大数据自助式分析解决方案
如何利用大数据分析提升客户满意度
如何利用大数据分析提升客户满意度引言：在当今商业领域，客户满意度被视为企业成功的关键因素之一。
随着现代技术迅猛发展，大数据分析提供了一种有力手段，能够帮助企业洞察消费者的需求和行为模式，从而改善产品和服务，提升客户满意度。
本文将探讨如何利用大数据分析来提升客户满意度，并介绍几个实际案例。
一、大数据分析的背景和意义1.1 大数据分析的定义和重要性大数据分析是指通过收集和分析大规模数据，以发现隐藏在数据中的有价值的信息和内在规律的过程。
企业可以利用大数据分析了解客户需求、行为习惯和反馈意见，从而为客户提供个性化的产品和服务，提高客户满意度。
1.2 大数据分析在提升客户满意度中的优势大数据分析具有如下优势，有助于提升客户满意度：首先，大数据分析可以帮助企业了解客户的喜好和需求。
通过收集大量的客户数据，企业可以深入了解客户的消费习惯、购买决策和产品偏好，为客户提供更加个性化的产品和服务。
其次，大数据分析可以发现隐藏的市场机会。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以发现潜在的市场需求和未满足的客户需求，及时推出相应的产品和服务。
再次，大数据分析可以提高客户服务的效率和质量。
通过分析客户反馈数据和在线交流记录，企业可以识别客户的疑问、问题和投诉，并及时做出回应和解决方案，提升客户服务质量。
最后，大数据分析可以实现客户关系的持续发展。
通过分析客户数据，企业可以建立客户画像，深入了解客户特征和关系，从而制定个性化的营销策略和客户关怀计划，提升客户的忠诚度和满意度。
二、利用大数据分析提升客户满意度的方法2.1 数据采集和整合要利用大数据分析提升客户满意度，首先需要进行数据采集和整合。
企业可以通过各种方式收集客户数据，如销售数据、用户行为数据、客户反馈数据等。
这些数据可以来自企业内部系统、社交媒体、在线调研等渠道。
然后，将这些数据整合到一个统一的平台中，进行清洗、去重和标准化，以便后续的分析和应用。
2.2 数据分析和挖掘在数据采集和整合完成后，企业可以利用各种数据分析工具和技术，对数据进行挖掘和分析。
大数据规划方案
大数据规划方案大数据规划方案1. 引言随着现代技术的不断发展，大数据已经成为企业决策和业务发展的重要基石。
有效的大数据规划方案可帮助企业更好地管理和分析海量的数据资源，从而获得有价值的见解和优化业务流程。
本文将提供一个全面的大数据规划方案，旨在帮助企业实现数据驱动的增长。
2. 目标和范围大数据规划的首要目标是帮助企业更好地利用其数据资产，以实现商业目标。
具体而言，本规划方案将关注以下几个方面：- 建立适当的数据基础设施，包括存储、处理和分析平台。
- 优化数据采集和清洗流程，确保数据质量和准确性。
- 建立高效的数据分析和挖掘系统，以获取有价值的见解。
- 提供数据可视化工具和报告，帮助决策者快速理解和使用数据。
- 保护数据隐私和安全，确保符合法规要求和最佳实践。
3. 大数据基础设施为了有效管理和分析大数据，企业需要建立一个稳定、可扩展的基础设施。
以下是一些建议：- 数据存储：选择合适的数据库技术，如关系型数据库、文档数据库或分布式数据库，并考虑使用云存储解决方案，以提高可靠性和弹性。
- 数据处理：使用大数据处理平台，如Hadoop、Spark等，以便能够快速处理大规模数据。
- 数据集成：建立数据集成层，将不同数据源的数据整合到一个统一的数据湖或数据仓库中，以便更好地进行分析和挖掘。
- 数据备份和恢复：确保定期备份数据并建立应急恢复计划，以防止数据丢失和系统故障。
4. 数据采集和清洗数据质量是大数据分析的基石。
以下是一些数据采集和清洗的建议：- 数据源识别：确定需要采集和分析的关键数据源，并建立正确的数据源连接和接口。
- 数据采集：使用自动化工具或流程来收集和抓取数据，以避免人工错误和提高效率。
- 数据清洗：通过清洗和校验规则来清洗数据，包括去重、修复缺失值和格式化数据等。
