大数据环境下的管理理论与方法
大数据背景下的高校教学管理分析
大数据背景下的高校教学管理分析1. 引言1.1 背景介绍当前，随着信息技术的快速发展和大数据技术的广泛应用，高校教学管理面临着前所未有的挑战和机遇。
传统的教学管理模式已经无法满足高校日益增长的教学需求和教学质量提升的要求，而大数据技术的介入为高校教学管理带来了新的思路和方法。
大数据背景下的高校教学管理不仅可以更好地收集、分析和利用海量的教学数据，还可以实现教学管理的个性化、智能化和精细化。
随着教学管理的智能化和数据化趋势不断加强，大数据技术已经成为高校教学管理的重要支撑。
通过大数据技术，高校可以更好地了解学生的学习状况和需求，优化教学资源配置，提升教学效果和教学质量。
深入研究大数据背景下的高校教学管理，探讨如何应用大数据技术优化教学管理流程以及如何保障数据安全与隐私保护等议题，具有重要意义和深远影响。
【2000字】1.2 研究目的研究目的是通过分析大数据背景下高校教学管理的现状和挑战，探讨如何应用大数据技术优化教学管理流程，提高教学效率和质量。
具体目的包括：1. 深入了解大数据背景下高校教学管理的特点和问题，找出存在的瓶颈和难题；2. 探讨如何利用大数据技术解决教学管理中的瓶颈问题，提升决策效率和准确度；3. 分析大数据在教学质量评估、学生学习情况分析、师生互动等方面的应用实例，总结经验教训；4.探讨如何在保障数据安全和隐私的前提下，合理利用大数据技术促进教学管理的现代化和智能化发展。
通过研究以上内容，旨在为提升高校教学管理水平提供理论支持和实践指导，推动高校教育教学工作的创新和发展。
1.3 研究意义在大数据背景下，高校教学管理正面临着诸多挑战和机遇。
研究高校教学管理在大数据环境下的意义具有重要的现实价值和理论意义。
通过对大数据在高校教学管理中的应用进行研究分析，可以帮助高校更好地应对教学管理过程中出现的复杂问题和挑战，提高教学管理效率和质量。
研究大数据在教学管理中的应用实例可以为高校教学管理者提供实用的参考和指导，帮助他们更加科学地制定决策和措施。
大数据环境下的企业人力资源管理分析
大数据环境下的企业人力资源管理分析随着科技的不断发展和市场的不断变化，企业的发展过程越来越复杂，企业管理越来越关注市场变化和消费者需求的快速响应。
随着大数据的出现和发展，企业可以将传统的人力资源管理方法与大数据相结合，提高人力资源管理水平，同时更好地应对市场需求。
1. 人才招聘和招募企业在大数据环境下可以根据自身的业务需求和人才需求，通过分析和研究市场潜在人才的数据，制定招聘计划和招募策略，快速定位和招募符合企业要求的人才。
企业还可以通过大数据分析优化招聘渠道和采用适当的招聘方式和工具，大大提高招聘效率和招聘质量。
2. 员工培训和发展企业可以通过大数据分析员工的教育背景、培训需求和优势，进一步明确员工的能力和潜力。
这有助于企业根据员工的需求和企业的培训计划，为员工提供更为个性化的培训和职业发展计划，使员工的能力得到更好的发展和应用。
通过培训和发展，员工的工作能力和知识水平可以得到大幅度提高，更好地满足企业的需要和要求。
3. 员工考核和绩效管理企业可以通过大数据分析员工的业绩和工作表现，评估员工的工作质量和绩效。
这有助于企业更加全面和客观地对员工的工作表现进行评定和考核，制定和实施科学的薪酬激励计划，提高员工的工作积极性和满意度。
企业还可通过大数据分析工作表现差异的原因，为员工提供相应的改进建议，协助员工克服工作中遇到的难点和挑战。
4. 企业文化建设和员工满意度管理企业文化建设和员工满意度管理是企业人力资源管理的关键之一，这也是利用大数据进行人力资源管理的一个重要方面。
企业可以通过大数据分析员工的口碑、离职率、工作满意度等方面的数据机密优化企业文化，制定更具吸引力和影响力的企业文化建设计划。
