10个大数据领域的杰出公司
10个大数据领域的杰出公司
本文筛选了近几年在大数据领域具有独特建树的10家企业，涵盖云计算、数据可视化、数据分析应用、商业智能等不同范畴。在大数据领域虽然国外的优秀企业占众多数，但是国内也有不少企业在国数据应用市场创造了不可磨灭的贡献。所以，这10家企业中也列举了一些在某领域具有突出贡献的国内公司，给大家借鉴。（排名不分先后）
国外
IT项目——IBM
IBM是世界三大IT巨头之一，很多公司在考虑到一些大型的IT项目是会想到IBM、SAP 这类公司，其成熟的方案得到世界的广泛认同。在大数据领域，IBM是Hadoop项目的主要参与者之一，服务的客户很多都是PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI 工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”
数据架构——Microsoft
微软除了windows长期占据桌面办公的90%以上的份额，windows在企业应用上也有大量的布局。尤其是在开源工具方面，微软的Windows Azure HDInsight、Hortonworks Data Platform for Windows一直很低调，通过和Hadoop的合作，微软在大数据领域基础架构上有整套的布局，这些开源工具将大数据解决方案良好地集成到企业中，为企业提供内部存储、管理、分析和共享大数据的服务。
数据仓库——Teradata
对于Teradata来说，Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理，特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop 平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata 数据仓库中的数据。
Hadoop生态——Cloudera
Cloudera是Hadoop生态系统中，规模最大、知名度最高的公司。其为它的Hadoop发行版开发了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和监控，以及名为Impala的SQL引擎等等。Cloudera提供了一个企业级数据交互的软件平台，该平台让各组织以更快的速度和更
低的成本来存储、运行和分析企业数据。
云计算——AWS（Amazon Web Services）
在大数据云计算领域，亚马逊可称得上是霸主。在解决了管理超大型数据中心和复杂软件系统的问题之后，亚马逊开始酝酿将这些能力和经验输出，AWS（Amazon Web Services）应运而生，点燃了全球公有云市场。AWS在云中提供高度可靠、可扩展、低成本的基础设施平台，为全球190个国家/地区超过百万的家企业、政府以及创业公司和组织提供支持。数据可视化——Tableau
Tableau是一款定位在数据可视化的商务智能展现工具，用来实现交互地、可视化的分析和仪表盘分析。Tableau是数据可视化领域的杰出厂商，Tableau Desktop是Tableau公司开发的桌面系统中最简单的商业智能工具软件，Tableau没有强迫用户编写自定义代码，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上，不仅能够监测信息，而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活，具有高度的动态性。
国内
云计算——阿里云
作为阿里巴巴的云计算业务，有希望成为阿里巴巴最大的业务。阿里云针对快速开发、海量用户、大量数据、低延迟等互联网应用的实际需要，分别开发了企业级分布式应用服务框架（EDAS），分布式数据库服务（DRDS）和分布式消息框架（ONS）等来应对复杂的业务应用。这个架构已经承受住了“双十一”的考验。在云计算环境下，阿里云使用了成千上万个虚拟机来负载业务，其研发的分布式数据库服务（DRDS），分布式消息服务（ONS）都能以自动化的形式实现系统的秒级切换和快速恢复。
数据仓库及管理——星环
星环主要从事大数据时代核心平台数据库软件的研发与服务，是唯一被Gartner列为国际主流Hadoop发行版厂商。其产品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流处理引擎Transwarp Stream和数据挖掘组件Transwarp Discover。
商业智能&报表——帆软
帆软软件由报表软件FineReport起家，目前已成为报表领域的权威者，拥有10年企业数据分析的行业经验。后发布的商业智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式数据库、多维数据库的大数据可视化分析；提供PC端、移动端、大屏的可视化方案，广泛应用于银行、电商、地产、医药、制造、电信、制造、化工等行业，拥有成熟的行业化解决方
案。
大数据可视化——数字冰雹
数字冰雹也是一家低调的国内公司。主营大数据可视化业务，提供集设计、程序开发、硬件集成为一体的解决方案。其数据可视化大屏在业内独树一帜，广泛应用于航天战场、智慧城市、网络安全、企业管理、工业监控等领域。
南京市科技研发分析报告
南京市科技研发分析报 告 文档编制序号：[KK8UY-LL9IO69-TTO6M3-MTOL89-FTT688]
