電商數據化運營

前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇電商數據化運營范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

電商數據化運營范文第1篇

本標準的認知內容是交通運輸方式和布局的變化對聚落空間形態和商業網點布局的影響，主要包含四部分內容，一是交通運輸方式的變化對聚落空間形態的影響，二是交通運輸布局的變化對聚落空間形態的影響，三是交通運輸方式的變化對商業網點布局的影響，四是交通運輸布局的變化對商業網點布局的影響。涉及的概念是“聚落空間形態”，指人類聚居地的外部形態，包括水平方向和垂直方向。

本標準的行為動詞是“分析”，屬于“理解”層次的水平要求，即分解、剖析之意。先靜態理解在不同交通運輸方式（交通站點、交通線路、綜合交通網）影響下的聚落空間形態，以此為基礎動態理解交通運輸方式和布局變化影響聚落空間形態的一般過程，掌握其影響的一般規律及本質原因；某個城市在某個時期依賴的交通運輸方式發生興衰變化，必然會帶來相應城市空間形態的擴張或者停滯甚至萎縮。從形成條件（即組織商品和聚集消費人群）認識商業與交通運輸的關系，理解交通運輸是影響商業網點區位、規模、密度等的重要因素，交通運輸的發展會帶來商業網點布局的新形式和新變化。分析的結果都要落實到地域聯系上，城市空間形態的改變是交通帶來的人員和物資流動體現的地域聯系，商業網點布局的變化也是如此。理解交通是影響聚落空間形態和商業網點布局變化的重要因素之一，自然、經濟、歷史人文都是影響因素。

本標準的行為條件是“結合實例”，是對學生“學習過程與方法”的要求，要求分析過程應從實例中來，分析得出的結論要能運用到實例中去。教師要選取交通運輸方式和布局變化影響聚落空間形態和商業網點布局的典型實例，引導學生正確分析實例，發現規律，認識本質。訓練學生掌握從分析實例到概括規律再到認識本質的學習方法，逐漸學會從特殊到一般、從具體到抽象的思維方式。

二、知識體系分析

常見的五種交通運輸方式在前一內容標準中已經涉及，因此，在實施本內容標準時可以將這五種交通運輸方式進行適當處理，按照運輸線路所處空間將其分為三類，即陸路運輸、水路運輸和航空運輸，這種劃分方法能更直觀地通過空間屬性，將運輸方式與聚落空間形態和商業網點布局聯系起來。三種運輸類型的比較如表1。

由表1可以看出，三種運輸類型的區別在于線路所處空間不同，共同點是站點所處空間都在陸地上。由于聚落和商業都是布局在陸地上，因此，聚落的空間形態與三種運輸類型的站點、陸路運輸和內河航運的線路所在位置及布局密切相關，這是分析其影響過程的知識基礎。陸路運輸的站點、線路和內河航運的線路對聚落空間形態有影響，海上運輸和航空運輸只有站點能影響聚落的空間形態。有一個特殊的例外，即管道運輸的線路是封閉的，它對聚落空間形態影響不大。

聚落空間形態按方位劃分為水平形態和垂直形態。商業網點按空間位置可分為城區的商業街和商業小區、郊區的購物中心和鄉村的零售商店。

在影響城市空間形態的眾多自然和社會經濟因素中，交通運輸是一個很重要的因素。商業形成的兩大條件――暢通的顧客流和商品流，都離不開交通運輸。交通運輸是影響城市空間形態和商業網點的最具地理特色的因素，體現了地域聯系。

交通運輸方式對聚落空間形態的影響，包括站點和線路以及綜合交通運輸網帶來的影響。受單一交通站點影響，城市空間形態呈點狀（在小比例尺地圖上觀察），多屬于城市發展早期，可見于部分欠發達的村鎮聚落。受單一交通線影響，城市空間形態呈條帶狀（在小比例尺地圖上觀察），多屬于城市發展中期，可見于部分小城鎮聚落。受綜合交通網影響，城市空間形態呈面狀或星狀。它們在發展中綜合，在變化中體現影響。既要從某一時刻的靜態去把握，又要從時間演替和空間差異中去分析。