同时，企业还可以通过不断进行员工满意度调查和分析，发现员工的关切点，了解员工的需求和期望，提高员工满意度和忠诚度，从而维持和增强企业的核心竞争力。
总的来说，大数据在企业人力资源管理中的运用可以帮助企业建立更优化、更强大的人力资源管理体系，也为企业的人力资源开发和管理注入朝气和活力。
管理学的经典理论与研究方法
管理学的经典理论与研究方法标题：管理学的经典理论与研究方法引言：管理学作为一门学科，旨在研究组织如何有效地利用资源来实现预定目标。
其经典理论和研究方法为管理者提供了重要的指导和参考。
本文将介绍几个管理学的经典理论和研究方法，并分析其在实践中的应用。
一、经典理论：1. 科学管理理论：- 理论思想：由弗雷德里克·泰勒提出，以提高劳动效率为目标，通过科学方法来确定最佳工作方法。
- 实践应用：管理者可以通过测量和调整工作流程，提高工作效率，降低成本。
2. 行为管理理论：- 理论思想：以人为中心的管理方法，强调员工的行为和动机对组织绩效的影响。
- 实践应用：管理者应倾听员工的意见和建议，鼓励员工的参与和自主性，提高员工的工作满意度和绩效。
3. 环境管理理论：- 理论思想：组织内外环境对组织绩效的影响，管理者需要适应外部环境并调动内部资源以应对变化。
- 实践应用：管理者应密切关注市场动态和竞争对手的行动，灵活调整组织战略，保持竞争优势。
二、研究方法：1. 实地调研：- 步骤：1) 制定调研目标：明确想要获取的信息和问题。
2) 设计调研方案：确定调研方法和样本选择。
3) 收集数据：通过问卷调查、访谈、观察等方式收集信息。
4) 数据分析：整理、统计和解释收集到的数据。
5) 得出结论：根据数据分析结果得出结论并提出建议。
2. 实验研究：- 步骤：1) 确定研究问题：明确要研究的变量和研究目的。
2) 设计实验方案：包括选择实验群体、控制变量等。
3) 数据采集：通过观察、测量等方法收集实验数据。
4) 数据分析：使用统计方法分析实验数据。
5) 结果解释：根据数据分析结果解释实验结果，并从中得出结论。
3. 大数据分析：- 步骤：1) 数据采集：收集大量的数据。
2) 数据清洗：清除无效数据和异常数据，保证数据质量。
3) 数据分析：使用统计和机器学习等方法对数据进行处理和分析。
4) 结果呈现：将数据分析结果可视化，以便更好地理解和解释。
管理科学与工程理论与方法突破若干重点前沿领域
管理科学与工程理论与方法突破若干重点前沿领域一、本文概述随着科技的迅猛发展和全球化的深入推进，管理科学与工程领域面临着前所未有的挑战和机遇。
本文旨在探讨管理科学与工程理论与方法在若干重点前沿领域的突破，以期为推动该领域的创新发展提供有益参考。
文章首先介绍了管理科学与工程的定义、发展历程及其在当今社会的重要性，随后概述了当前管理科学与工程领域所面临的主要问题和挑战。
在此基础上，文章提出了若干重点前沿领域，包括大数据与在管理决策中的应用、复杂系统优化与管理、可持续性与绿色工程管理、以及互联网+背景下的创新管理等。
这些领域不仅反映了管理科学与工程的新趋势，也是当前研究的热点和难点。
文章通过对这些领域的研究现状进行梳理和评价，总结了目前的理论成果和实践经验，同时也指出了存在的问题和不足之处。
文章提出了未来研究的方向和重点，旨在为管理科学与工程领域的理论研究和实践应用提供新的思路和方法。
二、大数据与人工智能在管理科学与工程中的应用随着信息技术的飞速发展，大数据与已经成为管理科学与工程领域的重要推动力。
这两大技术的结合，不仅改变了传统的管理模式，还为企业决策提供了更为精准和高效的方法。
大数据技术的应用，使得管理科学与工程能够实现对海量数据的收集、存储、分析和挖掘。
通过大数据技术，企业可以更加全面地了解市场、客户和运营情况，为决策提供更加充分的数据支持。
例如，在供应链管理中，通过对历史销售数据、库存数据和物流数据的分析，可以预测未来的销售趋势，从而优化库存管理和物流调度，降低运营成本。
