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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
大数据与中国商业地理分析
大数据与中国商业地理分析 作者：McKinsey China|九月10, 2013| 城市化与可持续发展, 技术，媒体与通信, 麦肯锡季刊| 从全球范围来看，采用商业地理数据进行商业选址及消费者地理细分在发达经济体已经非常普及。为更精准地服务不断升级的中国消费者，宜家家居、麦当劳、星巴克等专门成立了商业地理分析团队，来指导其在中国的店铺选址。麦肯锡的“解读中国”商业地理分析团队亦感受到来自客户方越来越强烈的需求。我们以下图来说明架构在大数据之上的商业地理分析。 ——“80%的商业数据都是带有地理信息的” ——“商业地理分析的目的就是把对的产品放在对的位置上” ——“选址分析专家就是帮助客户找到最有利位置的…风水?先生” 科学选出最优位置 我们服务过一家全国股份制商业银行，该银行希望规划未来在中国某一线城市的网点开设计划。这些网点须开设在（潜在）顾客集中的区域，方便个人及企
业客户的业务办理，同时要避免选择过度竞争的区域，确保业务的健康增长。该如何科学地选出最优位置？ 而这正是商业地理分析最擅长的领域。评估某一个特定地点是否具有商业价值，深入该地进行调查是传统的“笨”办法。若想从一百多个城市中选出每个城市的重点商圈，仅凭个人或者小团队的有限知识和商业直觉是远远不够的。我们认为，一个可行的方案是，利用这些城市的矢量地图并加载更细层面的经济、人口和地理数据，借助地理信息系统（GIS）来实现批量处理和定量分析。打个比方，风水先生一旦配备了现代化装备，就升级成为商业地理分析专家，他们凭借商业地理数据帮助客户寻找并确定城市中的最优位置。 为了帮助这家股份制银行挑选最有利位置，我们采取了抽丝剥茧层层深入的方法，从街道到商业楼宇，对可能的位置进行深入分析。综合该城市超过200 个街道的人口统计信息、分区富裕程度、分区内各银行网点的分布及开业年限、各类商业信息点的分布等信息，将这些街道分区归纳为核心分区、次核心分区和避免分区三个大类。新设网点时优先考虑核心分区。接下来，深入到每一个街道分区内部，根据分区特征、商业信息点的分布与区域聚集度进行打分，结合该城市各分区内已建/在建/筹建楼宇列表选出网点的最优位置（见图1）。
软件质量数据分析报告
技术部数据分析报告（编号：NT-Q13-T01） 拟制人： 批准人： xxxx年x月x日
北京xxx有限公司技术部自xxxx年3月1日开始运行ISO9001质量管理体系以来产生如下数据，为了更好的控制技术部的质量工作，特对相关数据进行统计及分析，提出预防或改进要求。 本部门质量目标完成情况如下：
一.系统集成项目统计 纠正和预防措施： 目前项目实施过程中存在的潜在问题是由于用户的原因推迟项目进度，使项目不能按实施计划的进度完成。针对此问题，技术部售前工程师在做需求分析及方案设计时应充分考虑用户方责任问题，做好前期的计划；项目中问题发生时，项目经理应做为接口与用户明确好进度推迟的原因、及具体进度安排，形成文件，并随时与用户沟通。 二.客户满意度的统计 纠正和预防措施： 在接受统计的4个项目中，存在的问题主要有：与用户沟通的及时性不够、现场培训的内容不能完全满足用户需求、文档提交的不及时几方面。针对上述问题，技术部应①增强技术人员的质量意识，由质量小组对技术人员进行质量意识的培训；②召开项目经理会议，明确项目经理在项目中的作用和指责权限；③在派工培训时考虑到个人专长，尽量安排经验丰富的培训师，并定期组织内部技术交流和培训。
三.维护服务统计 1. 按用户分类统计如下： 2. 按故障级别分类统计如下： 3. 按故障类型分类统计如下：
33% 33% 软件故障人为故障 0% 纠正和预防措施： 从维护和服务的统计数据分析，造成用户系统的故障原因主要是设备故障和操作系统故障，其次是线路故障和其他故障，为出现软件故障和人为故障。针对以上故障类型，技术部应①在项目实施过程中对用户日后的维护人员加强培训和指导②在项目交付时提供内容完整、实用性强的的维护操作指导性手册；③售前技术人员在做方案设计时提示用户准备关键设备的备品备件及备份线路④公司在资源允许的情况下适量购置常用设备备件。 四. 办公IT 系统维护统计 1. 按故障级别分类统计如下：
商业大数据全生命周期
生命周期是指从出生到死亡的整个过程。大数据是一种特殊的信息资源，也有其自身的生命周期。无论是商业大数据还是政府大数据，在大数据交易平台上作为产品进行交易之前，都要经过数据生成、采集、预处理和分析的过程，这个过程就是不断积累大数据价值的过程，为建立大数据权主体和利益分配奠定了基础。 大数据交易完成后，大数据买家将利用大数据产品，挖掘其潜在价值。买家的反馈将对大数据交易市场产生重要影响。买方使用大数据后，应按与大数据交易平台或卖方签订的合同处理大数据。大数据的生成、收集、预处理、分析、交易、反馈和处置是大数据产品的全生命周期过程。 在商业大数据的生成过程中，大数据来源方主要是个人和企业，个人会产生网页浏览记录、消费行为、出行轨迹、文字评论、上传的
