海典数据决策分析系统方案

海典数据决策分析系统方案
海典数据决策分析系统方案

海典数据决策分析系统(BI)解决方案

上海海典软件有限公司

2010年6月

前言

自2000年以来,医药行业的信息化应用飞速发展。无论是医药连锁企业,还是批发企业甚至单体药店,都已经普及信息化管理系统,并且逐步形成了以信息系统为中心进行企业运营的共识。部分优秀的代表企业,更是积累了多年的信息化应用经验和原始数据。

然而,我们看到,对于当前的绝大数医药企业来说,不断积累的海量数据对他们来说,并没有发挥出应有的价值;这些不断增长的海量数据,更多的只是成为影响他们服务器运行效率的累赘。为了不影响系统的运行速度,相当多的企业定期地、不断地手工截断这些数据,将这些数据打包后尘封起来,束之高阁。甚至还有一些企业因为疏于管理,这些历史数据最终都遗失了。

“海典数据决策分析系统”(以下简称海典BI系统)正是在这种背景下,由上海海典软件有限公司研发而成。“BI”系统又称商务智能系统,是通过数据仓库等先进技术,进行数据挖掘和处理的工具。海典BI系统由海典软件针对医药流通行业研发,旨在帮助经营决策者从海量数据中挖掘出有价值的信息,并通过这些数据来辅助决策中发现问题、找到原因,以及提供解决问题的途径。

每个客户积累的海量数据,都是一座金山;海典BI系统则是开启这座金山的钥匙。海典BI系统,让客户的决策更迅捷、更科学!

海典BI系统专门针对医药行业的特点开发,充分体现医药行业的特性。

海典BI系统部署和使用方便,既可以部署在个人笔记本上供个人使用,也可以部署在公司内网上供公司中高层决策者使用,还可以发布在互联网上供有权限的其他用户(例如片区经理或门店店长)使用。

对于使用海典业务系统的客户,可以快速部署海典BI系统,并可将BI系统与业务系统尽可能整合和互补;对于不使用海典业务系统的客户,也可以根据客户的需要进行报表定制,而无论原来采用的是什么数据库。

海典BI系统拥有灵活的用户角色管理,可以设置不同的用户查看不同的报表;对于同一个报表也可以为不同的用户定义数据范围。如:同样是销售报表,经营部部长可以看所有店数据;片区经理可以查看本片区的所有店数据;门店经理则只允许看本门店数据。海典BI系统采用数据仓库和数据抽取机制,利用每天晚上的服务器空闲时间将业务系统的数据抽取到数据仓库之中。操作者使用BI进行决策分析时,只针对数据仓库进行操作,速度非常快,还可以大大减轻数据分析对业务系统的压力。

海典BI系统由于采用数据仓库,不仅分析速度非常快。还能将客户原有截断的多个历史数据导入,实时更长远的历史数据挖掘和分析。

海典BI系统可以集成Excel进行互动式报表分析和报表定制。

海典BI系统是一个开放的报表系统,允许用户进行报表修改和新增。对于已经购买海典BI系统的用户,海典软件还将不断地发布新的报表供他们下载和使用。

使用业务系统时间超过一年的医药经营企业。

目标门店数量在20家以上的医药连锁公司、目标年销售额在1000万以上的医药单体门店,或目标年销售额在1亿元以上的医药批发物流企业,或者对于数据决策分析有特殊需求的特色经营企业。

期望借助数据分析进行科学决策,期望由海量数据实现岗位考核、绩效计算、绩效评定、业绩预测、目标制定,并期望通过数据发现经营中的问题,进一步通过数据查找原因和得出解决途径的医药经营企业。

每个月,都有操作人员从各个系统和界面中收集相关数据,并花费数天的精力才能整理成报表提交给决策者的医药经营企业。

决策者整天面对一大堆报表,却往往找不到自己真正关心的数据的医药经营企业。

决策者花费大量精力阅读了大量报表,却很难得出客观的结论,或者往往忽视掉数据中某些隐藏的问题的医药经营企业。

期望对数据化经营精益求精的医药经营企业。

符合上述特征的其他与医药行业相近的其他行业客户。

1.综合分析驾驶舱分析

1.综合分析门店综合考评

1.综合分析店长任职数据分析

2.销售分析公司销售汇总

2.销售分析人效、坪效、租金比分析 2.销售分析日任务完成分析

2.销售分析小时时段销售分析

2.销售分析营业员销售分析

2.销售分析毛利任务达成率

2.销售分析机构销售对比

2.销售分析销售次数增速报表

2.销售分析品种销售汇总

3.品类分析功能主治类别销售分析 3.品类分析功能主治销售对比

3.品类分析管理级别分类销售分析

3.品类分析管理级别类别销售对比

4.采购、配送分析必备品普及汇总 4.采购、配送分析必备品未普及明细 4.采购、配送分析必备品断档汇总 4.采购、配送分析必备品断档明细 4.采购、配送分析断货明细报表

