大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用精選(九篇)

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第1篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用范文

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)；阿里巴巴；應(yīng)用

2011年，“大數(shù)據(jù)”一詞首次被提出，進(jìn)而引起了各個(gè)領(lǐng)域的關(guān)注，尤其是信息技術(shù)研發(fā)以及醫(yī)學(xué)方面，而大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)在電商企業(yè)中的應(yīng)用只在近兩年才在相關(guān)領(lǐng)域被提及。鑒于大數(shù)據(jù)的規(guī)模大、復(fù)雜性強(qiáng)以及技術(shù)支撐要求高這幾個(gè)方面的特點(diǎn)，本文以具體電商企業(yè)為研究對(duì)象，針對(duì)性地分析大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)在電商企業(yè)中的應(yīng)用過(guò)程中存在的問(wèn)題，使得研究更加的形象和具體化，從而有助于創(chuàng)新電商營(yíng)銷(xiāo)模式，開(kāi)辟新的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)發(fā)展道路。

一、阿里巴巴大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用分析

阿里巴巴的消費(fèi)數(shù)據(jù)覆蓋面廣，累積量大，并且具有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)挖掘能力，這些促使阿里巴巴成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的先導(dǎo)者，以下從兩個(gè)角度來(lái)分析阿里巴巴對(duì)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的應(yīng)用：

（一）企業(yè)外部。阿里巴巴的數(shù)據(jù)庫(kù)中記錄著大量的用戶(hù)數(shù)據(jù)信息，在保證用戶(hù)權(quán)益的前提下，將在阿里巴巴平臺(tái)上發(fā)生的物流數(shù)據(jù)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，共享給各個(gè)物流快遞公司，接著由阿里巴巴做好倉(cāng)儲(chǔ)和遠(yuǎn)途運(yùn)輸，由各地的快遞來(lái)配送給客戶(hù)，并由此形成一個(gè)開(kāi)放、透明、共享的大數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)辟了電商企業(yè)、物流公司、倉(cāng)儲(chǔ)企業(yè)供應(yīng)鏈服務(wù)商等的協(xié)同服務(wù)模式，在提高社會(huì)資源利用率的同時(shí)大大提升了電子商務(wù)的服務(wù)水平。

（二）企業(yè)內(nèi)部。阿里巴巴各個(gè)部門(mén)的業(yè)務(wù)不同，所需的數(shù)據(jù)類(lèi)別也不同，阿里巴巴為了避免數(shù)據(jù)收集的重復(fù)性，采用延伸基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)的挖掘深度的方法，并將所得的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行統(tǒng)一使用和管理，比如，用戶(hù)在注冊(cè)網(wǎng)站時(shí)，其他網(wǎng)站的性別只分為男性、女性?xún)深?lèi)，但是在阿里巴巴卻有著18個(gè)性別標(biāo)簽[1]。通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，阿里巴巴將用戶(hù)在網(wǎng)絡(luò)上的各種活動(dòng)進(jìn)程一一記錄，通過(guò)分析后能夠較高程度地還原客戶(hù)的實(shí)際需求，進(jìn)而針對(duì)客戶(hù)的個(gè)性化需求，向客戶(hù)推銷(xiāo)出符合客戶(hù)意愿的產(chǎn)品，這種營(yíng)銷(xiāo)模式不僅有利于有效鞏固用戶(hù)群體，還能夠進(jìn)一步擴(kuò)大用戶(hù)群。

二、阿里巴巴大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用存在的問(wèn)題

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)為電子商務(wù)企業(yè)提供了眾多的價(jià)值源，為企業(yè)的發(fā)展提供有利的途徑和方法，但任何技術(shù)或工具的運(yùn)用都需要企業(yè)各個(gè)方面的支持和配合[2]。作為大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的先導(dǎo)應(yīng)用者，阿里巴巴在大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用中也存在一定的問(wèn)題。

（一）數(shù)據(jù)存在失真情況。數(shù)據(jù)的失真主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一方面，消費(fèi)者在注冊(cè)時(shí)可能會(huì)輸入虛假的個(gè)人信息或者是一人使用多個(gè)賬戶(hù)、使用他人賬戶(hù)等，其在網(wǎng)絡(luò)操作過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息本身就不真實(shí)，然而這些數(shù)據(jù)仍會(huì)被阿里巴巴當(dāng)成不同的用戶(hù)記錄下來(lái)，造成用戶(hù)信息混亂，難以反映真實(shí)的用戶(hù)需求；另一方面，由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和消費(fèi)者的個(gè)性化需求促使阿里巴巴每隔一段時(shí)間就要進(jìn)行網(wǎng)站維護(hù)與更新，在這個(gè)過(guò)程中，會(huì)有不少用戶(hù)因?yàn)椴皇煜ば碌慕缑娑M(jìn)行錯(cuò)誤的操作，這些錯(cuò)誤的操作信息也被阿里巴巴記錄，造成數(shù)據(jù)庫(kù)中真假信息混雜，嚴(yán)重影響了大數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

（二）消費(fèi)者的個(gè)人權(quán)益難以保障。阿里巴巴全網(wǎng)的活躍用戶(hù)超過(guò)四億以上，遠(yuǎn)超過(guò)其他門(mén)戶(hù)、搜索等主要媒體，這些數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)了從消費(fèi)行為、生活信息、財(cái)產(chǎn)信息的方方面面[1]，并且阿里巴巴所擁有的“大數(shù)據(jù)”是由大量“小數(shù)據(jù)”組成的，而“小數(shù)據(jù)”是由一個(gè)個(gè)用戶(hù)產(chǎn)生的，如社會(huì)媒體上用戶(hù)或交互的信息、用戶(hù)網(wǎng)上購(gòu)物的消費(fèi)記錄、使用搜索引擎的搜索記錄和用戶(hù)消費(fèi)數(shù)據(jù)等[3]，雖然阿里巴巴在用戶(hù)信息安全方面做出了不少努力，但其擁有的用戶(hù)信息量很大，一旦泄露，其造成的危害和影響難以想象，并且直至目前，阿里巴巴仍沒(méi)有提出有效預(yù)防用戶(hù)信息泄露的方法或是用戶(hù)信息泄露之后的維護(hù)方法。

（三）大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)效果易出現(xiàn)兩極化。用戶(hù)在使用淘寶的過(guò)程中會(huì)將自己的手機(jī)號(hào)碼、郵箱等聯(lián)系方式提供給阿里巴巴，為了擴(kuò)大經(jīng)營(yíng)，阿里巴巴會(huì)進(jìn)一步分析數(shù)據(jù)庫(kù)中的客戶(hù)需求，針對(duì)不同的客戶(hù)，通過(guò)短信、郵件等形式向客戶(hù)推銷(xiāo)產(chǎn)品，這在某些方面增加了客戶(hù)，然而大多情況下這些信息會(huì)被消費(fèi)者無(wú)視，更有甚者，會(huì)引起消費(fèi)者的反感，因此，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的效果如何，仍存在極大的不確定性，效果難以預(yù)料。

三、阿里巴巴大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用的發(fā)展建議

在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模逐漸增加的背景下，阿里巴巴的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)取得了一定的成就，但也由于對(duì)大數(shù)據(jù)的研究仍處于起步階段，數(shù)據(jù)的質(zhì)量、性質(zhì)難以保障，并且能被挖掘出來(lái)的價(jià)值和難度也難以估量，本文結(jié)合阿里巴巴大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用中存在的具體問(wèn)題，針對(duì)性地提出以下相關(guān)建議。

（一）加強(qiáng)數(shù)據(jù)處理，提高數(shù)據(jù)有效性。加強(qiáng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)從兩個(gè)方面下手，一方面是引進(jìn)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的高素質(zhì)綜合性人才，研發(fā)有效的數(shù)據(jù)分析工具，加強(qiáng)企業(yè)的數(shù)據(jù)處理能力，并借此進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，修復(fù)數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的各種隱患漏洞，有效篩選有價(jià)值的信息數(shù)據(jù)；另一方面要提高挖掘數(shù)據(jù)技術(shù)，充分實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，如物聯(lián)網(wǎng)傳感器、視頻監(jiān)控設(shè)備時(shí)時(shí)刻刻都在收集海量數(shù)據(jù)，但價(jià)值沒(méi)有微博大，因?yàn)閿?shù)據(jù)難以變現(xiàn)；運(yùn)營(yíng)商擁有用戶(hù)通信相關(guān)數(shù)據(jù)，從語(yǔ)音到短信再到位置，量大過(guò)任何一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)巨頭，只能白白浪費(fèi)，因?yàn)檫\(yùn)營(yíng)商不被允許也無(wú)能力去利用這些數(shù)據(jù)[4]。

（二）加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全管理，維護(hù)用戶(hù)權(quán)益。目前，即便客戶(hù)同意提供個(gè)人信息，但對(duì)于企業(yè)留存用戶(hù)個(gè)人信息是否侵犯用戶(hù)隱私尚無(wú)明確的法律條文，這就使得用戶(hù)的個(gè)人信息在阿里云端的安全性得不到法律保護(hù)，存在極大的安全隱患。對(duì)此，阿里巴巴需要加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部管理，嚴(yán)格數(shù)據(jù)系統(tǒng)安全管理制度，應(yīng)當(dāng)明確規(guī)定內(nèi)部員工對(duì)于用戶(hù)信息的保護(hù)和管理?xiàng)l例，建立問(wèn)責(zé)機(jī)制，責(zé)任落實(shí)到個(gè)人，對(duì)于因個(gè)人利益而泄露用戶(hù)信息的員工要加大懲罰力度，防止不法分子乘虛而入。與此同時(shí)，也需要保障用戶(hù)對(duì)自己個(gè)人信息的修改、刪除等權(quán)利。

（三）挖掘客戶(hù)需求，加強(qiáng)營(yíng)銷(xiāo)效果。阿里巴巴可借助已有的用戶(hù)信息，針對(duì)不同客戶(hù)的個(gè)性化需求，采取市場(chǎng)調(diào)查及預(yù)測(cè)等方法，加深對(duì)其購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣的熟悉程度和把握程度，確定良好的產(chǎn)品推薦的時(shí)機(jī)和種類(lèi)，比如節(jié)假日期間，下班時(shí)間，購(gòu)物節(jié)等，也可嘗試向其推薦其他的互補(bǔ)性產(chǎn)品，充分挖掘客戶(hù)的潛在需求，這樣不僅保證了推銷(xiāo)的及時(shí)性，又避免了客戶(hù)對(duì)于產(chǎn)品推銷(xiāo)的厭惡情緒，從而擴(kuò)大客戶(hù)群，提升企業(yè)利潤(rùn)。

四、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)是促進(jìn)電商提高經(jīng)營(yíng)能力，提升利潤(rùn)空間，進(jìn)一步推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要手段。由于大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)仍處于起步發(fā)展階段，電商企業(yè)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用中存在著各種問(wèn)題，但這些只是大數(shù)據(jù)時(shí)展必然會(huì)存在的階段性問(wèn)題，只要針對(duì)這些問(wèn)題提出有效的應(yīng)對(duì)策略，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)將不僅是局限于類(lèi)似于百度、阿里、騰訊等電商企業(yè)，其應(yīng)當(dāng)在各個(gè)行業(yè)各個(gè)部門(mén)全面發(fā)展，從而進(jìn)一步提高社會(huì)資源的利用率，推動(dòng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展。（作者單位：陜西師范大學(xué)國(guó)際商學(xué)院）

參考文獻(xiàn)：

[1]甄妮.電商企業(yè)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的應(yīng)用研究[D].廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)，2015.

