大數據論文
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大數據論文范文第1篇
客戶關系管理是基于對客戶數據的充分分析而進行的，作為客戶關系管理的重要分支，數據處理與分析對客戶生命周期管理的重要意義不言而喻。大數據時代下，隨著數據處理工具與軟件的飛速提升，對客戶生命周期管理產生了新的革命。各類微信、網站等自媒體工具的發展更是為客戶生命周期管理注入新的生機。
(一)大數據促進精準化傳播溝通
利用各種數據信息的交叉檢索，有助于樓盤項目尋找目標客戶，并精準化信息。傳統精準傳播方式包括短信和DM直郵，但在大數據時代下，利用微信和網站等各種自媒體渠道工具，可以發送更多直觀互動的信息。尤其在企業已實現酒店、百貨、地產、消費品零售等跨行業規模化運作的時候，數據的綜合利用顯得尤為重要。通過將企業各業務模塊的數據進行搜集和綜合處理，可以確保客戶資源的共享，更有利于企業品牌的傳遞，使客戶在未到訪樓盤項目售樓處之前，就已經對企業的實力建立信心。
(二)大數據有助于客戶篩選
跟進傳統的樓盤項目客戶登記方式為紙質的上門客戶登記本，大部分項目均未實現上門客戶信息的電子化。借助明源軟件、金鵬軟件等銷售軟件及身份證識別器工具，可以推動客戶信息電子化的錄入，并提升客戶信息的準確度。對客戶的來源、性別、職業、置業需求等各類基礎數據的匯總和交叉分析，能提升客戶的精準跟蹤，并結合客戶的銷售抗性進行有針對性的溝通，促進項目銷售。
(三)利用數據化工具維護
成交業主滿意度大部分樓盤項目在客戶成交后，缺乏有效維護。在房地產行業圈層口碑效應不可忽視的背景下，客戶成交往往意味著新的生意的起點。利用數據化的工具對成交客戶進行跟蹤維護，有利于持續跟進客戶對樓盤項目的各種反饋，促進老帶新的口碑傳播、推薦以及重復購買，亦可持續提升客戶的滿意度。
(四)利用大數據進行業主需求
維護隨著建筑科技與智能化的不斷發展，居住環境也在不斷升級。以往的開發商客戶關系維護，僅到業主入伙截止。事實上，業主入伙居住后，對業主居住需求的跟蹤和維護也是非常重要的。物業公司可以配合開發商，通過組織各類業主活動，獲知客戶的需求，例如：搬遷至另一個城市工作——產生異地置業的需求；對目前的居住環境產生升級換代的需求——產生新的高檔次項目的購買需求等；這些種種需求，都是客戶購買同一品牌樓盤項目的機會，通過對客戶關系的維系，產生客戶品牌忠誠，對于規模化開發的大企業尤為重要。
二、結束語
大數據論文范文第2篇
1.大數據的背景與特點
（1）信息規模大。大數據的發展是與互聯網息息相關的，互聯網技術的時時更新與不斷發展，無疑產生了海量數據。毫不夸張地說，無時無刻不在產生新的數據。常規數據的存儲單位一般為GB或TB，而大數據的單位往往是PB、EB甚至ZB，可見大數據的數據量之大之多。（2）數據的多樣性。以前的數據大都是結構化的數據，現在由于信息的采集、加工與傳輸技術的不斷發展，尤其是在互聯網絡上，產生各種非結構化的數據，代表性的非結構化數據包括音頻、視頻、傳感數據，互聯網上的以博客、微博為代表的文本數據等，使得數據的具體形態呈現多樣性。（3）復雜關聯性。在當今互聯網的時代，產生的各種各樣的聯系，比如在電子商務網站上購物，曾經搜索過的關鍵詞會成為電商網站制定個性化推薦、進行精準營銷的最主要依據，個人在不同的社交網站上所提供的個人信息，以及在電商網站購物所留的具體信息都可以轉成為有效的商業信息。這就表明了數據之間聯系的緊密與密度，也說明了數據間的關聯復雜性。（4）價值密度低。當然，海量的數據并不意味著海量的價值，不可能所有的信息都具有價值，如一些冗余信息。需要利用數據挖掘技術，對海量信息進行有效地提取與挖掘，找到具有價值的數據，并將其運用到商業活動中。