多媒体资料等大数据，企业则产生业务、财务等方面的大数据。 在商业大数据的采集、预处理、分析过程中，企业占据主导地位，大数据交易平台次之，个人仅占很少比例，这是因为企业、大数据交易平台本身具有人才众多、技术手段先进、资金雄厚等天然优势，而个人在人力、时间、软件、硬件、技术手段等多方面都处于明显劣势，所以参与度很低。 在购买商业大数据时，企业是主要参与方，政府、事业单位、大数据交易平台、个人较少，这种现象的产生与各个买方对大数据的利用目的是分不开的：企业有非常明确的盈利目的，渴望通过利用大数据实现自身业务的进一步发展以实现盈利；而政府、大部分事业单位（自收自支事业单位除外）不以盈利为目的，没有强烈的购买动机；大数据交易平台只是起到一个中介作用，渴望引入更多品种、数量的大数据产品，吸引更多大数据买卖双方在自己的平台进行交易以抽取提成实现盈利；个人用户中有部分买家是处于科研目的购买大数据，
商业综合体大数据云平台建设和运营整体解决方案 商业综合体信息化管理平台建设方案
商业综合体大数据云平台 建设和运营 解 决 方 1
案 2
目录 第1章建设背景及需求分析 (45) 1.1、商业综合体定义 (45) 1.1.1、集约化 (45) 1.1.2、物联网接入 (45) 1.1.3、GIS地图集成 (46) 1.1.4、大数据可视化分析 (46) 1.2、互联网+时代的挑战与机遇 (47) 1.2.1、推动互联网+政务服务 (47) 1.2.2、“一带一路”战略实施 (47) 1.2.3、优化营商环境 (47) 1.2.4、制造业与互联网融合 (47) 1.2.5、积累与创新驱动 (47) 1.3、技术背景 (48) 1.3.1、云计算 (48) 1.3.2、4G网络 (48) 1.3.3、多媒体通信 (48) 1.3.4、图像智能分析 (49) 1.3.5、物联网 (49) 1.3.6、大数据可视化分析 (49) 第2章需求分析 (50) 2.1、管理现状及分析 (50) 3
2.1.1、用户身份平台不统一 (50) 2.1.2、系统孤立、不能联动 (50) 2.1.3、安防平台不完善 (51) 2.1.4、没有有效的分析机制 (51) 2.1.5、综合管理无法可视化 (51) 2.2、信息化应用现状及分析 (51) 2.2.1、系统信息共享不足 (52) 2.2.2、业务应用效果不佳 (52) 2.2.3、数据处理不够先进 (52) 2.2.4、服务实战效能不够 (53) 2.3、现阶段业务需求 (53) 2.3.1、进一步提升管控能力 (53) 2.3.2、进一步提升应用效能 (54) 2.3.3、进一步提升执法水平 (54) 2.4、解决之道 (54) 2.4.1、物联网接入 (54) 2.4.2、事件联动 (55) 2.4.3、应急指挥 (55) 2.4.4、大数据可视化分析 (55) 第3章系统总体设计 (57) 3.1、设计依据 (57) 3.2、设计原则 (60) 3.2.1、统一规划、分步实施 (60) 4
大数据分析驱动企业商业模式的创新研究
2014年第1期(总第20期) 哈尔滨师范大学社会科学学报 Journal of Social Science of Harbin Normal University No.1，2014Total No.20 大数据分析驱动 企业商业模式的创新研究 李艳玲 （东北财经大学管理科学与工程学院，辽宁 大连116025） ［摘 要］随着大数据时代的来临，大数据发展催化了大量的相关产业，也带来了商业模式创新的机 遇。大数据问题迅速从技术层面上升到国家战略的最高层面。商务管理在大数据背景下面临诸多的时代挑战，分析企业在应用与研究方面所面临的问题，研究大数据环境下所带来的商业机会的新变化与新思路，思考并探索如何让我国在商业模式创新中迅速适应大数据环境，并有效利用新的机遇与挑战等问题刻不容缓，文章探讨了大数据驱动的商业模式的创新，并对大数据的发展做出展望。 ［关键词］大数据;商业模式;创新研究［中图分类号］F49 ［文献标识码］A ［文章编号］2095－0292（2014）01－0055－05 ［收稿日期］2013－11－10 ［作者简介］李艳玲，东北财经大学管理科学与工程学院副教授，博士研究生，主要从事大数据商业模式创新、管理决策研究。 由于社会化媒体和移动互联网的日益普及， 在最近及未来几年中，各种新的、强大的数据源会持续爆炸式地增长，过去曾经用的名词“信 息爆炸” 、“海量数据”已不足以描述数据的增长态势，2011年5月，美国麦肯锡全球研究院 （MGI ）发表一篇名为“Big data ：The next fron-tier for innovation ，competition and productivity ”（大数据：未来创新、竞争、生产力的指向标） 的研究报告，“Big Data ”（大数据）这个关键词便开始流行起来。 