连锁超市经营管理(全局思维[大数据])

连锁超市经营管理(全局思维[大数据])
连锁超市经营管理(全局思维[大数据])

连锁超市经营管理之全局思维[大数据]

不确定性中的稳定性

模型→可能性→章鱼→稳定性

“大数据管理”近年来频繁出现在公众视野中,大多数企业也对商业数据有效管理能够产生更多价值的认知程度越来越高,什么是“大数据管理”,大数据管理就是把零碎的商业数据提炼出对企业经营管理有指导性、针对性建议的数据处理方式。目前为止,仍旧有很多企业的管理人员停留在纸、笔、双手管理企业的状态,不可否认这种管理模式在90年代包括21世纪初期都可以获得成功,但是大家想想,现在是一个卖早餐的大妈都有微信、支付宝的时代,你还有什么理由拒绝一个让事情变得更简单的机会?当你还在埋头苦干、斤斤计算的时候,你的对手已经找到问题所在做出相应对策,你认为还能赢吗?

一、模型

当你准备对某些数据进行提炼时,首先要建立它的模型,模型的架构是一些相对稳定的的经济规则,有了模型,才能把零碎的数据整理出来。

譬如:我打算建立一个对商品管理人员工作能力的考核模型,销售达成率是个相对参数可以由财务人员提供,但是这个是一个相对数据,在大部分连锁企业来讲这方面已经很成熟了,从另外一个侧面来讲,这个数据不能做为能力考核的主要数据,因为他只是按既定规则进行操作,而且大部分促销活动都是统一制定,客观来讲,商品主管是没有绝对权限控制销售额的;低库存、高库存管理是个绝对参数,低库存管理是商品主管对于缺货商品的补货行为,没有商品就不可能产生销售,高库存管理是对积压、动销慢商品的处理,包括促销、退货或者出清。考核相对参数的比重要少、绝对参数的比重要大,还可以加入其它考核参数进行综合的考核。

规则:低库存管理是否合理,主要取决于商品储备是否合理,按常规来讲,一般低于一

个月或30天,就必须要补货,而且在即将缺货的时间节点的响应速度也是个考核范畴,都可以在考核模型中加入;高库存管理主要是在现有的销售数据情况下及时对可能滞销、积压的商品提前处理,避免出现问题,在这种情况下有没有进行相应的处理,也是商品管理人员管理商品技能的重要体现。

二、可能性

如果你是一名才入行的员工,因为商场运作、管理在你的脑海当中只是个模型,你不知道这件事会通向什么样的结果,你只知道“可能性”,可能会这样,也可能会那样;当你入行一段或者更长时间的时候,因为业务技能、工作经历的增长,你能从可能性当中提炼出“相对性”,这件事大概率会出现这样的结果,我需要怎样操作、防范。由“可能性”往“相对性”的提升,是你在这个行业的跨越、升华,当然这也意味着岗位、薪资的提高。

譬如:我是品牌牛奶的促销员,我刚开始工作的时候,每个往我的促销堆看的人都有“可能性”会买我的牛奶,我花了很多时间认真的去介绍,虽然我收获很少;当我工作一段时间之后,我发现了一些“相对性”的规律,带小孩的夫妻更容易购买牛奶,在比对两种不同牛奶的人要推高端产品等等。

譬如:我刚刚从一名基层员工升职做基层管理,我还保持着“可能性”的思维,这个业务员说的没错,他的促销堆头要调整一下,他的货应该多补一点,这个商品可能比那个商品好卖些要放在好的位置;当我工作了一段时间,我开始用数据管理商品、陈列,我找到了一些“相对性”的规律,节假日要用高端产品做形象附带中端产品走流量,优势位置要陈列当季最畅销的商品。

可能性到相对性的提升,是工作能力、经验的提升,找不到相对性的规律,就只能做可能性的事情!

三、章鱼

章鱼有八支触角,人只有两支手,在同等条件下,章鱼的工作能力可能更强一些,但是造物主赋予了人思维,当你的思维像章鱼的触手一样工作时,你的竞争优势将会扩大,速度更快、多方位管理更强。

我每天都在想这些凌乱的数据,是不是有一些相对性的规律,我是不是可以批量的管理这些可能性的事情?

渗透

做数据管理,一定不要单向思维,要渗透到各个部门,这样才能产生全局思维,全方位考虑事情,想得比别人多,才能做的比别人快、好。

核心

从“可能性”当中提炼出“相对性”,是工作能力、经验的提升;渗透、学习每个部门的工作内容,是全局思维的建立;把“相对性”按全局思维的规则沉淀下来,建立起“稳定性”,是核心。

四、稳定性

“可能性”→“相对性”→“稳定性”

可能性是一个低概率事件,相对性则有一定的特征,稳定性是站在全局思维上综合判断,数据管理是批量操作的,当你有从“可能性”→“相对性”→“稳定性”的一个经历,才能做出合理、合适的操作,制定规则。

为什么要做这样一个操作?

