公司大区总监，你管着五个省300家门店。一个风和日丽的早上，你正悠闲的坐在玻璃房里搓手机，忽然财务一个急促的电话把你从游戏里震出来，说这个月业绩KPI没有达标。那么你的第一反应是：

A．大骂“你是神经病吗！”

B．让助理定机票，把300家店逛一圈

C．立即给下属各片区经理打电话，轮着日一遍娘

D．拿起一包纸巾直冲老板办公室大哭：“经济形势不好，业绩做不起来不管我事啊！”你不会这么选，对不对，随便哪个都显得自己太傻逼了。So，第一件事，当然是看！数！据！到底业绩KPI没达标是个什么情况：

差多少达标？

什么时候开始不达标的？

差距越来越大还是越来越小？

所有区域还是单个区域的问题？

没有问题的是不是在变得有问题？

所有一切，都得数字说话。是滴，这就是数据分析的第一个用途了：定量描述问题现状。或者我更喜欢把它叫：是多少。

看到数据，有的时间段高于目标，有的低于目标，所以下一步怎么办？你可能本能的想：高了表扬低了骂呗！是滴，确实有些没水平的领导是这么做的。问题是，作为玉树临风的你怎么可能这么没水平呢。想着自己刚刚到任，骂人太多要官逼民反的。因此你很冷静沉着的要给问题定个性：到底没达标是不是个事，是个多大的事。

数据分析有什么作用

数据分析有什么作用？很多人会问数据分析是干什么？有什么作用呢？下面就来看看西线学院是怎么看待数据分析的作用。数据分析的作用单纯的谈数据分析的作用其实意义并不大，所以在谈论作用之前我们首先的考虑是受众对象，比如对个人而言，因为身体传感设备，让我们的日常锻炼、身体素质等各项指标都得以数据化，最终完成个人身体和生活习性的自我量化，进而改进调节个人日常生活规律，让我们更好的生活。而对于企业而言，数据分析的作用则主要体现在三大领域：一是对业务的改进优化；二是帮助业务发现机会；三是创造新的商业价值。改进优化业务方面，通俗的说就是让业务变得更好。让业务变得更好对企业而言主要体现在两大方面：一是对企业用户体验的改进方面，优化原有业务流程，为用户提供更好的用户体验。二是体现在对企业资源的合理化分配利用上，更合理的优化配置企业资源，进而达到效益最大化的目的。例如我们企业日常运营中的广告投放以及内部广告资源分配优化等就属于此范畴，一方面利用精准化广告投放，提高广告投放效率，另一方面根据广告引流客户量的大小做好企业资源分配，进而提高用户体验，提升用户留存率。帮助业务发现机会主要是利用数据查找发现人们思维上的盲点，进而发现新的业务机会的过程。创造新的商业价值模式方面，主要是在数据价值的基础上形成新的商业模式，将数据价值直接转化为金钱模式或离金钱更近的过程。例如腾讯、阿里巴巴等企业就利用其拥有广泛用户数据的基础上，分别成立了腾讯征信、芝麻信用等新的业务关联企业，而这些征信企业进而衍生出相关“刷脸”业务，将其扩展到租车、租房等领域。此外，数据分析在企业运营过程中还发挥着“医生”般的作用，一方面提供对企业日常运营活动的体检服务，对业务运营过程中可能会出现的问题作预警，将问题处理在萌芽状态，防患于未来。例如企业业务扩充过程中的投资合并，对

社会网络分析方法(总结)

社会网络分析方法 SNA分析软件 ●第一类为自由可视化SNA 软件，共有Agna 等9 种软件，位于图1 的右上角，这类软件可以自由下载使用，成本低，但一般这类软件的一个共同缺点是缺乏相应的如在线帮助等技术支持； ●第二类为商业可视化SNA 软件，如InFlow 等3种，这类软件大都有良好的技术支持；（3）第三类为可视化SNA 软件，如KliqFinder 等4 种，这类软件一般都是商业软件，但他们都有可以通过下载试用版的软件，来使用其中的绝大部分功能 ●第四类为自由非可视化SNA 软件，如FATCAT 等7 种，这类软件的特点是免费使用，但对SNA 的分析结果以数据表等形式输出，不具有可视化分析结果的功能； ●第五类为商业非可视化SNA 软件，只有GRADAP 一种，该软件以图表分析为主，不具有可视化的功能。在23 种SNA 软件中，有16 种SNA 软件，即近70%的SNA 软件，具有可视化功能。 SNA分析方法使用SNA 软件进行社会网络分析时，一般需要按准备数据、数据处理和数据分析三个步骤进行。尽管因不同的SNA 软件的具体操作不同，但这三个步骤基本是一致的。 1.准备数据，建立关系矩阵准备数据是指将使用问卷或其他调查方法，或直接从网络教学支撑平台自带的后台数据库中所获得的用于研究的关系数据，经过整理后按照规定格式形成关系矩阵，以备数据处理时使用。这个步骤也是SNA 分析的重要的基础性工作。SNA 中共有三种关系矩阵：邻接矩（AdjacencyMatrix）、发生阵（Incidence Matrix）和隶属关系矩阵（Affiliation Matrix）。邻接矩阵为正方阵，其行和列都代表完全相同的行动者，如果邻接矩阵的值为二值矩阵，则其中的“0”表示两个行动者之间没有关系，而“1”则表示两个行动者之间存在关系。然而我们

数据分析能力对商业银行的重要性 (2)