- 数据标准化：统一数据格式和命名规范，以确保数据一致性和可比性。
5. 数据分析和挖掘数据分析和挖掘是从大数据中获取有价值见解的重要环节。
南博neimbo-校园大数据智能分析辅助决策平台
南博neimbo—校园大数据智能分析辅助决策平台
大数据智能分析平台，敏捷易用，强大的可视化分析能力，满足个性化需求，让每个决策都有数据支撑。
一、工作模式
二、产品功能
1、高性能MPP
全/增量数据加载、异构数据源支持、分布式并行计算
2、可视化建模
拖拽式建模、跨数据库的表关联、支持切换数据源、轻量ETL
3、自助式分析
PPT式的图表联动、智能问答、度量预警、What-IF分析、定时邮件
4、数据大屏
拖拽使用、主题模板、酷炫视觉
5、数据填报
线下数据收集、审批与发布、自定义表单样式
三、产品优势
1、用户驱动分析
丰富的可视化组件以及拖拽式布局支持下的用户驱动式分析功能，能够有效提升业
务用户的自主分析能力
2、快速构建自己的分析模型
界面化的建模方式，允许用户快速构建符合自身业务需求的分析模型。
通过鼠标拖
拽直接进行数据之间的关联，快速实现模型建立
3、高效洞察数据中的故事
通过自然语言问答自动生成并建立最佳佳数据洞察，帮助用户更好的进行数据分析
4、更可靠的数据收集方案
方便灵活的建立数据填报表单，并且对于数据质量进行严格控制，配置对应字段的
数据填报逻辑，以及相关的数据审批流程
5、更便捷的智能运维方案
为企业平台运维人员提供全方位的运维支持，不仅可以保证企业数据权限的管理，更支持报表血缘的一键追溯
6、与企业平台完美集成
标准的SSO接口，以及数据交互API，使得企业平台可与方便的与有数进行用户以及用户权限的对接。
企业大数据业务分析体系设计方案
企业大数据业务分析体系设计方案目录1.项目需求理解 (2)1.1.建设目标 (2)1.2.建设原则 (3)1.3.需求分析 (3)2.总体方案设计 (5)2.1.总体建设思路 (5)2.2.业务规范与技术标准体系 (6)2.3.系统实现架构 (21)3.业务分析体系 (21)3.1.管理驾驶舱 (21)3.2.资金分析内容 (22)3.3.经营绩效分析内容 (27)3.4.风险分析内容 (35)3.5.报表分析内容 (39)3.6.业务管理主题分析 (40)1.项目需求理解1.1.建设目标企业企业大数据自助分析工具提供从数据抽取、数据加工处理、数据存储、自助数据分析、数据可视化于一体的功能。
支持连接多种类型数据源，跨数据源取数；支持自带ETL流功能能够完成将来自异构系统的数据进行抽取、清洗、加工处理、装载到工具自带的多维数据仓库中；支持直接连接已有的大数据平台；支持基于BI的多维数据仓库或所连接的数据源进行OLAP多维度自由分析；支持让用户自主拖拽设计出自己需要的业务分析界面或管理驾驶舱；支持将自己的分析界面进行分享；支持通过PC、移动端、大屏查看报表及分析数据。
分析的内容初步包含：•供应链管理建立供应链管理数据仓库，全面展示公司原材料、成品、标准件等器材的配套、缺件、合同签订、到货、供应商指标评价等信息，并进行数据分析。
•质量管理建立质量管理数据仓库，实现展示飞机全生命流程的质量信息，深度分析采购、生产、交付、运行过程的全部质量事件。
•生产制造管理建立生产制造数据仓库，全面展示设备资产状态、飞机生产状态等信息，并进行数据分析。
•与人力资源系统集成获取人力资源的用户和组织信息，能够根据人力资源系统数据的变化或状态的变化，在系统中对用户的权限以适当的形式做出相应的更新。
实现角色、岗位的定义和操作权限的控制；系统需具备兼职部门功能，保证组织机构调整过渡阶段中，业务可正常办理。
1.2.建设原则具备标准性。
大数据总体技术方案
大数据总体技术方案概述本文档旨在提供一个大数据总体技术方案的概述，以指导团队在大数据项目中的工作。
大数据技术方案包括数据采集、存储、处理与分析等方面的技术要点和流程，确保数据的可靠性和有效利用。
技术要点数据采集- 确定数据来源和采集点，包括传感器、社交媒体、应用程序和现有系统等。