技术的发展，为管理科学与工程提供了更加智能的决策支持。
通过机器学习、深度学习等技术，可以自动学习数据中的规律，为管理决策提供智能建议。
例如，在人力资源管理中，可以通过对员工的工作表现、培训记录等数据的分析，预测员工的晋升潜力和离职风险，从而为企业的人力资源规划提供有力支持。
大数据与的结合，使得管理科学与工程领域的研究和实践更加深入和精细。
大数据时代信息资源管理的问题与对策
大数据时代信息资源管理的问题与对策摘要：当今社会已进入大数据时代,海量信息的产生与应用正在深刻改变人类生活。
在这一背景下,信息资源的管理日益成为各类组织与企业亟待解决的重要问题。
有效运用大数据提供的丰富信息资源,不仅关系到组织的经营效率,也将对其核心竞争力产生深远影响。
因此,本文旨在探讨大数据时代信息资源管理所面临的问题，并提供相应的对策。
文章定义了信息资源管理的概念和作用，强调其在数据驱动决策和业务成功中的关键作用。
本文详细探讨了大数据时代信息资源管理的主要问题，包括数据爆炸、数据安全和隐私问题、数据质量和一致性挑战，以及技术和工具的快速演进。
文章提供了一系列对策，包括数据治理、隐私保护和安全措施、技术和工具的管理，以及人员和培训方面的建议，帮助组织更好地应对这些挑战。
关键词：信息资源管理；大数据时代；数据爆炸，数据安全引言：随着数字化时代的到来，组织和企业积累了大量的数据和信息资源，这些资源成为了决策制定和业务发展的关键因素。
然而，在大数据时代，有效地管理和利用这些信息资源变得愈发复杂和关键。
信息资源管理不仅关乎数据的存储和处理，还涉及到数据的质量、安全性、隐私保护以及合理的利用。
一、信息资源管理的定义和作用信息资源管理是指组织和管理一个机构或企业内部的信息资源，以便高效、安全、合规地收集、存储、处理、传输和共享信息。
它涵盖了数据、文档、知识、技术和人员等各种信息资源的管理。
信息资源管理的主要目标是确保信息资源的可用性、完整性、保密性和可信度，以支持组织的决策制定、战略规划、业务流程优化和创新发展。
信息资源管理的作用包括：通过提供高质量、实时的信息资源，帮助管理层做出明智的决策，促进组织的战略目标实现。
有效的信息资源管理可以减少数据泄露、损坏或滥用的风险，确保合规性和安全性。
最大化信息资源的价值，减少重复工作，提高效率，降低成本。
通过信息资源的分析和创新利用，帮助组织更好地适应市场变化，保持竞争优势。
大数据时代下企业管理模式的创新研究
大数据时代下企业管理模式的创新研究1. 引言1.1 背景介绍在当今数字化快速发展的时代，大数据已经成为企业管理中一个不可忽视的重要因素。
大数据时代下企业管理模式的创新研究，是对于企业如何更好地利用海量数据来提升管理效率和决策能力的探讨。
背景介绍部分将探讨大数据时代的到来给企业管理带来的挑战和机遇。
随着互联网和移动技术的普及，企业面临着来自各方面的数据涌入，从客户需求、市场行情到内部生产流程的每一个环节都在产生大量的数据。
这些数据如果能够被充分挖掘和利用，将为企业带来前所未有的竞争优势。
企业在大数据时代下不仅需要拥有高效的数据收集和处理能力，更需要找到有效的管理模式来应对数据的多样性和复杂性。
传统的企业管理模式已经无法满足大数据时代快速发展的需求，需要更加灵活和智能的管理模式来适应不断变化的市场环境。
研究大数据时代下的企业管理模式创新已经成为企业发展的必然选择。
通过对大数据时代下企业管理模式的演变和影响进行深入研究，可以为企业提供更加有效的管理思路和实践经验，帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。
1.2 研究意义大数据时代下企业管理模式的创新研究具有重要的研究意义。
随着大数据技术的不断发展和应用，企业面临着管理模式的革新和转型的挑战，研究大数据对企业管理模式的影响具有重要的实践意义。