2017南京市科技研发分析报告 南京市是国家科技体制综合改革试点城市、创新型试点城市，近年来积极加快推进实施创新驱动发展战略，研发创新能力逐年提升。2016年，南京市全社会R&D（科学研究与试验发展）经费为320.34亿元，比上年增长10.2%。12个GDP超万亿的城市中，科技研发R&D前三位的是北京、上海和深圳，南京排名第9。 一、南京市科技研发的主要状况及特点 几年来，南京市R&D经费持续增长，研发投入强度持续增高。2016年，南京市全社会R&D（科学研究与试验发展）经费为320.34亿元，比上年增长10.2%；全社会R&D投入强度3.05%，比上年提升0.06个百分点。近五年来R&D经费和研发投入强度情况如下： 数据来源：南京统计局中商产业研究院整理 2016年全社会R&D研发人员123926人，比上年增长3.7%；研究与开发机构2340个，增长7.5%；专利申请65198件，增长16.2%；专利授权28782件，增长2.4%；发明专利申请31556件，增长13.4%；发明专利授权8697件，增长5.5%。 全社会研发R&D经费的主要特点：主体在企业，约占三分二；高校和科研院所比较强，比重超三分之一。2016年，国家统计制度调查的规模以
上企业R&D，占全市R&D总投入的63.4%；高等院校R&D占20.7%；科研院所R&D占11%；另有近5%左右其他单位数据。 数据来源：南京统计局中商产业研究院整理 进一步观察各类研发情况： 1、规模以上工业企业。多年来，研发投入持续呈现上升态势。除2015年略有回落外，2016年再现增长，R&D占全市的44.6%。 数据来源：南京统计局中商产业研究院整理 2、规模以上服务业。近年来，研发投入增长势头强劲。2016年，南京市规模以上服务业R&D已达55.16亿元，占全市的17.2%。与2013三经普年的17.02亿元相比，年均增幅48%。重点服务业企业R&D投入强度已从2013年的0.5%，上升到了2016年的1.5%，提高了1个百分点，年均提升0.33个百分点，显示出强劲的发展势头。 数据来源：南京统计局中商产业研究院整理 3、建筑业。大企业支撑作用突出。南京市建筑业的发展，主要依托几家大型企业，单位数占20.1%的大型企业，实现了建筑业84.9%的R&D。2016年建筑业R&D4.91亿元，与2009R&D清查年的2.28亿元相比，年均增长11.6%。 以上工业、服务业、建筑业三类企业R&D投入203亿元，占全市的 63.4%。
大数据与精准营销研究综述
大数据与精准营销研究综述 摘要：随着互联网的日益普及，人们对互联网技术的利用率越来越高，由此而来的大数据对社会的各行各业都带来很大变化，人们正步入大数据时代。在企业营销中，大数据的应用可以大大促进精准营销的发展，为其带来前所未有的发展机遇。本文首先分别对大数据与精准营销的研究进行综述，然后提出大数据时代下精准营销模式的问题，最后针对该问题提出一些思考与建议。 关键词：大数据；精准营销；精准营销模式 一、大数据研究现状 1.大数据起源与兴起 1980年，著名未来学家托夫勒在其《第三次浪潮》提出了“大数据”的概念，并热情地将其称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”，但是之后很长一段时期内，由于技术发展制约，“大数据”的概念并没有得到人们的重视。 2008年开始，移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术相继兴起，这些技术的发展及其在社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型模式中的广泛应用，使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势，数据复杂性也急剧增长，客观上要求新的分析方法和技术来挖掘数据价值，大数据技术应运而生，并得到迅速发展和应用，如此，“大数据”时代真正到来。 2008 年末，三位信息领域资深科学家卡内基梅隆大学的R.E.Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的R.H.Katz、华盛顿大学的https://www.360docs.net/doc/8e13483023.html,zowska联合业界组织计算社区联盟（Computing Community Consortium）发表了非常有影响力的白皮书《大数据计算：商务、科学和社会领域的革命性突破》，使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的是其新用途和带来的新见解，而非数据本身。随后，包括EMC、IBM、惠普、微软在内的全球知名企业纷纷通过收购大数据相关厂商来实现技术整合，实施其大数据战略；国内外咨询机构也相继发布与大数据相关的研究报告，积极跟进大数据领域的研发与应用。2011 年5 月，EMC 公司在主题为“云计算相遇大数据”的World 2011 大会中阐述了云计算与大数据的理念和技术趋势。同年10 月，Gartner 将大数据列入2012 年十大战略新兴技术；11 月，由CSDN 举办的中国大数据技术大会在北京成功举行。大数据在产业界逐渐形成燎原之势。 目前，大数据研究和应用已经成为信息科技领域中的热点。世界各国均高度重视大数据领域的研究探索，并从国家战略层面推出研究规划以应对其带来的挑战。2012 年3 月，