大数据是指大小超出了传统数据库软件工具 的抓取、存储、管理和分析能力的数据群，按EMC 的界定，其中的“大”是指大型数据集，一般在10TB 规模左右；多用户把多个数据集放在一起，形成PB 级的数据量，同时这些数据来自多种数据源，以实时、迭代的方式来实现。IBM 公司把大数据概括成三个V ，即大量化（Volume ）、多样化（Variety ）、快速化（Veloci-ty ），这三个特点反映了大数据所潜藏的巨大价值（Value ），总体概括为四个特征，即4V 。 面对与日俱增的大量复杂的数据，大数据将 会对高级分析产生巨大的影响，如何通过技术、 安全实践和IT 技能的正确组合来发现数字宇宙的潜在效益，帮助客户管理、保护和挖掘这些可以改变游戏规则的数据价值，并把它们直接转化为竞争优势，真正驾驭数字宇宙，发挥大数据的巨大潜力，是每个企业迫切解决的关键问题。同时，分析和利用大数据也可以催生无数新的服务和商机，也让一些传统行业找到了新的发展机会，更为紧迫的是，大数据时代产生了对“数据科学家”这种新兴复合型人才的迫切需求。对数据的洞察力进一步体现公司的战略和行动，将形成正向反馈，有助于企业积累竞争优势，这是大数据分析对产品创新活动的一个新的典型特征。传统创新活动主要局限在企业内部、数据有限、不能及时方便获取，而大数据时代开放性、网络化的数据无处不在，即时发生大量数据，为实时化、个性化创新方式提供了大量的在产品市场化之前进行互动设计的可能性。这方面的研究应充分利用大数据并结合行业特点研究一些重点行业中的产品及服务创新，例如金融、保险、医疗、零售、物流、互联网、电信等具有突出代表 — 55—
商业智能+大数据分析报告
2016年出版
正文目录 1、BI行业增长强劲，下游需求突出，竞争壁垒有抬升趋势 (4) 1.1、商业智能（BI）认可度持续提高，市场规模不断扩大 (4) 1.2、BI 产业链结构分析 (6) 1.2.1、BI 上游 (6) 1.2.2、BI 下游 (6) （1）、电信行业：大数据潜在金矿、亟待规模开发 (8) （2）、金融行业：效率与安全双轮驱动大数据应用深化 (8) （3）、电子政务：政务信息化政策利好大数据整体解决方案商用 (9) （4）、电力行业：生产信息决策与节能减排双重利好于大数据 (10) 1.3、BI 与大数据的联系与区别 (10) 2、大数据：逐步走向成熟，市场进入爆发成长期 (11) 2、从BI 到大数据4.0的演变历程 (12) 2.1、大数据核心技术不断演进，年增50% (12) 2.1.1、大数据的史前时代 (16) 2.1.2、大数据1.0 效率为先(2012-2015)：非结构化数据处理加速 (17) 2.1.3、大数据2.0 变现为王(2015-2020)：用户画像与标签 (18) 2.1.4、大数据3.0 与4.0 决策为本(2020-2030)：机器学习与洞察 (19) 2.2、大数据产业步入快速增长、国内相关企业产业布局呈哑铃型 (20) 2.2.1、从概念热炒到实际应用，大数据步入快速成长期 (20) 2.2.2、大数据产业链分工明晰，发展侧重数据采集及应用、呈现哑铃型 (21) 2.3、大数据助力产业升级创新 (22) 3、大数据主要应用分析 (23) 3.1、电信行业大数据应用 (23) 3.1.1、电信大数据爆发式增长，但运营商进入存量经营时代 (23) 3.1.2、电信运营商大数据变现具备基础 (24) 3.1.3、利用大数据，聚焦服务、创新、运行支撑 (25) 3.1.4、海外成功先例，值得借鉴 (26) （1）、全球电信运营商大数据实践 (26) （2）、法国电信：利用大数据开拓新服务领域 (28) （3）、西班牙电信大数据应用 (29) 3.2、金融行业大数据应用 (29) 3.2.1、强调大数据环境下的客户、市场、运营洞察 (29) 3.2.2、工商银行：利用大数据洞察客户心声 (31) 3.3、互联网大数据应用分析 (32) 3.3.1、大数据先行者，促进营销、信息与业务多重变革 (32) 3.3.2、BAT：领军大数据变革时代 (33) 3.3.3、亚马逊：用户行为数据分析助推个性化营销 (36) 3.4、工业大数据应用 (37) 3.4.1、借力大数据，实现设备、系统、决策智能化 (37) 3.4.2、工业大数据：中国制造2025 核心技术 (37) 3.4.3、汽车行业：“变形金刚”改变行业战斗方式 (38) 3.5、航空业大数据应用分析 (39)
大数据实现商业价值的9种方法