- 设计可靠的数据采集机制，确保数据的完整性和一致性。
- 使用合适的数据格式进行数据采集和传输，如JSON、CSV 等。
数据存储- 确定合适的数据库系统，根据数据的特点和用途选择关系型数据库、NoSQL数据库或混合数据库。
- 设计数据模型和数据表结构，确保数据的快速检索和查询。
- 部署适当的存储和备份策略，确保数据的安全性和可靠性。
数据处理与分析- 使用分布式数据处理框架，如Hadoop、Spark等，处理大规模数据集。
- 设计和实施数据清洗、转换和转载（ETL）流程，以准备数据用于分析和建模。
- 运用机器研究和统计分析方法，挖掘数据中的信息、模式和趋势。
数据可视化与报告- 使用合适的数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，将数据可视化为易于理解和分析的图表和图形。
- 设计和生成定期报告，向相关利益相关者传达数据分析和洞见。
- 开发自助式数据分析和报告平台，使用户能够根据需要自主探索和分析数据。
流程图graph TBA[数据采集] --> B[数据存储]B --> C[数据处理与分析]C --> D[数据可视化与报告]以上是大数据总体技术方案的概述和要点。
根据实际项目需求，可以进一步细化和定制各个环节的流程和技术选择。
大数据背景下边检自助通关系统改进设计
126 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering数据库技术• Data Base Technique【关键词】大数据 边检自助通关系统 改进设计随着经济的发展，人们生活水平的日益提升，同时伴随着经济全球一体化的加深，越来越多的人选择走出国门看世界，所以出入境的旅客人数逐年增长。
因此，为了满足大量的出入境人员通关需求，出入境的政策已经有了大幅的简化，验放一名出入境人员的实践只需要几十秒，在这样的时间内，检验人员需要完成人证对照、证件信息采集录入以及伪假证件的识别等工作流程，工作的压力与日俱增。
因此，边检自助通关系统也应运而生。
大数据是一种新型的技术，具有高效的发现能力和分析能力，可以快速从大量的数据中找出对自身有用的信息，实现数据挖掘。
自二零零五年以来，自助通关系统陆续在我国的各地区投入使用。
虽然在改善验放能力、提升游客通关速度以及缓解客流压力等方面起到了极大的积极作用，但在实践过程中还是存在一些不足，需要进行优化和改进。
1 我国边检自助通关系统的使用现况在当前经济高速发展的情况下，我国的出入境人员在大幅度增加，根据国家移民管理局的数据显示，中国公民出入境人数连续15年保持稳步增长，同时，2018年全国边检机关检查出入境人员达6.5亿人次，同比增长9.9%，首次突破6亿人次。
出入境人次的不断上升也为出入境边防检查工作带来了一系列问题。
例如，出入境边防检查机关如何提高口岸通关效率，如何提高出入境验放能力，如何解决因警力不足而造成的通道闲置问题，如何在有限的口岸场地中增添更多的检查通道等一系列问题都迫切的需要解决。
大数据背景下边检自助通关系统改进设计文/刘芳妤而自助通关系统自助检查的特点，通过运用科技手段完成人员的身份识别，通过严格的信息管理保证出入境行为的合法性，为解决上述的问题提供了办法。
由于可以不受人员的约束，边检的现场可以尽可能开放更多的通道，并且自助通关系统不依赖检查员的操作，所以在通道建设上就可以将原用于检查员工作的场地改为边检通道。
统一运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案