4.采购、配送分析配送满足汇总

4.采购、配送分析配送满足品种明细

4.采购、配送分析配送满足品种明细表

4.采购、配送分析采购进价变化报表

4.采购、配送分析新品销售明细

4.采购、配送分析新品普及明细报表

4.采购、配送分析新品销售占比

5.库存及周转分析效期商品占比

5.库存及周转分析效期库存占比明细商品明细 5.库存及周转分析库存周转分析

5.库存及周转分析库存周转对比

5.库存及周转分析商品付款方式库存周转分析 5.库存及周转分析药品分类库存周转分析

5.库存及周转分析业务员分类库存周转分析

6.会员分析会员消费行为分析

6.会员分析会员销售额占比

第五章:海典BI系统部分报表演示

1、驾驶舱分析

驾驶舱分析通过仪表盘的形式,将数据直观地反映给决策者,决策者根据该表盘即可清晰地看到该项指标的优劣。

海典BI系统的驾驶舱仪表盘刻度、基准值、警戒值都可由用户定制。

2、门店综合考评堆积图分析

通过堆积图的方式,将门店多项考核指标形成下述图表,可直观的看到多个门店的综合表现。对于优秀的项目,该指标体现在0轴线的上方;对于较差的项目,该指标体现在0轴线的下方。最终以0轴线的上方或下方的总体高度来体现门店的综合评分。

在不同的时期,企业有不同的经营重点,企业可以根据这些经营重点调整各个评测项目的权重和算法。

3、店长任职分析

跟以往不同的是,该报表将门店的销售表现与该店的店长任职时间结合起来(每种颜色的线段代表一位店长)。以体现不同的店长对于让店的销售的影响。

另外,本报表还能分析同一店长在不同店的销售表现。

4、带均线分析的柱形图

在以往的报表上,海典BI系统增加了任务值和180日均数、90日均线。有了这几项数据参考,能更客观地对某一期间的指标进行评估,也便于对未来期间的指标进行预测。

5、销售趋势预导图

当分析的目标太多时,难以在最短时间发现存在问题的目标。这时预导图就能发挥作用。预导图其实就是缩小的柱状图,但是会为每个片区和门店分别生成一个独立的图形,这样决策者可以很直观的发现存在问题的片区和门店。点击相应的预导图后,系统能自动呈现详细的数据和图表。

6、人效、坪效、销售额租金比、毛利租金比分析

分析每个门店、片区和整个公司的人效、坪效、销售额租金比、毛利租金比。

8、小时时段的平滑折线图

9、同类商品在不同门店的销售折线对比

本报表将同一类别在不同门店的销售进行横向比较,着重发掘门店的销售潜力类别。

数据模型决策分析习题

习题1 1.1抛掷一枚硬币三次。实验的结果序列分别为正面“ H”和反面“ T”。 (a)这个实验的所有可能的结果是什么? (b)结果是“ HHT”的概率是多少? (c)最初抛投的两次正面朝上的事件概率是多少? (d)在三次抛投过程中,出现两次同面朝上的事件概率是多少? 1.2抛二颗骰子,考虑出现的点数之和, (a写出样本空间; (b)写出所有基本事件; (c)记Ai 表示出现i 点(i=1,…,1) 求P(A2),P(A4),P(A7) 1.3假设一年级有100名MBA学生。所有这些学生,其中20名有两年工作经历,30 名有三年工作经历,15名有四年工作经历,其他35名有五年或五年以上的工作经历。假设随机抽取1名一年级MBA学生。 (a)这名学生至少有四年工作经历的概率是多少? (b)假设我们知道这名学生至少有三年工作经历,这名学生至少有四年工作经历的条件概率是多少? 1.4在美国有55万人感染HIV病毒。所有这些人中,27.5万人是吸毒者,其余的人 是非吸毒者。美国总人口为2.5亿。在美国有1000万人吸毒。HIV 感染的标准血液测试并不总是准确的。某人感染HIV,检测HIV为肯定的 概率是0.99。某人没有感染HIV,检测HIV为否定的概率也是0.99。回答下列问题,清晰地说明你需要做出的任何假设。 (a假设随机选择一个人进行HIV标准血液测试,测试结果是肯定的,这个人感染HIV的概率是多少?你的答案令人吃惊吗? (b)假设随机选择一个吸毒者进行HIV标准血液测试,测试结果是肯定的,这个人感染HIV的概率是多少? 习题2 2.1表2.1中说明了一个特定类型的微波炉每星期的销售数量的概率分布。 (a)每星期销售的微波炉的数量在1和3之间的概率是多少? (b)计算每星期销售微波炉的数量的均值、方差以及标准离差。 表2.1每星期销售微波炉的概率分布 销售数量概率 X i 0 P i 0.05 1 0.07 2 0.22 3 0.29

海典数据决策分析系统(BI)方案

海典数据决策分析系统(BI)解决方案 上海海典软件有限公司 2010年6月

前言 自2000年以来,医药行业的信息化应用飞速发展。无论是医药连锁企业,还是批发企业甚至单体药店,都已经普及信息化管理系统,并且逐步形成了以信息系统为中心进行企业运营的共识。部分优秀的代表企业,更是积累了多年的信息化应用经验和原始数据。 然而,我们看到,对于当前的绝大数医药企业来说,不断积累的海量数据对他们来说,并没有发挥出应有的价值;这些不断增长的海量数据,更多的只是成为影响他们服务器运行效率的累赘。为了不影响系统的运行速度,相当多的企业定期地、不断地手工截断这些数据,将这些数据打包后尘封起来,束之高阁。甚至还有一些企业因为疏于管理,这些历史数据最终都遗失了。 “海典数据决策分析系统”(以下简称海典BI系统)正是在这种背景下,由上海海典软件有限公司研发而成。“BI”系统又称商务智能系统,是通过数据仓库等先进技术,进行数据挖掘和处理的工具。海典BI系统由海典软件针对医药流通行业研发,旨在帮助经营决策者从海量数据中挖掘出有价值的信息,并通过这些数据来辅助决策中发现问题、找到原因,以及提供解决问题的途径。 每个客户积累的海量数据,都是一座金山;海典BI系统则是开启这座金山的钥匙。海典BI系统,让客户的决策更迅捷、更科学!