2.大數據時代第三方物流企業CRM面臨的挑戰
在了解了大數據的特征之后，我們便對大數據有了一個清晰的認識。那么在這個以數據為中心的大時代背景下，對第三方物流企業，對現在逐步將客戶升級為企業核心競爭力、強調以客戶為中心的第三方物流企業CRM帶來了什么樣的機遇與挑戰，值得我們深思。CRM既是一種管理理念，也是一種應用軟件，更是一種管理模式。客戶一直都是企業非常重視的資源，而且對客戶的重視早已從交易進行中擴展為注重潛在客戶（即交易尚未發生時）、重視售后管理（即交易發生后），即在整個過程中都強調客戶的地位和重要性。當今充滿信息的時代，人們更加重視客戶的管理，由此可以看出，客戶的概念已經發生很大的變化。客戶概念的泛化，無疑使客戶需求變得具有多樣性、多重性和差異性。在這個數據高速增長、信息高度發達的年代，無疑數據是驅動物流企業發展的動力。那么面對海量數據，低密度的價值數據，物流企業的數據“短板”，與客戶信息、客戶需求之間的矛盾與差距，使得物流企業在大數據時代進行客戶關系管理時面臨嚴峻的挑戰，主要體現在以下幾個方面：（1）數據不足與客戶流失控制與預測不足之間的矛盾。客戶流失一直以來就是企業面臨的重大考驗，而如何能夠有效的控制與預測客戶的流失也一直是長期討論的熱點。針對客戶流失的控制與預測，傳統的方法是建立在收集客戶信息、資料的基礎上，對客戶的滿意度進行分析。而往往這些數據是非常具有局限性的，僅僅是來自第三方物流企業自身積累的客戶服務信息，而且在分析時并沒有突出分析客戶的忠誠度。而現如今客戶的需求多種多樣，且時時變化，客戶的很多信息大多體現在社交網站或商務網站，而且信息的價值密度又比較低，造成物流企業不能很好的去收集、分析客戶的信息，去有針對性的滿足客戶需要，去提高客戶的忠誠度。因此，只能用相對少且相對固定的數據制定客戶流失控制策略，或進行客戶需求預測及市場預測，這些做法往往效果不理想。（2）數據更新不足與客戶聚類以及個性化服務不足的矛盾。對客戶數據進行聚類分析，是第三方物流企業進行客戶關系管理很重要的一個應用方面。第三方物流企業的市場管理、銷售服務等都與客戶關系管理密切相關，都是強調以客戶為中心。而根據數據對不同的客戶群體進行聚類分析能夠做到有針對性的進行管理，在降低客戶關系管理成本的同時，也能夠有效的制定實施營銷策略。而對于物流行業這樣一個數據驅動型的物流企業，數據的更新可以說是至關重要，要求及時將新的信息反饋給管理部門。而普遍的結構化數據，或已有的數據庫數據信息相對陳舊，脫離客戶不斷變化的需求，這必然導致據此制定的各項CRM策略缺少有效性，甚至是營銷策略的失誤。（3）數據類型單一與關聯性分析不足的矛盾。大量單一的客戶結構化數據對已有客戶的需求分析具有一定作用，然后對潛在客戶或提高客戶忠誠度上的作用不是很大。當前信息時代，除了傳統的結構化數據，可以通過各項技術獲得更多的半結構化的如網頁、文本等數據，及一些非機構化數據，這些數據往往和客戶的已有信息相關聯，這些數據的收集與分析，能夠為發展潛在客戶提供基礎。當前第三方物流企業大部分依舊依賴于結構化數據，數據類型比較單一，不能及時了解客戶的進一步需求或與當前需求相關的產品或服務，造成對潛在市場的忽略。