大数据实现商业价值的9种方法 现在已经有了许多利用大数据获取商业价值的案例，我们可以参考这些案例并以之为起点，我们也可以从大数据中挖掘出更多的金矿。2013 TDWI关于管理大数据的调查显示，89%的受访者认为大数据是一个机会，而在2011年的大数据分析的调查中这个比例仅为70％。在这两次调查中受访问者均普遍认为，要抓住大数据的机会并从中获取商业价值，需要使用先进的分析方法。此外，其他从大数据中获取商业价值的方法包括数据探索、捕捉实时流动的大数据并把新的大数据来源与原来的企业数据相整合。虽然很多人已有了这样一个认识：大数据将为我们呈现一个新的商业机会。但目前仅有少量公司可以真正的从大数据中获取到较多的商业价值。下边介绍了9个大数据用例，我们在进行大数据分析项目时可以参考一下这些用例，从而更好地从大数据中获取到我们想要的价值。从数据分析中获取商业价值。请注意，这里涉及到一些高级的数据分析方法，例如数据挖掘、统计分析、自然语言处理和极端SQL等等。与原来的报告和OLAP技术不同，这些方法可以让你更好地探索数据和发现分析见解。探索大数据以发现新的商业机会。很多大数据都是来自一些新的来源，这代表客户或合作伙伴互动的新渠道。和任何新的数
据来源一样，大数据值得探索。通过数据探索，你可以了解一些之前所不知道的商业模式和事实真相，比如新的客户群细分、客户行为、客户流失的形式，和最低成本的根本原因等等。对已收集到的大数据进行分析。许多公司都收集了大量的数据，他们感觉这些数据存在着商业价值，但并不知道怎样从这些弄出来的值大的数据。不同行业的数据集有所不同，比如，如果你处于网络营销行业，你可能会有大量Web站点的日志数据集，这可以把数据按会话进行划分，进行分析以了解网站访客的行为并提升网站的访问体验。同样，来自制造业的质量保证数据将有助于公司生产出更可靠的产品和选择更好的供应商，而通过RFID 数据可以帮助你更深入地供应链中产品的运动轨迹。重点分析对你的行业有价值的大数据。大数据的类型和内容因行业而异，每一类数据对于每个行业的价值是不一样的。比如电信行业的呼叫详细记录（CDR），零售业、制造业或其他以产口为中心的行业的RFID数据，以及制造业（特别是汽车和消费电子）中机器人的传感器数据等等，这些都是各个行业中非常重要的数据。理解非结构化的大数据。非结构化的信息主要指的是是使用文字表达的人类语言，这与大多数关系型数据有着很大的不同，你需要使用一些新的工具来进行自然语言处理、搜索和文本分析。把基于文本内容的业务流程进行可视化展示，比如，保险索赔过
大数据在商业地产运用案例
大数据在商业地产运用案例 一段记录顾客在商店浏览购物的视频、顾客在购买产品和服务前后的行为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就会发现，原来这里面有很多秘密。而所有秘密的支持都依靠一种技术——大数据。 一.进军电商的核心--大数据研究 从国内近年来新开张的商业物业来看，影院、餐厅、美容、健身、娱乐等“亲历性”服务项目占有的面积正在不断增多，而单纯的商品销售面积正在不断减少，这也是苏宁、国美、万达等传统商业企业全面高调进军电商的原因。 只有进入电商领域，他们才能积累更多的数据，为大数据时代的到来积累资本。全渠道销售模式是未来零售新方向,或有可能颠覆单一模式(纯线上或纯线下模式),开创零售行业新格局。而开展线上线下互动的O2O模式的核心，就是大数据应用。 数据对于零售企业的最大价值：为零售策略的开展提供细致的指导建议； 1、精准营销； 2、产品研发； 3、完善供应链； 二.典型零售企业的大数据建设 1.朝阳大悦城: 朝阳大悦城的生命力何在？除了及时的业态调整和不断创新的营销活动等这些表面上看到的动作，朝阳大悦城真正的核心竞争力是高效的运营管理，是以大数据为基础来部署，所有的营销、招商、运营、活动推广都围绕着大数据的分析报告来进行的大战略。 数据运营案例： a、根据超过100万条会员刷卡数据的购物篮清单，将喜好不同品类不同品牌的会员进行分类，将会员喜好的个性化品牌促销信息精准进行通知。 b、朝阳大悦城在商场的不同位置安装了将近200个客流监控设备，并通过Wi-Fi站点的登录情况获知客户的到店频率，通过与会员卡关联的优惠券得知受消费者欢迎的优惠产品。 c、经过客流统计系统的追踪分析，提供解决方案改善消费者动线，4层的新区开业之后客人总是不愿意往新里走，因为消费熟悉之前的动线，所以很少有人过去，该区域的销售表现一直不尽如人意。为此，招商部门在4层的新老交接区的空区开发了休闲水吧，打造成欧洲风情街，并提供iPAD无线急速上网休息区。通过精心设计，街区亮相后新区销售有了明显的改观。 d、打通微信与实体会员卡，会员的消费数据、阅读行为、会员资料打通后，更好地了解消费者的消费偏好和消费习惯，从而更有针对性地提供一系列会员服务。 2.银泰百货 银泰大数据战略： a、2013年，银泰百货全国门店的WIFI网络将铺设完毕，顾客进店可以免费登录使用WIFI。 b、打通线上线下，开启020，顾客通过手机端参与产品折扣活动，再到实体店提货的购物模式。