[2]楊世杰.大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)在電子商務(wù)中的應(yīng)用[C]//學(xué)術(shù)視域下的2015全國(guó)兩會(huì)熱點(diǎn)解讀――決策論壇論文集（上）.2015.

第2篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用范文

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù)；對(duì)公業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)

中圖分類(lèi)號(hào)：F274 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-9031（2016）03-0070-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.03.15

當(dāng)今時(shí)代，以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算技術(shù)、搜索引擎為代表的新一代信息技術(shù)全面滲入金融行業(yè)，對(duì)金融業(yè)態(tài)產(chǎn)生重要影響。同時(shí)，伴隨網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)滲透到了每一個(gè)行業(yè)，“大數(shù)據(jù)”應(yīng)運(yùn)而生，已成為重要的生產(chǎn)要素。對(duì)最早實(shí)現(xiàn)數(shù)字化交易的銀行業(yè)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)能反映銀行產(chǎn)品管理的綜合信息，也隱藏著產(chǎn)品相關(guān)的客戶(hù)行為模式，有助于實(shí)現(xiàn)基于客戶(hù)行為的產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)管理。

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)概況

大數(shù)據(jù)尚未有統(tǒng)一的概念，目前采用較多的是麥肯錫咨詢(xún)公司的定義，大數(shù)據(jù)是“規(guī)模大到傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具已經(jīng)無(wú)法采集、存儲(chǔ)、管理和分析的數(shù)據(jù)集”，且大數(shù)據(jù)具有“4V”的特點(diǎn)，即數(shù)據(jù)量大（Volume）、數(shù)據(jù)種類(lèi)繁多（Variety）、數(shù)據(jù)更新快（Velocity）、數(shù)據(jù)具有極大的價(jià)值（Value）[1]。IDC的報(bào)告預(yù)測(cè)未來(lái)5年中國(guó)的數(shù)據(jù)量將以51.4%的速度增長(zhǎng)[2]。數(shù)據(jù)作為一種信息，記錄了企業(yè)所有的產(chǎn)品信息，并能更精確、更客觀地展現(xiàn)客戶(hù)需求，具有重大的商業(yè)價(jià)值[3]。基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的各種商業(yè)創(chuàng)新，會(huì)使得未來(lái)的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)以更貼近消費(fèi)者需求方式以及在更為合理的時(shí)間實(shí)施，取得更好的效果[4]。

現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)分析挖掘的方法有很多，常用的有如下幾種。

1.關(guān)聯(lián)分析法。這是最常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)分析方法之一，指的是從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)中找出特定序列的數(shù)據(jù)在特定事件中存在的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性。確定關(guān)聯(lián)規(guī)則是關(guān)聯(lián)分析法的重要基礎(chǔ)，不同關(guān)聯(lián)規(guī)則的設(shè)定會(huì)產(chǎn)生不同的關(guān)聯(lián)結(jié)果。該方法主要用于發(fā)現(xiàn)某一事件中不同數(shù)據(jù)是否存在關(guān)聯(lián)性，如產(chǎn)品間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性。

2.序列分析法。序列分析法與關(guān)聯(lián)分析法規(guī)則類(lèi)似，但尋找的是某一事件中數(shù)據(jù)之間在時(shí)間上的關(guān)聯(lián)性。加入了時(shí)間序列，使得分析結(jié)果更具動(dòng)態(tài)性和延續(xù)性。這種分析法對(duì)于發(fā)現(xiàn)潛在用戶(hù)具有明顯作用，能夠廣泛應(yīng)用到金融、醫(yī)療、工程等領(lǐng)域的企業(yè)中。

3.分類(lèi)和預(yù)測(cè)分析法。實(shí)際上是兩個(gè)過(guò)程，第一步是確定模型描述，針對(duì)指定的數(shù)據(jù)類(lèi)型和概念集進(jìn)行分類(lèi)劃分，第二步是使用這種分類(lèi)基于模型進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。這一類(lèi)分析方法主要用于挖掘隱藏在數(shù)據(jù)背后的消費(fèi)者特定的消費(fèi)習(xí)慣，并預(yù)測(cè)其后續(xù)的可能行為。

4.聚類(lèi)分析法。聚類(lèi)分析法能夠?qū)?shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)特征未知的信息進(jìn)行相似性最大化處理，幫助企業(yè)了解哪些是較為典型性的用戶(hù)，哪些是忠實(shí)用戶(hù)，哪些是流失用戶(hù)等，從而有助于企業(yè)根據(jù)不同用戶(hù)的消費(fèi)特征制定不同的營(yíng)銷(xiāo)策略。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)銀行的應(yīng)用現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)的金融行業(yè)，尤其是銀行業(yè)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用尚處于起步階段，遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。但金融行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化交易以來(lái)，沉淀了大量的用戶(hù)數(shù)據(jù)，是較為適合大數(shù)據(jù)分析的行業(yè)。銀行業(yè)的數(shù)據(jù)分析尚處于從數(shù)據(jù)碎片化到數(shù)據(jù)整合時(shí)代的過(guò)渡階段?，F(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)銀行的應(yīng)用主要集中在風(fēng)險(xiǎn)控制和零售業(yè)務(wù)，主要有三種模式。

首先，基于網(wǎng)上交易流水的數(shù)據(jù)挖掘。銀行與電商合作，直接接觸電商平臺(tái)、支付平臺(tái)上的大量賣(mài)家和買(mǎi)家，并通過(guò)交易流、信息流、資金流覆蓋其產(chǎn)業(yè)鏈上的生產(chǎn)、物流、消費(fèi)等多個(gè)環(huán)節(jié)。基于此，銀行借助成熟的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)控制和拓展?fàn)I銷(xiāo)。如工商銀行“易融通”會(huì)自動(dòng)處理客戶(hù)信息，選取客戶(hù)融資需求量、還款資金來(lái)源及其可靠性等因素作為貸款額度指標(biāo)，在線批量審批與發(fā)放貸款。招商銀行與敦煌網(wǎng)共同推出的“敦煌網(wǎng)生意一卡通”客戶(hù)信息共享，為小微企業(yè)提供融資、結(jié)算、理財(cái)一體化的金融服務(wù)。

其次，基于第三方系統(tǒng)的征信數(shù)據(jù)挖掘。這一類(lèi)數(shù)據(jù)主要包括人行征信、工商、稅務(wù)、電力、房管局、車(chē)管所、社保、海關(guān)等政府?dāng)?shù)據(jù)，學(xué)歷、購(gòu)物、支付、物流等社會(huì)征信數(shù)據(jù)以及各大金融機(jī)構(gòu)的金融數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)使得銀行能更加全面判斷企業(yè)客戶(hù)的屬性和資質(zhì)，更有針對(duì)性地根據(jù)其綜合情況實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。如平安銀行在接入平安保險(xiǎn)、平安租賃等集團(tuán)子公司數(shù)據(jù)的同時(shí)，輔之以政府公共數(shù)據(jù)，全面分析客戶(hù)情況并據(jù)此營(yíng)銷(xiāo)。

最后，基于POS流水的數(shù)據(jù)應(yīng)用。商業(yè)銀行依托在線貸款業(yè)務(wù)平臺(tái)系統(tǒng)，對(duì)客戶(hù)進(jìn)行綜合信用評(píng)價(jià)，向符合貸款條件的POS商戶(hù)，以其一定期限內(nèi)的POS結(jié)算流入量為授信額度的依據(jù)，在線發(fā)放用于生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的信用貸款。已有的POS流水?dāng)?shù)據(jù)應(yīng)用有招商銀行和通聯(lián)支付合作的流水貸、中信銀行和銀聯(lián)商務(wù)合作的網(wǎng)絡(luò)商戶(hù)貸款業(yè)務(wù)，浦發(fā)銀行和通聯(lián)支付合作的流水貸業(yè)務(wù)等。

除了基于行內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析外，國(guó)內(nèi)許多商業(yè)銀行還與專(zhuān)業(yè)第三方公司合作，爭(zhēng)取順應(yīng)大數(shù)據(jù)潮流，進(jìn)一步加快應(yīng)用大數(shù)據(jù)的步伐。如平安銀行與SPSS公司合作，進(jìn)行消費(fèi)貸產(chǎn)品的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)管理；寧波銀行利用客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)某項(xiàng)產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析結(jié)果挖掘潛在客戶(hù)。這些探索為商業(yè)銀行擁抱大數(shù)據(jù)技術(shù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)轉(zhuǎn)變營(yíng)銷(xiāo)理念和營(yíng)銷(xiāo)方法提供了很好的借鑒。

隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新型信息技術(shù)的發(fā)展和跨渠道跨終端的整合，銀行的大數(shù)據(jù)將日漸完善。產(chǎn)品的客觀數(shù)據(jù)與客戶(hù)信息也將有效結(jié)合，形成完整的“產(chǎn)品――用戶(hù)”數(shù)據(jù)庫(kù)，用于銀行各類(lèi)產(chǎn)品的規(guī)模化和定制化綜合推介，尤其是對(duì)于具有復(fù)雜的金融產(chǎn)品綜合運(yùn)用需求的對(duì)公客戶(hù)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將是一片藍(lán)海。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)在對(duì)公業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用方案