随着经济全球化和信息化程度的不断提升，企业管理环境发生了巨大变化，大数据时代下的企业管理模式创新将对企业的发展和竞争力产生重要影响。
研究大数据时代下企业管理模式的创新还可以为企业提供更多的发展机遇和竞争优势，有助于企业提升管理效率和效益，推动企业持续健康发展。
研究大数据时代下企业管理模式的创新具有重要的理论和实践意义，对于促进企业改革发展具有重要的指导意义。
1.3 研究现状在当前大数据时代，企业管理模式的创新已经成为企业发展的关键。
随着信息技术的不断发展和普及，企业管理方式也在不断更新和改进。
研究现状显示，大数据技术已经逐渐融入了企业管理的方方面面，成为企业管理的重要支撑。
当代管理学的发展趋势
当代管理学的发展趋势当代管理学是一门涉及组织运作和人力资源管理的学科，随着科技进步和社会经济发展，它的发展也朝着以下几个趋势发展。
一、科技与数字化转型随着科技的发展，企业面临着数字化和智能化的转型。
管理学也紧跟时代潮流，以数字化和信息技术为基础，进行管理决策和运营管理。
这可以通过以下几个步骤实现：1. 引入大数据分析：通过收集和分析大数据，帮助企业获取市场信息、客户需求等重要数据，为决策提供支持。
2. 信息化系统的建立：建立信息化系统，实现企业内部各个部门的信息共享和协同工作，提高工作效率和响应速度。
3. 人工智能的应用：利用人工智能技术，通过机器学习和智能算法，优化管理过程，提高决策的准确性和效率。
二、创新与变革管理创新与变革管理成为当代管理学的重要课题。
面对日新月异的市场竞争和不断变化的消费市场，企业必须具备创新能力来满足市场需求。
以下是实现创新与变革管理的步骤：1. 建立创新文化：鼓励员工提出创新想法，营造鼓励创新的工作环境和文化等。
2. 引入创新方法：例如设计思维、敏捷开发等方法，促进创新和变革的实施。
3. 管理风险：创新和变革往往伴随着一定的风险，企业需要进行风险管理，降低创新和变革的风险。
三、多元化和全球化随着全球化进程的加快，企业面临着来自世界各地的竞争，管理学也面临着多元化和全球化的挑战。
以下是实现多元化和全球化管理的步骤：1. 跨文化管理：建立跨文化团队，了解和尊重不同文化背景下的员工需求，提高团队合作的效果。
2. 多样性管理：鼓励并重视员工的多样性，建立包容和平等的工作环境，提高员工的归属感和团队凝聚力。
3. 全球化战略：制定全球化战略，开拓国际市场，资源的共享和协同，提高企业在全球市场的竞争力。
四、可持续发展可持续发展成为当代管理学的核心观念之一。
企业需要在追求经济效益的同时，也要关注社会责任和环境保护。
以下是实现可持续发展管理的步骤：1. 社会责任管理：企业要积极履行社会责任，关注员工福利、环境保护、公益事业等，树立企业良好形象。
信息时代下大数据在环境卫生管理中的应用
信息时代下大数据在环境卫生管理中的应用摘要：网络技术的不断创新和发展，推动了信息时代的快速发展。
随着环境健康问题日益引起人们的关注，大数据的运用对信息化时代的发展起着举足轻重的作用，它将促进企业的经营变革，提升企业的环境卫生控制水平和效率。
关键词：环境卫生管理；大数据；信息时代一、信息时代大数据概述1.大数据处理流程及技术在现代社会的各个领域中均会产生较大的数据量，但由于数据本身不会产生比较显著的限制，但通过对其进行专业处理，则能够保证价值产生。
所以相关人员需要注重对大数据处理流程及技术的把握，进而为决策提供指导和坚实依据。
一般情况下，对于大数据的处理流程包括数据采集和预处理环节、数据存储环节、数据分析环节、数据可视化环节等。
常见的具体技术有条形码、移动终端、射频、数据库、自然语言处理、历史流图、标签云等。
2.大数据含义大数据是指利用相应设备设施从众多、复杂的信息来源中，收集海量的、有价值的信息数据。
并能够针对各种类型数据开展即时处理，提取所需信息。