大数据技术在精准营销中的应用
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/8e13483023.html, 大数据技术在精准营销中的应用 作者：李殿彬 来源：《中国经贸》2017年第13期 【摘要】随着人类在社会上的发展，互联网信息技术给我们的带来了巨大的变化。而大 数据时代的到来使我们的信息社会生活得到落实。近年来，互联网信息技术的发展不断提高使引起人们的关注将大数据应用到各个行业中去。在大数据时代的背景下，各行业对复杂的数据管理面临着巨大的挑战，人们意识到了使用大数据开展精准经营的重要性。基于此，本文对国网吉林龙井市供电有限公司中大数据技术在精准度营销中的应用进行了简单的研究。 【关键词】大数据技术；精准营销；应用 一、前言 大数据的时代到来已经成功带领我们步入了一个全新的现代化信息社会，并为社会改革发展提供了很多的帮助。对于海量的数据信息来说，预示着全新的生产率处于一个逐渐增长的状态，所开展数据管理工作面临着巨大的挑战。而大数据技术的出现可以有效的解决这些问题，并提升数据信息的准确性，为大数据源与电力营销行业的发展提供良好的保障基础。 二、大数据技术概述 1.大数据概述 大数据是指用一般软件无法完成的数据，其数据规模非常庞大，种类繁多，与传统的软件分析系统相比存在着很大的差距。可以从海量的数据信息中提取出有价值的信息，并将其合理利用，将其中的真正价值体现出来，从而促进电力营销行业快速发展。 2.大数据特点 大数据知识服务模式与传统的信息服务模式相比存在着很大的差距，主要体现在大数据服务模式正朝着智能化、自主化、虚拟化、透明化等方面发展下去。其中的知识创新模式也正处于集中化、数字化的形式，这对于大数据的发展来说提供了很大的帮助。而大数据知识服务典型特征主要由以下几点组成： （1）自主化服务：大数据知识服务模式主要以知识服务生命周期为基础开展各项工作任务，并将所使用的技术、手段、资源、能力等进行优化、集成，满足不同用户的使用需求； （2）不确定服务：大数据知识服务模式在对大数据处理工程中，可以通过生态系统中的技术、手段进行操作，并根据用户的使用需求制定出对应的处理方案，保证处理工作可以顺利进行下去。另外，大数据知识服务模式还可以通过支持语义匹配技术、智能优化技术等对使用
运营商大数据精准营销
大数据时代下的互联网精准营销THE AGE OF BIG DATA OF INTERNET PRECISION MARKETING
0102 电信精准营销03电信核心优势 04 电信合作品牌 CONTENT S 目录 大数据时代
社会信息化发展步入大数据时代 数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因 素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者 盈余浪潮的到来，大数据正成为最值得关注的领域之一 .“大数据”在互联网 行业通常表现为互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。 ?每一秒：全球发送290万封电子邮件； ?每一分钟：微博推特上新发的数据量超过10万；社交网络 Facebook的浏览量超过600万； ? 每一天：全球上传2.88万小时视频至Youtube； ? 每个月：网民在Facebook上花费7千亿分钟； ? 上一年：人们制造并使用的数据达1.8ZB。
大数据给社会带来巨大价值 大数据为我们更深入准确地认识和把握事物发展的内在规律提供了信息基础，蕴涵着非常大的潜在价值。这一点不 仅是许多业内研究机构的共识，更已经在商业应用中得到了体现。 据美国麦肯锡公司预测，大数据为美国医疗服务业每年带来3000亿美元的潜在增加值，为欧洲的公共管理每年带来2500亿欧元的潜在价值，为位置服务产业带来6000亿美元的潜在年收入。 零售商充分利用大数据可实现运营利润增长60%，制造业充分利用大数据可降低设备装配成本50%。 经合组织（OECD ）的一项最新研究成果还对互联网数据的市场价值进行了估计，佐证了大数据的巨大 潜在价值。 市场价值2013年 2025年$181亿$1600亿
大数据精准营销的论文.
大数据精准营销的论文 2019-11-30 现代科技的发展给人们的生活带来了许多新变化，消费者越来越强调自我，追求个性，企业在捕捉消费者越来越多样化的需求上面临更多挑战。以IT 应用技术、智能通信技术为基础的精准营销应运而生。正如现代营销之父菲利普科特勒所认为，市场营销是企业需要更精确的有效通信和市场营销策略的实施过程，同时交流通信的结果是必须能够计算出来，并且市场营销可利用高效的通讯得到较大利润。在智能数据挖掘分析时代，我们可以通过对数据的AI＋挖掘的管理、准确程度与精密程度、选择客户与市场定位等多方位来展现精准营销的价值。 一、引言 大数据应用于精准营销就是在大数据的支撑下，尽可能多地获取消费者的信息，从中分析挖掘他们的潜在需求，并利用数据技术进行精准的广告投放，使营销更具针对性。首先，大数据为精准营销提供了海量的数据信息[1]。在互联网中，用户的信息行为都能转化为数据，企业通过分析这些数据，挖掘消费者的潜在需求，运用信息技术进行精确的、个性化的广告投放，实现精准的营销。同时，在营销过程中，每一个用户的Cookies数据是可记录和查询的，即与目标用户的每一次接触都会留下痕迹，利用这些“痕迹”可以建立一个消费者数据库，实现客户的信息管理。