交通運輸方式和布局的變化對聚落空間形態和商業網點的影響中，“變化”表明了兩層含義：一是指時間變化，不同時代有不同的生產力水平和主流運輸方式，受其影響的聚落空間形態和商業網點特征不同，交通繁忙時城市空間形態和商業呈擴張狀態，交通衰落時則呈停滯甚至萎縮狀態；二是指空間變化，即空間差異，不同區域的自然環境不同，以此為基礎形成的生產力水平和主流運輸方式也不同，聚落空間形態和商業網點特征各異。“變化”的產生還存在兩種情況：一是自發的變化，一是人為的變化即規劃。這兩種情況下的聚落空間形態和商業網點特征也不盡相同。在這里，交通運輸方式和布局是“因”，聚落空間形態和商業網點的特征是“果”。

交通運輸方式和布局、聚落空間形態和商業網點都屬于人類活動的組成部分，它們都以自然地理環境為基礎，應遵循因地制宜的原則，即要達到先天具備條件、滿足人類需要、保護自然環境的要求，在此基礎上方能實現可持續發展。

三、能力層次分析

“結合實例，分析……”，意味著落實本標準的認知方式是從特殊到一般，即先有實例，后有規律原理。這樣要求，不僅降低學習難度，還培養地理學習興趣。

交通運輸方式對聚落空間形態的影響，遵循的一般規律是：其影響過程是由“點”到“線”再到“面”的發展，即城市空間形態首先是在交通站點（也稱節點）形成點狀形態，然后沿交通線延伸成線狀形態，最后在多條交通線和多個站點的引導下發展成面狀，在形成面狀之前還可以形成放射狀或星形的形態。在城市發展的自發狀態下，這一過程體現十分明顯。遵循的原理是：交通通達性提高，土地價值增大，土地利用方式由鄉村用地轉變為城市用地，城市空間形態隨之改變。

商業的發展離不開便捷交通帶來的大量消費人群和商品流。交通運輸方式對商業網點布局的影響，遵循的一般規律是：商業點一定是布局在交通便捷的位置，交通越便捷，商業點規模越大，交通網密集，商業網點也密集。布局商業網點要遵循交通便利原則。遵循的原理是：交通為商業提供了源源不斷的商品和消費人群，是商業發展的主要動力。

在規劃城市空間形態和商業網點時，除了要適應當地的自然和社會經濟條件外，還應遵循城市空間形態發展的“點線面”規律和商業網點布局的交通便利原則，選擇適宜的交通運輸方式是前提，布局好城市交通運輸的站點和線路、形成合理的城市空間形態和商業網點，是方便人們生產生活和建設宜居城市的現實需要。

四、教學價值分析

本標準的教學價值體現在四方面：一是對現實世界聚落空間形態和商業網點的解釋價值；二是對聚落空間形態未來發展的規劃價值；三是科學合理選擇商業點區位的實用價值；四是提升學生地理素養的教育價值。

對于任何一個城市的空間形態，都能解釋其由來，理解一個城市為何會形成現在的空間形態。關鍵是掌握分析城市空間形態的方法，主要從交通運輸方式和布局的角度著手，便利的交通有利于居民出行和貨物流通，提高土地價值，變鄉村用地為城市用地，形成城區。理解一個商業中心或商業點為何選擇現在的位置，也要從便利的交通能夠帶來大量消費人群和商品流的角度去分析。

城市空間形態對城市管理和發展意義重大。在城市規劃時，必須選取適宜的交通運輸方式，進行合理布局，在可預期的時期內，形成合適的城市空間形態，方便城市的管理，促進城市的持續發展。

電商數據化運營范文第2篇

“答案是數據紅利。運營商擁有著最為全面的用戶信息，包括個人信息、位置信息等，如果能夠將這些數據進行精準分析，將產生更多的價值。大數據已經成為電信業的下一代生產力。”華為運營商BG ICT首席技術官王紀奎教授在接受《通信產業報》（網）采訪時表示。

不過，現階段，絕大部分的運營商仍處于流量紅利階段。而且，運營商尚處在從人口紅利向流量紅利轉型的陣痛中。

盡管運營商倡導了多年的流量經營，但從實際收入來看，流量紅利并沒有規模凸顯。以中國移動2014年財報為例，語音收入仍接近50%。無論是從中國移動收入構成、用戶規模以及ARPU值來看，中國移動都還停留在2G時代。