统一运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案2020年3月30统一运维大数据分析管理平台建设方案目录第1章.方案概述 (4)1.1.项目背景 (4)1.2.需求分析 (5)1.3.建设目标 (7)1.3.1.建立统一运维门户 (7)1.3.2.建立IT异构资源的全面集中化管理 (7)1.3.3.建立全面准确的资产配置管理 (8)1.3.4.建立符合最佳实践的服务流程管理 (9)1.3.5.建立IT资源全面直观的可视化管理 (9)第2章.解决方案 (10)2.1.系统设计原则 (10)2.1.1.实用性和模块化原则 (10)2.1.2.一致性和开放性原则 (11)2.1.3.安全性与可靠性原则 (11)2.2.系统安全设计 (12)2.2.1.用户安全机制 (12)2.2.2.SSO统一认证 (12)2.2.3.权限分权分域 (12)2.3.系统建设方法 (13)2.3.1.体系架构 (13)2.3.2.功能架构 (17)2.3.3.技术架构 (17)2.3.4.部署架构 (18)第3章.功能概述 (19)3.1.运维监控系统 (19)3.1.1.统一运维管理 (19)3.1.2.资源监控管理 (23)3.1.3.拓扑管理 (45)3.1.4.IP地址管理 (59)3.1.5.告警管理 (61)3.1.6.业务管理 (66)3.2.3D机房管理 (70)3.2.1.监控可视化管理 (72)3.2.2.资产管理可视化 (76)3.2.3.机房3D图形化展示 (78)3.2.4.配线可视化管理 (80)3.2.5.容量可视化管理 (82)3.2.6.资源分配情况管理 (84)3.2.7.上下架可视化 (85)3.2.8.自定义动画 (86)3.2.9.交互式演示汇报 (87)3.3.配置文件管理 (87)3.3.1.巡检管理 (88)3.3.2.机房虚拟现实展现 (91)3.3.3.资产管理系统 (95)3.3.4.供应商管理 (96)3.3.5.配置建模管理 (97)3.3.6.空间资源管理 (99)3.3.7.配置项导入 (101)3.3.8.配置项管理 (102)3.3.9.配置项视图 (105)3.4.运维流程管理系统 (107)3.4.1.服务台 (107)3.4.2.服务设计 (115)3.4.3.服务产品设计向导 (116)3.4.4.服务流程管理 (135)3.4.5.服务量化管理 (169)3.4.6.值班管理 (186)3.4.7.任务管理 (192)3.4.8.公告管理 (193)3.4.9.移动终端运维 (194)3.4.10.报表统计分析 (196)3.4.11.第三方接口 (201)3.4.12.运维知识库系统 (203)3.5.统一运维大数据管理分析系统 (210)3.5.1.统一运维大数据基础系统 (210)3.5.2.统一运维数据分类管理 (210)3.5.3.运维大数据检索与展现 (215)3.5.4.海量日志文件分析 (219)3.5.5.指标动态基线预测 (223)3.5.6.运维支撑能力评估 (226)第1章. 方案概述1.1.项目背景运维大数据分析系统是一套深度分析和挖掘多种异构数据源运维数据的大数据平台。
大数据数据分析方法数据处理流程实战案例
方法、数据处理流程实战案例时代,我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。
确实,数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点,不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。
今天就来和大家分享一下关于方法、数据处理流程的实战案例,让大家对于这个岗位的工作内容有更多的理解和认识,让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。
一、大数据思维在2011年、2012年大数据概念火了之后,可以说这几年许多传统企业也好,互联网企业也好,都把自己的业务给大数据靠一靠,并且提的比较多的大数据思维。
那么大数据思维是怎么回事我们来看两个例子：案例1：输入法首先,我们来看一下输入法的例子。
我2001年上大学,那时用的输入法比较多的是智能ABC,还有微软拼音,还有五笔。