数据分析能力对商业银行的重要性数据分析能力对商业银行的重要性时间:2013-03-07 16:37 在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数据一定是信息的基础，海量数据意味着海量机遇和风险，可以通过多种方式为银行提供变革性的价值创造潜力。如何利用数据这一商业银行重要的资产来开展有效的数据分析和挖掘，从而促进管理并提升企业价值，是目前大多数商业银行所面临的重要挑战之一。用数据帮助决策。目前国内银行业的战略发展和经营管理决策多数依赖于决策者的经验。面对激烈的市场竞争，管理层迫切需要数据的决策支持，提高经营和决策的科学性。银行各项产品能带来怎样的利润？如何判断客户是否有发展潜力？在哪里开设新的分行？将数

据充分应用到经营管理决策的各个层面，这些原本看似很难回答的问题会变得清晰起来，管理者的决策过程实现由“依赖经验”逐步过渡至“有数可依”，在深入了解和把握银行自身乃至市场状况的基础上，更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源。用数据提升管理精细度。随着银行业务转型及精细化管理的推进和深化，涉及资产、负债、客户、交易对手及业务过程中产生的各种数据资产，在风险控制、成本核算、资本管理、绩效考核等方面发挥着重要的作用。如银行贵宾卡服务，会考虑设置相应的资金要求和贵宾待遇，银行可以在分析本行客户数据的基础上确定最合适的目标客户群及期望达到的卡均余额和交易量。数据资产直接关系业务管理的精细化水平，也是银行开展业务多元化、多方面分析的基础。“数据—信息—商业智能”将逐步成为商业银行定量化、精细化管理的发展路线，为有效提升服务能力提供强大支持。用数据促创新，赢先机。我国商业银行提供的服务和产品存在较大的同质性，但比较竞争优势要求银行突破同质性，实施差异化战略。银行可以利用其掌握的数据资源，在客户挖掘、交叉营销、产品创新等方面大有作为，在零散的、无序的、历史的、当前的各种数据背后发现独特的业务规律，锁定特定客户群，根据不同市场需求和不同客户群制定相应的市场战略与产品服务方案，根据客户需求变化及时主动开展业务产品创新，在激烈的同业竞争中，通过充分利用数据取得

企业大数据采集、分析与管理系统设计报告(配图版)

企业大数据采集、分析与管理系统设计报告

目录一、市场需求信息挖掘 (4) 1. 获取市场需求信息 (4) 2. 市场需求信息分析 (4) 二、工厂成本归集 (4) 1. 基于集成化系统的成本数据采集 (4) 2. 产品成本归集和核算 (5) 三、智能车间大数据采集、分析 (8) 1. 制造车间数据采集 (8) 2. 车间整体状态及计划执行情况分析 (11) 四、业务流程审批及进程监控 (11) 1. 业务流程管控 (12) 2. 采购、订单、物料管理与数据分析 (14) 3. 财务分析与统计 (16) 4. 需求、设计、工艺、制造各环节信息管理 (17) 5. 移动端APP (18) 五、质量信息管理与追溯 (18) 1. 质量信息管理 (18) 2. 供应商评价优选 (19) 六、无纸化OA系统及图档管理 (19) 1. 无纸化OA办公系统 (19) 2. 图纸及技术文档安全管理 (20)

企业大数据采集、分析与管理系统设计报告智能制造是制造业转型升级、向中高端制造业迈进的重要举措。离散制造型企业，其本身具有零件种类多、加工工序复杂、生产过程不确定因素众多、工厂透明度不高、部门间存在信息孤岛等特点。本系统从清晰的状态感知、实时数据分析与展示、决策精准执行与审批、全生命周期产品信息管理、无纸化OA及图档管理五大方面着手解决企业痛点，可以实现产品全生命周期生产过程管理、产品成本管理、信息共享管理和项目远程管理，帮助企业打造透明的、全过程可控的、高感知度的、高柔性的智慧工厂。

一、市场需求信息挖掘 1. 获取市场需求信息市场需求信息能从多方面反映市场活动的方向，是企业指定经营战略、进行市场竞争的重要依据。本系统在每次客户发起询价时，会要求填写详细的需求信息。通过语义网（Semantic Web），对需求信息进行特征抽取和模糊聚类，进行分类存储，并构建适合企业自身的“市场需求指标库”。 2. 市场需求信息分析将市场信息转化为企业决策，必须经过复杂的数据处理过程。对市场需求信息大数据聚类之后的各簇，建立统一的预测模型，通过时间序列模型、多元线性回归、最小二乘支持向量机等方法，对行业发展趋势做出预测，并将结果进行图表化展示。二、工厂成本归集 1. 基于集成化系统的成本数据采集功能：要素耗费的初次分配、生产成本的分配、辅助生产成本的分配、制造费用的分配。随着信息化的发展，企业采用了基于集成化的成本数据采集方式如图所示，该采集方式将库存管理、财务管理、资源管理和质量管理等系统之间数据传递和采集，获取成本的相关信息。