對(duì)公客戶(hù)是商業(yè)銀行的主要利潤(rùn)來(lái)源之一，且該類(lèi)客戶(hù)沉淀了大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于對(duì)公客戶(hù)服務(wù)和對(duì)公產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)具有重要意義?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的營(yíng)銷(xiāo)管理是一項(xiàng)系統(tǒng)性工程，需循序漸進(jìn)，最終形成一套成熟體系。張湛梅等提出一套針對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)體系“PDMA”，主要包括認(rèn)知客戶(hù)（perceive）、挖掘需求（data-mining）、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)（marketing）、營(yíng)銷(xiāo)評(píng)估（assessment），構(gòu)成一個(gè)閉環(huán)體系[5]。基于“PDMA”的框架能很好地建立銀行產(chǎn)品和客戶(hù)兩個(gè)維度。結(jié)合客戶(hù)屬性進(jìn)行產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析，才能以更符合客戶(hù)偏好和需求的方式實(shí)施產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)，并對(duì)營(yíng)銷(xiāo)的效果進(jìn)行事后評(píng)估，以持續(xù)改進(jìn)。本文以“PDMA”為框架，系統(tǒng)闡述商業(yè)銀行借助大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行對(duì)公產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)管理的應(yīng)用方案。

（一）P――認(rèn)知客戶(hù)行為

對(duì)公客戶(hù)與零售客戶(hù)有本質(zhì)的區(qū)別，客戶(hù)的金融需求復(fù)雜，且更加個(gè)性化多樣化。在銀行進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析之前，應(yīng)當(dāng)對(duì)對(duì)公客戶(hù)有一個(gè)全面認(rèn)識(shí)，并結(jié)合客戶(hù)情況認(rèn)知銀行對(duì)公產(chǎn)品現(xiàn)狀。認(rèn)知企業(yè)客戶(hù)行為可以從三個(gè)方面著手。

1.基于客戶(hù)屬性建立客戶(hù)特征庫(kù)。客戶(hù)特征庫(kù)包括銀行數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有對(duì)公客戶(hù)相關(guān)字段，可以對(duì)客戶(hù)的自身屬性、所在地區(qū)、財(cái)務(wù)狀況、與銀行合作緊密程度等進(jìn)行初步分析，掌握客戶(hù)基本情況。

2.結(jié)合客戶(hù)持有產(chǎn)品情況，認(rèn)知銀行的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。以產(chǎn)品管理系統(tǒng)中的產(chǎn)品庫(kù)為依據(jù)，分析持有不同數(shù)量產(chǎn)品的客戶(hù)分布、各門(mén)類(lèi)產(chǎn)品的客戶(hù)總體分布、下屬分行及其經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu)的客戶(hù)持有產(chǎn)品情況，以及結(jié)合多個(gè)時(shí)點(diǎn)的各門(mén)類(lèi)產(chǎn)品客戶(hù)數(shù)的變化趨勢(shì)等。

3.在認(rèn)知產(chǎn)品的基礎(chǔ)上，基于產(chǎn)品記錄，分析客戶(hù)行為習(xí)慣。包括客戶(hù)對(duì)產(chǎn)品門(mén)類(lèi)的偏好，對(duì)產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)渠道的偏好，對(duì)資金流動(dòng)性的需求，購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品時(shí)段偏好等。

（二）D――挖掘客戶(hù)需求

在認(rèn)知產(chǎn)品和客戶(hù)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，挖掘隱藏在產(chǎn)品信息和客戶(hù)信息背后的客戶(hù)需求，為后續(xù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)打下基礎(chǔ)。

1.基于客戶(hù)產(chǎn)品持有行為判斷不同產(chǎn)品的相關(guān)程度。在客戶(hù)持有產(chǎn)品的全數(shù)據(jù)中，同一客戶(hù)持有多種產(chǎn)品的現(xiàn)象較為普遍。分析客戶(hù)持有的產(chǎn)品明細(xì)清單，找出同一客戶(hù)持有產(chǎn)品組合的一般規(guī)律，可以準(zhǔn)確判斷各產(chǎn)品之間的相關(guān)程度，測(cè)算出持有某種產(chǎn)品的客戶(hù)同時(shí)使用該產(chǎn)品相關(guān)產(chǎn)品的可能性。產(chǎn)品相關(guān)分析的結(jié)果可以形成定期的產(chǎn)品相關(guān)性監(jiān)測(cè)報(bào)告和營(yíng)銷(xiāo)建議。

2.基于產(chǎn)品的監(jiān)測(cè)報(bào)告，判斷產(chǎn)品持有的平均水平。結(jié)合客戶(hù)產(chǎn)品的平均持有水平分析，將低于產(chǎn)品平均持有水平的對(duì)公客戶(hù)認(rèn)為是具有產(chǎn)品潛力的客戶(hù)群，生成這一類(lèi)客戶(hù)清單。同時(shí)根據(jù)客戶(hù)清單中對(duì)公客戶(hù)所在分行進(jìn)行分類(lèi)，將這部分產(chǎn)品需求未充分挖掘的客戶(hù)清單推送到分行，以幫助分行更好地鎖定目標(biāo)營(yíng)銷(xiāo)客戶(hù)。同時(shí)也可以針對(duì)不同門(mén)類(lèi)產(chǎn)品的客戶(hù)情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，判斷持有某類(lèi)產(chǎn)品的客戶(hù)使用其它門(mén)類(lèi)產(chǎn)品的情況，也即產(chǎn)品的跟進(jìn)情況。

3.對(duì)非結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，全方位挖掘客戶(hù)的產(chǎn)品需求。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以分為行內(nèi)數(shù)據(jù)和行外數(shù)據(jù)。行內(nèi)數(shù)據(jù)中，銀行內(nèi)部的資金來(lái)往記錄和銀行內(nèi)部企業(yè)授信報(bào)告等都可以作為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來(lái)源。此外，銀行還可綜合應(yīng)用外部數(shù)據(jù)，如電力、稅務(wù)、工商和人行征信系統(tǒng)數(shù)據(jù)。通過(guò)這類(lèi)交易數(shù)據(jù)可以形成企業(yè)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，作為供應(yīng)鏈金融大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的重要依據(jù)。

總之，需求發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)應(yīng)緊密結(jié)合產(chǎn)品和客戶(hù)的數(shù)據(jù)，挖掘大數(shù)據(jù)背后客戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的需求，是借助大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)公產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)管理的基礎(chǔ)性工作。

（三）M――產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

充分挖掘客戶(hù)需求后，根據(jù)需求實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。具體可以有如下應(yīng)用。

1.結(jié)合客戶(hù)的產(chǎn)品門(mén)類(lèi)偏好推薦同一類(lèi)別的其它產(chǎn)品。根據(jù)客戶(hù)偏好分析和需求挖掘結(jié)果，掌握客戶(hù)對(duì)某類(lèi)產(chǎn)品的使用記錄，為其推薦同門(mén)類(lèi)產(chǎn)品中其它熱門(mén)產(chǎn)品（依據(jù)熱門(mén)產(chǎn)品排名），提高同一門(mén)類(lèi)產(chǎn)品的滲透率。此外，還可以具體到各分行，分析各分行同類(lèi)產(chǎn)品使用情況，并將之與全行產(chǎn)品應(yīng)用情況對(duì)比分析。低于全行各門(mén)類(lèi)產(chǎn)品應(yīng)用水平的分行建議就其薄弱的產(chǎn)品門(mén)類(lèi)進(jìn)行重點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)。

2.對(duì)持有某些產(chǎn)品的客戶(hù)推薦產(chǎn)品組合中的其它產(chǎn)品。通過(guò)產(chǎn)品相關(guān)分析梳理出相關(guān)度高的產(chǎn)品組合，結(jié)合只持有這些產(chǎn)品組合中的部分產(chǎn)品的客戶(hù)清單，生成各個(gè)客戶(hù)還可進(jìn)行關(guān)聯(lián)營(yíng)銷(xiāo)的具體產(chǎn)品清單，推送給各分行，指導(dǎo)其根據(jù)該客戶(hù)潛在產(chǎn)品清單對(duì)客戶(hù)進(jìn)行產(chǎn)品關(guān)聯(lián)推薦。

3.通過(guò)客戶(hù)屬性分析開(kāi)發(fā)潛在客戶(hù)。從產(chǎn)品出發(fā)，通過(guò)聚類(lèi)法和分類(lèi)預(yù)測(cè)法分析持有某種產(chǎn)品的客戶(hù)群體的共同屬性，然后比對(duì)具有這些屬性但還未持有該種產(chǎn)品的客戶(hù)，作為該種產(chǎn)品的潛在客戶(hù)名單，對(duì)名單上的客戶(hù)推薦該種產(chǎn)品，通過(guò)分析現(xiàn)有客戶(hù)成功開(kāi)發(fā)新客戶(hù)。

（四）A――營(yíng)銷(xiāo)效果評(píng)估

營(yíng)銷(xiāo)評(píng)估是貫穿“PDMA”大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)體系全流程的最后一環(huán)，也是營(yíng)銷(xiāo)管理流程中承上啟下的重要步驟，能及時(shí)幫助商業(yè)銀行掌握大數(shù)據(jù)分析的效果。銀行在精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)評(píng)估過(guò)程中，應(yīng)當(dāng)加入時(shí)間序列，結(jié)合產(chǎn)品和客戶(hù)情況進(jìn)行綜合評(píng)估，并定期對(duì)基于大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)施評(píng)估，根據(jù)評(píng)估效果改善大數(shù)據(jù)分析和精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的成果。對(duì)有成效的分析結(jié)果形成定期營(yíng)銷(xiāo)報(bào)告，對(duì)于成果不顯著的從業(yè)務(wù)角度總結(jié)原因，調(diào)整大數(shù)據(jù)分析模型和參數(shù)，改進(jìn)結(jié)果。

四、對(duì)公業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)中的典型案例

總體來(lái)說(shuō)，相比國(guó)有銀行，股份制銀行更加積極擁抱大數(shù)據(jù)技術(shù)。2015年3月，民生銀行“金融e管家”平臺(tái)正式上線，這是民生銀行利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的一大利器。該平臺(tái)主要針對(duì)國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)管理功能、分析功能、應(yīng)用功能相互脫離的弊端而開(kāi)發(fā)的基于大數(shù)據(jù)分析的一站式服務(wù)平臺(tái)?！敖鹑趀管家”服務(wù)于全行對(duì)公客戶(hù)管理，覆蓋“PDMA”框架的四個(gè)環(huán)節(jié)，是對(duì)公業(yè)務(wù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的典范。