●海典BI系统专门针对医药行业的特点开发,充分体现医药行业的特性。 ●海典BI系统部署和使用方便,既可以部署在个人笔记本上供个人使用,也可以部署在 公司内网上供公司中高层决策者使用,还可以发布在互联网上供有权限的其他用户(例如片区经理或门店店长)使用。 ●对于使用海典业务系统的客户,可以快速部署海典BI系统,并可将BI系统与业务系统 尽可能整合和互补;对于不使用海典业务系统的客户,也可以根据客户的需要进行报表定制,而无论原来采用的是什么数据库。 ●海典BI系统拥有灵活的用户角色管理,可以设置不同的用户查看不同的报表;对于同 一个报表也可以为不同的用户定义数据范围。如:同样是销售报表,经营部部长可以看所有店数据;片区经理可以查看本片区的所有店数据;门店经理则只允许看本门店数据。 ●海典BI系统采用数据仓库和数据抽取机制,利用每天晚上的服务器空闲时间将业务系 统的数据抽取到数据仓库之中。操作者使用BI进行决策分析时,只针对数据仓库进行操作,速度非常快,还可以大大减轻数据分析对业务系统的压力。 ●海典BI系统由于采用数据仓库,不仅分析速度非常快。还能将客户原有截断的多个历 史数据导入,实时更长远的历史数据挖掘和分析。 ●海典BI系统可以集成Excel进行互动式报表分析和报表定制。 ●海典BI系统是一个开放的报表系统,允许用户进行报表修改和新增。对于已经购买海 典BI系统的用户,海典软件还将不断地发布新的报表供他们下载和使用。

决策支持系统解决方案

目录 1 工程背景和依据 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 编制的依据 (3) 2 决策支持建设现状 (4) 2.1 建设基础 (4) 2.2 需求分析 (4) 3 指导思想、建设原则 (6) 3.1 指导思想 (6) 3.2 建设原则 (6) 4 总体目标 (7) 4.1 总体目标 (7) 5 总体框架和体系 (8) 5.1 总体框架 (8) 5.2 技术路线 (9) 6 主要任务 (11) 6.1 完善信息基础设施 (11) 6.2 建立信息资源中心 (11) 6.3 搭建应用支撑平台 (11) 6.4 建立决策支持应用 (12) 6.5 完善相关支撑体系 (13) 7 重点工程 (15)

7.1 市领导辅助决策支持系统 (15) 7.1.1 市级领导应用 (15) 7.1.2 办公厅及部门应用 (15) 7.2 市领导空间决策支持系统 (16) 7.3 市领导智能决策支持系统 (17) 7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18) 7.5 决策分析政务数据交换平台 (19) 7.6 领导决策综合数据库 (20) 8 保障措施 (22) 8.1 加强组织体系建设 (22) 8.2 完善相关政策和制度 (22) 8.3 加强资金保障 (23) 8.4 加强项目培训和咨询 (23) 8.5 强化标准规范建设 (23) 9 计划安排及投资类别 (24) 9.1 总体安排 (24) 9.1.1 工程一期 (24) 9.1.2 工程二期 (24) 9.2 投资类别 (25)

1 工程背景和依据 1.1 项目背景 贯彻党的十六大报告要求“进一步转变政府职能,改进管理方式,推行电子政务,提高行政效率,降低行政成本,形成行为规范、运转协调、公正透明、廉洁高效的行政管理体制”。 贯彻党的十七大报告要求“推进决策科学化、民主化,完善决策信息和智力支持系统”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》:“各级各部门要高度重视电子政务建设工作,切实纳入重要议事日程。主要领导要及时掌握情况,解决问题,加强督促,有计划、有力度地搞好工作推进。”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》:“整合各专业数据系统的关系型数据、非结构化数据,以及多媒体数据,建设全省电子政务数据仓库,利用数据整合、数据分析、数据挖掘技术,建立全省电子政务决策支持系统,为各级领导提供决策支持。” 哈尔滨市已经具备决策支持建设的条件和环境,《哈尔滨市国民经济和社会信息化“十一五”发展规划》指出:“在应用系统建设方面,统一建设了公文传输、信息管理、督办管理、目标管理、议案管理和政务值班管理等6个政务应用系统,在工商、税务等各业务部门分别建设各自业务应用系统的基础上,建设完成了全市企业基础信息共享平台、城市空间地理基础信息共享平台等跨领域、跨部门的应用系统,