大数据使更高效的精准营销得以实现，精准营销又为大数据提供更多信息积累。 二、大数据下的精准营销模式 1.受众精准。大数据技术为营销找到更能满足业务需求的受众。通过对数据的整合分析，我们可以得出清晰的用户画像，了解用户的个性与需求，从而实现一对一的精准投放和服务。如拥有强大的数据管理平台（DMP）的TalkingData，能对超过20亿移动受众人群的数据进行汇聚、清洗、萃取，结合一系列算法模型，输出人群分类标签数据体系和目标受众分析工具。由此，企业可以更加精准地找出目标受众，进行针对性的广告投放。 2.成本精准。大数据技术使广告投放更加精准，提升了广告的转化率和回报率，大大节约了成本。在大数据的支持下，我们能挖掘大量与消费者相关的数据信息，从中分析出消费者的基本属性、兴趣爱好、消费习惯、消费需求等，更加准确地定位目标受众并进行细分。再运用人群定向技术，精准地向受众投放针对性的广告。这样的精准投放，改变了以往大范围无目的的广泛投放模式，大大节约广告投放成本，避免浪费。同时，精准的广告信息往往能主动迎合消费者的需求，更容易使其对产品和服务产生好感，从而大大提高了广告的转化率和回报率。企业通过大数据进行精准营销，可最大程度降低营销成本，提升品牌价值。 3.效果精准。运用大数据对消费者的需求进行筛选跟聚合，使精准营销的层次得到进一步提高。在大数据技术的支撑下，我们可以得到清晰的目标受众定位，有效细分人群，提供针对性较强的个性化聚合服务。改变了以往精准营销提供综
多源数据分析下的南京市江宁区卫生设施空间布局评价
多源数据分析下的南京市江宁区卫生设施空间布局评价 发表时间：2019-01-03T14:57:17.103Z 来源：《建筑学研究前沿》2018年第28期作者：顾镔彬 [导读] 我国的医疗卫生体系包含三个部分，分别为医疗机构、公共卫生机构以及基层医疗卫生机构。 江苏省城镇与乡村规划设计院江苏省南京市 21000 摘要：医疗卫生设施的供给不仅仅是城建问题，更是民生问题。本文通过借助GIS工具，收集传统数据和新兴大数据，综合分析了江宁区现状医疗卫生设施的总体供给现状，表现出城乡差异显著、综合服务医疗能力不足、基层卫生设施可达性不够等问题。通过对现状卫生设施的综合评价，制定整体提升的策略。 关键词：卫生设施；布局评价；多元数据；GIS分析 1、我国医疗卫生设施体系 1.1医疗卫生体系 我国的医疗卫生体系包含三个部分，分别为医疗机构、公共卫生机构以及基层医疗卫生机构。其中医疗卫生机构是依法成立的从事疾病诊断、治疗活动的卫生机构，包括综合医院、中医医院、专科医院、康复医院和门诊部等；公共卫生机构是指一切能够促进健康，预防疾病，保护健康的机构等，包括疾控中心、皮肤病防治所和妇保所等；基层医疗机构主要面向本机构服务辐射区域的居民提供基本公共卫生服务和基本医疗服务，包括社区卫生服务中心和社区卫生服务站等。 1.2综合医院分级标准 综合医院等级划分标准是我国依据医院功能、设施、技术力量等对医院资质评定指标，全国统一，不分医院背景、所有制性质等。按照《医院分级管理标准》，医院经过评审，确定为三级，每级再划分为甲、乙、丙三等，其中三级医院增设特等，因此医院共分三级十等。 2、近年来江宁区卫生事业发展现状 2.1整体平稳发展 近年来，江宁区的医疗卫生事业总体发展平稳，主要指标增长明显。2012-2015年的近三年间，江宁区共新建了3所综合医院（含分院）、1所中医院和5所护理院。相比2012年，江宁区的医疗卫生机构总数、医院数量、床位数、千人床位数等各项主要医疗指标都有较大的提升。医疗卫生机构总数由2012年的359个增至2015年的403个，千人床位数由2012年的3.19张增加到2015年的4.75张。 2.2总体规模与布局 截止至2016年底，江宁区列统医疗卫生设施共计432所，其中面向社会的有343所。总占地面积81.8公顷，总建筑面积64.86万平方米，总床位数5710张，每千人床位数4.84张。全区共有卫计人员6335人，其中执业（助理）医师3105人，每千人拥有卫计人员5.4人。 2.3 与主城差距较大 江宁区在医疗卫生机构、床位数、医务人员数量医疗卫生指标上处于南京市前列，在外围区县中基本处于领先，但与主城差距仍很显著。特别是与主城的秦淮、鼓楼等差距明显。床位数、千人床位指标、执业医师等卫生人员数量等远远落后鼓楼，与秦淮也有较大的差距。尽管现状鼓楼和秦淮承担了一定的省市级医疗服务功能，导致相应指标偏高。但是在未来江宁区融入主城，建设南部中心的战略下，江宁区也将进一步承担省市功能，需向主城看齐，进一步缩小与鼓楼、秦淮的差距，逐步提升省市级医疗服务能力。 3、多源数据综合分析下的江宁卫生设施空间布局特征 3.1数据类型及来源 本次研究的数据获取来源主要包括两个方面，一是继续深度挖掘传统数据的深度和精确度，通过走访南京市及江宁区医疗卫生部门获取现状医疗设施统计信息，结合规划部门的空间统计进行空间落位；二是借助网络工具，通过购买和爬取现状设施poi数据、道路交通数据以及居住区数据，通过大数据的技术手段进行医疗卫生设施之于城市的布局评价。 3.2 总体空间布局特征 借用geogoording工具将现状卫生设施统计数据进行空间落位，整体上呈现出”过疏过密、城乡差异显著”的特点。（见图1） 医疗卫生设施主要集中分布在东山副城内，外围乡村地区布局较为稀疏。综合医院、中医院以及各类专科医院等二级以上医院均集聚于副城。