首先，認(rèn)知客戶(hù)行為（P）。該平臺(tái)對(duì)接民生銀行內(nèi)200多個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中樞，并導(dǎo)入上市公司數(shù)據(jù)、人行征信數(shù)據(jù)、工商數(shù)據(jù)等行外的數(shù)據(jù)，形成完善的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過(guò)不同的規(guī)則組合數(shù)據(jù)，如對(duì)公客戶(hù)和產(chǎn)品的交叉組合，或者基于供應(yīng)鏈的客戶(hù)上下游集合等，使用戶(hù)可從不同角度解讀對(duì)公客戶(hù)的特性，同時(shí)通過(guò)行內(nèi)資金流和行內(nèi)外信息流，精確掌握客戶(hù)的行為習(xí)慣。

其次，挖掘客戶(hù)需求（D）。該平臺(tái)對(duì)客戶(hù)信息更深層次的挖掘，去除無(wú)效信息，將有效信息放大，結(jié)合線下業(yè)務(wù)資源，挑選出最適合營(yíng)銷(xiāo)的企業(yè)關(guān)系群體，應(yīng)用多種大數(shù)據(jù)分析方法，建立關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析模型，識(shí)別出群體的特征和相互之間業(yè)務(wù)重點(diǎn)，并以極具可用性的界面展示客戶(hù)潛在需求挖掘的結(jié)果，幫助客戶(hù)經(jīng)理深度挖掘客戶(hù)的金融需求。

再者，產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)（M）。該平臺(tái)是一個(gè)智能化的融資理財(cái)和資源整合平臺(tái)，主要圍繞核心客戶(hù)，通過(guò)后臺(tái)數(shù)據(jù)的支撐，建立交易網(wǎng)絡(luò)模型和上下游客戶(hù)推薦模型，并據(jù)此匹配最適合的金融產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。該平臺(tái)上線后，對(duì)公產(chǎn)品關(guān)聯(lián)營(yíng)銷(xiāo)的成功率大大提高。

最后，產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)評(píng)估（A）。該平臺(tái)建立了基于歷史記錄的客戶(hù)績(jī)效評(píng)價(jià)體系，科學(xué)全面的評(píng)價(jià)客戶(hù)績(jī)效，并根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果改進(jìn)營(yíng)銷(xiāo)方向。后評(píng)價(jià)功能涵蓋對(duì)公業(yè)務(wù)的不同情況，如對(duì)個(gè)性化服務(wù)方案的綜合評(píng)價(jià)，對(duì)集團(tuán)客戶(hù)也能建立綜合收益的評(píng)價(jià)，而不僅僅是單獨(dú)考慮單筆業(yè)務(wù)的收益，適應(yīng)了缺資產(chǎn)時(shí)代的商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)新思路。

可以預(yù)見(jiàn)，在信息技術(shù)發(fā)展日新月異的當(dāng)代，隨著對(duì)公業(yè)務(wù)背后紛繁復(fù)雜的信息流、資金流、物流等多樣化數(shù)據(jù)不斷沉淀，大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)銀行對(duì)公業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用價(jià)值將日益凸顯，并將逐漸成為商業(yè)銀行對(duì)公業(yè)務(wù)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。

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第3篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用范文

關(guān)鍵詞：孤立點(diǎn)；數(shù)據(jù)挖掘；電力系統(tǒng)；營(yíng)銷(xiāo)審計(jì)；應(yīng)用探索

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，其高效的運(yùn)算和海量的儲(chǔ)存為供電企業(yè)管理提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。尤其是涉及運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)的審計(jì)工作，因?yàn)樾枰獙?duì)大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和經(jīng)營(yíng)管理數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過(guò)計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)輔助開(kāi)展審計(jì)工作，可以有效減少傳統(tǒng)審計(jì)方法對(duì)審計(jì)工作的限制，有效提高審計(jì)效率。在大數(shù)據(jù)時(shí)代的今天，基于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的孤立點(diǎn)分析方法，通過(guò)建立數(shù)據(jù)挖掘模型，具有快速發(fā)現(xiàn)異常審計(jì)現(xiàn)象的特點(diǎn)，因此，孤立點(diǎn)分析在供電行業(yè)營(yíng)銷(xiāo)審計(jì)中具有深遠(yuǎn)的應(yīng)用意義。

一、孤立點(diǎn)和孤立點(diǎn)分析方法

孤立點(diǎn)分析，是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的一項(xiàng)重要技術(shù)，主要用來(lái)檢測(cè)審計(jì)數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，是針對(duì)常規(guī)審計(jì)工作中疑點(diǎn)數(shù)據(jù)的孤立點(diǎn)表現(xiàn)而產(chǎn)生的一種技術(shù)分析方法。

1.孤立點(diǎn)

在進(jìn)行審計(jì)的海量數(shù)據(jù)集中，通常會(huì)出現(xiàn)一些與眾不同的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)并不是由隨機(jī)偏差產(chǎn)生的，很有可能產(chǎn)生于完全不同的機(jī)制，因此在聚類(lèi)分析中表現(xiàn)為不屬于任何的類(lèi)或簇，這種數(shù)據(jù)對(duì)象在聚類(lèi)中被稱(chēng)為噪聲，在孤立點(diǎn)分析中則叫孤立點(diǎn)。在審計(jì)領(lǐng)域中，由于審查背景的不同和模型假設(shè)的差異，對(duì)于孤立點(diǎn)也會(huì)得出不同的結(jié)論。

另外，操作錯(cuò)誤、蓄意操作，以及測(cè)量、系統(tǒng)的錯(cuò)誤和相關(guān)總體數(shù)據(jù)的自然偏差等，都會(huì)導(dǎo)致孤立點(diǎn)的產(chǎn)生，因此，審計(jì)人員需對(duì)這些情況產(chǎn)生的原因進(jìn)行深入分析，從中篩選出有價(jià)值的審計(jì)信息。

2.孤立點(diǎn)分析方法

（1）孤立點(diǎn)分析方法的概念：孤立點(diǎn)分析方法是通過(guò)在給定的數(shù)據(jù)集合中找出定義不一致的數(shù)據(jù)，并檢測(cè)這些不一致的數(shù)據(jù)的方法。即，給定一個(gè)有n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的集和，并對(duì)其中可能出現(xiàn)的孤立點(diǎn)數(shù)目進(jìn)行預(yù)期，這個(gè)數(shù)值為k，發(fā)現(xiàn)與剩余的數(shù)據(jù)相比是顯著異常的、孤立的、或不一致的前k個(gè)對(duì)象的過(guò)程。

（2）孤立點(diǎn)分析方法介紹?；诰嚯x的方法：即對(duì)數(shù)據(jù)域中的數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行相異度的分析，通過(guò)對(duì)審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，并檢驗(yàn)有效性后，結(jié)合所審計(jì)的行業(yè)的特點(diǎn)，以公式計(jì)算出符合大多數(shù)對(duì)象之間距離的閾值，并將這個(gè)數(shù)據(jù)確定為一個(gè)孤立點(diǎn)。這個(gè)方法可以克服基于統(tǒng)計(jì)方法中數(shù)據(jù)分布特征確定的問(wèn)題。

基于偏離的方法：這一方法是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象的主要特征進(jìn)行檢查從而確定孤立點(diǎn)。在基于偏離的方法中，主要采用的是序列異常技術(shù)和OLAP數(shù)據(jù)立方體技術(shù)。前者是通過(guò)對(duì)定義樣本集的一般特征進(jìn)行預(yù)先定義，從而將“偏離”這些特征的樣本區(qū)分出來(lái)，是一種利用審計(jì)數(shù)據(jù)集的總方差找到相異度函數(shù)的有效方法。后者則是以審計(jì)中對(duì)異常的單元進(jìn)行標(biāo)注下鉆，從而發(fā)現(xiàn)更深層次的異常。

基于密度的方法：這個(gè)方法的是利用數(shù)據(jù)對(duì)象的局部密度來(lái)對(duì)孤立點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)。當(dāng)某一數(shù)據(jù)對(duì)象周?chē)鷧^(qū)域的局部密度與其他鄰近數(shù)據(jù)的局部密度的局部孤立點(diǎn)因子（Locai OutlierFactor，LOF）值越大時(shí)，則越有可能是孤立點(diǎn)，從而提示相關(guān)審計(jì)人員注意，其特點(diǎn)是對(duì)于局部孤立點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)效果較好。

基于距離和密度的聚類(lèi)和孤立點(diǎn)檢測(cè)方法：這一方法是將距離和密度方法進(jìn)行融合，利用兩種方法的優(yōu)點(diǎn)來(lái)進(jìn)行準(zhǔn)確的聚類(lèi)和孤立點(diǎn)確定，對(duì)于高維數(shù)據(jù)中的孤立點(diǎn)的識(shí)別更有效。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法：這一方法使用的數(shù)據(jù)集可以是較小的通用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集，也可以是現(xiàn)實(shí)的較大的專(zhuān)用數(shù)據(jù)集，因此對(duì)于大小數(shù)據(jù)的孤立點(diǎn)檢測(cè)都能獲得較好的預(yù)期效果。但這一方法對(duì)于含有放射狀的孤立點(diǎn)數(shù)據(jù)集檢測(cè)效果不好。

在審計(jì)過(guò)程中，孤立點(diǎn)分析技術(shù)主要用于審計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程和異常檢測(cè)兩個(gè)方面。審計(jì)人員需完成對(duì)原始數(shù)據(jù)的采集、清洗、驗(yàn)證，使數(shù)據(jù)滿(mǎn)足建模的需求，再根據(jù)數(shù)據(jù)的類(lèi)型和特征從以上幾種常用的孤立點(diǎn)分析方法中找出適應(yīng)的孤立點(diǎn)算法，既可以選取其中一種，也可以將幾種方法進(jìn)行有效組合，以滿(mǎn)足審計(jì)工作尋找異常數(shù)據(jù)的要求。

二、孤立點(diǎn)分析方法在供電行業(yè)營(yíng)銷(xiāo)審計(jì)應(yīng)用中的流程

孤立點(diǎn)分析方法在電力營(yíng)銷(xiāo)行業(yè)審計(jì)工作中的應(yīng)用，應(yīng)結(jié)合供電行業(yè)的特點(diǎn)，根據(jù)審計(jì)的需求，選擇合適的方法，一般情況下，具體工作可以遵循以下流程：