（4）客戶需求變化與CRM模式滯后之間的矛盾。許多第三方物流企業對CRM的認識還停留在傳統的與客戶互動及管理方式上，雖然認識到了客戶的重要性，但是在具體客戶關系實施管理上，還存在很多問題，與信息時代的要求嚴重脫節。同時，在海量數據到來之時，又顯得力不從心，無法挖掘出有效的價值信息。這種“遲鈍”導致客戶需求得不到最大滿足，對第三方物流企業而言，面對殘酷的市場競爭，時刻把握客戶的需求，更好地為客戶服務顯得尤為重要。反之，則會導致被潛在客戶所忽視，被老客戶所拋棄，被客戶拋棄意味著企業被市場淘汰。
二、大數據在第三方物流企業CRM中的應用
1.大數據下第三方物流企業CRM框架設計
在將大數據技術應用在第三方物流企業CRM的過程中，在整個CRM框架設計中都要明確體現出整個CRM的工作都是圍繞客戶進行的。各種商業目標定義的來源是客戶，數據挖掘與分析的數據來源也是客戶，最后具體的商業應用也是作用于客戶。同時，數據的正確獲取，數據的有效預處理，數據的合理存儲，采用優秀的數據處理技術進行數據處理，以及優秀數據挖掘方法和技術的選擇與應用，這些工作都離不開信息技術。包括大規模并行處理數據庫、數據挖掘、互聯網技術、分布式文件系統和可擴展的存儲系統等。該模型以客戶信息為主線，將第三方物流企業的客戶關系管理分為三個層次：客戶信息收集層、客戶信息分析層、信息輸出———客戶服務與支持層，在整個過程中都離不開網絡技術、數據挖掘等技術層面的支持。具體說，在將大數據應用于第三方物流企業CRM中時，第一步需要通過大數據獲取技術得到足夠多的各種類型的數據，主要包括從客戶和市場等企業的外部環境，以及公司銷售記錄等內部渠道，收集各種客戶信息和市場信息，形成大數據集；第二步需要應用包括數據倉庫、數據挖掘和商業智能等技術手段對獲取的大數據集進行計算、匯總，通過“聚類分析”、“關聯分析”、“數據融合”，實現對客戶的個性化分析、競爭情報分析、市場需要變動和產品擴展分析及共性分析，得到應用型數據，這樣做的目的主要解決傳統CRM中個性化服務不足、市場拓展、市場趨勢預測不足的問題；第三步針對第二步的客戶分析，圍繞這個“中心”，把這些信息輸出給客戶或企業內部用來制定各種決策及提供服務支持，形成可行性報告，應用于服務管理、市場管理、銷售管理及物流企業管理。通過整個CRM系統，不僅成功的對客戶信息進行收集、分析、輸出，同時將客戶各種背景數據和動態數據收集整合在一起，同時將運營數據和外來市場數據經過整合、變換載進數據倉庫。不僅重視怎樣從技術上實現對大數據應用的過程，并且著重強調的是解決傳統CRM的弊端，將大數據時代物流企業CRM所面臨的問題在整個流程中進行解決。
2.大數據背景下第三方物流企業CRM應解決的問題
大數據論文范文第3篇
在大數據時代，優質教育資源共享的主體包括共享的雙方，也就是資源需方和資源供方。隨著時代的發展，優質教育資源的供方不僅包括各級各類學校、教育職能部門、公益組織和科研機構等非營利機構，也可以囊括教育資源提供商，甚至個體也可以成為優質教育資源的供方。要促進優質資源的共享，就要充分發揮互聯網的共享性、平等性、開放性特點，全面拓展優質教育資源供方的來源。優質教育資源的供需雙方并非一成不變的，在大數據時代，要積極促進優質教育資源供需雙方的相互轉化，盡量做到各取所需、各盡其能，使優質教育資源的供需雙方能夠互相交叉和重疊。
二、大數據時代優質教育資源共享的運行系統