其作为现代全新的数据科学技术架构，能够发挥预测分析、数据挖掘、统计分析、并行计算、云端储存等功能，为相关生产生活提供便利性。
特别是在人、机、物等高度融合下，利用大数据技术可在互联网运用的前提下对不同类型的数据实施处理，有效应对数据规模爆炸式增长及数据模式复杂的特征，以此为相关活动提供数据信息支持。
二、大数据在环境卫生管理中的应用意义环境卫生管理是我国生态文明建设开展的重要举措，通过实施环境卫生监测、分析评估、质量管理、整改治理、维护等，保证环境健康和卫生安全，尽量降低对人们生存、生产生活产生的不利影响。
在信息时代下，大数据技术作为新兴产物可有效支持环境卫生管理工作高效、全面地展开。
比如运用云计算以及数据分析技术，可在管理中及时预测可能发生的环境问题和卫生事件，从而指导环境修复及整治工程的推进。
同时也能够基于大数据分析，结合环境实际要素和参数，从而降低环境治理的难度，制定针对性的环境整治方案，提高环境管理水平。
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改变，从操作方式开始
大数据，改变人类探索世界的方法
三、大数据时代的商业变革
大数据时代的商业变革—数据化
“数据化”——一切皆可“量化”
大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。信息 技术变革随处可见，但是如今信息技术变革的重点在“T”（技术）上，而 不是在“I”(信息）上。现在，我们是时候把聚光灯打向“I”，开始关注信
非结构化决策
非结构化决策问题很难用确定的决策模型来描述，大多数情况下它发生在企业的战略层， 是必须由决策者给出问题的定义、判断和评价的一类决策问题。往往是决策者根据掌握 的情况和数据临时做出决定。如：聘用人员，为杂志选封面。
半结构化决策
半结构化决策介于结构化决策、非结构化决策之间，一般只有部分给定的处理过程和清 晰结果，很多情况下发生在知识管理层和战术管理层。这样的决策问题一般可适当建立 模型，但无法确定最优方案。 如：开发市场，经费预算。
己真的怀孕了。塔吉特百货就是靠着分析用户所有的购物数据，然后通过相关关系分析
得出事情的真实状况。
大数据的神奇传说2
数据新闻让英国撤出伊拉克
2010年10月23日《卫报》利
用维基解密的数据做了一篇 “数据新闻”。将伊拉克战争 中所有的人员伤亡情况均标注
于地图之上。地图上一个红点
便代表一次死伤事件，鼠标点 击红点后弹出的窗口则有详细 的说明：伤亡人数、时间，造
维基百科（Wikipedia）的定义
大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，很难用常规的数据库管理工具或传统数据处理 应用对其进行处理。
数据、信息和知识
数据
数据（data）是记录下来的、存储在某一种媒体上能够识别（鉴别）的符号。这些符 号不仅指数字，而且包括字符、文字、图形和影像等等。
信息
信息（information）是经过加工处理对客观实体产生影响的数据，数据是承载信息的
息本身了。
数据，从最不可能的地方提取出来 数据化，不是数字化 量化一切，数据化的核心 当文字变成数据 当方位变成数据 当沟通成为数据 一切事物的数据化
大数据时代的商业变革—价值
“价值”——“取之不尽，用之不竭”的数据创新
数据就像一个神奇的钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。
它的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而绝 大部分都隐藏在表面之下。
大数据思维公司和个人
全新的数据中间商 专家的消亡与数据科学家的崛起 大数据，决定企业的竞争力
四、大数据与电子商务