1.提出需求

在進(jìn)行審計(jì)時(shí)，審計(jì)人員需根據(jù)自身的經(jīng)驗(yàn)和洞察力對(duì)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)中的異常情況進(jìn)行分析，找出業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)中的孤立點(diǎn)，并與數(shù)據(jù)挖掘人進(jìn)行深入溝通，實(shí)現(xiàn)對(duì)審計(jì)需求的全面了解。在提出審計(jì)需求時(shí)，相關(guān)內(nèi)容應(yīng)包括業(yè)務(wù)理解和數(shù)據(jù)理解兩個(gè)方面，業(yè)務(wù)理解包括審計(jì)項(xiàng)目目標(biāo)、評(píng)估審計(jì)目標(biāo)的資源、確定數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)、生成項(xiàng)目計(jì)劃，并根據(jù)這些需求進(jìn)行相關(guān)審計(jì)人員的假設(shè)；數(shù)據(jù)理解則是對(duì)審計(jì)部門(mén)的系統(tǒng)和業(yè)務(wù)流程進(jìn)行了解，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行采集分析，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)變量進(jìn)行初步檢測(cè)和探索。

2.檢驗(yàn)

基于對(duì)審計(jì)需求的理解，相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘人員需要對(duì)能否采用孤立點(diǎn)分析方法解決審計(jì)問(wèn)題進(jìn)行判斷。這需要預(yù)定義相關(guān)參數(shù)和孤立點(diǎn)的識(shí)別規(guī)則，后通過(guò)數(shù)據(jù)清理算法清理審計(jì)數(shù)據(jù)，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)孤立點(diǎn)的精準(zhǔn)定位。

3.建模

進(jìn)行相關(guān)審計(jì)的建模工作，需要數(shù)據(jù)挖掘人員根據(jù)實(shí)際情況，提交數(shù)據(jù)挖掘模型，并將相關(guān)的功能和作用向?qū)徲?jì)人員進(jìn)行詳細(xì)介紹，使審計(jì)人員熟悉模型并確定其使用方法，之后即可對(duì)數(shù)據(jù)挖掘模型進(jìn)行試用。

4.挖掘、評(píng)價(jià)

在挖掘模型的基礎(chǔ)上，審計(jì)人員對(duì)其得到的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。

5.修正和完善

如對(duì)模型得出的試用結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn)模型與審計(jì)需求不相符，這時(shí)就需對(duì)模型進(jìn)行相應(yīng)的修正和完善，使模型迎合審計(jì)的需求。

6.重復(fù)評(píng)價(jià)

在對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整后，對(duì)模型進(jìn)行重復(fù)評(píng)價(jià)，保證其符合審計(jì)需求。

7.判斷

根據(jù)模型得出的最終數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進(jìn)行檢測(cè)，如果結(jié)果的異常情況在合理范圍內(nèi)，審計(jì)人員可以根據(jù)自身的經(jīng)驗(yàn)對(duì)其是否達(dá)到重要性水平進(jìn)行判斷，如果沒(méi)有達(dá)到相關(guān)水平則可不予處理。

在進(jìn)行基于孤立點(diǎn)分析方法的審計(jì)數(shù)據(jù)挖掘模型的建立時(shí)，審計(jì)人員需對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的進(jìn)行深入的理解，并對(duì)審計(jì)需求和孤立點(diǎn)算法的融合程度進(jìn)行有效把握，以此決定數(shù)據(jù)挖掘模型的建立標(biāo)準(zhǔn)。在這一過(guò)程中，需通過(guò)不斷的論證和反饋才能實(shí)現(xiàn)挖掘模型及方案在針對(duì)性、實(shí)用性上的最優(yōu)化。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，孤立點(diǎn)分析在供電行業(yè)營(yíng)銷(xiāo)審計(jì)中的應(yīng)用，是實(shí)現(xiàn)科學(xué)審計(jì)的重要前提。根據(jù)供電行業(yè)營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)的特點(diǎn)，通過(guò)制定最佳的]孤立點(diǎn)分析方法，可以為相關(guān)審計(jì)工作提供最符合需求的數(shù)據(jù)、目標(biāo)及審計(jì)環(huán)境，從而得到最滿(mǎn)意的結(jié)果。當(dāng)然，要實(shí)現(xiàn)審計(jì)目標(biāo)，還需要相關(guān)審計(jì)人員具備扎實(shí)的專(zhuān)業(yè)技能和豐富的經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)對(duì)算法的科學(xué)選擇和模型的精確建立，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，假設(shè)孤立點(diǎn)，并以此找出特殊的、反常的疑點(diǎn)，進(jìn)一步追蹤、查閱相關(guān)資料，探尋異常問(wèn)題的本質(zhì)，經(jīng)過(guò)分析驗(yàn)證營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)中是否存在舞弊、違規(guī)等行為，從而提高審計(jì)效率，降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)供電行業(yè)的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳丹萍.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在現(xiàn)代審計(jì)中的運(yùn)用研究[J].南京審計(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)，2009，02：57-61.

[2]魏克哲.孤立點(diǎn)分析方法在現(xiàn)代審計(jì)中的運(yùn)用研究[J].財(cái)會(huì)學(xué)習(xí)，2013，05：43-45.

第4篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用范文

國(guó)內(nèi)有一家民營(yíng)航空公司，會(huì)員不下數(shù)百萬(wàn)，會(huì)員的一個(gè)重要信息是郵箱地址。另外一邊，微博賬號(hào)申請(qǐng)也需要一個(gè)郵箱地址。通常來(lái)說(shuō)，同一個(gè)郵箱地址意味著航空公司里的會(huì)員和微博里的會(huì)員，應(yīng)該是同一個(gè)人。公司做了一個(gè)篩選，合并出十萬(wàn)個(gè)用戶(hù)來(lái)。

然后一家第三方公司的數(shù)據(jù)部門(mén)介入，主要任務(wù)是看這十萬(wàn)航空公司會(huì)員的微博用戶(hù)，在社會(huì)化媒體上的行為，比如“說(shuō)”些什么，比如喜歡介入什么樣的話題去轉(zhuǎn)發(fā)評(píng)論，比如喜歡關(guān)注什么樣的商業(yè)賬號(hào)。研究這類(lèi)事的原因在于：這個(gè)航空公司很想知道它在社會(huì)化媒體上發(fā)起什么樣的活動(dòng)(以及活動(dòng)所配備的禮品刺激)會(huì)吸引到這十萬(wàn)會(huì)員參加，成為earned media。

這個(gè)案例并非嚴(yán)格意義上的大數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)還是不夠海量。不過(guò)，它的原理和大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)有關(guān)：尋求相關(guān)性。

相關(guān)性不是因果，很難得出這樣的結(jié)論：因?yàn)榻?jīng)常坐某某航空公司的班機(jī)，所以喜歡參與某某活動(dòng)(反過(guò)來(lái)也不成立)。但這兩個(gè)變量之間，從普遍意義上講，存在一定的關(guān)聯(lián)。這個(gè)道理就像穿紅襪子和炒股票的關(guān)系，或許有一定的關(guān)聯(lián)系數(shù)，但絕不是因果關(guān)系。相關(guān)搞成了因果，差不多和“迷信”就沒(méi)有區(qū)別了。

商業(yè)應(yīng)用上，其實(shí)不太需要拼命挖掘因果。你只要知道坐該航空公司班機(jī)和參加特定活動(dòng)之間存在一定概率就行了，至于究竟是為什么，可以暫時(shí)忽略之。對(duì)于營(yíng)銷(xiāo)業(yè)者而言，這個(gè)概率哪怕能幫助到營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)提高10%參與度，都是不小的成效。

但問(wèn)題在于，很多人把相關(guān)等同于因果，這樣的做法會(huì)形成很有些誤導(dǎo)性的結(jié)論。比如說(shuō)，當(dāng)在這個(gè)十萬(wàn)航空公司用戶(hù)中發(fā)現(xiàn)，他們特別喜歡某類(lèi)活動(dòng)，這個(gè)結(jié)論是不具有推廣性質(zhì)的。再新增五萬(wàn)航空公司微博用戶(hù)時(shí)，你很難把上述那個(gè)結(jié)論也放他們頭上。因?yàn)檫@里面沒(méi)有因果關(guān)系。要確認(rèn)因果關(guān)系，必須經(jīng)過(guò)一個(gè)很復(fù)雜的觀察和思考過(guò)程，排除所謂“隱性變量”。這不是那么簡(jiǎn)單的做一些數(shù)據(jù)分析就可以的。相關(guān)性是因果的前提，但是不等于因果。

于是，大數(shù)據(jù)出現(xiàn)了。

大數(shù)據(jù)尋求的是海量數(shù)據(jù)，海量到什么份上？就是全樣本。全樣本和抽樣顯然是不同的。過(guò)去的研究，由于操作性的關(guān)系，很難做到全樣本，需要去抽樣。抽樣的科學(xué)做法是“隨機(jī)”——不過(guò)這一點(diǎn)聽(tīng)著容易，做起來(lái)相當(dāng)困難。真正的隨機(jī)抽樣需要花很多錢(qián)(利用社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，通過(guò)一個(gè)用戶(hù)做問(wèn)卷再發(fā)動(dòng)這個(gè)用戶(hù)找更多的人來(lái)做問(wèn)卷，一點(diǎn)都不隨機(jī))，而且一個(gè)無(wú)法繞過(guò)的弊端在于：如果你使用調(diào)查問(wèn)卷的方法，你很難排除回答者的語(yǔ)言回答一定就是ta心中真正的想法或者實(shí)際上的真正行為。

大數(shù)據(jù)首先不是抽樣，它獲得的數(shù)據(jù)是全體樣本數(shù)據(jù)，其次它不是在讓用戶(hù)回答問(wèn)題，而是實(shí)打?qū)嵉厝カ@取用戶(hù)的“行為”。用戶(hù)聲稱(chēng)對(duì)某活動(dòng)會(huì)有興趣和用戶(hù)是否參加了某活動(dòng)，顯然后者更能說(shuō)明問(wèn)題。

最重要的一點(diǎn)，大數(shù)據(jù)分析和抽樣分析的核心區(qū)別在于：前者是動(dòng)態(tài)的，后者是靜態(tài)的。

前文提到，隨機(jī)抽樣方法是成本很高的，故而它很難每天都去做一次——事實(shí)上，為某個(gè)特定的問(wèn)題一個(gè)月乃至一個(gè)季度做一次隨機(jī)抽樣，都很難實(shí)施。于是，一個(gè)隨機(jī)抽樣所形成的結(jié)論，其實(shí)是靜態(tài)的，它只能說(shuō)明在做那次調(diào)研時(shí)的一些相關(guān)性。當(dāng)有新的用戶(hù)(樣本)加入時(shí)，很難再說(shuō)明過(guò)去的相關(guān)性是否能夠成立——除非，你能找到真正的排除了各種隱形變量后的因果關(guān)系。