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及,加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发,人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为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;国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构;IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策,成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一,探讨了如何更好地利用数据产生社会效益;2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战,并倡议运用大数据促进全球经济发展;2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”,正式启动大数据发展计划,随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划;Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业,已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代,基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境,并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出,全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备,互联网上的数据每年增长50%,每两年便翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的,随着数据的急剧增长,大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据,如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程,进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出,大数据的“大”,并不是指数据本身绝对数量大,而是指处理数据所使用的模式“大”:尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据,同时使用数学方法对其进行分析和建模,挖掘出背后的关系,从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明,越是以数据驱动的企业,其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集,数据是知识经济时代重要的生产要素,是经济运行中的根本性资源。数据生产信息,信息改善决策,进而提高生产力。可以预期,未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据,数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查,基于调查结果为公司提供了5条建议,其中提出对于每个机会,企业需要从问题而不是数据开始,所以应该先定义满足商务目标的问题,然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示,经营大数据已成为企业管理的热门话题,但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析:大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机,63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势,47% 的受访者称当前应

(商务智能)海典数据决策分析系统(BI)方案.

(商务智能)海典数据决策分析系统(BI)方案

海典数据决策分析系统(BI)解决方案 上海海典软件有限公司 2010年6月

前言 自2000年以来,医药行业的信息化应用飞速发展。无论是医药连锁企业,还是批发企业甚至单体药店,都已经普及信息化管理系统,并且逐步形成了以信息系统为中心进行企业运营的共识。部分优秀的代表企业,更是积累了多年的信息化应用经验和原始数据。 然而,我们看到,对于当前的绝大数医药企业来说,不断积累的海量数据对他们来说,并没有发挥出应有的价值;这些不断增长的海量数据,更多的只是成为影响他们服务器运行效率的累赘。为了不影响系统的运行速度,相当多的企业定期地、不断地手工截断这些数据,将这些数据打包后尘封起来,束之高阁。甚至还有一些企业因为疏于管理,这些历史数据最终都遗失了。 “海典数据决策分析系统”(以下简称海典BI系统)正是在这种背景下,由上海海典软件有限公司研发而成。“BI”系统又称商务智能系统,是通过数据仓库等先进技术,进行数据挖掘和处理的工具。海典BI系统由海典软件针对医药流通行业研发,旨在帮助经营决策者从海量数据中挖掘出有价值的信息,并通过这些数据来辅助决策中发现问题、找到原因,以及提供解决问题的途径。 每个客户积累的海量数据,都是一座金山;海典BI系统则是开启这座金山的钥匙。海典BI系统,让客户的决策更迅捷、更科学!

●海典BI系统专门针对医药行业的特点开发,充分体现医药行业的特性。 ●海典BI系统部署和使用方便,既可以部署在个人笔记本上供个人使用,也可以部署在 公司内网上供公司中高层决策者使用,还可以发布在互联网上供有权限的其他用户(例如片区经理或门店店长)使用。 ●对于使用海典业务系统的客户,可以快速部署海典BI系统,并可将BI系统与业务系统 尽可能整合和互补;对于不使用海典业务系统的客户,也可以根据客户的需要进行报表定制,而无论原来采用的是什么数据库。 ●海典BI系统拥有灵活的用户角色管理,可以设置不同的用户查看不同的报表;对于同 一个报表也可以为不同的用户定义数据范围。如:同样是销售报表,经营部部长可以看所有店数据;片区经理可以查看本片区的所有店数据;门店经理则只允许看本门店数据。 ●海典BI系统采用数据仓库和数据抽取机制,利用每天晚上的服务器空闲时间将业务系 统的数据抽取到数据仓库之中。操作者使用BI进行决策分析时,只针对数据仓库进行操作,速度非常快,还可以大大减轻数据分析对业务系统的压力。 ●海典BI系统由于采用数据仓库,不仅分析速度非常快。还能将客户原有截断的多个历 史数据导入,实时更长远的历史数据挖掘和分析。 ●海典BI系统可以集成Excel进行互动式报表分析和报表定制。 ●海典BI系统是一个开放的报表系统,允许用户进行报表修改和新增。对于已经购买海 典BI系统的用户,海典软件还将不断地发布新的报表供他们下载和使用。

地质灾害预警决策支持与应急指挥系统解决方案(简短介绍)

1系统简介 地质灾害预警决策支持与应急指挥系统对地质灾害险情发现、险情鉴别、险情处置业务流程、数据流程进行调查分析,按区域、移民新城区、单体地质灾害分别建立了地质灾害预警决策支持及应急指挥逻辑模型;利用数据仓库技术实现了对地质灾害及防灾、救灾各类信息的快速检索查询;利用视频会议系统、大屏幕系统、卫星系统、单兵系统、通信指挥车系统、GPS定位系统等通过综合组网,快速搭建技术会商和应急指挥通信平台,创造了可视化程度高的、信息畅通的、可辅助决策并适应快速响应的条件和环境,充分调用了数据仓库、滑坡稳定性评价、预测预报、数据采集、治理工程等子系统建设的各项成果,有效地支持地质灾害预警决策及应急指挥。

2 系统业务流程 险情处置 图2-1系统业务流程图 地质灾害预警决策支持与应急指挥系统对一个地质灾害的生命周期(险情发现、险情鉴定、险情处置)进行管理和流程监控,同时建立技术会商平台和应急指挥平台,有效地支持了地质灾害预警决策支持与应急指挥。 3 系统构成 地质灾害预警决策支持与应急指挥系统由险情上报、技术会商、应急指挥、配置管理四大模块组成。 )