质量数据分析和质量信息管理办法
内部资料 注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司 管理文件 文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施
3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理
质量数据分析
质量数据分析 板桥二级水电站经汉中市水利水电工程质量监督站核定后共划分为1个单位工程，6个分部工程，185个单元工程。经统计，185个单元工程全部合格，合格率100％。6个分部工程全部合格。单位工程质量合格，合格率100％。原材料质量合格，中间产品合格。 现场监理工程师与施工单位在工程施工过程中对混凝土、砂浆进行了取样，委托汉中市水利水电工程质量监督站试验室对试块强度进行了检测，结果如下： 1、引水隧洞分部工程 (编号:D)： C20混凝土：共取样9组，平均抗压强度R n=22.70Mpa，标准差S n=1.0 Mpa，因n=9，即30＞n≥5，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》 (SL176-2007)C.0.2规定: R n－0.7S n＝22 Mpa＞R标（R标=20.0 Mpa） (C.0.2-1) R n－1.6S n＝21.1 Mpa＞0.83R标（0.83R标=16.6 Mpa） (C.0.2-2) 符合现行规范要求。 2、引水明管分部工程 (编号:C)： （1）C15基础混凝土：共取样12组，平均抗压强度R n=19.8Mpa，标准差S n=1.98 Mpa，因n=12，即30＞n≥5，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》 (SL176-2007)C.0.2规定: R n－0.7S n＝18.4 Mpa＞R标（R标=15 Mpa） (C.0.2-1) R n－1.6S n＝16.6 Mpa＞0.83R标（0.83R标=12.45 Mpa） (C.0.2-2)
符合现行规范要求。 （2）C25混凝土：共取样26组，平均抗压强度R n=32.6Mpa，标准差S n=3.58 Mpa，因n=26，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》 (SL176-2007)C.0.4规定: Rn＝32.6 Mpa＞1.15R标（1.15R标=28.8 Mpa） (C.0.3-1) Rmin＝25.5 Mpa＞0.95R标（0.95R标=23.8 Mpa） (C.0.3-2) 符合现行规范要求。 3、厂房分部工程(编号:F)： （1）C15混凝土：共取样9组，平均抗压强度R n=21.7Mpa，标准差S n=0.8 Mpa，因n=9，即30＞n≥5，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》(SL176-2007)C.0.2规定: R n－0.7S n＝21.1 Mpa＞R标（R标=15 Mpa） (C.0.2-1) R n－1.6S n＝20.42Mpa＞0.83R标（0.83R标=12.5 Mpa） (C.0.2-2) 符合现行规范要求。 （2）C25混凝土：共取样38组，平均抗压强度R n=29.1Mpa，标准差 S n=1.89Mpa，Fcu,min=25，因n=38，即n≥30，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》 (SL176-2007)C.0.2规定: R n－1.6S n＝26.1 Mpa≥0.9R标（R标=25.0 Mpa） (C.0.2-1) Fcu,min＝25 Mpa≥ 0.85 R标（0.85 R标=21.2 Mpa） (C.0.2-2) 符合现行规范要求。 （3）C30混凝土：共取样6组，平均抗压强度R n=32.46Mpa，标准差S n=2.1 Mpa，因n=6，即30＞n≥5，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》
中国电商行业大数据分析报告
2016年中国电商行业大数据分析报告
研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的%，网购用户渗透率达到%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况 数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况
数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状