如果試圖減少成本去做非隨機(jī)抽樣，那么，它的結(jié)論就更沒(méi)有推廣意義(學(xué)術(shù)一點(diǎn)稱(chēng)之為外部效度性，非隨機(jī)抽樣外部無(wú)效度)。當(dāng)新用戶(hù)加入后，非隨機(jī)抽樣的結(jié)論基本不能適用。

但大數(shù)據(jù)的分析卻是動(dòng)態(tài)的，每秒都有可能產(chǎn)生一個(gè)新的結(jié)論。讓我們用最常見(jiàn)的亞馬遜頁(yè)面上的“購(gòu)買(mǎi)此商品的顧客也同時(shí)購(gòu)買(mǎi)”來(lái)舉例。

這個(gè)部分里的商品是活動(dòng)的，由于新購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)生，會(huì)導(dǎo)致這個(gè)模塊里的商品可能會(huì)產(chǎn)生變化。不過(guò)，這個(gè)模塊也有可能是導(dǎo)致商品集中化購(gòu)買(mǎi)的重要原因：用戶(hù)看到了這個(gè)模塊里推薦的商品而產(chǎn)生購(gòu)買(mǎi)的可能是很大的(也許ta本來(lái)就沒(méi)有任何購(gòu)買(mǎi)的念頭，甚至連這個(gè)商品都不曉得)。但對(duì)于大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，原因是什么一點(diǎn)也不重要，它要做的——至少在電子商務(wù)領(lǐng)域——無(wú)非是提高客單價(jià)罷了。買(mǎi)了A書(shū)和買(mǎi)了B書(shū)之間的因果研究，那是學(xué)者們的事，不是商人關(guān)心的事。

大數(shù)據(jù)處理的方式不是探幽細(xì)究型的，挖空心思去想究竟原因?yàn)楹螞](méi)有這個(gè)必要，不過(guò)拿出一些結(jié)論來(lái)演繹也是會(huì)鬧笑話的：比如吃海參有助于提高智商。大數(shù)據(jù)其實(shí)不需要做什么演繹，它的任務(wù)只是讓你在某一時(shí)刻能做到提升成功率的事，哪怕只有1%。量一大，1%都是極其可觀的。

回到航空公司的具體案子來(lái)。10萬(wàn)同時(shí)擁有航空公司會(huì)員和微博會(huì)員的人，并非隨機(jī)抽樣而得，故而這10萬(wàn)對(duì)于整體數(shù)百萬(wàn)航空公司會(huì)員而言，沒(méi)有代表性。但我們的目標(biāo)不是想尋求坐這家航空公司班機(jī)的人和參與某網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)的因果關(guān)系，我們只是想提升一下參與活動(dòng)概率并希望看到更多人會(huì)去轉(zhuǎn)發(fā)某個(gè)活動(dòng)罷了。故而，10萬(wàn)微博用戶(hù)，夠了。

在某一個(gè)時(shí)點(diǎn)，跑了一下數(shù)據(jù)，大致能看到一些相關(guān)性，于是我們開(kāi)始設(shè)計(jì)某種活動(dòng)，并有針對(duì)性地讓這10萬(wàn)微博用戶(hù)知道，這次獲得的參與度和轉(zhuǎn)發(fā)率，比毫無(wú)數(shù)據(jù)支撐背景下的胡亂策劃，成功率應(yīng)該會(huì)高一點(diǎn)。同樣的人力投入，得到了相對(duì)而言的較高效果，這就是數(shù)據(jù)分析的好處。

過(guò)了三個(gè)月后，又有需要策劃的活動(dòng)，注意，這一次依然需要再跑一次數(shù)據(jù)。因?yàn)闃颖究赡懿皇侵挥?0萬(wàn)了，也許15萬(wàn)，也許運(yùn)氣不好有2萬(wàn)微博用戶(hù)已經(jīng)“死亡”，只剩8萬(wàn)。另外一個(gè)可能是有某些新的外部變量加入，比如出來(lái)一種新的商品讓很多人趨之若鶩高度關(guān)注。這個(gè)時(shí)候拿上一次的數(shù)據(jù)來(lái)指導(dǎo)策劃，又是盲人騎瞎馬，夜半臨深淵了。

不同的時(shí)點(diǎn)，或者目標(biāo)不同的活動(dòng)，都需要再次跑數(shù)據(jù)，這可能是大數(shù)據(jù)分析的麻煩之處。不過(guò)，計(jì)算機(jī)的長(zhǎng)處就是計(jì)算，花上一兩個(gè)小時(shí)設(shè)計(jì)幾個(gè)公式或模型，相對(duì)于過(guò)去動(dòng)不動(dòng)要搞隨機(jī)抽樣，便利性提高很多倍，值得嘗試。

更宏大一點(diǎn)的就是真正意義上的“大數(shù)據(jù)”了。今年年頭互聯(lián)網(wǎng)圈阿里要并購(gòu)新浪微博，從商業(yè)邏輯上講，一個(gè)是中國(guó)最大的消費(fèi)平臺(tái)，一個(gè)是中國(guó)最大的碎片化言論平臺(tái)，兩者數(shù)據(jù)的合并，是頗能挖出更多的相關(guān)性來(lái)。

當(dāng)你發(fā)表一條微博時(shí)，忽然配套出來(lái)了一條廣告。是的，你很煩，感覺(jué)又被騷擾了。但從商業(yè)角度而言，如果你過(guò)去的煩是一萬(wàn)次廣告推送才會(huì)有一次點(diǎn)擊，現(xiàn)在變成九千次一次點(diǎn)擊，都是了不得的進(jìn)步。一萬(wàn)次為什么會(huì)變成九千次？因?yàn)橐粋€(gè)人的言論和ta的消費(fèi)傾向，的確是存在一定相關(guān)性的。

廣告圈里一句名言：我知道我的廣告浪費(fèi)了一半，但我不知道浪費(fèi)了哪一半。一些營(yíng)銷(xiāo)業(yè)者鼓吹說(shuō)他們可以讓你不浪費(fèi)那一半。不要相信他們。對(duì)于廣告來(lái)說(shuō)，從浪費(fèi)50%到浪費(fèi)49%，都是很值得去投入的事。建立在相關(guān)性而非因果上的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)，不可能讓廣告主從此不再浪費(fèi)廣告，它只能做到：浪費(fèi)得少一點(diǎn)。

第5篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用范文

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；云計(jì)算；職業(yè)教育

中圖分類(lèi)號(hào)：G424 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2014）09-1853-01

2012年，聯(lián)合國(guó)大數(shù)據(jù)政務(wù)白皮書(shū)，提出了各國(guó)政府（包括聯(lián)合國(guó)在內(nèi)）的一個(gè)歷史性機(jī)遇：利用豐富的大數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)做出具體的分析，幫助政府更好的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)服務(wù)社會(huì)。同年，奧巴馬在美國(guó)白宮宣布將“大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”上升為國(guó)家意志，將大數(shù)據(jù)定義為“未來(lái)的新石油”并加大投資拉動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)。2013年12月5日-5日，由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)主辦，中國(guó)CCF大數(shù)據(jù)專(zhuān)家委員會(huì)承辦的主題為“應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的架構(gòu)與技術(shù)”的中國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)大會(huì)，這次大會(huì)成為大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用深度結(jié)合的新起點(diǎn)，成為產(chǎn)業(yè)界、科技界與政府部門(mén)密切合作的新平臺(tái)，進(jìn)一步推動(dòng)我國(guó)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)學(xué)研。2014年3月1日，在北京舉行的貴州?北京大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)推介會(huì)上，貴州共獲投730.2億元用于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，這一偉大的壯舉將全面推動(dòng)貴州互聯(lián)網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)發(fā)展進(jìn)而影響貴州經(jīng)濟(jì)發(fā)展。百年大計(jì)，教育為本，在貴州“后發(fā)趕超，跨越發(fā)展”的過(guò)程中，教育的改善提升成了社會(huì)發(fā)展步伐是否穩(wěn)健的重心，隨著大數(shù)據(jù)的到來(lái)，貴州的教育正張開(kāi)騰飛的羽翼迎接新一輪的跨越趕超，貴州在全國(guó)率先完成中小學(xué)生學(xué)習(xí)信息管理系統(tǒng)，學(xué)生學(xué)籍信息入庫(kù)。為加快推進(jìn)職業(yè)人才培養(yǎng)體系建設(shè)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)工作穩(wěn)定快速發(fā)展，省教育廳、人社廳等多家單位攜手并進(jìn)，聯(lián)合出臺(tái)了加快職業(yè)人才教育培養(yǎng)的實(shí)施方案，以貴陽(yáng)為中心，打造職業(yè)教育核心發(fā)展區(qū)，規(guī)劃高職辦學(xué)規(guī)模達(dá)到25萬(wàn)人，為貴州大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供充足的人才保障，建成具有貴州特色的現(xiàn)代職業(yè)教育體系。在大數(shù)據(jù)背景的前提下，貴州的職業(yè)教育發(fā)展將踏上更加非凡和精彩的跨越之旅。

1 大數(shù)據(jù)、云計(jì)算簡(jiǎn)介

麥肯錫公司在2011年了一個(gè)前沿領(lǐng)域的研究：大數(shù)據(jù)。雖然到現(xiàn)在為止沒(méi)有一個(gè)明確的定義，但是，大數(shù)據(jù)不是海量數(shù)據(jù)的表面理解，具有數(shù)據(jù)體量巨大，數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多，價(jià)值密度低，處理速度快等特點(diǎn)。 “云計(jì)算是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)提供可伸縮的廉價(jià)的分布式計(jì)算能力”。云計(jì)算代表了以虛擬化技術(shù)為核心、以低成本為目標(biāo)的動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施，是近幾年來(lái)最有代表性的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算技術(shù)與模式。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式計(jì)算架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘，但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)。

2 高職院校大數(shù)據(jù)條件下云計(jì)算的應(yīng)用

云計(jì)算的應(yīng)用使得高校在信息工具化的時(shí)代能夠脫離原始的“信息孤島”現(xiàn)象，集中了原本分散的國(guó)內(nèi)及世界的教育資源，讓社會(huì)與學(xué)校，學(xué)校與教師，教師與學(xué)生之間有了更深的互動(dòng)和相互帶動(dòng)，把社會(huì)各行各業(yè)對(duì)教育有利的資源通過(guò)計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)終端帶動(dòng)教育的發(fā)展。高職教育與傳統(tǒng)的本科教育不同，重點(diǎn)是培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)際操作能力，通過(guò)資源庫(kù)的分析和選取并優(yōu)化應(yīng)用，可以提高高職教育的目標(biāo)性。