“從人口紅利邁向流量紅利，再到數據紅利，運營商必須進行數字化轉型。”王紀奎教授表示。

如今，全球范圍內的主流運營商已經踏上數字化轉型征程。例如，為了破解收入增長乏力難題，中移動提出“三條曲線”發展模式。其中，第一條曲線是以語音和短彩信為代表的傳統移動通信業務，第二條曲線就是流量業務，第三條曲線是以內容應用發展數字化服務轉型。

中移動表示，要重點培育第三條增長曲線。“價值鏈中利潤最豐厚的部分開始轉向數字化服務，拓展數字化服務關乎中移動的未來。”中國移動原董事長奚國華表示。

而華為也和全球大T就數字化轉型展開了深入地探討和交流。“最近，我們和Telifonica、沃達豐、Orange、中國移動等全球主流運營商一起，探討面向2020年的萬物互聯世界，運營商如何實施轉型，才能順應時展節奏。”王紀奎告訴記者。

顯然，運營商數字化轉型不可能一蹴而就，“這將是一個充滿考驗和挑戰的漫長歷程。”王紀奎教授表示。

四個紅利

華為認為，從最初到現在再到未來，電信業將經歷“四個紅利”機會，分別為人口紅利、流量紅利、數據紅利和信息紅利。

上世紀90年代，蜂窩網絡興起，電信業迎來了第一個爆發式增長的階段。網絡從無到有，人們為滿足最基本通信需求而接入網絡，每個人貢獻的ARPU值幾乎相當，運營商的收入隨著用戶數增長而增長。“這就是電信業的第一個紅利，人口紅利。”王紀奎表示。

隨著移動互聯網的興起，特別是智能手機的普及，移動互聯網流量爆發式增長，電信業迎來了第二個紅利――流量紅利。

這個階段，運營商的語音和短信業務收入逐步下滑，網絡上傳輸的內容由聲音文字轉向圖片視頻，從廣播走向點播和定制，爆發式增長的流量為運營商帶來了新的收入。

第三個紅利是數據紅利。我們已經迎來云計算和大數據的技術浪潮，基于云計算、大數據等技術發展而帶動物理世界各領域豐富業務從線下向線上轉移，企業內部IT應用也將遷移到云上實現集中供應，更廣闊的企業市場將被打開。

“大數據有望開啟運營商收入的下一個黃金十年。不過，對于運營商而言，如何讓所掌握的數據價值變現為收入將是關鍵。”王紀奎教授說。

最后一個階段被稱為信息紅利階段，華為預測到2025年全球將有1000億連接，結合物聯網新技術，各種新的可能將被發現，層出不窮的創新帶來無限可能，信息紅利將基于此產生。運營商將在數字化轉型的過程中不斷挖掘自己提供數字化服務的能力，獲得更為廣闊的發展空間。

ROADS體驗驅動數字化轉型

從語音時代進入數字時代，運營商從過去傳統的“以網絡為中心”的經營思路向“以用戶為中心”的經營思路轉變。

“以網絡為中心”的時代，運營商有多種指標評價網絡的好壞，比如接通率、掉話率、接續時間等，而到了“以用戶為中心”的時代，運營商突然發現，原有的評價體系已經無法準確反映用戶體驗的好壞，特別是處在一個“長尾時代”，用戶需求日益個性化，更是很難找到一個普遍的評價體系。這也成為制約運營商數字化轉型的一大掣肘。

“從語音到數據，業務形態已經從單一變得多元，數字時代的業務豐富多彩五花八門，從最終用戶的需求來看，在繁雜多變的環境中核心的制勝點就是用戶體驗。”王紀奎教授向記者表示。

為此，華為根據多年的ICT觀察經驗，將移動互聯網時代的用戶體驗總結為ROADS，即實時（Real-time）、按需（On-demand）、全在線（All-online）、服務自助（DIY）和社交化（Social）。ROADS已經成為所有行業新的用戶體驗標準。