要提高優質教育資源共享的效率，促進我國高中教育的不斷發展，就必須重視優質教育資源共享的運行系統建設，要使共享的優質教育資源能夠滿足我國高中教育教學的需要，從而使優質教育資源的利用效率得到提高。
1.優質教育資源共享的建設系統
優質教育資源共享運行系統的第一個環節就是建設系統，進行優質教育資源的匯集和開發工作。建設系統要將教育資源分為非數字化教育資源和數字化教育資源兩種，對于數字化教育資源主要是直接匯集和開發，對于非數字化教育資源還要進行數字化加工和制作，使其符合媒體文件的載體和格式。建設系統還要將已有的教育資源進行匯集和整合，使其匯聚起來，能夠進行推廣、評估和歸類。
2.優質教育資源的傳送系統
傳送系統主要負責傳輸和配送優質的教育資料。例如，可以向特定的目標區域進行優質教育資源的配送，包括少數民族地區、貧困地區等等。也可以通過對口幫扶的形式，使優質教育資源的供需雙方結成對子。在大數據時代，要充分利用先進的社會計算、4G技術、三網融合、寬帶網絡等技術，提升優質教育資源的投入產出比。
3.優質教育資源的使用系統
使用系統要具備相應的硬件設備條件，使資源需方能夠順利獲取教育資源。使用系統還應該具備指導、培訓、高級檢索等功能模塊，使資源需方能夠按照自己的具體需求獲取和檢索優質教育資源。需方也可以對優質教育資源進行再加工，例如，高中學校可以對先進的教育教學理念進行二次加工，使之能夠與自身的教材版本、學情相符合。
4.優質教育資源的評估系統
大數據論文范文第4篇
1.海量信息思維模式
以往人們總是嘗試先發現問題，再獲取相關信息，探索解決之道。而大數據時代，人們總是先盡可能多的去獲取和儲存信息，而信息數據價值密度低、數據量大，當遇到問題時再嘗試解決問題，其解決的效率和精準度率也有所提升。這種“海量信息”的思維在進行服裝流行款式、流行色彩的市場調研時，依然十分適用。
2.新媒體思維模式
信息數據附著在各類新媒體之上，數據格式多種多樣，從網頁論壇、視頻、網絡日志、微博微信、甚至地理位置信息等等。新媒體思維正在改變服裝市場的營銷方式，服裝企業傳統的營銷手段是實體店集中推廣、平面廣告以及電視媒體宣傳，節假期間雇傭大量勞動力街頭派發促銷傳單。而大數據時代，服裝企業充分利用互聯網的植入式廣告、病毒式推廣以及低成本營銷，打造網絡交易平臺，全方位收集消費者信息數據，分析消費者潛在消費動機與偏好，從而在推廣品牌的同時擴大銷售量。
二、大數據時代對高校服裝設計教育的啟示
1.教學方式的變革
隨著筆記本電腦、平板電腦逐步進入課堂，教材、教學活動不斷被數字化，教育方法應以更豐富多彩的形式融入課堂。網絡教學和討論方式也是大數字時代課堂經常采用的一種教學方式。以服裝設計課程為例，在服裝風格與流派章節學習中，鼓勵學生利用網絡資源，進行相關文獻查閱，了解不同歷史時期服裝風格的含義與表現，以演示文檔的形式進行小組討論，并設計“最受歡迎的大學生潮流服飾搭配”問卷進行市場調研，感受數據的多樣性以及數據分析方法。
2.課程知識點的設置
“因材施教”的理念在班級授課制中開展有著相當的難度，在有限的教學時間和教學空間內，教師對學生的“材”無法充分的了解和引導。在大數據時代，教師可以對每個學生學習數據進行分析，將學生的整個學習過程數字化，例如知識點可以被數字化并與測試題建立聯系，測試題中每道題的完成時間、錯題數等都以數據的方式記錄。計算機通過錯題分析出每個學生對各章節知識點的掌握程度，從而從根本上落實“因材施教”的教育理念。在服裝結構設計類課程中，將知識點與知識點進行組合并設計考核題目，例如人體測量部位與原型版的對照練習，放松量章節的知識點與不同類型板型對應，款式分析與服裝風格分析相關聯，從而建立知識點與測試題的聯系，用相關性思維解決結構類課程中的每一個細節問題。