副城内部也存在着分布不均的问题，东山老街集聚程度远远高于西侧的江宁开发区以及东南部的高新园、江宁大学城等。此外，新城各类医疗设施梳理与副城差距显著，以原乡镇卫生院为基础建设起来的社区服务中心未来较难满足日益增长的人口需求。 3.3 综合医院的服务能力评价 对现状综合医院服务能力分布进行分析，反映综合医院在设施服务水平、空间分布上的规划需求。通过建立基于地块的医疗服务能力指数模型，综合考虑了医院服务能力、地块空间位置和人口规模，来对江宁区现状综合医院的服务能力进行评价。 计算公式为：；其中Ai指i地块医疗服务能力指数，Mj指第j个医院的服务能力（服务能力主要通过综合医院的床位数及就诊人数计算），Dij指i地块到j医院的距离，Ri指i地块的居住人口。 通过测算发现，江宁区现状综合医院的服务能力明显不足，仅能覆盖城市地区，外围街道及乡村受辐射有限。受制于服务距离及人口规模因素影响，整体呈现出“城市强、乡村弱”的明显特征。其中，位于东山老城的居住空间接受辐射最强，其次周边新建设地区，如开发区、高新园等，外围农村地区接受辐射能力最弱。（见图2） 3.4基层医疗设施可达性评价 可达性的实质是指从一个地方到达另一个地方的容易程度，包括起点、终点以及连接两点的方式。对于医疗服务设施而言，可达性是指从需求点要医疗设施点就医的便利程度。 通过GIS工具将现状基层医疗设施和居住社区进行空间匹配，根据“15分钟健康服务圈”的要求，按照社区卫生服务中心20分钟步行可达，社区卫生服务站15分钟步行可达测算，对东山副城内的基层医疗设施可达性进行测评。通过gis模拟发现，东山副城内仍有50%以上的
2010南京市人口大数据
市2010年度人口发展报告 市人口计生委 第六次全国人口普查快速汇总工作已经完成。现就与5个计划单列市、9个副省级城市以及全省、、市相关的指标，从人口及家庭规模、人口性别结构、年龄结构及人口文化素质等方面进行分析,并提出对策建议。 一、人口规模 常住人口规模及变动情况 备注： 1、数据均为初步汇总数 2、常住人口包括，居住在本乡镇街道、户口在本乡镇街道或户口待定的人；居住在本乡镇街道、离开户 口所在的乡镇街道半年以上的人；户口在本乡镇街道、外出不满半年或在境外工作学习的人。 3、城市位次按照常住人口规模降序排列。 从“五普”到“六普”的十年间，我市常住人口增长量为176.62万人，居副省级城市第五位，除了千万级人口城市、、的人口增长
高于我市外，人口规模增长也略高于我市，但差距很小。 我市人口增长率由“五普”的20.71%增至28.31%，年均增长率由“五普”的1.84%增至于2.52%。常住人口增长率和年均增长率均列全国副省级城市第三位，虽然低于人口基数小于我市的和移民城市，但是充分说明了我市人口吸聚力和城市影响力在全国处于前列。 二、家庭规模 家庭规模及人口变动 （单位:万人，万户，%，人/户） 备注：1、家庭户是指以家庭成员关系为主、居住一处共同生活的人组成的户。 2、城市位次按照常住人口规模将序排列。 我市的家庭户由“五普”192.1万户增至237.03万户，家庭户人口由“五普”560.1万人增至655.42万人。家庭户数列全国副省级城
市的第十一位，家庭人口数则列第十二位，这与我市人口规模的位次有很大关系。我市平均家庭规模由五普的2.92降至2.77人/户，位次上由“五普”的全国副省级城市第四位降至第十位。说明、和等其他城市的家庭小型化发展进程快于我市。 值得注意的是，我市家庭人口比重由“五普”的89.79%降至81.88%，列第十三位，仅高于和，说明我市挂靠于集体户的常住人口较多、流入人口比重较大。 三、人口性别结构 人口性别结构及变动趋势 （单位：万人、%） 本次普查我市人口性别比位居第四，低于、和，但仍达到107以上。女性人口比重由“五普”的47.57%升至48.24%，常住人口中
案例-南京-基于市场发展需求的OB域大数据联动支撑创新与实践
基于市场发展需求的O/B域大数据联动支撑 创新与实践 摘要：随着4G网络的成熟部署和不限量套餐的规模发行，用户对于流量的潜在需求被激发，运营商之间的竞争愈发激烈。O域B域数据存在壁垒，原有的常规数据运用已无法支撑目前的业务发展需求。如外呼因缺乏聚焦性和高精确度清单而成功率低，炒店预热效果不佳导致业务发展量低于预期，新用户挖掘出现瓶颈。如何紧密接轨市场需求，精准、高效地完成全方位支撑业务发展，已成为各分公司业务发展和感知提质的关键难题。 南京电信聚焦市场发展最急迫的支撑需求，集公司之力、利用半年时间全力攻坚。首先本项目结合南京分公司实际，立足支局，打破O域B域数据壁垒，完成基于市场发展需求的O/B域大数据联动支撑创新与实践。首先，采用基于用户画像的大数据挖掘方法挖掘潜力区域，结合用户感知评价对潜力区域分等分级，直观提供给前端进行业务发展，在用户流量争夺战抢占先机；其次，形成完善的关键区域感知问题预警及解决机制，创新加入热门套餐的质差扇区派单，完成面向业务的感知提质；最后，简洁的界面呈现以及“前置”的技术语言反馈，使得前端各支局全面掌握区域内业务发展、网络质态以及感知优势，在促进业务发展的同时更避免了网络过热、提升了网络资源利用率的健康发展水平。 该创新成果已经在南京电信规模推广，取得良好效果。前端支局外呼效益的精准提升，由之前的1.2%提升至目前的15%；高流量用户同比增长全省第一，网间份额增量全省第一，网络质态健康发展；新增用户年收入1687.43万元。该项目具有较强的复制推广性，有O域B域任何接口都可应用。 关键词：O域、B域、套餐挖潜、大数据、重点套餐用户感知提升一、项目背景 1.1项目研究的重要性 不限量套餐之前，对标美国、日本、韩国，由于资费抑制、应用抑制等原因，