险情上报模块包含的功能有险情分布、险情信息标注、险情报警、报警信息管理、险情核查、险情报告、险情报告处理。实现对发生的险情进行报警录入,核查险情的真实性,对核查后的险情进行处理及生成核查报告上报上级部门。显示险情的分布图,并在分布图中对险情地点进行标注等针对险情的管理操作。 技术会商模块实现针对某次险情发起会商,制定会商计划。对会商计划、会商执行、会商结果进行管理。提供辅助编制报告与建议功能,对专家会商全过程进行追踪、记录、存储、管理,并将会商中得出的建议与报告发送到相应单位,为最终决策提供参考。 应急指挥包括应急指挥平台、GPS系统接口、应急预案库管理以及应急预案辅助编制、信息交流,接收会商文件并对灾情进行应急响应、追踪,对灾情进行评估,最终形成案例归档。 配置管理模块主要是针对需要配置的模块进行管理,主要包括灾害点信息配置、专家信息管理、信息服务注册、多维展现模型库管理、应急通讯平台模式管理、会商内容模式管理、审批流程管理、用户个性化设置。

大数据时代的数据挖掘

大数据时代的数据挖掘 大数据是2012的时髦词汇,正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论,是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。 大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用,感兴趣的朋友可以看一下。 智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。 数据挖掘的定义 技术上的定义及含义 数据挖掘(Data Mining )就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义:数据源必须是真实的、大量的、含噪声的;发现的是用户感兴趣的知识;发现的知识要可接受、可理解、可运用;并不要求发现放之四海皆准的知识,仅支持特定的发现问题。 与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。 ----何为知识从广义上理解,数据、信息也是知识的表现形式,但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉,好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据;也可以是半结构化的,如文本、图形和图像数据;甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的,也可以是非数学的;可以是演绎的,也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理,查询优化,决策支持和过程控制等,还可以用于数据自身的维护。因此,数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层次的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。在这种需求牵引下,汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员,投身到数据挖掘这一新兴的研究领域,形成新的技术热点。 这里所说的知识发现,不是要求发现放之四海而皆准的真理,也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式,更不是什么机器定理证明。实际上,所有发现的知识都是相对的,是有特定前提和约束条件,面向特定领域的,同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。n x _s u x i a n g n i n g

决策支持系统解决实施方案

决策支持系统解决方案

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目录 1 工程背景和依据 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 编制的依据 (3) 2 决策支持建设现状 (4) 2.1 建设基础 (4) 2.2 需求分析 (4) 3 指导思想、建设原则 (6) 3.1 指导思想 (6) 3.2 建设原则 (6) 4 总体目标 (7) 4.1 总体目标 (7) 5 总体框架和体系 (8) 5.1 总体框架 (8) 5.2 技术路线 (9) 6 主要任务 (11) 6.1 完善信息基础设施 (11) 6.2 建立信息资源中心 (11) 6.3 搭建应用支撑平台 (11) 6.4 建立决策支持应用 (12) 6.5 完善相关支撑体系 (13) 7 重点工程 (15)

7.1 市领导辅助决策支持系统 (15) 7.1.1 市级领导应用 (15) 7.1.2 办公厅及部门应用 (15) 7.2 市领导空间决策支持系统 (16) 7.3 市领导智能决策支持系统 (17) 7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18) 7.5 决策分析政务数据交换平台 (19) 7.6 领导决策综合数据库 (20) 8 保障措施 (22) 8.1 加强组织体系建设 (22) 8.2 完善相关政策和制度 (22) 8.3 加强资金保障 (23) 8.4 加强项目培训和咨询 (23) 8.5 强化标准规范建设 (23) 9 计划安排及投资类别 (24) 9.1 总体安排 (24) 9.1.1 工程一期 (24) 9.1.2 工程二期 (24) 9.2 投资类别 (25)

项目投资决策评价指标分析及建议解析

[工作研究] 项目投资决策评价指标分析及建议 ◎文/李晓艳 【摘要】我国目前的投资决策评价指标存在着对风险重视不足,社会效益评价指标欠缺,财务评价指标不 够完善等问题,如何改进现行评价指标,本文提出了加强风险意识,对原有动态指标加以改进,重视社会效益评价指标等观点。 【关键词1项目评价指标;风险;财务指标;社会效益 企业扩大规模、获取收益需要投放一定的资金进行项目投资,项目投资前的可一、现行的项目经济效益评价指标 我国计划委员会和建设部颁布的《建 设项目经济评价——方法与参数》(1993年 第二版)中列示了国家审理投资项目的经济效益评价指标,主要包括了财务效益、经济与社会效益评价指标。 财务评价是在生产成本和销售收入估算的基础上进行计算、分析和评价。主要考虑时间价值的投资收益率、投资回收期和动态考虑资金时间价值的净现值、内部收益率等。反应偿债能力的指标有利息备付率、贷款偿还期、资产负债率、流动比率和速动比率等。不确定性分析有盈亏平衡分析和敏感性分析等。 国民经济评价是站在国家的角度去考察项目对国民经济的贡献和需要国民经济付出的代价,它往往是决策审批部门考虑项目可行的重要依据。