随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模 中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模 数据来源：中商产业研究院 4、消费特点
女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力%%）。 80后、90后为零食网购主力：从休闲零食网购消费者年龄分布来看，28-38岁消费者占比%，18-28岁消费者占比%，年轻人成为绝对多数。80后基本步入职场，消费能力也已承受。即将进入社会的90后，消费更具冲动型、超前性，见识未来的生力军。 白领为零食电商消费的主要人群：休闲零食电商的手中人群职业分布较广，不仅有白领人士、事业机关人员，还有自由职业者，家庭主妇及退休人员等。因此，市场对食品电商的产品需求多元化，长尾效应明显。其中，白领人士是零食电商的最主要消费者（47%），性价比高、有个性有腔调、方便快捷是他们的诉求特征。 生鲜电商 1、产业综述
可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书
可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书 XXX技术有限公司 2018年7月
目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 2.1.1.传统BI模式 (6) 2.1.2.敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10) 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 1
3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 5.1.1.多数据源 (17) 5.1.2.数据建模 (18) 5.1.3.多维BI分析 (18) 5.2.设计运行 (20) 5.2.1.UI编排 (20) 5.2.2.丰富组件 (21) 5.2.3.事件引擎 (24) 5.2.4.运行引擎 (24) 2
5.3.系统管理 (26) 5.3.1.我的报表 (26) 5.3.2.工程化管理 (27) 5.3.3.主题管理 (27) 5.3.4.布局管理 (27) 5.3.5.数据源管理 (27) 5.3.6.基础管理 (28) 5.4.可视化展示 (29) 5.4.1.决策仪表盘 (29) 5.4.2.大屏综合显示 (30) 5.4.3.交互式WEB界面 (30) 5.4.4.基于GIS的数据可视 (33) 5.5.其他功能 (38) 5.5.1.数据探索 (38) 5.5.2.事件定义 (38) 5.5.3.项目管理 (39) 3
质量数据分析报告
质量数据分析报告 导读：本文质量数据分析报告，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 质量数据分析报告（一） 一、行业概况 银行行业分类中纺织行业囊括了国标行业中的纺织业、化学纤维制造业和纺织服装／鞋／帽制造业三个子行业。三个子行业涉及产业链的上下游，并呈现一种整体的趋同性．本次行业分析以纺织业为主，化纤业及纺织服装业为辅。 （一）整体情况 自 ???年下半年开始，受刭国际经济、金融环境的严重影响，纺织行业发展增速下降、指标呈现明显下滑、行业亏损加剧； ?年下半年国家两次上调纺织服装的出口退税率至 ??； ?年 月国家公布《纺织正业调整和振兴规划》对纺织行业的政策力度加强； ?年下半年纺织业多项指标有所回升、但行业颓势未得到根本改善。 纺织行业 ?年整体行业指标如下表示（以三个子行业分别例示） （单位：亿元、 ） （二）主要运行特点．
．产值同比增速继续回落，产销比保持较高水平． ???年 ??月规模以上纺织企业实现工业总产值 ???????亿元，同比增长 ????，但较上年同期回落 ???个百分点，当年纺织业产销比一直维持在 ??????区间内． ???年 ??月份化纤行业实现工业总产值 ??????亿元，同比减少 ????，该行业平均产销率 ?????． ???年 ??月份服装业实现工业总产值 ??????亿元，同比增加 ????，增速回落 ??个百分点，产销率略有下降． ．出口持续下降，面临贸易争端可能性加大． ??月份纺织行业出口额为 ???亿美元，同比下降 ????，同时中国纺织品在美国、欧盟以及日本这三个主要贸易伙伴的市场份额却持续上升，使得纺织行业出口与欧美经济体的风险捆绑更为牢固，面临的贸易争端将越来越密集． ．行业效益有所提升，利润增长稳定性欠佳． ?年 ??月，规模以上纺织企业实现利润总额 ?????亿元，同比增长 ?????．其中：化纤行业效益好转明显， ???年 ??月实现利润总额 ????亿元，同比增加 ?????，化纤行业利润上升主要得益于下半年化纤产品价格大幅反弹，但化纤行业收入总额同比仍呈下降趋势． ．行业亏损未得到明显改善． ?年三个子行业亏损额均有不同程度减少，但纺织业和纺织服装业亏损企业数仍呈上升趋势．化纤行业 ??月亏损面及亏损深度