有了評價標準，運營商也有了努力的方向。王紀奎教授表示，未來是用戶定義網絡，通過業務需求快速定義網絡能力的供給，所以運營商的反應一定要“快”！運營商要從傳統的以自我為中心的“網絡―運營―體驗”的思維模式，轉向以用戶體驗為中心的“體驗―運營―網絡”。

具體到轉型步驟，華為將其分為三個層面――聚焦I層、使能P層、聚合S層。這事實上也符合中國電信的“新三者”定位，即智能管道的主導者、綜合平臺的提供者以及內容和應用的參與者。

聚焦I層，運營商要構建云化和軟件定義的基礎設施平臺，一方面，推動未來ICT基礎設施走向云化；另一方面，充分利用SDN/NFV，實現網絡的按需調配資源，極大地提升用戶體驗，同時，降低運營商的運營成本和維護成本。

使能P層，則為運營商IT系統平臺的重構。長期以來，運營商的各個IT系統獨立建設，煙囪式的系統架構無法實時響應的用戶需求，同時由于系列割裂數據無法共享，無法適應大數據時代的生存法則。

“因此，數字化時代，運營商的IT系統迫切從支撐系統向生產系統轉變，使其具備‘使能’的特征。”王紀奎教授表示。

聚合S層，運營商要打造一個開放聚合的數字化平臺。正所謂萬眾創新，第三方開發者聚集的力量越來越強大。因此，面對洶涌而至的OTT浪潮，運營商需要做的是提供一個開放式的平臺，聚合社會各行的創新力量，為用戶提供更為豐富的、個性化的內容和應用，創造出更多面向最終用戶的長尾市場，拓寬收入來源。

電商數據化運營范文第3篇

【關鍵詞】SPEC2000 可靠性數據 維修數據

新舟60飛機作為唯一在航線上運營的國產民機，對國內航空科技發展具有重要的意義。隨著新舟60飛機機隊的不斷擴大，新舟60飛機TC證持有人對飛機外場運營產生的持續適航運營信息的分析和利用，是其持續安全運營的有力保障。新舟60飛機機載設備可靠性分析及提高是其保障外場運營的必要手段，而其首先要解決的就是維修信息收集及數據標準化問題。

1 飛機運營可靠性數據標準

許多航空公司已有80%～90%的零部件采用了SPEC2000的第3章標準，而包括波音和空客在內的4家飛機制造商、9家航空公司、10家部件供應商和5家軟件供應商在2008年就開始按SPEC2000第11章的標準接收可靠性數據。ATA工作組正在制定SPEC2000的第16和第17章標準，它們分別是電子式零件取證表格和電子飛行記錄。

可靠性數據是數據標準化的一個重要領域，標準化的數字報告能使OEM提高產品性能，并建議其航空公司客戶采取適當措施，從而使航空公司節省開支，降低運營成本。

根據SPEC2000提供的可靠性數據標準化要求，可使航空公司、飛機制造商、設備供應商和設備維修商之間精確的交換所有可靠性和維修性數據。根據SPEC2000，維修報告信息統計的基本要素見表1。

2 新舟60飛機維修數據需求

根據新舟60飛機TC證持有人對機載設備維修信息的分析和使用需求，結合多個機載設備維修商目前維修報告內容，形成新舟60飛機機載設備維修數據要求。可大體分為三部分，第一部分為通用數據；第二部分為使用數據；第三部分為維修數據。

2.1 通用數據

通用數據應由運營商填寫，維修數據采用維修報告單為載體，主要體現維修報告單的基本信息，具體見表2。

2.2 使用數據

使用數據應由運營商填寫，主要體現具體機載設備使用信息。

2.3 維修數據

維修數據應由機載設備維修商填寫，主要體現具體機載設備維修信息，具體見表3。

3 結論

通過分析SPEC2000中可靠性數據要求，結合具體實際形成新舟60飛機機載設備維修數據需求和規范，為飛機設計制造商、機載設備制造商提供必要的可靠性數據，實現機載設備可靠性分析和提升；同時可通過機載設備維修數據，為其維修間隔優化提供必要信息，進一步降低飛機運營成本，加強市場競爭力。

參考文獻

[1]楊為民，阮鐮等.可靠性維修性保障性總論[M].北京：國防工業出版社，1997.