互联网+大数据精准营销
互联网+大数据精准营销课程重点：互联网时代下的机会与挑战 社会经济的的发展与阶段 互联网的三种商业模式 互联网对传统行业的影响的深度解析 深度解读电商发展 社会化时代的来临 大数据时代的来临 课程重点：互联网+管理模式创新 用互联网思维改造企业管理模式 组织变革：组织结构、考核方式、激励措施 产品研发：快速找到并集结你的客户 产品个性：人格化 用户体验：使用情景与动作分解 让客户尖叫：海底捞如何做到 归属感：用户高度参与 粉丝经济：从用户到粉丝的转变 传统企业转型互联网化的四重境界 渠道层面：电子商务 传播层面：社会化营销 管理层面：C2B，众筹 价值链层面：互联网思维重构 组织管理创新支撑企业转型升级 无障碍信息：在线、实时、全貌 社会化个体：个性化，社群化 全局性跨界：行业链融合，多产业融合 新定位：小而美 重塑客户关系：户用体验，满足客户需求 新渠道模式：扁平化 课程重点：互联网+营销模式创新 网络营销四大系统 电商定位系统 认知就是事实，品类在心智里 客户买的是品类，不是品牌 品牌价值决定于品类价值 让品牌成为品类的代表 电商展示系统 规划篇——首页、目录页、内容页的规划布局 技术篇——域名空间优化、结构优化、代码优化 工具篇——咨询工具、统计工具、分享工具
电商推广系统 免费推广模式SEO 竞价搜索推广模式 微营销模式 社会化电商 电商运营系统 分析三类数据 分析工具的使用 四大转化率 影响因素——页面、价值塑造、客服、客户体验 客户关系管理 课程重点：大数据+精准营销 精准个性化营销的动机 个性化营销的契机：电子商务的发展 大数据实证研究：影响关系 大数据挖掘：发现偏好 大数据下个性化营销策略 大数据下的精细化运营重要性 建立大数据下的精细化运营体系 大数据下消费者行为研究 大数据实证研究：影响关系 大数据挖掘：发现偏好 用户画像及标签体系描述 用户密度分析及热力图展现 用户购买意向预测 交叉分析 通过图像搜索服务进行场景化营销 蓝草咨询的老师：都有多年实战经验，拒绝传统的说教，以案例分析，讲故事为核心，化繁为简，互动体验场景，把学员当成真诚的朋友！ 蓝草咨询的课程：以满足初级、中级、中高级的学员的个性化培训为出发点，通过学习达成不仅当前岗位知识与技能，同时为晋升岗位所需知识与技能做准备。课程设计不仅注意突出落地性、实战性、技能型，而且特别关注新技术、新渠道、新知识、创新型在实践中运用。 蓝草咨询的愿景：卓越的培训是获得知识的绝佳路径，同时是学员快乐的旅程，
大数据时代下的精准营销
2012年以后，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。哈佛大学社会学教授加里·金说“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”本文总结一下：利用海量数据和先进的数据挖掘技术，研究客户行为特征，进行精准营销。 数据库营销 关于数据库营销，美国全国数据库营销中心是这样定义的：“数据库营销是一个动态的数据库管理系统，该数据库的内容涵盖现有顾客和潜在顾客，并可以随时扩充、更新。就其功能而言，要能实现以下目标：确认最佳目标顾客及潜在顾客，然后与顾客建立起长期的、牢固的、融洽的关系，同时根据数据库建立先期模型，进行针对性营销。” 拉克萨根据数据库营销的产生和演进，把数据库营销的发展过程划分成交易信息、名录管理、数据库分析、接触管理、软件进化、客户关系管理等不同的阶段，所有不同的阶段都可以认为是发展全功能数据库营销策略的一个又一个里程碑。 数据挖掘
通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的就是要在数据庞大的、信息不完全的、有噪声的、表述模糊的、随机的数据中，提取出隐含于其中的、人们不知道的、但又是潜在的、有用的信息和知识。可以说数据挖掘是一个利用现有的各种分析工具，用以在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，然后依据这些模型和关系作出预测。数据挖掘能通过预测未来趋势及行为，帮助人们作出前瞻的、基于知识的决策。 CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）是世界公认的方法论之一，也较有影响力。在这一流程中DM不再只是数据的组织或者简单的呈现，也不仅仅表现为对数据的分析和统计建模，其强调的则是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。 CRISP-DM将整个挖掘过程分成了以下六个步骤：商业理解，数据理解，数据准备，建立模型，模型评估，模型发布。 通常来说，把模型的结果转化成一段数据库存储过程的代码，并与数据处理代码进行整合，就可以在数据库存储过程中实现模型自动化处理。而数据分析结果的使用则需要开发相应的展示系统或者在各系统中（BOSS系统、经分系统、大客户管理系统、客服系统等）嵌入相应的模块。
2020年江苏省南京市高考地理三模试卷(含答案解析)