企业大数据应用平台商业计划书
企业大数据应用平台商业计划书 企业大数据应用平台商业计划书 目录 目录 (2) 一、项目的概述 (4) 1.1项目提出的原因 (4) 1.2项目的先进性与优势 (4) 1.3公司的定位 (5) 二、项目的市场分析 (5) 2.1企业大数据应用的广阔前景： (5) 2.2市场发展规模 (5) 三、产品功能介绍 (5) 3.1管理咨询产品介绍 (5) 3.2PGS 智能管理系统介绍 (6) 3.2.1 ......................................................................... PGS 的 基于业务平台的技术架构 (6)
3.2.2PGS 智能管理系统功能介绍 (6) 3.3儒道网云平台的企业大数据应用平台介绍 (8) 3.3.1云平台的数据仓库技术 (8) 3.3.2云平台的基于数据模型的数据挖掘技术 (8) 3.3.3儒道网云平台的功能介绍 (8) 四、市场营销推广策略 (9) 4.1为客户提供通用型的免费产品，快速抢占客户 (9) 4.2为客户提供增值服务，增强客户粘附性 (9) 4.3与客户形成战略合作 (9) 五、某的商业模式 (9) 5.1、商业模式解读 (9) 5.1.1某大数据应用平台的运营机制的核心： (9) 5.1.2某大数据应用平台示意图 (10) 5.2、盈利模式..................................... 1 0 5.2.1管理咨询的收入模式： (10) 5.2.2PGS 智能管理系统的收入模式............... 1 0 5.2.3儒道网平台的收入模式： (11) 六、项目风险分析 (11) 6.1技术风险 ...................................... 1 1 6.2市场风险 ...................................... 1 1 七、未来公司的战略发展规划 (11) 7.1公司的使命和愿景 .............................. 1 1
大数据项目之电商分析平台
大数据项目之电商分析系统
1项目框架 1.1 项目概述 本项目来源于企业级电商网站的大数据统计分析平台，该平台以 Spark 框架为核心，对电商网站的日志进行离线和实时分析。 该大数据分析平台对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行分析，根据平台统计出来的数据，辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。 本项目使用了Spark 技术生态栈中最常用的三个技术框架，Spark Core、Spark SQL 和Spark Streaming，进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实 session 分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告流量实时统计 4 个业务模块。通过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造，该项目几乎完全涵盖了Spark Core、Spark SQL 和Spark Streaming 这三个技术框架中大部分的功能点、知识点，学员对于Spark 技术框架的理解将会在本项目中得到很大的提高。 图1-1 Spark 计数框架 户访问 现了包括用
1.1项目框架 1.1.1项目整体框架 图1-2 项目整体框架 本项目分为离线分析系统与实时分析系统两大模块。 在离线分析系统中，我们将模拟业务数据写入Hive 表中，离线分析系统从Hive 中获取数据，并根据实际需求（用户访问Session 分析、页面单跳转化率分析、各区域热门商品统计）对数据进行处理，最终将分析完毕的统计数据存储到MySQL 的对应表格中。 在实时分析系统中，我们将模拟业务数据写入Kafka 集群中，实时分析系统从Kafka broker 中获取数据，通过Spark Streaming 的流式处理对广告点击流量进行实时分析，最终将统计结果存储到MySQL 的对应表格中。
可视化商业智能大数据分析平台整体解决方案
可视化商业智能大数据 分析平台 建 设 方 案