数据化管理的意义和用途

数据化管理的意义和用途数据化管理的定义：运用分析工具对客观、真实的数据进行科学分析，并将分析结果运用到生产、销售等各个环节中去的一种管理方法。从这个定义来看数据化管理它是一门管理工具。那它的意义也就是为我们日常工作的方方面面提供服务的！只不过这种管理工具和一般的管理方法不一样，它是用数字说话，并且尽量做到绝对量化。大致来讲数据化管理有如下五方面的作用：一、量化管理管理的量化是一门非常大的学问，做好了它能够提升管理质量，公正而公平的评估人和事。对企业的管理者来说既做到了一碗水端平，又能够心甘情愿的付出（报酬）。当然如果量化的不好或不够专业，也可能流于形式或片面化。讲一个真实的事例，这是我在一家企业做数据化管理顾问时发生的：该公司有一家自营的专卖店，月均销售在100万左右，有20名销售人员。该店有一名员工Alice，每月销售额都排在前两位。当然Alice每月拿到的奖金也是最多的。于是公司上到区域总经理，下到销售主任都认为Alice非常有能力，是下一个店长的候选人。当然公司也朝着这个方向对Alice进行培养的。后来有一些变化，该店的店长离职。考虑到该店是一个年销售千万的大店，公司人事经理没有贸然让

Alice接手，而是从别的店铺调来了一个新的店长。可是这之后的两个月Alice的月销售额都大幅度的下滑，排名中等。出现这种现象，大家第一感觉是她在闹情绪，和新店长有矛盾。于是城市经理、人事经理轮番做Alice的思想工作，并且把她调离了这个店铺。Alice满怀信心的到新店铺上班去了，可是在新的店铺她的表现仍然不突出。为什么呢？人事经理不得要领！当我听到这个故事后，我让他们的销售经理拿来了该店铺一年的销售数据、工作记录（排班表）。确实，Alice在这一年中的销售数据非常突出（店长离职前）。那问题在哪呢？我在他们的排班表中发现了答案：每个月她的班次质量都是最好的！于是我做了一些加权处理（考虑了每天的销售权重和早中晚班的权重）发现她的月平均权重是20.1，而该店所有员工的平均权重是17.7，高出平均水平13.6%。也就是说在工作能力相同的情况下，Alice每月可以多销售13.6%。为什么她的班次权重会是最高的呢，事后了解到她和前任店长有亲属关系。由此可见，正确的量化方法是多么重要，否则会造成人为的不公平，影响工作效果。量化管理主要运用在：考核人，评估事。考核人也就是大家常说的KPI，其实KPI一定是要求量化的，并且要相关联，不能简单化。目前很多公司对销售人员的考核只有一个KPI指标--销售额。其实这是非常片面的，他会引导销售人员进入一

大数据企业架构讨论

案例研究：智慧交通
大数据实时处理和分析
目的：提高城市交通的科学管理和组织服务水平
业务目标
传感器
? 压力传感器 ? 速度传感器 ? 生物传感器 ? 温度、湿度……
RFID
? 射频天线扫描 ? 电子标识
? 智能交通数据的有力支撑 ? 智能交通公共信息服务的实时传递和快速反应的应急指挥 ? 智能交通业务联动快速应对变化 ? 可视化事件跟踪
摄像头
挑战
? 高速拍照 ? 高清摄像头
? 近千万辆轿车、轨道交通、快速公交系统 ? 高并发事件及数据流的实时处理 ? 海量非结构化大数据的组织与分析

智能交通整体规划架构
信息服务
用户服务
政府
企业
公共
个人
ITS智能交通物联网平台
城市综合信息管理平台铁路综合管理平台水运综合管理平台
应用层/ 信息处理
公路可视化综合信息平台
公共交通运营管理平台
雷达测速通信监控 GIS 信号电警车次号识别 ETC CBTC 紧急救援接处警卡口视频监控 PIS 事件检测交通诱导 BRT 路径识别信号控制旅行时间出行者信息系统电子站牌智能停车场公交调度管理
车地双向实时无线通信网数传电台政府专网 Internet
网络层/ 信息传输
GPRS/CDMA/3G/Wi-Fi/WiMax光纤TCP/IP
感知层/ 信息采集
交通行业
3