2020年江苏省南京市高考地理三模试卷 一、单选题（本大题共18小题，共36.0分） 1.图1是游客某日黄昏时拍摄的南京眼步行桥景观照片，图2为南京眼步行桥景点示 意图。据此回答1～2题。 推测该照片的拍摄地点最可能位于图2中的（） A. 甲 B. 乙 C. 丙 D. 丁 2.图1是游客某日黄昏时拍摄的南京眼步行桥景观照片，图2为南京眼步行桥景点示 意图。据此回答1～2题。 若拍摄照片的日期为4月20日，则同一地点同一时刻再次拍摄相同照片的时间最接近以下日期中的（） A. 5月20日 B. 6月20日 C. 7月20日 D. 8月20日 3.如图为某地连续5天气温和太阳辐射的日变化示意图。读图回答3～4题。 该地5天中最低气温出现在（） A. 第1天 B. 第2天 C. 第3天 D. 第4天
4.如图为某地连续5天气温和太阳辐射的日变化示意图。读图回答3～4题。 该地最高气温持续走高的原因是（） A. 天气持续晴朗无风 B. 太阳辐射持续增强 C. 大气热量持续盈余 D. 大气逆辐射逐渐走弱 5.猴面包树是马达加斯加岛比较典型的树种，其果实像巨大的面包可直接食用，树干 直径最大可达12米，松软的木质可用来储水。读猴面包树景观图（图1）和马达加斯加岛猴面包树分布示意图（图2），回答5～6题。 猴面包树分布地区的气候类型为（） A. 热带雨林气候 B. 热带草原气候 C. 热带沙漠气候 D. 热带季风气候 6.猴面包树是马达加斯加岛比较典型的树种，其果实像巨大的面包可直接食用，树干 直径最大可达12米，松软的木质可用来储水。读猴面包树景观图（图1）和马达加斯加岛猴面包树分布示意图（图2），回答5～6题。
(完整版)联通电信PM大数据精准营销平台精准获客系统
联通电信PM大数据精准营销平台精准获客系统 PM大数据精准营销平台就是联通大数据精准营销获客平台。 运营商大数据精准营销可以实现什么？怎么通过大数据来精准获客？ 结合客户产品属性定位的目标客户特征，通过我们数据科学家数据建模（搜索关键词+浏览网页+拨打竞品电话+区域+年龄性别+N多维度），利用运营商DMP 平台进行数据挖掘，经过再加工深脱敏分析处理，最终通过相关saas云平台落地服务。 精准性：基于客户的应用场景由客户定制化需求模型，我们严格遵照客户的需求模型100%技术实现，随着线上流量获取越来越贵，精准营销是未来发展的方向，大幅度降低获客成本，降低无效沟通。 时效性：我们可以做到根据客户的需求实时对接。
主动性：我们可以做到通过SAAS平台实现一对一精准触达。 唯一性：合作签约客户，独立建模，帐号唯一，资源独享。 合法性：我们所有产品及服务都是基于运营商多次法务审核落地，与客户全部签订合作协议。 我们致力于让更多合作伙伴实现低成本精准获客营销，让营销更智能，更精准! 电信联通大数据精准获客代理招商加盟合作-联系方式 联通大数据公司官网 内蒙古包头电信联通大数据精准营销-低成本获取精准客户 联通电信大数据 内蒙古包头电信联通大数据精准营销代理加盟合作 内蒙古包头移动电信联通大数据精准营销低成本获客新方式 联通大数据-电信大数据-大数据精准营销是什么？ 移动电信联通大数据精准营销怎么代理合作加盟 内蒙古包头装修建材行业怎么可以找到精准的意向客户？ 联通大数据精准外呼平台,电信运营商大数据营销获客拓客平台 联通大数据如何使用，原理是什么，国家认可吗
运营商大数据精准营销-运营商大数据精准营销加盟 联通大数据是怎么做的？信息精准吗？国家认可吗？ 移动联通电信大数据精准吗?客户的意向程度怎么样? 电信联通移动运营商大数据精准营销具有覆盖范围广、数据准确度高、数据持续时间长等优势，其数据金矿价值不断凸显，通信产业价值重心从通信服务运营转为数据运营已经成为行业共识。 在当前日趋激烈的汽车市场竞争环境下，意向购车用户成为各个车企的必争之地。然而，通过传统广告投放及线下活动等“粗放”方式获取的销售线索，其效果普遍不理想，或是成本居高不下。联通大数据通过对客群全方位的数据收集和360度分析洞察，全面了解客群需求，判断客群购买意向，并通过短彩信、外呼、APP、邮箱等各类内外渠道将营销信息送达目标客户手中，帮助汽车企业实现低成本高效率的商机挖掘和最后一公里的精准触达。
大数据精准营销
大数据精准营销 一、大?稻荻跃?准营销的意义 1、提高信息传递精准度 将搜集到的用户基本信息、消费行为信息、互联网应用信息等汇集成完备的大数据库。 分析数据信息可辅助企业准确找到与产品消费人群定位相符的顾客。改善以往产品信息投放数量多、面积广造成的资源浪费的局面，使得广告信息推送的效率提升。 2、高效维持忠诚顾客二八原则显示企业的八成利润是由二成的忠诚客户带来的。大数据能发现并照顾到具有高度品牌忠诚度顾客的需要，将关注的重心放在维护忠实顾客上，可使企业拥有稳定的客源。 3、检验营销策略 大数据让营销方案的确定是否合理有据可循。每一个营销方案都应适用于一个或多个通过大数据分类得到的群体。若营销决策没有清晰的受众，未能准确的投放给适合的人，该方案的效率必将大打折扣。 二、大数据精准营销的切入点 1、观察行为数据 在全面化、深层次的用户数据中，及时获悉消费者行为并从中分析顾客需求，做好需求产品的营销工作。在上搜索“中性笔”，淘宝会及时推送猜你喜欢的中性笔，并附有笔记本等相关产品信息。若推