开源、节流

数据管理是为了节流,节约成本,这种节约不仅仅是人力、费用、资金的节约,还有带动整个体系的工作效率而获得的节约。试想在一个劳动密集型产业中,你能用技术密集型的方法去管理,你跟竞争对手的差距是不是拉大了呢?

劳动密集型产业,人员流动性太大,靠人管事,人一走,什么都留不下,如果有人能建立合理、合适的商品管理规则,就尝试吧,不断改进,添砖加瓦,这个规则沉淀下来将是你企业的财富,带不走。

连锁经营管理与实务

连锁经营的概念:连锁经营,是企业经营者若干同行业或同业态的店铺,以同一商号、统一管理或授予特殊经营管权方式组织起来,共享规模效应的一种经济组织形式。连锁经营的本质特征:1组织形式联合化和标准化2经营方式一体化和专业化3管理方式的规模化和现代化。连锁经营的优势:1、共享效应1企业形象共享2广告宣传共享3技术服务共享4盈利模式及商业模式共享2、扩张效应1广泛的吸引合作者2较低的投资风险3标准化扩张3、整合效应1提供统一的消费模式2整合企业市场行为。正规连锁的特征:1正规连锁具有资产一体化的特征,即每一家连锁分店的所有权都属于同一主体,归一公司、一个联合组织或单一个人所有;2正规连锁实行总公司统一核算,各连锁分店只是一个分设的销售机构,销售利润全部由总公司支配;3正规连锁总公司与其下属分店之间的关系属于企业内部的专业化分工关系,所以在经营管理权上高度集中,个连锁分店不仅店名、店貌等完全统一,经营管理的决策权加了实权、进货权、定价权、财务权、投资权等,也都高度集中在公司总部,公司总部为每个连锁分店提供全方位的服务,以保证公司的整体优势。特许连锁的特征:1特许连锁具有资产的独立性,即特许连锁店之间以及连锁店与总公司之间的资产都是相互独立的;2特许连锁实行独立核算,即特许连锁点与其总公司都是独立核算的企业,特许连锁店在加盟时必须向总公司一次性交纳品牌授权金,并在经营过程中按销售额或毛利额的一定比例向总公司上缴“定期权利金”;3总公司与其授权成立的特许连锁店之间的关系是平等互利的合作关系,所以在经营管理上往往不采取强制性的措施,而是一方面通过特许合同规定双方的权利义务,另一方面通过有效的服务、指导和监督来引导特许连锁店的经营行为,因此,对总公司来说,最重要的是履行特许合同的义务,并树立为特许连锁店服务的理念。正规连锁的优势:1能够通过大批量采购来大幅度降低经营成本和价格2可以统一调配资金、设备、商品及人员,有利于充分利用企业资源,提高经营效率3由于各连锁分店不是独立主体,其关闭、调整和新店的开设基本上属于公司内部的事务,受外界制约相对较少,总公司对分店布局和新店开发具有较强的调控能力。缺点:采用正规连锁的方式,要求总公司必须具有较强的经济实力,而且能够处理好集中管理和分散经营的关系。特许连锁的优势:1对总公司来说,能以较少的资本达到迅速发展公司业务的目的,实际上具有融资的功能2通过经营权的转让也能为总公司积累大量的资本,是公司的无形资产变为有形的资产,从而增强公司的实力和发展能力3对于投资者尤其是那些具有一定资本,希望从事商业活动,但又苦于没有经营技术和经验的企业和个人来说,特许连锁是一个很好的方式4由于特许店是独立的经营实体,有内在的激励和发展机制,因而总公司不需要在调动其经营积极性方面花费精力5对社会而言,通过特许连锁方式来发展商业网点,不仅能提高商业的组织化程度,而且也有利于中小企业的稳定发展。缺点:如果总公司片面追求品牌授权金,大量发展特许店而又缺乏有效的管理和强有力的服务能力,不仅会使企业形象受到严重损害,而且也会使投资者的权益受到侵犯,最终很有可能导致整个特许连锁系统的崩溃。考虑租赁网点的租金时,应以门店每平方米销售额的3%左右为标准,同时还要考虑租赁年限 企业管理部的职能:1负责组织制定各部门的规章制度、门店营业手册、各种岗位职责、对员工的考核规章和管理细则,监督管理实施2促进各门店经营目标的实现3组织各类促销活动,设定促销目标,拟定促销计划的要素及实施方式4开展业绩竞赛活动5对门店的进行指导6处理消费者投诉 SO 组合:利用企业内部优势抓住外部机遇的战略; 优势 劣势 WO 组合:利用外部机遇改进内部劣势的战略; 机会 ST 组合:利用企业优势避免或减轻外部威胁或打击的战略; 威胁 WT 组合:减少内部劣势或回避外部威胁的战略。 建立企业使命的作用:1明确企业发展方向和业务主题2协调企业内外的各类矛盾与冲突3有助于建立企业的共同愿景。 连锁企业战略:是连锁企业整体发展的战略纲领,是企业最高管理层指导和控制企业一切活动的指南。因此,连锁企业战略的研究对象主要是由若干个相对独立的战略事业单位组合成的一个有机组织体。连锁企业总部高层管理者的首要职责是企业战略的制定。市场渗透:是指连锁企业的现有产品和服务在原有市场上进一步渗透,扩大销量,是一种稳扎稳打、步步为营的战略。经济效益:又称经验曲线,是指在经营过程中,随着累计产品产量或服务量的增加,单位商品的生产成本或服务成本会下降。也可表述为:随着经验的增加,单位产品或服务成本下降。连锁企业获得低成本的具体措施:1使运营程序更加标准化;2商店布置、规模和经营产品的标准化;3利用次等位置、独立的建筑以及在较老的狭窄商业中心区选址,或者利用其它连锁企业废弃的店址。4将商店置于劳动力成本低廉、运营成本低的小社区。5使用廉价的建筑材料,进行简单地装修;6利用简易的设施和低成本展台。7加入合作采购和合作广告团体。8鼓励制造商为存货提供融资。影响商圈大小的因素:1业态不同,商圈的范围不同2分店所处位置不同,商圈的范围不同3单店的规模不同、连锁企业知名度不同,商圈的范围不同4顾客购物出行方式不同,商圈范围不同5顾客购物频率不同,商圈范围不同。连锁企业的统一采购机制的意义(作用):1实行集中统一的商品采购师实施规模化、集约化经营的主要手段。统一采购、大批量进货,有利于提高连锁企业在与供应商谈判中的议价地位,得到更好的进货价格;2集中统一采购也有利于连锁企业节约人力物力资源,降低商品采购成本;3集中统一的采购还有利于企业完善采购组织机构建设,进行有效监控,规范企业采购行为。4正是由于集中统一的采购,连锁企业才能得到优惠的进货价格、可靠地商品质量、畅销的商品品种和优质的服务等方面的充分保证,使连锁企业在激烈的市场竞争中处于相对有利的地位。主力的商品:1主力商品的构成,感觉的商品,季节的商品,选购性的商品。2主力商品:能事先设定商圈及顾客层,每天要有大量的销售额,能期待一定时期内有大量的销售,消费频率较高的商品,利润较高的商品。原则上,主力商品不能缺货,要有最低库存量。一些连锁企业对主力商品按计划大量采购,以降低进货价格,保持主力商品在价格上的优势。连锁企业商品结构的调整与优化:1运用现在化技术手段对各类商品的综合业绩进行科学评定2商品结构的优化要和卖场科学合理布局,现代商品陈列技术结合起来。3商品结构的优化应包括对货架的优化4商品结构的优化 SO WO ST WT