[2]王自力，曾聲奎等.可靠性設計與分析[M].北京：國防工業出版社，2013.

[3]ATA SPEC2000.E-business Specification for Materiels Management，2009.

作者簡介

任阿龍（1984-），男，陜西省咸陽市人。研究生學歷。現為中航飛機股份有限公司研發中心設計員、工程師。研究方向為航空裝備可靠性、維修性。

電商數據化運營范文第4篇

在“2008中國通信技術年會”上，華為國內無線MarketingCTO王東輝從移動互聯網角度，闡述了移動全IP的價值。

王東輝表示，互聯網自1990年出現商用雛形以來，短短二十年間已成為改變世界的重要因素。而隨著互聯網業務的發展，用戶已經不滿足于在某一個固定的點上接入互聯網。為了滿足這種趨勢，移動互聯網業務應運而生，并且很快成為未來發展趨勢。

其中包括Vodafone，AT&T，SKT等等，他們和Google、yahoo、微軟等IT公司合作，結合自身的優勢推出了移動搜索、廣告、即時通信、移動郵箱、博/播客及移動商務，甚至VoIP，進入移動互聯網。與此同時，運營商數據業務的比重不斷增長。數據顯示，2008年第三季度后，全球的數據業務流量，就會超過語音業務流量。因此，下一代移動運營的服務，應該是以互聯網為核心的服務，是人類走向信息化重要的工具。

王東輝認為，移動互聯網對用戶和運營商都帶來了巨大的變化。對于用戶來說，移動互聯網讓人們將終端從耳邊放到了眼前，讓用戶從聆聽世界變成了觀察世界，將整個世界變成一張大網絡，每一個人、每一個用戶都變成了這個世界當中的一個網元。隨著視頻通話、移動搜索以及電子地圖等定位業務的出現，每個人都和這一網絡隨時隨地聯系在一起。而對于移動運營商來說，隨著語音通話服務進入同質化競爭，移動互聯網業務成為新的利潤增長點，成為業務的新“藍海”。

移動互聯網首先對網絡帶寬提出了需求。其次，移動互聯網業務主要以分組分發性業務為主，會在短時間內產生大量業務。面對突發性業務，現在的網絡很難支撐。再次，帶寬的提升會導致成本提升，只有保持每Mbps的帶寬低成本才能在競爭中取得優勢。因此，王東輝認為，只有全IP才能滿足移動互聯網要求。IP化可承載更大的業務帶寬，IP承載統計復用能夠解決發組突發問題，IP每Mbps數據成本較TDM有大幅下降。

電商數據化運營范文第5篇

【關鍵詞】大數據 電信運營商 互聯網技術

一 緒論

1 研究背景。大數據，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策的資訊。大數據技術是一種從海量數據中提取有價值信息的綜合技術，它包括數據分類、估計、預測等，近些年以來，以海量數據處理為目標的大數據技術正成為新的研究熱點。大數據技術在互聯網服務、行業應用、企業管理等各個行業各個領域都發揮著巨大的作用，已成為重要的生產因素。與此同時，電信運營商憑借多年的收集與搜索，保留了大量的運營數據及用戶信息，數據涉及用戶的基本信息、消費信息、業務使用情況、手機終端使用情況等。基于這個數據，很多電信運營商認為可以直接指導運營，看起來是邏輯完整的，但實際上這是在殘缺數據基礎上的描述，可以用于管理評估，但不能做到消費者洞察，也不可能做好數據挖掘和精準營銷。

2 研究目的。電信運營商坐擁海量數據信息，完全具備了大數據4V的特征：數據量大、類型繁多、價值密度低、速度快時效高。如今，大數據技術日趨成熟，為電信運營商的發展創造了更大的機遇。我們可以利用大數據技術洞察客戶的消費心理和消費行為，針對不同的客戶選擇合適的產品，進而優化產品質量、推廣渠道。以最小的成本進行最有效的推廣。

二 大數據應用案例與分析

“IT”與“經營”的融合是大數據應用的關鍵。其中，“經營”可以指很多方面的經營，小到一個普通店面的經營，大到一個城市的經營。以下是關于通信行業在大數據方面的應用的案例：