送不及时，顾客已从其他渠道购买商品，企业会丧失顾客。灵活使用数据分析看透消费者心思，在顾客产生购买行动前为其推销合适的产品可增加销售成功率。 2、筛选目标顾客 受能力限制，企业只能服务于一定数量的顾客。利用大数据分析，把消费者按照行为特质分为多个群体，依照产品定位从数据库中挑选适当的群体并将其中的个体依照消费能力、行为模式等分为优异顾客和普通顾客，采用精准营销战略，达成利润最大化。 3、投放个性化产品及广告 精准营销改变了以往广告投放谋求覆盖人群广的局面，转向了谋求投放精准。通过大数据分析探究消费者兴趣点，为兴趣各异的群体挑选不同的产品并制定不同的广告适时投放。为顾客营造个性化体验，提高广告效率。 4、创建沟通体系 当顾客对产品产生购买欲望时，会使用喜爱的渠道（拨打销售热线、询问客服等）获知详细商品信息。利用大数据掌握顾客常用的沟通方法并与顾客进行一对一的细致沟通解答，能打消顾客消费顾虑，产生实际购买行为。 5、完善客户体验客户体验的好坏将影响顾客是否进行再次消费、 产品口碑、企业忠实顾客数量等。虚心接受顾客建议并完善产品是企业做大做强的根基。利用大数据获知商品使用状况及顾客最不满意的地方，及时反馈改善，获得顾客认可。
2010南京市人口大数据
南京市2010年度人口发展报告 南京市人口计生委 第六次全国人口普查快速汇总工作已经完成。现就南京与5个计划单列市、9个副省级城市以及全省、苏州、无锡市相关的指标，从人口及家庭规模、人口性别结构、年龄结构及人口文化素质等方面进行分析,并提出对策建议。 一、人口规模 常住人口规模及变动情况 (单位：万人，%) 城市“六普”“五普”增长规模增长率年均增长率 成都1404.76 1124.43 280.33 24.93 2.25 广州1270.08 994.30 275.78 27.74 2.48 哈尔滨1063.60 941.34 122.26 12.99 1.23 深圳1035.79 700.84 334.95 47.79 3.98 武汉978.54 804.81 173.73 21.59 1.97 青岛871.51 749.42 122.09 16.29 1.52 杭州870.04 687.87 182.17 26.48 2.38 西安846.78 741.14 105.64 14.25 1.34 沈阳810.62 720.37 90.25 12.53 1.19 南京800.47 623.85 176.62 28.31 2.52 长春767.71 713.54 54.17 7.59 0.73 宁波760.57 596.26 164.31 27.56 2.46 济南681.40 592.17 89.23 15.07 1.41 大连669.04 589.37 79.67 13.52 1.28 厦门353.13 205.31 147.83 72.00 5.57 备注： 1、数据均为初步汇总数 2、常住人口包括，居住在本乡镇街道、户口在本乡镇街道或户口待定的人；居住在本乡镇街道、离开户 口所在的乡镇街道半年以上的人；户口在本乡镇街道、外出不满半年或在境外工作学习的人。 3、城市位次按照常住人口规模降序排列。 从“五普”到“六普”的十年间，我市常住人口增长量为176.62万人，居副省级城市第五位，除了千万级人口城市深圳、成都、
基于大数据分析的南京都市圈出行特征研究
基于大数据分析的南京都市圈出行特征研究 目前国内对都市圈的研究和实践多为功能层面的研究，对都市圈地区交通需求的定量特征分析相对较少，研究方法以定性分析为主，缺乏量化的特征研究和数据支撑。文章首先梳理总结了国内外关于都市圈的基本概念及界定标准，在此基础上以南京都市圈为例，基于百度LBS数据，提出了大数据筛选应用的分析处理流程，利用大数据分析研究了南京都市圈内部的出行分布关系和交通联系特征，划定南京都市圈的辐射影响范围，并对其潜在的交通需求动因进行分析，揭示了都市圈内部交通出行的规律。 标签：都市圈；大数据；交通特征 1 南京都市圈基本概况 都市圈的概念最早源于美国，后来在日本被广泛应用。然而具体界定都市圈标准目前各国或各地则不尽相同。但主要的测度指标主包含两大类，第一类是衡量中心城市的界定标准，主要包括人口规模（或人口密度）以及城市化水平，第二类是外围地区的界定标准，主要包括到中心城市的通勤率、人口及城市化水平。概念内涵上看，本质是一致的，是指城市发挥其职能时与周边地区所形成的种种密切联系所波及的空间范围，因此它是一个超越城市行政、景观地域的区域概念。 “南京都市圈”是江苏省委、省政府提出着重建设的该省三大都市圈之一，其范围锁定在南京周边100公里左右，由于驱车往来只需1个多小时，故又被称为“南京一小时都市圈”。“南京都市圈”不是行政区划意义上的城市概念，而是一个被发达的交通网络紧密联系起来的城市群落。其实质是以南京为中心形成一个经济区域带，在这个区域带里，大家共同发展，共同做强做大。都市圈成员城市为南京、镇江、扬州、淮安、马鞍山、滁州、芜湖、宣城八市，总面积6.3万平方公里，2016年底常住人口3300萬人。 2 数据基础及数据计算流程 以往由于交通调查技术手段的局限，以往采取的人工调查方法，费力费时，并且小样本调查结果的代表性也有存疑。目前专业/非专业的多源交通时空数据，为交通分析及交通规划提供了新的调查手段，对获得细时间分辨率、高空间分辨率的交通数据已经成为现实。为此利用百度LBS数据，分析都市圈各城市出行特征，从定量分析的角度，分析辐射影响范围，考量既有南京都市圈的实际势力范围。 本文采用的数据为百度LBS，基本原理是通过电信移动运营商的无线电通讯网络或外部定位方式获取移动终端用户的位置信息。主要包括移动用户使用百度地图（包含第三方APP）的定位数据，以及可以获取接入的车辆GPS数据。采集于2015年11月11日至11月28日。目前目前百度日PV达到了230亿，日活imei4.5亿，平均每部手机每天定位51次。（见表1）