社会效益评价采用定量或定性的方法对项目的社会效益和影响进行分析。主要有对就业的影响、对自然资源和生态环境的影响、与科技和经济发展水平以及宗教民族习惯是否相适应等。 二、目前评价指标存在的问题 1.对风险分析不够重视。项目评价分析时大多看重盈利能力指标和偿债能力指标,但对于财务风险缺乏重视。具体有两点,一是现有风险指标分析不足,比如盈亏平衡点的分析既没有考虑资金的时间价值也没有兼顾到整个项目的寿命期。二是有些需要考虑风险的地方还没有引起关注,如在计算盈利能力指标时对于现金流量的风险估算不足。由于计算繁琐问题,在项目回收期计算时,常只计算静态回收期而不计算动态回收期,这样计算出的回收期显然对风险的关注不足。 2.动态指标有一定的缺陷。如净现值 万方数据 指标往往是项目评价的首选,它考虑了资金的时间价值、采用贴现技术计算整个项目期内的现金流入和流出,但它也有缺陷,净现值的计算依赖于年现金净流量,计算年现金流量时一是假定了产销平衡,每生产一件产品就能销售出去一件;二是假定企业不存在应收账款和应付账款,每销售一件产品总能即时收到款项,也会在花费时即刻支出金额。三是假定现金流量总是发生在计算期的期初或期末,实际上未来现金流量受多因素影响,随时都有可能发生,这样的假定与实际工作中的情况是有很大出入的,一般企业难以做到。另外计算使用的折现率是由国家计委和建设部测定发布并定期调整,这与项目本身的资本成本有所脱节,造成决策的短期行为 3.缺乏行之有效的社会效益评价指标我国正处于经济转型期,各种利益矛盾突出,项目的上马,特别是大型项目总会引起各方利益冲突,急需有效的社会效益评价指标。但目前我国的社会效益评价指标大多流于形式,基本采用定性评价,缺乏操作性强的定量指标,没有可行的社会影响评价指南和方法,也缺乏能做好这方

企业决策分析系统解决方案

企业决策分析系统解决方案 客户需求分析 企业数据分析与决策支持需求的有效满足往往需要一个强有力的决策分析系统的支持,以便在系统中整合各项功能,并为企业用户提供一个统一的系统应用环境。企业对决策分析系统的具体需求一般可总结为以下几个方面: 统一应用门户 系统为企业进行数据分析与决策支持提供系统应用的统一门户。 统一资源管理 对系统中的各种应用资源可进行统一管理,如报表的发布,文档的上传管理等。 有效的权限控制 决策分析系统涉及到企业核心运营数据等商业敏感信息的分析与利用,因此需要有严格的权限控制机制。系统不但可控制用户有权限使用的功能,还能够控制用户所能查询分析的数据。 面向数据分析与决策支持的业务应用功能 系统能为用户提供面向数据分析与决策支持的多种应用手段或功能集成,以满足用户从不同角度进行数据分析的需要,如报表统计分析、关键绩效指标分析、olap多维分析、数据采集与汇总分析等等。 良好的可扩展性 系统具有良好的可扩展性,不但能满足用户的一些个性化定制功能,还能依据企业决策分析需求的不断发展变化,进行系统升级改进与功能扩展。 润乾企业决策分析系统解决方案 针对上述需求,润乾在深刻洞悉与充分理解国内企业商业智能需求以及多年商业智能项目实施经验的基础上,推出了“润乾RBP(RAQ Business Platform)决策分析平台”产品,并基于此产品为企业级用户提供一套完整的决策分析系统解决方案。润乾RBP决策分析平台可满足用户以下需求: 统一应用平台 系统为B/S架构,通过Web浏览器即可访问登录系统,为用户提供一个统一的系统应用平台环境。 资源中心 润乾RBP决策分析平台具有“资源中心”功能模块,为用户提供统一的资源管理界面,可进行目录管理、资源发布、资源授权,其中资源类型支持报表、自写HTML文章、静态文档(Word、Excel、PPT等)。 灵活全面的权限管理机制 润乾RBP决策分析平台为用户提供了一套完善灵活的权限管理机制。通过对机构、角色、用户、参数四者的有效管理与关联,为用户实现系统功能级、资源级、数据级三个层级的全面有效控制。即分别可以控制用户有权限访问的功能、可以查看的报表与文档资源、有权限查询检索与浏览的业务数据。 丰富的数据分析与决策支持应用功能 平台为用户提供了报表与统计图分析、个人首页分析面板定制、Dashboard企业信息仪表盘、报表订阅与推送、数据采集与多级填报汇总分析等丰富的应用功能,充分满足用户数据分析与决策支持的需要。 系统扩展 润乾RBP决策分析平台是润乾的标准化产品,能够与润乾其他BI系列产品进行深度整合,如即时报表、润乾调度器等等,以满足用户的不同应用需求。同时平台提供各层面的丰富接口,具有灵活的功能扩展性。二次开发与个性化定制 基于解决方案的产品化、系统丰富的接口、界面组件化,润乾还可为用于提供系统的二次开发与个性化功能定制服务,如报表应用开发、界面定制等等,有力提升客户系统应用价值。