2.1 依據(jù)社會(huì)人才需求信息，調(diào)整專(zhuān)業(yè)設(shè)置

目前的社會(huì)公開(kāi)招聘信息都是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)至少在全國(guó)范圍內(nèi)進(jìn)行公開(kāi)招考的，近幾年，百度等各大網(wǎng)站都可以輕易的分析出

招聘的條件和專(zhuān)業(yè)。各大中型企業(yè)招聘的專(zhuān)業(yè)類(lèi)型等都可以通過(guò)數(shù)據(jù)提取，數(shù)據(jù)分析得到各專(zhuān)業(yè)的需求狀況，通過(guò)這些計(jì)算、分析這些大數(shù)據(jù)，可以適當(dāng)迅速的調(diào)整專(zhuān)業(yè)設(shè)置和專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)計(jì)劃，以適應(yīng)信息瞬息萬(wàn)變的時(shí)代需求。

2.2 利用數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)秀教育資源，提高教學(xué)效果

近年來(lái)，各大高校，職院都在進(jìn)行重點(diǎn)專(zhuān)業(yè)的課改工作，很多優(yōu)秀的課程教學(xué)視頻和配套資源等上網(wǎng)，通過(guò)相關(guān)網(wǎng)站對(duì)教育資源的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索，在相應(yīng)的學(xué)院，教研室，進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和研討，經(jīng)過(guò)相應(yīng)的更改后可以直接應(yīng)用我們的教學(xué)和管理中，可以充分吸取網(wǎng)絡(luò)教育資源的精華，變成自己教學(xué)工作進(jìn)步的工具。

2.3 充分利用電子圖書(shū)館，擴(kuò)展“校企合作”的形式

貴州是教育相對(duì)落后的地區(qū)，首先，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)決定上層建筑，資金配套的硬件措施是制

約學(xué)校教學(xué)工作前進(jìn)的橋梁，近幾年，國(guó)家的西部發(fā)展計(jì)劃和貴州省對(duì)教育尤其是職業(yè)教育的大力支持，使得，學(xué)校的教學(xué)環(huán)境有了很大的改善，很多學(xué)校都配套修建了電子圖書(shū)館和電子信息實(shí)訓(xùn)室?！靶Ｆ蠛献鳌笔紫仍诎l(fā)達(dá)地區(qū)開(kāi)展，在貴州，合作項(xiàng)目近三年才開(kāi)始試行，以貴州職業(yè)技術(shù)學(xué)院為例，2012年，由政府搭臺(tái)的“中興網(wǎng)絡(luò)學(xué)院”項(xiàng)目達(dá)成協(xié)議，中興在貴州職院第一次投入一千萬(wàn)元建立實(shí)訓(xùn)室并開(kāi)始招生，除了學(xué)校教學(xué)計(jì)劃必須完成的課程外，中興選派有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的一線老師加強(qiáng)學(xué)生實(shí)訓(xùn)的教學(xué)和指導(dǎo)，讓學(xué)生更深入的練習(xí)自己的職業(yè)技能，除了學(xué)習(xí)學(xué)校扎實(shí)的基礎(chǔ)理論，更吸收了中興企業(yè)信息化的優(yōu)勢(shì)。

3 高職教改的新方向

面向大數(shù)據(jù)的云計(jì)算主要是為學(xué)院提供基于云架構(gòu)的知識(shí)、信息的存貯，但對(duì)于這些數(shù)據(jù)的科學(xué)性分析和研究并不完備，尤其是職業(yè)院校需要的不僅僅是可以相對(duì)容易驗(yàn)證真理的理論知識(shí)，主要是一線的先進(jìn)生產(chǎn)力和技術(shù)的學(xué)習(xí)和研究資料，所以認(rèn)真學(xué)習(xí)和研究大數(shù)據(jù)的處理方式，將是未來(lái)高職在大數(shù)據(jù)方面的發(fā)展新方向，當(dāng)然事物兩面性的原則，大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境也為學(xué)院的發(fā)展帶來(lái)負(fù)面的影響，比如，隨處可見(jiàn)的傳感器和攝像頭等，都可能會(huì)泄露學(xué)校和學(xué)生的私人隱私信息，暴露學(xué)校的科研痕跡和學(xué)生的行蹤軌跡，從而對(duì)學(xué)生的個(gè)人安全等起到威脅作用，所以，隱私信息保護(hù)系統(tǒng)也是當(dāng)下研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。

第6篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用范文

各行各業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

“大數(shù)據(jù)，‘大’和‘?dāng)?shù)據(jù)’都不重要，正確處理和運(yùn)用大數(shù)據(jù)才是關(guān)鍵。”在1月30日由Teradata天睿公司舉辦的‘《駕馭大數(shù)據(jù)》作者面對(duì)面——分享如何極致演繹大數(shù)據(jù)價(jià)值暨新書(shū)會(huì)’上，被譽(yù)為“洞察博士”、“分析英雄”的Bill Franks說(shuō)。Bill Franks是Teradata公司全球合作伙伴計(jì)劃首席分析官，也是《駕馭大數(shù)據(jù)》的作者。他認(rèn)為大數(shù)據(jù)的價(jià)值需要借助于一些具體的應(yīng)用模式和場(chǎng)景才能得到集中體現(xiàn)。

車(chē)載信息服務(wù)裝置最初是作為一種工具出現(xiàn)的，它可以幫助車(chē)主和保險(xiǎn)公司獲得更清楚有效的車(chē)輛保險(xiǎn)信息。在許多交通工具都安裝了車(chē)載信息服務(wù)裝置后，除保險(xiǎn)之外的很多行業(yè)都可以使用這些數(shù)據(jù)，它提供的時(shí)速、路段、開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間等信息，對(duì)改善城市交通擁堵具有意想不到的價(jià)值。

對(duì)于一個(gè)只有基本通話需求、價(jià)值相對(duì)較低的用戶(hù)，電信運(yùn)營(yíng)商往往會(huì)根據(jù)賬戶(hù)盈利分析，不對(duì)其進(jìn)行挽留。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這種處理方法并不正確。正確的做法是利用社交網(wǎng)絡(luò)分析方法，分析其通話圈子，評(píng)價(jià)其交際圈的整體價(jià)值，識(shí)別出用戶(hù)的整體收入而不僅僅是客戶(hù)為運(yùn)營(yíng)商提供的直接收入。即運(yùn)營(yíng)商應(yīng)當(dāng)把焦點(diǎn)從賬戶(hù)盈利分析轉(zhuǎn)向社交盈利分析，把目標(biāo)從個(gè)體賬戶(hù)的利益最大化，轉(zhuǎn)向客戶(hù)社交網(wǎng)絡(luò)利益的最大化。

基于GPS技術(shù)和手機(jī)應(yīng)用所提供的時(shí)間和位置數(shù)據(jù)，商家主動(dòng)、及時(shí)地推送客戶(hù)關(guān)懷信息，有利于改善客戶(hù)關(guān)系和創(chuàng)造商業(yè)機(jī)會(huì)，也可以利用它進(jìn)行共同目的或興趣的社交，這些都會(huì)帶來(lái)令人驚奇的業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

另外，利用RFID追溯產(chǎn)品質(zhì)量甚至防欺詐，利用智能電網(wǎng)的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)靈活定價(jià)引導(dǎo)錯(cuò)峰用電、節(jié)約用電，利用傳感器數(shù)據(jù)檢測(cè)、維護(hù)工業(yè)發(fā)動(dòng)機(jī)和設(shè)備……大數(shù)據(jù)將在各行各業(yè)得到廣泛應(yīng)用。

拋棄數(shù)據(jù)到能駕馭的規(guī)模

Teradata天睿公司大中華區(qū)首席執(zhí)行官辛兒倫表示，《駕馭大數(shù)據(jù)》一書(shū)的內(nèi)容源自Franks豐富的經(jīng)歷。幾十年里，他服務(wù)橫跨多個(gè)產(chǎn)業(yè)和實(shí)踐領(lǐng)域的眾多客戶(hù)，實(shí)實(shí)在在地分享實(shí)踐心得。數(shù)據(jù)的核心是發(fā)現(xiàn)價(jià)值，而駕馭數(shù)據(jù)的核心是分析。

Bill Franks認(rèn)為，大數(shù)據(jù)相當(dāng)程度上是呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（文本、視頻、圖像等），但這些通常由機(jī)器自動(dòng)生成的全新數(shù)據(jù)源格式并不友好，更重要的是，其中很大一部分并沒(méi)有價(jià)值。比如，火車(chē)上輪軌的傳感器，能夠?qū)⒘熊?chē)走行過(guò)程中大量的數(shù)據(jù)收集起來(lái)。從實(shí)踐來(lái)看，這些數(shù)據(jù)從采集到分析，都是有價(jià)值的，但是沒(méi)有必要把所有的傳感器數(shù)據(jù)保留下來(lái)，分析人員只要尋找那些非正常的、有差異的記錄數(shù)據(jù)即可，這才是真正有價(jià)值的。

他認(rèn)為，企業(yè)應(yīng)當(dāng)有針對(duì)性地處理大數(shù)據(jù)，應(yīng)當(dāng)拋棄大部分，將其減小到能夠駕馭的數(shù)量規(guī)模。對(duì)于日益重要的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，Bill Franks認(rèn)為，很少有方法能夠直接分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，所以應(yīng)用結(jié)構(gòu)化方法進(jìn)行分析很重要。企業(yè)應(yīng)當(dāng)立即收集部分大數(shù)據(jù)并開(kāi)始分析，專(zhuān)注于能快速見(jiàn)效的部分，快速證明數(shù)據(jù)價(jià)值。

Bill Franks指出，企業(yè)要從大數(shù)據(jù)中獲得最大的價(jià)值，需要同其他數(shù)據(jù)源實(shí)現(xiàn)整合，并將大數(shù)據(jù)作為企業(yè)數(shù)據(jù)和分析策略的另一層面，同時(shí)加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)的格式、輸入和使用標(biāo)準(zhǔn)的開(kāi)發(fā)。大數(shù)據(jù)的處理分析技術(shù)包含分析與數(shù)據(jù)環(huán)境的關(guān)聯(lián)性、海量并行處理架構(gòu)（MPP）、云計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算及MapReduce、分析沙箱、單點(diǎn)分析、數(shù)據(jù)可視化等。