六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介

六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介 UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。与UCINET捆绑在一起的还有Pajek、Mage和NetDraw 等三个软件。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage 和KrackPlot等软件作图。UCINET包含大量包括探测凝聚子群（cliques, clans, plexes）和区域（components, cores）、中心性分析（centrality）、个人网络分析和结构洞分析在内的网络分析程序。UCINET还包含为数众多的基于过程的分析程序，如聚类分析、多维标度、二模标度（奇异值分解、因子分析和对应分析）、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中心-边缘模型。此外，UCINET 提供了从简单统计到拟合p1模型在内的多种统计程序。 Pajek简介 Pajek 是一个特别为处理大数据集而设计的网络分析和可视化程序。Pajek可以同时处理多个网络，也可以处理二模网络和时间事件网络（时间事件网络包括了某一网络随时间的流逝而发生的网络的发展或进化）。Pajek提供了纵向网络分析的工具。数据文件中可以包含指示行动者在某一观察时刻的网络位置的时间标志，因而可以生成一系列交叉网络，可以对这些网络进行分析并考察网络的演化。不过这些分析是非统计性的；如果要对网络演化进行统计分析，需要使用StOCNET 软件的SIENA模块。Pajek可以分析多于一百万个节点的超大型网络。Pajek提供了多种数据输入方式，例如，可以从网络文件（扩展名NET）中引入ASCII格式的网络数据。网络文件中包含节点列表和弧/边（arcs/edges）列表，只需指定存在的联系即可，从而高效率地输入大型网络数据。图形功能是Pajek的强项，可以方便地调整图形以及指定图形所代表的含义。由于大型网络难于在一个视图中显示，因此Pajek会区分不同的网络亚结构分别予以可视化。每种数据类型在Pajek中都有自己的描述方法。Pajek提供的基于过程的分析方法包括探测结构平衡和聚集性（clusterability），分层分解和团块模型（结构、正则对等性）等。Pajek只包含少数基本的统计程序。 NetMiner 简介 NetMiner 是一个把社会网络分析和可视化探索技术结合在一起的软件工具。它允许使用者以可视化和交互的方式探查网络数据，以找出网络潜在的模式和结构。NetMiner采用了一种为把分析和可视化结合在一起而优化了的网络数据类型，包括三种类型的变量：邻接矩阵（称作层）、联系变量和行动者属性数据。与Pajek和NetDraw相似，NetMiner也具有高级的图形特性，尤其是几乎所有的结果都是以文本和图形两种方式呈递的。NetMiner提供的网络描述方法和基于过程的分析方法也较为丰富，统计方面则支持一些标准的统计过程：描述性统计、ANOVA、相关和回归。 STRUCTURE 简介 STRUCTURE 是一个命令驱动的DOS程序，需要在输入文件中包含数据管理和网络分析的命令。STRUCTURE支持五种网络分析类型中的网络模型：自主性（结构洞分析）、凝聚性（识别派系）、扩散性、对等性（结构或角色对等性分析和团块模型分析）和权力（网络中心与均质分析）。STRUCTURE提供的大多数分析功能是独具的，在其他分析软件中找不到。MultiNet简介 MultiNet 是一个适于分析大型和稀疏网络数据的程序。由于MultiNet是为大型网络的分析而专门设计的，因而像Pajek那样，数据输入也使用节点和联系列表，而非邻接矩阵。对于分析程序产生的几乎所有输出结果都可以以图形化方式展现。MultiNet可以计算degree, betweenness, closeness and components statistic，以及这些统计量的频数分布。通过MultiNet，可以使用几种本征空间（eigenspace）的方法来分析网络的结构。MultiNet包含四种统计技术：交叉表和卡方检验，ANOVA，相关和p*指数随机图模型。

企业大数据案例分析(公司大数据、集团大数据)

企业大数据案例分析

目录 1中国联通大数据平台 (4) 1.1项目概述 (4) 1.2项目实施情况 (5) 1.3项目成果 (10) 1.4项目意义 (11) 2恒丰银行大数据平台 (12) 2.1项目概述 (12) 2.2项目实施情况 (15) 2.3项目成果 (21) 2.4项目意义 (21) 3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (24) 3.1项目概述 (24) 3.2项目实施情况 (24) 3.3项目成果 (28) 3.4项目意义 (28) 4案例总结 (30)

1中国联通大数据平台联通XX公司公司按照工信部的的要求（见《工业和信息化部、国务院国有资产监督管理委员会关于开展基础电信企业网络与信息安全责任考核有关工作的指导意见》和《工业和信息化部办公厅关于印发<2013年省级基础电信企业网络与信息安全工作考核要点与评分标准>的通知》），于2013年启动IDC/ISP日志留存系统的建设，其中XX 公司侧的集中留存系统软件由联通研究院负责开发。为了满足海量数据条件下的处理效率的要求，XX公司侧集中留存系统软件除研究院自主开发外，基于Hadoop的数据存储部分计划进行外包，通过软件技术服务，来进行系统优化和维护支撑。 1.1项目概述目前，联通XX公司公司全国IDC出口的访问日志预计两个月产生的数据量约20 PB至30PB，每秒写入大概6千万至7千万条数据，在如此巨大的数据量下，原有Ter adata和Oracle已经不能满足快速读写的性能要求了。同时为了实现快速检索以及分析处理的性能要求，需要引入分布式大数据平台，利用分布式文件存储系统，提高数据的存储入库能力，利用Hadoop/HBase架构克服磁盘I/O瓶颈导致的数据读写延迟；基于联通IDC出口流量详单数据进行快速存储和检索以及分析处理，同样要求数据处理平台具备快速读写的高性能。中国联通公司全国IDC日至留存项目对分布式集群的要求非常高： (1)日志数据量非常大，存储的总日志数据量将达到20PB-30PB。 (2)要求集群的数据吞吐量非常高，每秒的日志写入量将达到6千万至七千万条，

(完整版)大数据时代对统计学的影响分析

大数据时代对统计学的影响分析大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进，没有数据也不可能完成统计，所以二者缺一不可。在大数据时代，统计学必须与时俱进，跟上时代发展的脚步，勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革，才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学，两者是无法离开的，只有在共同学习进步下，才能够实现双赢，成为主宰。关键词：大数据时代；统计学；影响分析引言对于大数据(Big data)，可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系，所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种，如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系在当今信息时代，用数字代表的信息越来越多，科技迅速发展，互联网时代高速运转，在许多公司用来统计数据的时候，都用的电子表格，进行整理分析。在把它们汇总起来，就成了统计。数据是统计的本质，统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母，统计就是英语单词，通过整理分析，把字母拼成一个具有意义的单词，这就是数据和统计的意义。只有相互依存，你中有我我中有你。（二）大数据和统计学的区别信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表，有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便，这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中，工作人员根据超市销售的数据进行整理分析，在汇总起来就是统计，最终他们看得都是统计整理得出的数，分析的也是统计后的数据。因此，统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制，我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代，越来越多的东西可以用数据表示，几乎全部的信息资料都