大数据背景下统计工作之我见

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/d84204420.html, 大数据背景下统计工作之我见 作者:吴灵玉 来源:《现代营销·理论》2018年第03期 摘要:随着信息技术的发展。以Web2.0技术为基础的社交网络、电子商务平台、微博等新兴服务快速发展。云计算提供了基础平台,造就了大数据时代。每时每刻都会有大量数据产生、传输……对这么庞大的数据进行分析、研究就显得尤为重要,以数据为对象的统计发挥的作用可见一斑。 关键词:大数据统计统计意义 2017年6月1日,菜鸟网络在其官方微博发布《菜鸟关于顺丰暂停物流数据接口的声明》,顺丰对此回应指出:菜鸟下线丰巢接口信息、暂停丰巢数据接口,是一场以信息安全为由的针对性封杀行动。并且顺丰还表示菜鸟要求丰巢提供与其无关的客户隐私数据。 矛盾的焦点在于对数据的掌控。那么,引发了“顺丰、菜鸟之争”的数据究竟有多重要?在这个大数据时代,数据是如何发挥作用的? 数据本身具有的价值远远不及其背后隐藏信息的价值,而挖掘数据背后的信息,就需要通过对一系列数据进行汇总、分析,从而针对问题进行探讨与解决。 一、统计的重要性 从个人角度来讲,在生活方方面面都是数据。每天的消费金额、步行的计数、走过的路线等等都是数据,而使数据体现其价值的便是统计。 现在电子商务平台快速发展,很多人喜欢网上购物。购物会留下消费记录和足迹,通过对这些数据进行分析,商家可以得知顾客的消费倾向,从而有助于针对性的营销。而消费者自身对自己的消费记录分析,便可以调整自己的消费计划,做好预算。 从国家角度,我国国家统计局的统计数据在经济、政治、文化、教育等方方面面都有着重要意义。 对这些数据进行不同角度的统计、分析和解读,可以看出许多潜藏信息。例如,这是我国最近几个月的制造业PMI(采购经理指数)绘制的图表。制造业PMI指数在50%以上,反映制造业总体扩张。我们便可以得知,我国制造业总体扩张,并能分析出扩张速度。如果辅以其他指标,有助于详细分析行业发展走势等。 二、统计陷阱