大数据与电子商务—现状
截止2014年12月底中国网购用户规模达3.8亿人,而2013年为3.12亿,同比增 长21.8%。2012年淘宝天猫双十一191亿，2013年双十一350亿，2014年双 十一571亿，那2015年的淘宝天猫双11究竟能够突破多少亿交易额呢？根据 数据试着用三种方法进行推到演算。预测2015年的淘宝天猫双11销售额是 844亿—860.5亿。 同时，根据Alexa统计及数据估算，淘宝网的日均页访问量达到了3.53亿， 每天产生的数据量更是高达60TB
成伤亡的具体原因。密布的红
点多达39万，显得格外触目惊 心。一经刊出立即引起朝野震 动，推动英国最终做出撤出驻
伊拉克军队的决定。
大数据的神奇传说3
数据文档帮乔布斯延长生命
乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高 达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所 有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。
大数据环境下的 决策理论与方法
生活、工作与思维的大变革
Living, working and thinking big changes
东南大学经济管理学院 Email:scmseu@
目 录
第一部分：大数据的基本介绍
第二部分：大数据时代的思维变革
第三部分：大数据时代的商业变革 第四部分：大数据与电子商务 第五部分：促进大数据发展行动纲要 第五部分：大数据的局限、误区与真相
大数据与电子商务—广告推介
当当网、亚马逊等电商企业之前通过协同算法来找到商品之间的联系， 即：当购买某件商品时，会展现相关商品的推荐信息。这能够为用户查 找相关商品提供方便，提升客户体验；更是利用了商品之间的互补性与 相关性，增加了销量。并且，通过对平台用户的浏览痕迹进行记录分析， 正对不同层次类型的用户会提供特定的商品推荐信息。
载体。
知识
知识是一种用符号表示的信息，其中信息是知识的内涵与实体，而数据是信息的外延与 形式。
数据、信息与知识的关系
识别、检测 转变、处理 获取、创造
对象
、表达
数据
信息
知识
决策
管理就是决策
决策科学先驱者西蒙（H.A. Simon）教授认为，管理就是决策。 不同的决策其问题不同、期望不同、复杂度不同、可控性不同、可形式化程度不同等，
大数据与电子商务—信用评级
阿里巴巴则通过在淘宝、天猫等网站积累的数据资料，通过对用户的销 售终端、资金使用等数据进行追踪和收集，以了解中小企业的交易状况。 从中可筛选出财务健康、讲究诚信的企业，为他们发放无担保贷款，解 决其贷款难的问题，不仅新增了盈利模式又可以防范风险。目前，阿里 巴巴已收贷300多亿元，坏账率仅为0.3%，远低于银行贷款坏账率。
大数据时代的思维变革—更杂
“更杂”——不是精确性，而是混杂性
执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。据估计只有5%的数字
数据时结构化的，能适用于传统的数据库。如果不接受混乱，剩下95%的非 结构化数据都无法被利用，通过接受不精确性，可以打开从未涉足的世界的 窗户。 允许不精确 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效
大数据成功预测21项大奖
2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫?罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数 据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。今年罗斯柴尔德再 接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示 现代科技的神奇魔力。