3.側重對學習過程的評價
隨著筆記本電腦、平板電腦逐步進入課堂，教材、教學活動不斷被數字化，學生學習過程也將逐漸數字化，學生的學習過程更加受到關注，而對于這些數據的分析與利用，將使得每位學生的發展都有據可依。例如，在服裝工藝類課程中，將更注重實驗課程環節的設計與實驗過程考核，根據自學能力、創新能力和動手能力來評定學生的綜合成績。鼓勵學生海量收集學科咨詢，通過自主學習發現問題解決問題，而通過不同考核項目的得分，分析學生的自學能力與學習類型。
三、大數據時代對高校服裝人才培養提出的新要求
1.獲取有效信息數據的能力
互聯網上各類教學視頻、教學文庫林林總總，各類網絡學院、網絡公開課、精品課程應接不暇。高校須引導學生自主學習，加深學生對當今社會變革的理解和認知，使學生具有大數據思維能力和判別能力，能夠在時間學習中利用資源，使數據為專業學習所用。
2.分析數據的能力
要求學生能根據不同的需求，利用有效的問題解決思想和方法論，最終形成有效的數據，并能夠為大多數人使用。利用定量和定型的分析方法，挖掘數據之間的相關性，并形成數據分析報告。該項能力需在服裝專業考察、服裝創新實踐平臺等實踐環節的課程中，得到充分的訓練。
3.團隊的建立和管理
大數據論文范文第5篇
大數據時代正帶給企業根本性的變革，同時，也給職場精英們提供了機遇，但機遇與挑戰并存。這對于初入社會的大學生而言，無疑是提出了一個巨大的挑戰。
1.1大數據時代對大學生的數據駕馭能力提出了新的挑戰
在大數據時代，大學生若想獲得好的就業機會需要有較強的數據駕馭能力，即數據素養，在科學數據的采集、組織和管理、處理和分析、共享與協同創新利用等方面的能力，以及研究者在數據的生產、管理和過程中的道德與行為規范。而大學生們鮮有接觸大量數據并從中剔除糟粕找尋有用數據的經歷，頂多是進行過幾次較淺顯的問卷調查工作，對數據技術、數據分析方法及相關軟件、國際數據化發展進程等知之甚少，在數據素養方面可以說是零基礎。
1.2大數據時代對大學生理性思維能力提出了新的挑戰
在大數據時代，人們對于過往經驗的依賴程度降低，而對數據分析得來的實時結果信任度大大提升，因此贏得就業競爭需要大學生具備理性、邏輯性強的思維方式，從而能冷靜、不帶感彩地處理和分析數據，得出客觀的結論。而大多數中國學生的理性、批判性思考的能力偏弱，缺乏個人的獨立思考，且文科專業尤其是語言類專業的課程設置對培養大學生理性思維能力的作用較小，大學生的理性思維能力亟待提高。
1.3大數據時代對大學生精確、快速、實時行動的能力提出了新的挑戰
大數據時代信息瞬息萬變，因此數據也是具有時效性的，要獲取實時數據反饋就必須有精確快速的反應能力和行動能力。一部分平常對于生活中的信息疏于收集的大學生可能會缺乏對信息的敏銳度，從而導致其較慢的反應力和行動能力，若其這方面的素質沒有得到提高，則可能會在工作中產生在數據分析工作完成后卻發現得出的結論已不具時效性的情況，導致喪失最佳的工作機遇，降低了自身的職業發展競爭力。
2如何在大數據時代提高大學生就業競爭力