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展的综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理,为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同,提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备

高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量,满足未来政务各类业务工作的发展需要,确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台的数据,通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系,建立关键数据之间的关联关系,将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能, 促进民生的发展。

大数据对企业管理决策影响分析报告

大数据对企业管理决策的影响分析及其对策 摘要:大数据是物联网、云计算之后又一项重大技术变革,无论是学术界、企业界还是政府都受到其影响。大数据下的决策环境发生了巨大改变,影响了企业的数据管理和知识管理。同时大数据下丰富的数据和知识使得决策参与者的决策能力大大提高,决策参与者角色发生了改变,进而影响到企业的管理决策组织。大数据的出现也对企业管理决策技术提出了更高的要求。在此分析基础上,系统阐述大数据对企业管理决策的影响及其对策。 关键词:大数据;企业管理;管理决策;对策 Analysis of the impact of big data on enterprise management and decision making and Its Countermeasures Abstract:Big data is another major technological revolution after the Internet of things and cloud computing, both in academic, corporate and government affected by it. Great changes have taken place in big data under the decision-making environment, affecting the company's data management and knowledge management. At the same time under the big data rich data and knowledge greatly improve decision making participants decision-making ability, decision-making participant roles changed, thus affect the enterprise's management decision-making organization. Big data is also put forward higher requirements for the enterprise management and decision-making technology. On the basis of this analysis, elaborated the influence of enterprise management decision-making system and Countermeasures of big data. Key words:Big Data; Business Management; Management Decision; Countermeasure 一、引言 随着云计算技术的快速普及,加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发,人类进人了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策,成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一,探讨了如何更好地利用数据产生社会效益;2012年5月联合国“GlobalPulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战,并倡议运用大数据促进全球经济发展;2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”,正式启动大数据发展计划,随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划;Google、IBM、EMC、惠普、微软

(完整word版)《大数据思维与决策》读后感

《大数据思维与决策》读后感 ——徐乾程学号652120100004 21世纪将是大数据的时代。 与《大数据预测》不同,《大数据思维与决策》并没有太多理论内容的介绍,作者主要通过大量例子说明近20年来大数据对传统行业、传统思维的冲击,从医学到教育领域到金融行业再到互联网,大数据思维的冲击都是史无前例的。其中给我印象比较深刻的主要有以下两点: 一、回归方程预测。从前人们的决策几乎全靠人为经验判断,作者在这个问题里举了“寻找棒球队员”的例子,传统的方式是经理人通过观看无数场球赛,观察球员的每一个细致动作,经理人根据经验判断该球员是否有潜力成为球星。该方式代价非常大且人为主观因素会影响决策正确率。大数据思维则是分析球员历史训练及比赛的记录数据,利用数理统计的回归方法分析数据,从而预测有潜力值球员。相对传统方式,大数据方法成本大大降低,且准确率更高。正如书中所说,数据比人客观,且现在大规模数据的获取更加容易,成本较低。 二、随机试验。作者提到的第二个很有用的方法是随机试验。基本思想是:随机抽取样本,控制单一变量,进行试验,分析试验数据检验哪个方式更加具有价值。这里采用的例子很多,其中一个就是某一个网站利用随机随机试验方法为网站开发者提供工具检测怎样的界面用户更加喜欢。文中列举“医生洗手对手术患者死亡影响”、“某一政策是否正确”等例子说明大数据下随机试验的利用。 但是,正如《大数据预测》里介绍的一样,大数据作为一种工具,必然存在两面性。大数据决策为我们提供很多快捷、准确的预测。但是,过分依赖数据则让我们在很多时候得出的结果相差很大。利用大数据进行决策,人为的经验还是不可或缺的,权值的设定,参数的调整,初值的设定等这些都是经验得来的,但是即使是这些经验,也不能太过依赖,因为数据在变化,世界在变化,以前正确的下一秒随时错误。总的来说,数据与人为经验相结合,互为促进。此外,随着科技发展,智能设备越来越普及,信息无处不在,数据无处不在。谷歌等都倡议数据共享,建立人人都可以利用的数据库。对于数据开发者、数据决策者而言的确是十分有利的。能够为客户创造价值,如机票预测是客户购买实惠机票很好的工具,这种情况客户也是乐意见到的。然而,一些恶意黑客当然也会因此入侵,获取用户数据,对人们生活带来很多干扰甚至是安全隐患。所以说,大数据下仍然很多问题,不过利益在驱动,还是会继续发展。大数据给人类社会的方方面面带来了巨大的变革,这是社会发展的潮流,不可逆转,我们只有顺应这种潮流,在思想上和技能上做好准备才能成为时代的弄潮儿。对于一家公司或一个国家,要从根本上改变思维和观念,尽早适应这种潮流。