大数据导论思维、技术与应用教学大纲

大数据导论 1. 课程简介 本课程的主要目的是让学生了解什么是大数据,大数据的特点,大数据思维,大数据的核心技术,大数据应用,大数据带来的变革,以及大数据面临的挑战,从而使学生对大数据技术和应用有一个初步的了解。本课程重视演示和实战,以便使学生通过亲身体验来理解和掌握大数据的核心概念。 2. 课程安排(74学时:42学时讲课,6学时演示,26学时实验) 第一阶段:大数据概述(8+4+0) 第一课:(理论:2学时) 第一章大数据概述 第二课:(理论:2学时) 第二章大数据采集 第三课:(理论:2学时) 第三章大数据预处理 第四课:(演示:2学时) 演示一:大数据技术演示 第五课:(理论:2学时) 第四章大数据处理系统 第六课:(演示:2学时) 演示二:大数据应用演示 第二阶段:大数据存储技术(8+0+8) 第七课:(理论:2学时) 第五章大数据文件系统HDFS 第八课:(使用:2学时) 实验一:分布式文件系统HDFS使用 第九课:(理论:2学时) 第六章 NoSQL数据库HBase 第十课:(实验:2学时) 实验二:列式数据库HBase使用 第十一课:(理论:2学时) 第七章数据仓库Hive 第十二课:(理论:2学时)

第七章数据仓库Hive 第十三课:(实验:2学时) 实验三:HiveQL 命令行的使用 第十四课:(实验:2学时) 实验四:使用JDBC程序操作数据库 第三阶段:大数据处理技术(12+0+10)第十五课:(理论:2学时) 第八章大数据批处理Hadoop MapReduce 第十六课:(理论:2学时) 第八章大数据批处理Hadoop MapReduce 第十七课:(实验:2学时) 实验五:批处理模式MapReduce应用 第十八课:(理论:2学时) 第九章大数据快速处理Spark 第十九课:(实验:2学时) 实验六:内存处理模式Spark应用 第二十课:(理论:2学时) 第十章大数据实时流计算 Spark Streaming 第二十一课:(实验:2学时) 实验七:流式处理模式Spark Streaming应用 第二十二课:(理论:2学时) 第十一章分布式图计算框架 Spark GraphX 第二十三课:(实验:2学时) 实验八:图处理模式Spark Graph应用 第二十四课:(理论:2学时)

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

心得体会:大数据与数据驱动的智慧

心得体会:大数据与数据驱动的智慧 随着物联网、云计算、移动互联网等网络技术的应用、发展与普及,社会信息化进程进入大数据时代,海量数据的产生与流转成为常态。2015年,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》等文件提出实施国家大数据战略;2017年12月,中共中央政治局在十九大后第二次集体学习聚焦大数据战略。大数据正成为现代化信息技术的新热点、产业发展的新方向。这里,我结合多年对大数据的研究,谈谈自己的理解和体会。 从“信息时代新阶段”的高度认识大数据 信息技术革命与经济社会活动的交融催生了大数据。所谓大数据,是信息化到一定阶段之后必然出现的一个现象,主要是由于信息技术的不断廉价化,以及互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用。大数据有四个驱动力,即摩尔定律所驱动的指数增长模式,技术低成本化驱动的万物数字化,宽带移动泛在互联驱动的人机物广联连接和云计算模式驱动的数据大规模的汇聚。

大数据不仅是量大,重要的是多元。从技术能力的视角来说,大数据指的是规模超过现有数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集,同时并不是超过某个特定数量级的数据集。从数据内涵的视角来说,大数据是具备海量、高速、多样、可变等特征的多维数据集,需要通过可伸缩的体系结构实现高度的存储、处理和分析。与过去信息化不一样的,大数据的很多东西不是过去那种主动采集产生的,而是信息系统通过各种各样的交互自然产生的。 当前,大数据开启了信息化的第三波浪潮。如果我们回顾来看,大体上能够看到两个明显的阶段划分:一个是从PC机进入市场带来的信息化的第一波浪潮,这个浪潮差不多到上世纪90年代中期,这个时候的主要特征是单机应用为特征的数字化;另一个是从上世纪90年代中期到现在,互联网推动了软件从单机向网络计算环境的延伸,带来了信息化的第二波浪潮,其基本特征是以联网应用为特征的网络化。现在我们正在进入新的阶段,即以数据的深度挖掘和融合应用为特征的智慧化。 大数据研究面临诸多挑战