淘宝在2012年推出了“淘宝时光机”项目，该项目通过分析用户自注册为用户以来的行动， 用幽默生动的谈话模式，告知顾主淘宝的成长历史以及该用户在淘宝购物的轨迹。通过收集与 该用户有相类似喜好的其他用户的行动并经过分析后，可以对特定用户的偏好和行动轨迹进行 猜测，已达到精准营销的目的；并可以用特定用户喜好的方式和个性化的数据、拉近了与顾客 的距离。 Google的Adsense对顾客的搜索过程和其对各网站的关注度履行数据经行发掘，并在联盟内 网站上追踪用户的去处，将数据整合后经行分析，在其联盟网站上推出了和顾客潜在兴趣相匹 配的广告，达到精准化营销。
微软以1.1亿美元的价格购买了大数据公司Farecast，而两年后谷歌则以 7亿美元的价格购买了给Farecast提供数据的ITA Software公司。如今，我们 正处在大数据时代的早期，思维和技术是最有价值的，但是最终大部分价值
还是必须从数据本身来挖掘。
大数据价值的3大构成 大数据掌控公司 大数据技术公司
利用大数据可为企业的决策者或管理者进行决策提供帮助，或辅助决策，以提高决策的
科学性、可预见性。
决策问题的分类
从决策科学的角度来看，按照决策问题可形式化的程度，企业的决策问题可分为结构化 决策、非结构化决策和半结构化决策。
决策问题的分类
结构化决策
通常指确定型的管理决策问题，即问题的相关要素、以及要素之间的关系和制约关系是 可知、可描述的、确定的。例如，应用运筹学方法等求解资源优化问题。 如：饲料配 方、生产计划、调度等。
数据分析如何帮助电商行业提升绩效—客户洞察
通过对客户历史数据的分析，进一步了解客户的购物习惯、兴趣爱好和 购买意愿，并可以对客户群体进行细分，通过用户画像了解用户，猜测 用户对产品的需求或者潜在需求，精细化的定位人群特征，挖掘潜在的 用户群体，为媒体网站、广告主、企业及广告公司充分认知群体用户的 差异化特征，根据族群的差异化特征，帮助客户找到营销机会、运营方 向，全面提高客户的核心影响力。
大数据是全球经济每个部门和功能的一部分。与固定资产和人力资本等其他重要的生产 要素类似，没有数据，很多现代经济活动、创新和增长都不会发生，这正成为越来越普 遍的现象。
IBM公司的定义
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity （真实性），这些特征相结合，定义了IBM所称的“大数据”。
大数据让奥巴马连任成功
2012年11月奥巴马大选连任成功的胜利果实也被归功于大数据，因为他的竞选团队进 行了大规模与深入的数据挖掘。时代杂志更是断言，依靠直觉与经验进行决策的优势急 剧下降，在政治领域，大数据的时代已经到来；各色媒体、论坛、专家铺天盖地的宣传 让人们对大数据时代的来临兴奋不已，无数公司和创业者都纷纷跳进了这个狂欢队伍。
大数据与电子商务—精准营销
1号店通过手机平台的大数据，对其进行分析，给顾主发送个性化EDM，进行精准的电子邮件
营销。若顾客曾经在1号店网站上查看过一个商品却未购买，一号店会根据可能的情况：缺货， 价格不合适，商品不合适等经行分析，分别在到货、降价或引入类似商品时以电邮方式告知客 户。同时，通过挖掘客户的周期性购买习性或附近类似客户的购买周期习性，适时提醒客户。
穿戴式健康电子产品
现在有可穿戴的数据设备，可以追踪监测很大的人群，而且可以对这些人群 进行监测，抽取非常丰富的数据，而且可以对小群体进行监测。现在我们还 有能力可以监测每个个人，比如说监测个人的血压、血糖等等指数，时间长 了就可以预测患这些疾病的风险。
大数据时代的商业变革—角色定位
“角色定位”——数据、技术与思维的三足鼎立
不同层次决策的信息特征
二、大数据时代的思维变革