数据分析重要性

数据分析重要性数据分析，顾名思义，数据加分析。也就是说必须要以数据为先，分析为后。对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。可能说起来容易，但是要运用到实际过程当中就有一定困难，这是许多同学的肺腑之言。而为什么会造成这样的原因，我认为是两点原因：1，对主题以及思路的模糊 2，对数据分析重要性的缺乏 1，对主题以及思路的模糊 “思维决定意识，意识决定行动”对于数据分析思维是非常重要的一部分，当确定一个主题，我们必须迅速的对这个主题展开各方面的思考，而这个思考不仅仅是从哪方面入手这个简单，而是延续到后期对这个主题的各种分析。例如公司需要我对淘宝店铺进行数据分析，我们第一想到的就是数量，然后接着是月收入，各省店主比例，甚至可以细分到性别需求以及各个产品系列等等，但这点思维不足以支撑整个数据分析，我们还要思考到如何采集数据例如从搜索引擎寻找，自己亲自调查，或者是从数据分析网站上调取以前的数据在根据现在增长幅度进行计算匹配，这就是所谓的自我调查和二次资料。有了以上两种思路之后我们要想的就是“身临其境”,面对分析出的数据如何让自己，企业摆脱这种困境，也可以是提出建议找到平稳高效的发展策略。 2，对数据分析重要性的缺乏 “不以数据分析为基础的执行都是耍流氓”在我来看，数据分析的意义不仅仅是停留在对自己企业发展这一个片面的层次上。扩大来看数据分析是整个行业的运营核心，行业支柱，现在是信息社会，企业对于信息资料方面的需求已经可以说是垂涎三尺的地步。为什么国家，政府要对企业状况进行数据列表，为什么这么多的媒体机构，行业机构对每年数以千，以万计的数据进行分析，进行报道。从前面的“小三”大战我们能够深刻体会到数据的重要性，为什么小米会在短时间内被这么多人攻击，就是因为360对其数据进行分析统计。

大数据分析标准功能点简介.doc

大数据报表标准功能点简介

U8分析报表包含两个工具，分别为分析报表工具和业务模型设计器，其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。一、分析报表工具 1.分析报表系统管理分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 a)基础设置在基础设置中有两个地方需要设置，企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名，将加密监听程序指向加密服务器，以读取加密点。 b)数据配置报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。图2-1 U8分析报表项目页面自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义，对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。分类维护：可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。

档案归类：可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。点击分类维护栏中的编辑，进入分类管理页面；同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 c)数据抽取数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库，抽取的结果形成ODS数据仓库，供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种：手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 d)权限管理角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，以及用户与角色的所属关系等维护工作。权限管理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制（删除），可根据实际业务需要授予适合的权限。 2.U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表，是基于业务模型做查询，并通过查询生成报表的平台；是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中，我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务，营销、库存、采购等主题)，对于用户的个性化报表需求，可以单独定制。对于已经设计好的报表，可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题，点击分析主题button打开分析首页。如图所示，点击财务分析主题按钮，财务首页报表则打开。

论实验设计与数据处理的重要性知识讲解

论实验设计与数据处理的重要性

论实验验设计与数据处理的的重要性实验设计与数据处理是以数理统计理论专业知识和实践经验为基础，科学地设计实验，并对所得实验数据进行分析，达到减少实验次数缩短实验周期迅速找到优化实验方案。它又是一种广泛应用于工农业生产和科学研究过程中的普遍使用的科学计算方法，是产品设计质量管理和科学研究的重要工具。到目前为止，该学科经过百余年的发展，在各个科学领域的实验研究中起着重要的作用。化工类专业是需要实验与观测的学科专业，经常需要通过实验来优化工艺条件寻找变化规律，并通过对规律的研究达到产品质量好高效高产节能降耗等目的，尤其是优化工艺条件研究新品种解决新问题的实验过程中，未知的工艺因素操作因素甚至人为因素特别多，需要通过大量的实验来探索工艺条件。 1实验设计科学合理的实验设计可以使实验达到事半功倍的效果，而严密准确的数据处理则可以帮助研究者从纷乱的数据中寻找出事物的内在规律。一项科学合理的试验设计应做到：试验次数尽可能少；便于分析和处理试验数据；能获得满意的结果。实验设计包括单因素试验的设计和多因素实验设计。试验中只有一个影响因素，或虽有多个影响因素，在安排试验时，只考虑一个对指标影响最大的因素，其它因素尽量保持不变的试验，即为单因素试验。常用的单因素试验设计：黄金分割法（ 0.618法）、分数法、平行线法、交替法和调优法等。多因素试验设计：正交试验设计、S/N比试验设计、产品三次设计、完全随机化试验设计、随机区组试验设计和正交拉丁方试验设计等。