目录 第1章客户需求概述 (1) 1.1需求分析 (1) 第2章可视化商业智能大数据整体建设解决方案 (2) 2.1解决方案系统架构 (2) 2.2解决方案组成 (3) 2.2.1数据仓库（InfoSphere Warehouse Layer） (4) 2.2.2数据集市（Data Mart Layer） (4) 2.2.3数据ETL处理系统 (4) 2.2.4业务应用 (5) 2.2.4.1Cognos客户洞察分析报表 (5) 2.2.4.2报表门户 (5) 2.2.4.3多维数据集 (11) 2.3配置建议 (15) 2.4整体解决方案优势 (17) 第3章可视化商业智能数据仓库方案 (20) 3.1可视化商业智能数据仓库方案概述 (20) 3.2可视化商业智能数据仓库解决方案带来的价值 (21) 3.3可视化商业智能数据仓库方案功能特点 (21) 3.3.1数据分区技术 (DPF, Database Partitioning Feature) (22) 3.3.2深度压缩技术 (24) 3.3.3极限工作负载管理 (25) 3.3.4嵌入式分析 (26) 3.3.5数据挖掘、建模和打分 (26) 3.3.6非结构化信息分析 (28) 3.3.7OLAP Cubing 服务 (29) 3.3.8灵活包装和许可选项 (30) 3.4为什么选择I NFORMATION M ANAGEMENT软件 (32) 第4章可视化商业智能客户分析应用方案 (35)
4.1I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT 方案概述 (35) 4.2解决方案带来价值 (37) 4.3I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT功能特点 (38) 4.3.1物理数据模型 (38) 4.3.2Cognos 应用报表 (42) 4.4为什么选择I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT (45) 第5章数据抽取、转换和加载方案 (47) 5.1I NFO S PHERE D ATA S TAGE 方案概述 (47) 5.2I NFO S PHERE D ATA S TAGE ETL方案带来价值 (49) 5.3I NFO S PHERE D ATA S TAGE 软件功能特点 (51) 5.3.1DataStage基于Information Server的架构 (51) 5.3.1.1通用用户界面 (52) 5.3.1.2通用服务 (53) 5.3.1.3通用知识库 (53) 5.3.1.4通用并行处理引擎 (54) 5.3.1.5通用连接器 (54) 5.3.2直观易用的开发和维护环境 (55) 5.3.3企业级实施和管理 (57) 5.3.3.1作业顺序器 (57) 5.3.3.2任务资源使用预估 (59) 5.3.3.3图形化监控工具 (60) 5.3.4高扩展的体系架构 (62) 5.3.5具备线性扩充能力 (65) 5.3.6ETL元数据管理 (66) 5.4为什么选择I NFO S PHERE D ATA S TAGE软件 (68) 第6章COGNOS (71) 6.1C OGNOS 方案概述 (71) 6.2C OGNOS方案带来价值 (73)
商业大数据
赢盛中国研究：“大数据”成为零售业博利热点（图） 报告引言：这个时代已经完全不是此前单纯的数字媒体化年代，一些商业巨头已经不声不响地运用“大数据（专题阅读）”技术好多年，用大数据驱动市场营销、驱动成本控制、驱动产品和服务创新、驱动管理和决策的创新好多年。大数据里面包含了企业运营的各种信息，如果能对它们进行及时有效整理和分析，就可以很好地有效地帮助企业进行经营决策，为企业带来获取巨大的增值价值效益。 一、“大数据”的商业价值 1.对顾客群体细分 “大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。 2.模拟实境
运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。 云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。 3.提高投入回报率 提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。 4.数据存储空间出租 企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。 5.管理客户关系 客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。 6.个性化精准推荐 在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。 以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”