那时候的输入法比现在来说要慢的很多,许多时候输一个词都要选好几次,去选词还是调整才能把这个字打出来,效率是非常低的。
到了2002年,2003年出了一种新的输出法——紫光拼音,感觉真的很快,键盘没有按下去字就已经跳出来了。
但是,后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题,比如当时互联网发展已经比较快了,会经常出现一些新的词汇,这些词汇在它的词库里没有的话,就很难敲出来这个词。
在2006年左右,搜狗输入法出现了。
搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索,它积累了一些用户输入的检索词这些数据,用户用输入法时候产生的这些词的信息,将它们进行统计分析,把一些新的词汇逐步添加到词库里去,通过云的方式进行管理。
比如,去年流行一个词叫“然并卵”,这样的一个词如果用传统的方式,因为它是一个重新构造的词,在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。
然而,在大数据思维下那就不一样了,换句话说,我们先不知道有这么一个词汇,但是我们发现有许多人在输入了这个词汇,于是,我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇,把它加到司库里面并更新给所有人,大家在使用的时候可以直接找到这个词了。
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盈收数据
预测数据
行
业
存储引擎接口
报 表
需要更高端的架构师。
海量数据的处理架构需 要重新开发。
存储引擎
MYSQL MYSQL
MYSQL MYSQL
后期技术实现,维护成本 高。
路漫漫其悠远
大数据解决方案
技术人才储备多
-业内通用解决方案(hadoop/spark)硬件投资成本可以控
制
并行扩展比较方便
路漫漫其介
大数据存储 (10)
交换机数据源 监控设备数据源
数据流
数据接入程 序
异常存储(2) redis
mysql(4) 数据仓库
分析
多维度存储
数
据 服
应用
务
其他
存储
服务
使用
路漫漫其悠远
实际案例二 互联网舆情
背景：
客户需要对互联网金融服务的服务企业和相关行业做到实时监控，并有效的挖掘互联网上的客户资源 。
企业 内部 系统
zookeeper集群
作业调 度
决策分 析
后期结合业务开发， 实现稳定
数据
HBa se
Hive
并行管 理
多维查 询
劣势：
互联 网
E
HADOOP
T
数据分 析
图表展 示
需要专业的方向性人
L
Stor m
Ma hou
t
数据挖 掘
报表统 计
才处理
HDFS STORM
......
动态报 表
......
路漫漫其悠远
企业数据及商业智能平台的进化
-互联网舆情
类结构化数据
大数据存储(15)
分析
oracle
非结构化数据源 （新闻，博客，
BBS，微博）
Hdfs,Hbase, MapReduce
数据仓库
数
据 服
应用
务
数据流（图像、 视频）
hive
其他
存储
服务
使用
路漫漫其悠远
实际案例三 大型国企
背景：
客户是一个省级运营商，需要对历史的客户话单，LBS，流量信息进行分析。 数据维度非常多，需要综合考虑的数据量比较大。
对海量的实时多维度分
资 报
析,基本不能支持。
表
路漫漫其悠远
企业采购数据
企业运营数据
ETL处理
企业收入数据
ETL处理
企业支出数据
MYSQL MYSQL
大数据解决方案-分布式数据库(Mysql)
优势：
盈
收
报
表
材料数据
汇总数据
统
产品数据
结构数据
计
报
合同数据
计算数据
表
技术人才储备可以部分 复用。 硬件投资成本可以控制。 并行扩展比较方便。
大数据自助式分析解决 方案
路漫漫其悠远
2020/4/3
议程
• 大数据解决方案 • hadoop的优势 • 实际过往案例 • 自助式分析方案
路漫漫其悠远
大数据企业品牌腾飞的“肾上腺素”
Petabyte s