大数据时代思维方式对教育的启示

教育发展研究2013.21 决策参考 摘要:随着互联网技术的革新,大数据开始蔓延至各个行业和领域,影响着人们的知识体系和生活方式。在大数据时代,能否激发和利用隐藏于数据内部未被发掘的价值,实现在教育、经济、交通、医疗等领域的革新,取决于人们对于数据及其潜在价值和功能的认识和态度。本文主要阐述大数据时代思维方式的结构及特性,并总结大数据时代思维方式为教育带来的启发。 关键词:大数据;大数据时代;思维方式;个性化教育;教育决策;教育评价 张燕南/华东师范大学课程与教学研究所 博士研究生 赵中建/华东师范大学课程与教学研究所教授(上海 200062) 大数据时代思维方式对教育的启示 笮张燕南赵中建 在大数据时代背景下,数据无所不在,许多过去难以量化的信息都将转化为数据进行存储和处理。通过大数据时代的数据储备和技术理念,以前所未有的方式洞见事物的发展趋势,进而影响人们的价值体系、知识体系和生活方式。在大数据时代开启伊始的今天,能否激发和利用隐藏于数据内部尚未被发掘的价值,实现在教育、经济、交通、医疗等领域的革新,取决于人们对于大数据及其潜在价值功能的认识和态度。也就是说,形成与之相适应的思维方式是驾驭大数据和实现其价值的关键。大数据时代的思维方式离不开大数据的支撑,大数据是大数据时代思维方式出现的源头和赖以生存的基础。从根本上说,大数据时代思维方式是产生于大数据时代、立足于大数据平台之上的新观念体系。 一、大数据及其特性和价值 大数据(big data)概念源于最早经历信息爆炸的学科,用于描述目标数据量的规模远远超出了一般电脑处理能力的情形。在众多领域都面对着爆发式数据增长的今天,数据处理技术和工具随之蓬勃发展,大数据则不仅用于描述需要进行批量处理或分析的大量数据集,同时还涵盖了处理数据的速度。 美国互联网数据中心将大数据定义为:通过高速捕捉、发现/分析,从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。[1]可以概括为四个英文字母V ,即更大的容量(Volume)、更高的多样性(Variety)、更快的生成速度(Velocity)以及由前面三个“V ”的组合推动的第四个因素———价值(Value)。 1.大数据的特性 (1)大数据的海量特性。大数据使得许多过去不可获取、计量、存储和分析的信息都有了数据化的可能。在互联网、电信和卫星通信技术的支持下,迅速普及的PC 、平板电脑、智能手机以及不断涌现的诸多工具设备正在以数据的形式追踪人们的日常生活,并将这些数据存储在相应的数据库中:通过基于位置的服务(Location Based Service ,LBS),移动通信运营商掌握着个人的行踪,同时实时通信信息也在加上时间标记后进行备份;信用卡提供商和在线支付平台记录个人的购物、旅行习惯以及支付能力;社会性网络服务(Social Networking Services ,SNS )采集和存储着与用户的社会关系和个人爱好相关的全部言行记录;安装在各大公共机构的摄像头捕捉人们的外形特征、衣着以及出现的时间。大数据的技术手段和理念赋予了人们在更多领域、更多层次获

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

企业大数据思维

企业大数据思维 张靖笙 “一切皆可数据化”,舍恩伯格大数据思维里面这句话道出了这个时代滚滚洪流的主旋律,不管你听与不听,看与不看,数据都在哪里,像空气一样弥漫,也会像空气一样要命。在各种应用大数据的声音不绝于耳的今天,前者已是普遍的共识的,而对于后者,很多人却还不见得认同了,您可能觉得言过其实了,凭什么你说大数据会要命?我们没有用大数据就活不了了吗?而对于当今人类社会的所有组织机构来说,数据的重要性已经越来越明显,已经直接影响到存亡命运,缺少数据资源,无以谈事业;缺少数据思维,无以言未来,所以数据是很要命的。 而当前最要命的是,很多甚至是大多数的中国企业家还远远没有认识到这个严重性,这里折射的就是很多人在思维层面对于大数据这种新兴事物认识的不充分,正如马云所指出的:“很多人输就输在,对于新兴事物,第一看不见,第二看不起,第三看不懂,第四来不及。”赵国栋、易欢欢、糜万军、鄂维南合著的《大数据时代的历史机遇》中指出,有四种典型的片面认识阻碍企业家完整地认知大数据:第一,认定是炒作;第二,片面理解;第三,狭隘视野;第四,唯技术论。这些都是缺少全面和准确的大数据认识的表现,尽管还有其他各种客观原因,但是企业家对大数据没有正确的思想认识是阻碍大数据在企业获得深入应用的主要原因。 正确的思维来自正确的认知,在心理学上有一个思维圈法则,被许多高端人士推崇,这就是黄金思维圈,黄金思维圈是一种认知世界的方式,它能够帮助我们快速认识这个世界的本质。黄金思维圈包含三个层面,第一个层面是what层面,也就是事物的表象,特征。第二层则是how,方法,就是如何去解决这个问题,第三层则是本质层,就是why,就是事情背后的原因与真实的目的,可以说这个黄金思维圈是我们认识大数据最好的思维武器。