实验室常用正交实验设计。正交试验设计是依据数据的正交性（即均匀搭配）来进行试验方案设计。目前已经构造出了一套现成规格化的正交表。根据正交表的表头和其中的数字结构就可以科学地挑选试验条件（因素水平）合理地安排试验。正交实验设计具有以下优点：能在众多的试验条件中选出代表性强的少数试验条件；根据代表性强的少数试验条件结果数据可推断出最佳的试验条件或生产工艺；通过试验数据的进一步分析处理，可以提供比实验结果本身多得多的对个因子的分析；在正交试验的基础上，不仅可以作方差分析，还能使回归分析等数据处理的计算变得十分简单；一种高效率、快速、经济的实验设计方法。通过正交试验可确定出各因素对试验指标的影响规律，得知哪些因素的影响是主要的、哪些因素的影响是次要的、哪些因素之间存在相互影响；选出各因素的一个水平组合来确定最佳生产条件。日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。正交表的使用大大减少了工作量。因而正交实验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应用。试验研究可在三个层面上进行：实验室、中试和工业装置。不同层面由于风险大小不同而造成的损失大不一样。实验室最小、中试次之、工业装置最大。工业装置上的优化试验研究一般在开工初期进行，一旦生产稳定后，不会轻易更改。这部分工作主要借助于统计过程控制保证产品的合格率。实验室和中试层面上的试验研究可以经常改变，可在很宽的范围内调整参数进行优化。因此，试验设计主要在这两个阶段发挥作用。 2 数据处理

大数据可视化系统需求书

大数据可视化系统

第一章项目背景 1.1. 项目背景大数据可视化系统，与企业决策中心系统及其业务子系统深度结合，兼具顶级视觉效果与高性能操控。系统集成了车辆轨迹追踪信息、满足逐级、逐层生产监控管理的需求。从襄阳地区产业链地图到食品工厂生产状况实时数据统计分析，再到屠宰车间内生产数据汇总呈现，最终到不同产线、主要设备的实时数据驱动和告警数据的全面呈现，为提升企业的运营管理效率和精准决策提供支撑。 1.2. 建设目标食品加工厂运营系统的信息可以分为四个层面。第一层面是襄阳地区产业链，包括食品加工厂、附近养殖场和运输车辆的信息；第二层面是食品加工厂，包括了屠宰厂、熟食厂、无害化厂、污水厂和立体库的各个分厂的运行、运营信息；第三层面是在各个分厂内部不同产品线的运行、运营信息；第四层面则是不同产品线中的主要设备运行、生产信息。本项目总的目标是在食品加工厂建立智慧监控与可视化管理云平台，对襄阳地区产业链进行全面监控与可视化管理，最终实现全面监控、智能运维、辅助决策、可视化运营管理等综效。第2章、需求分析 2.1. 现状分析公司经过多年的信息化建设，累计了很多企业信息系统，但这些系统比较独立，形成信

息孤岛，无法发挥数据的价值，更无法对企业的运营管理提供及时高效的支撑，要提升企业的运营管理效率，发挥数据价值，更好的为企业决策提供辅助支持，需要解决目前存在的以下主要问题： 1.建立的各个信息化子系统是相互独立，数据格式互不兼容。因此，每一个子系统都保存了大量的相关数据，多个子系统无法互通互联，海量的数据更无法整合，无法实现统一的数据分析和处理，从而大大限制了这些数据的应用范围，造成了严重的数据资源浪费。 2.每个子系统的操作不具有逻辑上的一致性，人机界面各不相同，无法为用户提供统一的人机互动体验。 3.传统的信息子系统仅提供了原始数据界面，人们不易快速理解数据的规律和含义。人们迫切希望能够将数据以可视化方式表达，以人类最自然的方式把数据的深层次含义和变化规律展现在人们面前。 4.移动计算的快速发展，使得运营管理人员能够随身携带计算能力强大的小型计算平台（如智能手机，平板电脑等），大大提高了运营人员的空间自由度。如何把信息系统中的相关数据和分析结果随时随地的传递到移动智能终端，并最佳化的呈现给运营管理人员，从而实现无处不在的实时信息感知，是当前运营管理人员在日常工作和生活中非常需要的技术。综上所述，食品加工厂的运营管理人员需要一种技术和解决方案，能够有效整合现有各个数据子系统，将所有子系统中的数据统一融合和分析，深入萃取每个数据中蕴含的信息，并将处理结果以最佳可视化方式实时展现在面前，使得运营管理人员能够及时全面感知所管辖区域的运行状态，快速做出最佳应对决策，最终实现智慧化工作和生活方式。 2.2. 系统目标建立大数据可视化系统，全面整合已有数据子系统，实时抽取各类数据源中的信息、记录和处理相关数据、随时随地监控其管辖区域内设备或系统的运行状态、进行综合管理、建立生产运营监控中心，以满足日常生产运行监控和运维管理；同时将运营管理-职能系统全面纳入，最终将运营管理团队打造成一个安全可靠、事件驱动、物联人事、智慧决策、快速响应的高效率运营管理团队，结合现代技术的应用提升现有运营管理的效率，树立食品加工行业高效管理的标杆。由于整个系统需要整体规划，分步实施，避免重复投入，所以我们将从顶层规划“大数据可视化系统”以满足未来的扩展和日常的运营，对本项目生产运营平台（系统）的智慧化

房地产行业大数据分析的作用

https://www.360docs.net/doc/ad6644224.html, 房地产行业大数据分析的作用在房地产行业，有一个明显的迹象表明，数据分析正在发挥更多的作用。例如，房地产企业通过使用数据挖掘技术，从不同的阶层了解人们的住房需求，并做出改变以适应不同的住房需求。交易价格、上市价格、数量和其他关键指标都可以帮助咨询师给出相对准确的估计价格。然而，这并不是房地产行业现在已经达到的终点。作为房地产行业的一名见多识广的内部人，你必须从市场中获取更多有价值的信息，以发掘销售线索，拓展业务。因此，您应该清楚您的目标是什么，为什么要使用这些数据。