1. 通過使用IBM SPSS預測分析軟件，XO Communications可以預測用戶的行為趨勢，并找出當前所存在的缺陷，幫助公司及時采取措施，挽回了將近一半流失的客戶。

2. 移動公司對當前的業務進行有針對性的監控、預警、跟蹤，第一時間捕捉市場變化，可以快速獲得目前市場行情。

3. 通信行業者通過海量的用戶信息，可以預判出用戶的行為趨勢和服務需求，將其提供給有需求的公司，這是全新的資料經濟。

由此可見，大數據技術在通信行業潛有很大的商業價值，數據將會成為未來很有價值的資產。對大數據的應用，也將會成為運營商獲得更高收益的重要技術手段。

三 電信運營商大數據應用方向

現階段，為應對當下新形勢，避免淪為管道化，電信運營商需要合理利用其擁有的大數據。從目前的發展趨勢來看，應主要集中在以下幾個方面：

1. 市場精準營銷。通過大數據技術深入洞察用戶的行為，幫助實現精準營銷并指導網絡優化。首先，可以利用DPI（深度數據包檢測）技術，將客戶細分，建立用戶的畫像，幫助運營商了解用戶的消費行為、上網行為、使用終端情況等，從而判斷出用戶的喜好和需求。然后，電信運營商就可根據用戶的喜好與需求適時地向用戶推薦合適的資費，實現精準營銷。

2. 智能客服中心建設。客服中心是客戶與電信運營商交流較為頻繁的通道，因此客服中心擁有非常豐富的數據資源，電信運營商可以利用大數據技術深入挖掘分析呼入客戶的行為特征、歷史消費信息、地址位置信息等，自動識別出客戶的消費習慣及需求等方面問題，安排合適的人工進行處理。這樣大大提高了客服中心的服務管理水平，有效減少用戶的投訴。

3. 大數據商業化。電信運營商可將其擁有的海量數據資源，提供給有需求的企業用戶，進一步釋放數據的價值，獲取利益。例如進行精準廣告投放，根據用戶的地理位置信息，當用戶距離某商家很近時，就有可能收到該商家提供的電子優惠弧5比唬將數據商業化的同時，也必須要注意保護客戶的隱私。

4. 基礎設施建設優化。利用大數據技術，電信運營商可以解決基站和熱點的選址以資源分配的問題。通過分析用戶的流量使用情況和地址位置信息，可對高流量使用區域建立4G基站和WLAN熱點。同時也可建立基站的評估模型，對現有基站的使用效率和成本進行評估，發現基站的資源浪費問題，進而及時調整資源配置。

目前，大數據應用仍處在探索階段，對于電信運營商來說，未來無論是內部進行應用還是在外部將其商業化，都會有很大的發展空間。

四 研究不足

1. 全數據分析處理。目前，雖然電信運營商數據已經非常豐富全面，但是要針對所有用戶進行分析，現在并不能做到。因為電信運營商現在分屬三大集團：移動、聯通、電信。并且每個集團收集方式、系統架構不同，所以如果要想對全數據進行分析目前仍有困難。

2. 分析預測產生虛假信息。電信運營商的數據量很大，種類繁多。大數據在帶來很大價值的同時，也帶來很多數據的噪音，在預測分析數據時，會產生一些虛假信息，可能會導致做出一些重大和有害的決定。

3. 數據安全。在大數據商業化，將數據提供給有需求企業用戶的同時，也帶來了數據安全問題，可能會造成用戶信息的泄露。

4. 大數據應用收益問題。運營商掌握很多數據，對這些數據應用的收益可不可以抵消數據開發分析成本需要我們進一步進行研究。

五 結語

大數據時代已經到來了，電信運營商對于如何將其擁有的海量數據發揮出更大的價值，成為了運營商一個新的課題。電信運營商應加強關于大數據技術方面的人才儲備，盡快開展對大數據技術的研究以及應用，創造新的數據化運營模式，提高電信運營商的服務質量、工作效率，才能在激烈的市場競爭中脫穎而出。

參考文獻：