国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势

国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势? 大数据类的公司1、大数据决策平台,帆软。帆软是商业智能和数据分析平台提供商,从报表工具到商业智能BI,有十多年的数据应用的底子,在这个领域很成熟,但是很低调。像帆软的FineBI,可以部署自带的FineIndex(类cube,数据仓库),有数据缓存机制,可实现定量更新,定时更新,减少了数据仓库的建设维护。还有FineDirect(直连)可直接连接数据仓库或数据库,主要针对Hadoop一类的大数据平台和实时数据分析的需求。2、数据库,大数据平台类,星环,做Hadoop生态系列的大数据底层平台公司。Hadoop 是开源的,星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化,功能细化,为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。 3、云计算,云端大数据类,阿里巴巴,明星产品-阿里云,与亚马逊AWS抗衡,做公有云、私有云、混合云。实力不差,符合阿里巴巴的气质,很有野心。 4、大数据存储硬件类,浪潮,很老牌的IT公司,国资委控股,研究大数据方面的存储,在国内比较领先。BI Hadoop的案例Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案,是Apache的一个开源项目名称,核心部分包括HDFS及MapReduce。其中,HDFS 是分布式文件系统,MapReduce是分布式计算引擎。时至今日,Hadoop在技术上已经得到验证、认可甚至到了成熟

期,同时也衍生出了一个庞大的生态圈,比较知名的包括HBase、Hive、Spark等。HBase是基于HDFS的分布式列式数据库,HIVE是一个基于HBase数据仓库系统。Impala 为存储在HDFS和HBase中的数据提供了实时SQL查询功能,基于HIVE服务,并可共享HIVE的元数据。Spark是一个类似MapReduce的并行计算框架,也提供了类似的HIVE的Spark SQL查询接口,Hive是基于hadoop的数据分析工具。很多企业比如银行流水作业很多,数据都是实时更新且数据量很大。会采用hadoop作为底层数据库,借由中间商处理底层数据,然后通过BI系统去连接这些中间数据处理厂商的中间表,接入处理数据,尤其以星环、华为这类hadoop大数据平台商居多,使用也较为广泛。以星环大数据帆软大数据BI工具FineBI的结合为例。由于星环也是处理hadoop下的hive数据库,其本质都是差不多的,可以使用Hive提供的jdbc驱动,这个驱动同样可以让FineBI连接星环的数据库并进行一些类关系型数据库的sql语句查询等操作。将这些驱动拷贝到BI工程下面,然后重启BI服务器。重启后可以建立与星环数据库的数据连接,最后通过连接进行数据查询。关于FineBI的FineIndex和FineDirect功能hadoop是底层,hive是数据库,上述案例采用的是FineIndex (cube连)连接,用的是hiveserver的方式进行数据连接的;数据连接成功之后,将hive数据库中的表添加到业务包

大数据分析与处理方法解读

大数据分析与处理方法解读 【文章摘要】要知道,大数据已不再是数据大,最重要的现实就是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据,这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以,大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此,大数据分析的方法理论有哪些呢? 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities(预测性分析能力) 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 DataQualityandMasterDataManagement(数据质量和数据管理) 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations(可视化分析) 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。 SemanticEngines(语义引擎) 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms(数据挖掘算法) 可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话,我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处,而不仅仅是挑战。 大数据处理

(决策管理)决策支持系统评估报告

决策支持系统评估报告 一、现状描述及评价 一)现有不足 目前,大部分公司财务、精算、业务、销售、咨询、投诉、业务员信息等分别使用不同的系统,特别是业务方面又包括几个不同的系统,各地的查询系统仅从以上某些系统中取数,而没有一个囊括公司全部业务系统相关数据的平台进行查询支持。 1、统计报表多人工操作,费时费力。 信息部疲于奔命,尚不能满足业务部门的统计需要。原因在于数据分布在不同的系统中,而业务部门的要求往往是全面的数据统计。业务部门不能及时掌握第一手业务资料,在业务管理上缺乏有力的事实证据,经营决策时的底气不足。同时也导致各部门间的统计报表有交叉,有些同名统计指标的表达不一致 2、缺乏整个公司统一的分析指标体系。 各种数据的口径不统一,目前数据主要涉及到财务、精算、代理人、业务等多个系统,但各个部门的报表口径不一:如“新单保费”的概念,到底包括不包括月缴,再如某个险种,到底是按照团体险统计还是按照短期险统计等等。各种口径不统一加大了系统间接口的复杂,更增加了数据准确性、一致性、效率控制的难度。

上海、深圳等公司对部分统计分析指标进行了初步的解释,应在全公司采用统一的统计分析指标,为建立统一的查询、分析系统奠定基础。 信息化战略规划是信息、资源的整合。数据仓库的搭建要基于一定的管理目的,从业务发展和管理的需求入手。查询系统应可提供行业分析结果的查询、理赔情况分析的查询、客户保费结构构成的查询等多方位查询功能。例如: 1、业绩分析系统 业绩分析系统是为了满足当前各级公司管理人员的决策需要,该系统中包含了原来设想的渠道管理系统中的系统功能。 a、销售状态分析。按照时间、公司、险种三个角度对团险 各险种的保费收入、给付、退保、计划完成率、增幅、 业绩排序等进行分析。 b、销售渠道分析。包括团队、个人的险种结构、给付、销 售业绩、人均产能统计和排序,以及经纪公司、代理公 司的销售收入、赔付率和退保率。 2、面向客户的决策分析系统 a、现有客户群体特征分析:客户的行业、规模、所有制特 征、单位关键人物描述、接触过程描述。 b、现有客户承保行为分析:某时间点或时间段的保费收 入、同比情况、客户群体占公司的保费规模、客户群体

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