https://www.360docs.net/doc/ad6644224.html, 一、房地产大数据可以帮助你更好的了解客户住房需求这些数据虽然不可能满足客户所有的住房需求，但我们可以在大多数客户中找到一些共性。为了更好地了解客户的需求，我们需要通过培训历史客户记录数据或统计数据挖掘客户的行为。数据采集可以通过不同的方式。对于一些企业来说，他们更喜欢在社交媒体平台上爬取，这些平台可以显示出用户的习惯、行为、偏好和情感数据，他们可以通

https://www.360docs.net/doc/ad6644224.html, 过使用自动网络爬虫工具，比如八爪鱼，来轻松提取数据，可以从大多数网站收集数据。我们还可以使用分类或聚类算法来对客户的需求分类。例如，工作的性质、习惯和生活条件，甚至购买和浏览历史记录都可以被列为值得挖掘的数据，我们可以使用基于云的技术来过滤、计算和优化客户群体，包括高质量的客户、潜在的客户、根据他们的特点，从不同的维度来给客户推广。二、房地产大数据有助于精确行业市场定位企业想进入或开拓某一区域房地产行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了房地产行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。

数据分析在销售决策中的作用

促销的效果如何不能只凭感觉，必须通过数据分析来验证。尽管啤酒与尿布的经典案例让人们认识到数据分析的神奇，然而在实际应用中，数据分析往往没有那么神奇，不过也并不容易实现。对于企业负责人而言，在进行信息系统相关的投资决策时，并不容易。一方面，若不投入资金，企业的发展可能会受到限制，毕竟人工管理相对信息系统管理，不仅成本高而且效率低下; 另一方面，若投入资金，又感觉难以准确把握信息系统的投资收益。零售企业在数据分析方面的投资就最能体现他们的这种两难境地。数据分析被公认为是提升信息系统价值的有力工具，但很少见到真正成功的案例。投还是不投，真是很为难。不过，在笔者看来数据分析的效果是很显著的，关键在于如何使用它。数据分析并不神秘事实上，数据分析曾经困惑笔者多年。十年前，第一次看到啤酒与尿布的案例时，笔者就深信不疑地认为，数据分析大有可为，只要努力追寻其中的规律，就一定会创造出另一个神话。今天，这个案例仍然被笔者奉为经典，不过笔者已经不太相信能够创造出这样神话般的奇迹了，反而更愿意相信某个大类的客单价这样一个简单的统计数字。实际上，笔者甚至认为自己被这个案例误导了，它过分神话了数据分析。其实数据分析就存在于报表的字里行间中，关键是要去发现它，了解它。笔者曾经接触过一个企业并和他们的管理人员进行了一些探讨。他们的店长凭借着多年的经验管理着门店。店长每天关心门店的销售额多少，当某天销售额低落的时候，店长总会分析周围竞争店的促销活动和天气因素，甚至分析到顾客情绪的变化。这些变化真的影响了门店销售吗？如果是，具体影响了哪些商品的销售呢？这些店长却说不清楚，只是一种感觉。其实我们最关心的“门店销售额”是无法帮助我们分析原因的，因为它只是一个经营结果，而非经营优劣的原因。我们企业的老总每天关注的公司销售额，但业务部门不能像企业老总一样仅仅看销售额这个结果，我们要分析的是造成结果的原因。笔者的习惯做法就是分析门店哪些大类的销售占比和以往的销售占比相比偏低？影响这些大类销售降低的原因是哪些？用促销额占比来分析促销力度是否过度以致造成毛利损失，或者促销占比太低结果导致人气不足; 用大类客单价来分析大类商品的价格带是否符合周围消费者的消费能力; 用捆绑来增加客单数和客单价; 用某个惊爆价商品的客篮商品资料分析它是否对某类商品的销售起到了带动效应等。还有很多数据都可以带给我们意向不到的信息，这些信息提示我们如何去改善经营方式。笔者认为，这就是数据分析，并不一定很神秘，但也不容易做到，关键看如何使用它。将信息技术与业务知识融合在数据分析中，信息部的技术资源与业务部的业务资源融合是非常重要、非常实际的问题。离开了业务部的业务经验支持，信息部的数据分析将是没有业务指导意义的。很多企业的老总或采购部经理常指责信息部的业务能力偏低，无法提供精确的数据，理由是能够从数据报表中发现“不懂业务的痕迹”。有报表不等于有分析，有分析不代表有效执行。我们如何将提供的数据信息转化为实实在在的策略行动，这是非常重要的。是的，目前信息部门确实缺乏与业务经营有关的业务知识，但是这种差距还远没达到不可弥补的程度，而且更多的问题存在于信息部门与业务部门的合作关系中，而不仅仅是某个部门的问题。例如，曾经有一个企业的采购部经理举了一个例子，信息部为采购部提供的自动补货订单中没有考虑过供应商的送货量要求，这就说明信息部不了解采购部的特性。还有，信息部提供的淘汰商品是根据销售数据提供的，但是某些商品是有特性的，包括: 某些暂时缺货的商品销售量肯定低的; 某些是冬季商品，目前夏季不能淘汰; 某些商品包装偏大适于在节假日销售，在平日销售偏低都不能淘汰，某些商品是拍卖陈列的不能淘汰……种种理由