大數據時代帶給了大學生數據分析能力、思維方式、科學精神、行動力等方面的就業挑戰，因此政府、各高校及大學生自身都應積極應對挑戰，從不同層面克服困難，共同提高大學生在大數據時代的就業競爭力。
2.1高校、政府應建立大學生就業大數據分析機制，做好大學畢業生的就業、創業服務工作
大學生就業大數據分析離不開大數據的支持，而大數據的建設是一項科學、有序、動態且可持續發展的系統性工程。政府需要從建立運行機制、規范建設標準、建設共享平臺、提供專業隊伍等多方面進行支持，且通過建立各高校就業數據庫，分析各校歷年就業率與其獲國家資源傾斜度的關系，也能調節教育支持的力度，更好地幫扶教育產業。除此之外，將就業數據庫數據與就業市場相關數據相比，還能幫助人力資源供需雙方形成更理性的預期，減少就業矛盾，實現人力資源市場的多贏。而學校通過廣泛收集歷年大學生就業期望、就業去向等信息，并將其數據化，收入數據庫，能有效預測畢業生就業率、就業去向。
2.2高校應推行大數據戰略，讓大數據走進課堂教學，培養大學生大數據意識
各高校應結合大數據時代特征進行教學改革，推行信息化管理與信息化教學。學校的管理與教學活動都存在著固定性與周期性，如對教師的考核、學生測試成績分析、就業情況分析等，可以利用計算機分析這些數據并推薦合適的解決方案；課堂上，教師也應順應信息化教育，突破傳統的教學方式，通過“微學“”微課”等方式提高學生的學習興趣，從而提高學習的效果。同時，知識點也可以通過數據化與測試題建立聯系，計算機可以通過分析錯題數、做題時間等數據為老師提供不同學生對于不同知識點的掌握情況。只有在校園中營造一種大數據氛圍，培養學生們利用數據分析找尋有用信息的習慣，才能讓他們具備大數據意識，做好走進大數據時代職場的準備。
2.3大學生要提高數據駕馭能力，透過數據看本質
大學生可以多對社會熱點問題進行實踐調研，通過訪談、問卷調查等方式獲取大量真實數據，然后通過整理分析這些數據鍛煉自己的數據駕馭能力。在整理實踐調研的數據時，掌握圖表分析、數據模型及數據分析軟件的使用方法，如Hadoop、MapReduce等，提高數據分析的工作效率和準確性。除了加強數據分析技術的學習外，也需要補充來自統計學、數據挖掘等學科的理論知識，為數據分析提供理論支持。同時，勤思考、多動手、多總結的做法也能幫助大學生透過數據看本質。海量數據中不乏有虛假、消極、錯誤的數據信息，因此大學生必須具備良好的數據分析能力。數據分析就是一個不斷假設、驗證的過程，耐心、肯鉆研的科學精神能夠幫助大學生在一次次的假設驗證后找到本質的規律。通過不斷地實踐練習，提高對數據的敏感度、分析能力，為日后職場中更好地開展數據分析工作打下基礎。
2.4大學生應養成獨立思考的習慣，培養邏輯思維和理性思維方式
大數據時代是鼓勵個性化的時代，鼓勵通過數據挖掘發現隱藏于數據下的種種規律，要做到這點，大學生必須要有獨立思考、不受常規想法束縛的能力。美國計算機專家埃齊奧尼爾購買機票后卻發現周圍比他買票晚的乘客票價居然比他的便宜，本來是再普通不過的生活現象，但這卻引發了這位專家的思考。他分析到若獲得美國每一條航線上每一架飛機內的每一個座位一年內的綜合票價的數據庫，就可以預測飛機票的漲跌勢，為消費者提供參考。這樣的思考促使他最終創立了Farecast票價預測工具，顧客平均每張機票可節省50美元。獨立思考不是漫無目的地想，而是有邏輯地思考。大學生要注意在日常生活中就養成邏輯推理的習慣，在問“是什么”后還要問“為什么”，嘗試通過自己的推理找到答案，這是大數據時代對人才的要求。
3結語