大数据与统计新思维

第31卷第1期2014年1月统计研究 Statistical Research Vol.31,No.1Jan.2014 大数据与统计新思维 * 李金昌 内容提要:最近,《大数据时代》等几本书引起了广泛的关注,大数据正在改变着人们的行为与思维,那么以数据为研究对象的统计学该如何应对,本文基于对大数据的理解,认为统计思维需要发生三个方面的改变,即要改变认识数据的思维、收集数据的思维和分析数据的思维。其中,数据分析思维又要在统计分析过程、实证分析思路、推断分析逻辑等方面发生变化,同时统计分析评价的标准也要有所调整。围绕这些变化,本文提出需要从八个方面去积极应对大数据,以促使统计学科跟上时代的步伐。 关键词:大数据;统计思维;统计学中图分类号:C829.2 文献标识码:A 文章编号:1002-4565(2014)01-0010-06 Big Data and New Mind on Statistics Li Jinchang Abstract :The latest publication of a book such as “Big Data :A Revolution That Will Transform How We Live ,Work ,and Think ”has captured the public attention.With the big data changing the way people think and behave ,how should the development of statistics ,a discipline that aims at data ,take its course ?Based on its understanding of the big data ,this paper puts forward three dimensions in which the mind on statistics need to be changed :the interpretation of data ,the idea of data collection and the view of data analysis ,where the process of statistical analysis ,the mode of empirical analysis and the logic of inferential analysis ,and also the evaluation standards of statistical analysis should be adjusted.According to those changes ,this paper suggests that the big data be actively dealt with from eight perspectives ,in order to keep the science of statistics to abreast of the times. Key words :Big Data ;Mind on Statistics ;Statistics *本文为浙江省高校人文社科重点研究基地(统计学)成果之一。本文为第十七次全国统计科学讨论会特邀论文。 最近,译著《大数据时代》[1] (英国Viktor Mayer-Schǒnberger ,Kenneth Cukier 著)和《驾驭大数据》[2] (美国Bill Franks 著),以及我国学者涂子沛[3]、郭晓科的《大数据》[4] 等几本书引起了广泛的 关注,其他各种媒体关于大数据的讨论也层出不穷, 大数据已成为流行语。有人认为,大数据是一场新的革命,将横扫一切领域,重构世界。不少国家已将大数据作为国家发展战略,而商业领域更是将其视为下一个投资的宝库。毫无疑问,大数据时代已经来临,它正在悄悄地改变着人们的行为与思维,难以阻挡,无法抗拒。在计算机科学、电子商务等领域已率先在大数据技术开发与应用方面做出不俗成就的时候,以数据为研究对象的统计学该如何应对?无动于衷还是盲目追从?正确的态度应该是理性对待、积极跟进、改变思维、谋求发展。 一、对大数据的初步认识 到底什么是大数据,不同的学科领域、不同行业 的从业人员肯定会有不同的理解。与传统意义上的数据相比,大数据的“大”与“数据”都有了新的含义,绝不仅仅是体量的问题,更重要的是数据的内涵问题。或许,“大”与“数据”根本就不能分开,只有把“大数据”当作一个整体概念来理解才有意义。那么从统计学的角度,我们该如何来理解大数据?笔者认为大数据不是基于人工设计、借助传统方法而获得的有限、固定、不连续、不可扩充的结构型数据,而是基于现代信息技术与工具可以自动记录、储存和连续扩充的、大大超出传统统计记录与储存能

大数据思考与练习答案 (1)

2020学年大数据思考与练习 一、单选题 1.当前大数据技术的基础是由()首先提出的。 A.微软 B.百度 C.谷歌 D.阿里巴巴 2.大数据的起源是()。 A.金融 B.电信 C.互联网 D.公共管理 3.智能健康手环的应用开发,体现了()的数据采集技术的应用。 A.统计报表 B.网络爬虫 C.API接口 D.传感器 4.2012年,()政府发布了《大数据研究和发展倡议》,标志着大数据已经成为重要的时代特征。 A.中国 B.美国 C.日本 D.英国 5.大数据的最显著特征是()。 A.数据规模大 B.数据类型多样 C.数据处理速度快 D.数据价值密度高 6.下列关于大数据特点的说法中,错误的是()。 A.数据规模大 B.数据类型多样 C.数据处理速度快 D.数据价值密度高 7.当前社会中,最为突出的大数据环境是()。 A.互联网 B.物联网 C.综合国力 D.自然资源 8.医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项?() A.诊疗数据 B.个人健康管理数据 C.健康档案数据 D.公共安全数据 8.下列关于计算机存储容量单位的说法中,错误的是()。 A.1KB<1MB<1GB B.基本单位是字节(Byte) C.一个汉字需要一个字节的存储空间 D.一个字节能够容纳一个英文字符 9.在数据生命周期管理实践中,()是执行方法。 A.数据存储和备份规范 B.数据管理和维护 C.数据价值发觉和利用 D.数据应用开发和管理 10.大数据时代,数据使用的关键是()。 A.数据收集 B.数据存储 C.数据分析 D.数据再利用 11.大数据的本质是() A.联系 B.挖掘 C.洞察 D.搜集 12.规模巨大且复杂,用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据,这指的是()。 A.大数据 B.贫数据 C.富数据 D.繁数据 13.信息技术的发展非常快,表现在()。 A.集成电路的规模每18到24个月翻一倍 B.信息的存储能力每9个月翻一番 C.信息的存储能力每9个月翻一番 D.光通讯的速率和容量每年翻一番 14.与大数据密切相关的技术是()。 A.蓝牙 B.云计算 C.博弈论 D.WiFi 15.大数据应用需依托的新技术有()。 A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.三个选项都是 16.数据科学就是从()中提取知识的研究。 A.流量 B.互联网 C.数据 D.人群 17.IBM在3V的基础上又归纳总结了第4个V是指()。 A.真实和准确 B.无时不在 C.巨量 D.极速