社交网络基础与数据分析

东南大学 seminar课程简介课程名称社交网络基础与数据分析任课教师汪鹏工作单位计算机学院职称副教授联系电话Email 任课教师教学科研简介：汪鹏，计算机科学与工程学院/软件学院教师，副教授，微软学者奖获得者，长期从事语义Web、信息检索、数据集成和社交网络等方面的工作。目前主持国家自然科学基金项目1项，并曾参与多项国家自然科学基金项目和国家杰出青年科学基金项目。近年来担任多个重要国际会议的程序委员和审稿人。已在国内外重要学术期刊和会议上发表学术论文80多篇，被SCI收录10次、EI收录60余次、ISTP收录40余次，研究工作已被国外学者引用400余次。课程简介（含对学生基础的要求等,特别注明拟上课所在校区）：社交网络研究是专注于人类社交关系和行为的科学问题，其成果广泛应用于万维网、社会学、复杂网络、市场经济、生物信息学等众多领域。社交网络研究是一个典型的跨学科研究领域，吸引着大量来自计算机科学、社会科学、经济学、物理学等不同学科背景研究者。过去十余年以来，随着Facebook、Twitter、新浪微博等社交网站的兴起，产生了海量的社交网络数据，其中蕴含着当今人类社会组成结构、社区形成、社会演化、经济和政治活动等方面的丰富信息，因此社交网络数据具有重要的实用价值，发现和揭示海量社交网络数据中所蕴含深层规律是近年来学术界的一个研究热点。《社交网络基础与数据分析》课程旨在引导学生学习和探讨社交网络的基础理论、网络结构、社区形成、信息传播、社交数据爬取、社交数据分析和挖掘方法等相关问题，全面剖析社交网络研究热点，培养学生前沿文献阅读、研究问题剖析、学术报告和研讨等基础科研能力，并引导有志于研究的学生解决具体科研问题。本课程面向全校学生，特别欢迎计算机/软件学院、吴健雄学院、信息学院等对社交网络感兴趣学生，特别适合有未来科研深造计划的学生。学生最好有扎实的英文文献阅读、PPT组织和写作、数学、程序设计和算法基础。预计学生人数为10-16人为宜，拟在九龙湖校区上课。

数据分析的重要性

数据分析的重要性 2017年，可谓是新科技术快速发展的一年，诸如人工智能、机器学习、物联网和自动化等新技术的演进。尽管这些技术被证明是促进业务增长的催化剂，但数据分析仍然是不少企业重点投资项目。这是什么原因呢? 事实上，IDC撰文《数字化转型的续接举措》曾指出，47%的受访创业公司在2017年采用了商业分析或商业智能软件进行数据分析。虽然IDC的调查结果很令人鼓舞的，但大多数小型企业也承认，2017年它们只从分析中寻找到了可进行有效竞争所需信息的皮毛而已。 IDC中小型企业研究部副总裁Ray Boggs最近在一份《IDC Analyst Connection》报告中表示，这一现实可以归结为对分析价值的误解。他说：“高级商业智能的好处不仅来自于对当前商业问题更好(或)更快的解答，还来自于对那些未被问及到的最重要问题的理解。”同时他也提到：“随着中小企业的成长，在没有对必要内容进行批判性审查的情况下，扩展业务实践和流程是存在风险的。” 无论好与坏，2017年已经翻篇了，现在是时候一窥2018年企业数据分析的新貌了：可预测性揭示了数据分析的全部潜力小企业的领导者们常常觉得自己被越来越多的分析人员所忽视，因为他们担心自己的劳动力、客户基础或运营规模太小，不足以证明企业成本的合理性。尽管看起来有些短视，但有这种想法是完全可以理解的。因为当企业的预算比较紧张的时候，如果ROI不是100%可

预测的，那么就很难从一个部门拿钱来支付一个新的解决方案。虽然生活中的大多数事情都是不可预测的，但是实现和维护技术的成本，尤其是云中的商业智能分析则是可预测的。原因如下：企业可以在没有大量资金和人力资源的情况下保持领先的能力。每个月，企业通过按月付费的方式来访问他们当前所需要的精确分析功能——随着公司的发展，企业可以灵活地引入或删除组织、用户或功能。决策者可以在一个地方用一个共同的逻辑发现、预测、可视化、协作、模拟和管理数据。有了这种基础设施，企业就可以在无缝、熟悉的用户体验中利用最新的数字创新。这种策略不仅降低维护分析的成本，而且还增加了ROI。在数据中心加密的存储可以被保护起来，免受一系列的勒索软件和病毒的侵害。随着数据分析成为业务各个方面的自然组成部分，决策者可以利用日益增长的、且安全的数据收集功能来做预测性分析和跨功能预测。数据分析和云：一个惊人的增长机会基于以上所说的所有原因，数据分析的作用就很容易理解了。订阅付费更符合不断增长的各个阶段企业业务需求。而且随着数据中心遵守严格的政府和行业法规及认证，安全问题正在逐渐平息。更重要的是，重塑决策能力和在高度不可预测的市场中竞争的能力只会随着新兴技术的发展而提高。不管你知道与否，下一波的分析创新将是通过机器学习、人工智能和区块链加速和自动化企业决策的某些方面。这样的能力可以给小公司一个突破性的机会，让它们像大企业一样，以创业公司的速度和敏捷性来竞争，但前提是商业智能是由云的灵活性来管理的。山东数联位于济南高新区大数据产业基地，是一家专注大数据人才职业培训的公司。教学内容包含：大数据开发工程师、大数据架构师、大数据挖掘工程师、ETL开发工程师、SPARK 开发工程师、大数据管理、数据可视化、Hadoop、SAS/SPSS等相关课程。欢迎有志之人报名咨询。