Terabyte s
Gigabyte s
Megabyt es
网页点击 流
Wikis/博 客
传感器
Shark
Storm
Spark
Mesos
Tez
Flume
Hcatalog
HttpFs
Sqoop
Map Reduce
Chukwa HBase Cassandra Accumulo
Pig
Hive
Impala Mahout RHadoop
YARN：分布式操作系统
Phoenix Drill Giraph Hama
Search Whirr
Avro
WebHdfs
HDFS：分布式存储
Zookeeper
路漫漫其悠远
路漫漫其悠远
HADOOP优势
-完善的处理流程
平台管理层
Hive （数据分析）
上层应用
Pig （数据分析）
Map Reduce （编程模型）
Ambari （平台管理）
Zookeeper （平台配置与调度）
汇总数据 结构数据 计算数据 预测数据
ORACLE ORACLE
ORACLE ORACLE
盈
开发效率比较高。
收 报 表
统 计 报
决策人员 开发成本比较低。 应 产品稳定,后期维护简单。 劣势： 用 管理人员
表
行 业 报 表
投
服 务 分析人员
器
业务人员
技术储备要求高 高昂的硬件投资 并行扩展非常困难。
数据已非结构化数据为主
现在：
我公司提供相关互联网数据的爬取，并对数据初步ETL后，传入到客户。 客户平台构成：Hadoop(15)+oracle(2) 可以30分钟左右监控指定贷款客户的互联网 舆情。 可以对地区与行业进行综合评估与预测 每天发送到客户数据100G，每天分析数据维度40个，综合处理1T数据。
/RFID/ 设备
社交网 络
音频/视 频
广
协协作作
告
电电子子商商
移
务务
动
ERP/CRM
付
联系人
款 订单跟
薪
踪
资
销售管
货
道
存
数据复杂度：多元性和速度
WWeebb 22..00
临财勿苟得，临难勿苟 免 WWeebb 日日
志志 数数字字市市 场场 搜搜索索市市 场场 荐荐网网上上推推
Big Data
日志文件 空间 & GPS 坐标数 据 数据集市 电子政务 气候 文本/图像
HDFS
MAHOUT
朱成 保
路漫漫其悠远
路漫漫其悠远
企业数据及商业智能平台的进化
-未来
OA
大数据存储
数据仓库
分析
CRM
ERP 视频、语音、图
片......
数据流
存储
数
数据集市
据 服
应用
务
多维度存储 服务
其他 使用
Hadoop优势
-丰富的组件
Ambari/Cloudera Manager
Hue
BigTop
Hcatalog （元数据管理）
Sqoop （数据集成）
HBase （数据存储）
HDFS （文件存储）
应用数据
数据库
日志
其他数据源
HADOOP优势
-
路漫漫其悠远
实际案例一 智慧能源
背景：
客户原来是从事硬件研发，每年营业额在5000万左右，随着企业规模的扩展，领导觉得对硬件设备 的故障告警不够及时。对现有的历史数据没法进行数据整合与挖掘。导致决策迟缓，故障不能够预设 告警。
路漫漫其悠远
企业采购数据 企业运营数据 企业收入数据 企业支出数据
ETL处理 ETL处理 ETL处理 ETL处理
相关行业数据
ETL处理
技术人才可以复用。
大数据解决方案-大型数据支1库0撑0(OGR总BA以C数L下E据) 数量据10实0T时B,多且维
度数据的分析。
材料数据 产品数据 合同数据 盈收数据
现在：
客户平台构成：Hadoop(40)+oracle(4)+mpi(6) 每天分析数据维度100个，1T数据，要求2小时完成复杂数据挖掘分析。
数据已结构化数据为主
现在：
新平台改造：Hadoop(10)+redis(2)+mysql(4) 硬件故障从原来的半小时监控，提升到现在，故障预先告警，发生故障的2分钟告警到用户，分析决策效
率大大提高 支撑现在数据有50+(采集点)*500+(采集源)，每秒处理并发数实时数据2000条 每天处理数据量实时数据200G，历史综合数据1T。