互联网时代的大数据思维

互联网时代的大数据思维 张靖笙 互联网带来了什么? 当前,互联网的发展和普及已经达到了空前的规模,互联网已经成为人们日常生产和生活中不可缺少的一部分,正日益改变着人们对于信息或知识的获取和社会关系的认知方式。特别是手机移动互联网应用兴盛起来后,随时随地随手低头捣鼓手机上网几乎成了大多数城市人的习惯。 对于正处于转型升级中的中国企业,互联网大潮的冲击和洗礼是绕不过去的,必须积极去应对。认清互联网到底给人们的生活带来了什么影响和改变,给企业的经营和发展带来什么挑战和机会,这是每位企业领导人都应该认真思考的事情。我们先来看看互联网对于传统带来了什么颠覆性的影响。 (1)财富虚拟化:现在越来越多社会化大生产和市场经济活动通过互联网来开展,随着 大量的财富资源的交换转移到互联网中进行,由此改变了传统的财富存在方式,人 们越来越多的财富转换成信用和权益信息,以各种数据形式保存在互联网中。诚如 对于今天的新新人类,沟通比食物更加重要已经成为一个不争的事实,驱动财富虚 拟化的人性动力是信息需求取代了物质需求成为现代人类的第一需求,因此财富形 式的去实物化也将成为新的常态,传统的财富观念随着这个趋势必将会被颠覆,甚 至私有观念也会被信息社会里面所实现的共产主义彻底消灭; (2)选择无疆界:无论是消费者还是提供者,今天都可以通过互联网可以找到很多的选 择,互联网是一个永不休息的大市场,地域和时段都已经不是问题,今天的个人网 民们通过互联网选择个人喜好的商品、服务、伴侣、朋友、工作,企业网民通过互 联网选择原料、供应商、目标客户、合作伙伴,同时两者都把自己的各项要素资源 贡献到网上供别人选择,在全球化背景下,地理和政治疆界都不会成为这些选择的 障碍; (3)易变新常态:互联网上泛滥的多样性选择,既带来了传统社会要素缺乏时代难以催 生的新生事物的层出不穷,也带来消费者需求口味和潮流风尚的朝三暮四,互联网 让市场热点转移很快,所谓的蓝海也能迅速变红,大面积的改变几乎都能在一夜之 间完成,这种改变的速度只会越来越快,市场上的暂时胜出者被新的竞争者颠覆甚 至掘墓的周期越来越短促; (4)屌丝的逆袭:在互联网时代,每个人都可以成为电视新闻中心和出版发行者,互联 网让社会舞台的镁光灯不再专属于少数精英个人和组织,互联网让每个普通人都有 机会可以吸引全球范围内的广泛关注,让孤独的不再孤独,卑微的不再卑微,容易 被忽略的得以显现,可能被排挤的获得接纳,小人物正在通过互联网直接参与改写 历史的进程,人民的意志和力量通过互联网得到更大的伸展,屌丝(卑微下民)逆 袭上位,越来越多地从精英手上抢得发言权,网络是一个永不停息的无限大功率的 电台,好的作品通过互联网传播可以轻易实现“好事传千里”,创新和创作者的作 品因此能惠及很多人,那么他们所赢得的回报的速度和规模也会超出常规很多倍,几乎一夜之间全球流行起来的“江南Style”就让一名原本默默无闻的歌手成为和 联合国秘书长潘基文一样能影响全世界的韩国人,所以今天的“屌丝”,只要你在 个人专长上不懈努力,世界时刻为你准备着,互联网随时张开怀抱吸纳你绽放出的 生命精彩华章; (5)弄假可成真、众筹成大事:以前有句老话是:“谣言重复一万次可以变真”,而今天 在互联网让原本稀薄的力量得以聚合,让曾经被卷曲压制的想象得以延展释放,无 限小加上无限多形成了无限的可能,让原来根本不存在的事物可以从无生有,弄假

连锁经营管理学习心得体会篇

连锁经营管理学习心得体会篇 转眼之间,两个月的实习期即将结束,回顾这两个月的实习工作,感触很深,收获颇丰。这两个月,在领导和同事们的悉心关怀和指导下,通过我自身的不懈努力,我学到了人生难得的工作经验和社会见识。我将从以下几个方面总结连锁经营管理岗位工作实习这段时间自己体会和心得: 一、努力学习,理论结合实践,不断提高自身工作能力。 在连锁经营管理岗位工作的实习过程中,我始终把学习作为获得新知识、掌握方法、提高能力、解决问题的一条重要途径和方法,切实做到用理论武装头脑、指导实践、推动工作。思想上积极进取,积极的把自己现有的知识用于社会实践中,在实践中也才能检验知识的有用性。在这两个月的实习工作中给我最大的感触就是:我们在学校学到了很多的理论知识,但很少用于社会实践中,这样理论和实践就大大的脱节了,以至于在以后的学习和生活中找不到方向,无法学以致用。同时,在工作中不断的学习也是弥补自己的不足的有效方式。信息时代,瞬息万变,社会在变化,人也在变化,所以你一天不学习,你就会落伍。通过这两个月的实习,并结合连锁经营管理岗位工作的实际情况,认真学习的连锁经营管理岗位工作各项政策制度、管理制度和工作条例,使工作中的困难有了最有力地解决武器。通过这些工作条例的学习使我进一步加深了对各项工作的理解,可以求真务实的开展各项工作。 二、围绕工作,突出重点,尽心尽力履行职责。 在连锁经营管理岗位工作中我都本着认真负责的态度去对待每项工作。虽然开始由于经验不足和认识不够,觉得在连锁经营管理岗位工作中找不到事情做,不能得到锻炼的目的,但我迅速从自身出发寻找原因,和同事交流,认识到自己的不足,以至于迅速的转变自己的角色和工作定位。为使自己尽快熟悉工作,进入角色,我一方面抓紧时间查看相关资料,熟悉自己的工作职责,另一方面我虚心向领导、同事请教使自己对连锁经营管理岗位工作的情况有了一个比较系统、全面的认知和了解。根据连锁经营管理岗位工作的实际情况,结合自身的优势, 把握工作的重点和难点,尽心尽力完成连锁经营管理岗位工作的任务。两个月的实习工作,我经常得到了同事的好评和领导的赞许。

心得体会:大数据时代,领导干部决策要有新思维

心得体会:大数据时代,领导干部决策要有新思维 随着信息技术的发展,社会生活中的方方面面、点点滴滴都被记录下来,形成海量的“微数据”“微信息”。通过对海量、实时数据的收集和挖掘,把握数据中蕴含的规律性、倾向性问题,可以有效提高公共决策的民主化、科学化水平,更好地回应公众关切,满足公众的需求和期待。大数据正在重塑政府的运行方式,大数据指导决策将是未来的趋势,领导干部必须变革旧观念,掌握新思想,提高治国理政的能力。 第一,数据思维。过去,领导干部在决策时常常苦于缺少可靠的信息材料,因而更多依赖于决策者的经验和主观判断。加之我国历来的文化传统中,认识事物的方式主要依赖于经验和直觉,注重对事物做质性的判断和把握。这在数据比较缺乏的年代是一种较好的办法,因为只要掌握了事物的大多数和总体趋势,就意味着犯错误的可能性最小。但是,进入大数据时代,我们拥有了更多全面而可靠的数据,可以通过数据准确认识事物的全貌及其发展变化特征。这些数据和信息作为公共决策的依据,可以比过去依靠经验和主观判断作决策更加可靠,减少犯错误的可能。所以,大数据时代,领导干部在决策时需要着力树立用数据说话、用数据决策的数据思维,实现从经验决策向数据决策转变。 第二,开放思维。一方面,大数据时代,社会治理和公共决策的议题范围更广、内容更多,单纯依靠某个部门或某几个人已然无法掌握事物全貌,更无法作出全面、细致的解决方案。所以,大数据时代的领导干部在决策时需要树立开放思维,打破部门和行业界限,广泛吸纳社会各方的看法和意见,才能让问题得到更好的解决。另一方面,大数据时代,决策的依据也要实现从封闭向开放的转变,而领导干部决策最重

《数据科学与大数据通识导论》题库及答案-2019年温州市工程技术系列专业技术人员继续教育

1.数据科学的三大支柱与五大要素是什么? 答:数据科学的三大主要支柱为: Datalogy (数据学):对应数据管理 (Data management) Analytics (分析学):对应统计方法 (Statistical method) Algorithmics (算法学):对应算法方法 (Algorithmic method) 数据科学的五大要素: A-SATA模型 分析思维 (Analytical Thinking) 统计模型 (Statistical Model) 算法计算 (Algorithmic Computing) 数据技术 (Data Technology) 综合应用 (Application) 2.如何辨证看待“大数据”中的“大”和“数据”的关系? 字面理解 Large、vast和big都可以用于形容大小 Big更强调的是相对大小的大,是抽象意义上的大 大数据是抽象的大,是思维方式上的转变 量变带来质变,思维方式,方法论都应该和以往不同 计算机并不能很好解决人工智能中的诸多问题,利用大数据突破性解决了,其核心问题变成了数据问题。 3.怎么理解科学的范式?今天如何利用这些科学范式? 科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范,是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。 第一范式:经验科学 第二范式:理论科学 第三范式:计算科学 第四范式:数据密集型科学 今天,是数据科学,统一于理论、实验和模拟 4.从人类整个文明的尺度上看,IT和DT对人类的发展有些什么样的影响和冲击? 以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT(Data Technology)数据时代。大数据驱动的DT时代 由数据驱动的世界观 大数据重新定义商业新模式 大数据重新定义研发新路径 大数据重新定义企业新思维 5.大数据时代的思维方式有哪些? “大数据时代”和“智能时代”告诉我们: 数据思维:讲故事→数据说话 总体思维:样本数据→全局数据 容错思维:精确性→混杂性、不确定性 相关思维:因果关系→相关关系 智能思维:人→人机协同(人 + 人工智能) 6.请列举出六大典型思维方式; 直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并行思维、科学思维

(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段?

答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答: 9.举例说明大数据的关键技术

答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

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