第7篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用范文

在大數(shù)據(jù)時(shí)代環(huán)境下，信息的獲取和選擇、信息技術(shù)的掌握應(yīng)用，直接影響知識(shí)的生產(chǎn)、科技的創(chuàng)新和成果的轉(zhuǎn)化。大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)高校的教學(xué)、學(xué)生的計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力提出了新的要求。產(chǎn)業(yè)界需求與關(guān)注點(diǎn)發(fā)生了重大轉(zhuǎn)變，企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)行業(yè)正在轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲男畔⑿袠I(yè)，從追求計(jì)算速度轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)注大數(shù)據(jù)處理能力，軟件也將從編程為主轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心。學(xué)生要學(xué)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)的去冗分類(lèi)、去粗取精，從數(shù)據(jù)中挖掘知識(shí)，要能夠把大數(shù)據(jù)變成小數(shù)據(jù)，要在不明顯增加采集成本的條件下盡可能提高數(shù)據(jù)的采集質(zhì)量。要研究如何科學(xué)合理地抽樣采集數(shù)據(jù)，減少不必要的數(shù)據(jù)采集。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的教學(xué)策略

（一）營(yíng)造適合學(xué)生全面發(fā)展的軟硬件環(huán)境信息時(shí)代的發(fā)展使得高職院校圖書(shū)館和數(shù)據(jù)中心具備了大數(shù)據(jù)的特征?？茖W(xué)研究和科技創(chuàng)新越來(lái)越依賴(lài)于對(duì)數(shù)據(jù)的管理和利用，打造良好、適宜的軟硬件環(huán)境是提高職業(yè)院校學(xué)生信息素養(yǎng)的基礎(chǔ)。目前互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及應(yīng)用普及度較高，建設(shè)智慧校園可為學(xué)生提供更多的接觸信息資源的機(jī)會(huì)。加強(qiáng)高職院校數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡(luò)中心的建設(shè)力度，在依托傳統(tǒng)圖書(shū)館文獻(xiàn)存儲(chǔ)量的基礎(chǔ)上，增加館藏圖文電子數(shù)據(jù)、電子文獻(xiàn)與多媒體文獻(xiàn)，打造信息化圖書(shū)館，為學(xué)生提供多元化的信息資源與服務(wù)。加強(qiáng)校園社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的建設(shè)，利用微信等新型傳播媒介，采用主動(dòng)推送的方式傳遞正能量，提供有益于學(xué)生健康成長(zhǎng)的信息，監(jiān)控、屏蔽不良信息的傳播，過(guò)濾影響學(xué)生身心健康的不良信息，構(gòu)建適合高職院校學(xué)生學(xué)習(xí)的良好環(huán)境。

（二）發(fā)揮數(shù)字化圖書(shū)館在教育過(guò)程中的核心作用數(shù)字化圖書(shū)館的建設(shè)是圖書(shū)館業(yè)今后發(fā)展的主要方向。數(shù)字化圖書(shū)館也是一個(gè)科技含量較高的系統(tǒng)工程，高職院校各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)正確認(rèn)識(shí)，加強(qiáng)資金投入，充分發(fā)揮其對(duì)教育過(guò)程的支持作用。數(shù)字化圖書(shū)館的典型特征是存儲(chǔ)數(shù)字化、操作計(jì)算機(jī)化、傳遞信息網(wǎng)絡(luò)化、信息存儲(chǔ)自由化和結(jié)構(gòu)連接化，可與高職院校的基礎(chǔ)建設(shè)可以同步推進(jìn)。在建設(shè)與發(fā)展過(guò)程中，教師要積極引導(dǎo)學(xué)生充分利用數(shù)字化信息資源。學(xué)生在使用數(shù)字化圖書(shū)館的過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生一系列的行為特征數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)學(xué)學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)偏好的數(shù)據(jù)分析，根據(jù)其特點(diǎn)與實(shí)際量身設(shè)計(jì)合理的信息資源智慧導(dǎo)航，從而為學(xué)生學(xué)習(xí)新技術(shù)、新知識(shí)提供個(gè)性化的服務(wù)。

（三）加強(qiáng)學(xué)生創(chuàng)新能力的培養(yǎng)在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，創(chuàng)新決定著一個(gè)國(guó)家和民族的綜合實(shí)力和核心競(jìng)爭(zhēng)力。培養(yǎng)具有創(chuàng)新能力、實(shí)踐能力的高素質(zhì)技能人才，是高職院校人才培養(yǎng)的一個(gè)重點(diǎn)方向，也是高職辦學(xué)的特色及亮點(diǎn)。創(chuàng)新能力培養(yǎng)的關(guān)鍵是創(chuàng)新思維的培養(yǎng)，而創(chuàng)新思維的核心在于思維的獨(dú)特性和新穎性。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，學(xué)生面臨眾多數(shù)據(jù)資源。教師需要對(duì)學(xué)生提供專(zhuān)業(yè)的指導(dǎo)，讓學(xué)生學(xué)會(huì)利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和計(jì)算機(jī)軟件工具解決實(shí)際問(wèn)題，在解決問(wèn)題的過(guò)程中培養(yǎng)創(chuàng)新思維。高職院校應(yīng)努力營(yíng)造創(chuàng)新教育環(huán)境，結(jié)合創(chuàng)新教育，大力推進(jìn)素質(zhì)教育。將“小發(fā)明、小創(chuàng)造”“大學(xué)生實(shí)踐技能展演”“大學(xué)生才藝展示”等活動(dòng)納入校園文化活動(dòng)中。組織學(xué)生參加各行業(yè)舉辦的職業(yè)技能大賽，實(shí)現(xiàn)從應(yīng)試教育向素質(zhì)教育的轉(zhuǎn)軌，培養(yǎng)實(shí)用型、創(chuàng)新型的復(fù)合技能人才。充分重視學(xué)生的個(gè)性發(fā)展，建立專(zhuān)業(yè)的師資隊(duì)伍對(duì)學(xué)生的創(chuàng)造發(fā)明活動(dòng)給予強(qiáng)有力的技術(shù)指導(dǎo)。對(duì)于技術(shù)含量高的、有市場(chǎng)推廣價(jià)值的創(chuàng)造發(fā)明活動(dòng)，要引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行自主創(chuàng)業(yè)，帶動(dòng)就業(yè)。加大創(chuàng)新教育課程的開(kāi)發(fā)與建設(shè)力度，強(qiáng)化學(xué)生創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。

（四）培養(yǎng)學(xué)生對(duì)信息技術(shù)的興趣與愛(ài)好興趣是最好的老師，是激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)積極性的動(dòng)力，是激發(fā)創(chuàng)新能力的必要條件。學(xué)生只有對(duì)身邊的事物發(fā)生了興趣，才會(huì)活躍思維，激發(fā)潛力。在課程設(shè)計(jì)中加入了生動(dòng)、形象、貼近工作、貼近生活的典型案例，可以有效地激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，讓學(xué)生樂(lè)在其中，愉快地完成學(xué)習(xí)任務(wù)。教學(xué)實(shí)踐環(huán)節(jié)也應(yīng)緊密?chē)@著學(xué)生熟悉的事物、案例來(lái)開(kāi)展教學(xué)。授課教師應(yīng)了解信息技術(shù)在行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用狀況，根據(jù)不同專(zhuān)業(yè)的特點(diǎn)，結(jié)合學(xué)生，的知識(shí)體系結(jié)構(gòu)精心準(zhǔn)備授課內(nèi)容，確定課程的重難點(diǎn)。在教學(xué)過(guò)程中，通過(guò)師生互動(dòng)了解學(xué)生對(duì)課程內(nèi)容的掌握程度，因材施教、精選案例、突出重點(diǎn)，從培養(yǎng)學(xué)生興趣與愛(ài)好入手，讓學(xué)生在輕松、愉悅的課堂教學(xué)中學(xué)習(xí)信息技術(shù)在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的最新應(yīng)用，了解最新的前沿學(xué)科理念，學(xué)握較新的實(shí)用技術(shù)。教師如果在教學(xué)活動(dòng)中能及時(shí)、準(zhǔn)確地解決學(xué)生在學(xué)習(xí)實(shí)踐中遇到的疑難，并指導(dǎo)他們完成實(shí)訓(xùn)內(nèi)容，將有助于學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得成就感，激發(fā)學(xué)習(xí)的積極性、主動(dòng)性和創(chuàng)造性。教師動(dòng)手實(shí)踐能力將使得更多的學(xué)生得到有效指導(dǎo)和幫助，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的課堂教學(xué)。

（五）探索高效教學(xué)模式根據(jù)高職人才培養(yǎng)目標(biāo)的要求，計(jì)算機(jī)課程的教學(xué)需要與時(shí)俱進(jìn)，隨著各行業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展與應(yīng)用而不斷進(jìn)行調(diào)整、創(chuàng)新。通過(guò)對(duì)學(xué)生在校期間學(xué)習(xí)、生活的軌跡進(jìn)行搜集、整理，形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，進(jìn)而分析他們的學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)喜好和思維模式，制定適合他們?nèi)姘l(fā)展的教學(xué)方法，有針對(duì)性地培養(yǎng)和提高他們的計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力。利用各種輔助軟件，開(kāi)展行之有效的教學(xué)實(shí)踐活動(dòng)，讓學(xué)生在“做中學(xué)，學(xué)中做”。提高各專(zhuān)業(yè)學(xué)生的計(jì)算機(jī)應(yīng)用操作能力，使他們掌握互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、計(jì)算機(jī)信息技術(shù)、電子商務(wù)等。以醫(yī)學(xué)影像技術(shù)專(zhuān)業(yè)為例，學(xué)生既要學(xué)會(huì)影像閱片操作，又要掌握最新的X線機(jī)、CT、MRI等先進(jìn)檢查設(shè)備的使用與操作。如果能夠?qū)⑨t(yī)學(xué)影像技術(shù)專(zhuān)業(yè)與計(jì)算機(jī)應(yīng)用實(shí)踐教學(xué)相結(jié)合，找出兩者的學(xué)科交叉點(diǎn)，構(gòu)建適合時(shí)展需要的復(fù)合型人才培養(yǎng)模式，將會(huì)起到事半功倍的作用。在大數(shù)據(jù)的背景下，各行各業(yè)都需要利用信息技術(shù)，特別是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，用以改變生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理、工作、生活等的方式。因此各專(zhuān)業(yè)的畢業(yè)生都面臨著行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的使用與開(kāi)發(fā)的迫切需求。培養(yǎng)學(xué)生解決問(wèn)題的實(shí)際操作能力，顯得尤為重要。在專(zhuān)業(yè)課程的教學(xué)中，通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用與計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的滲透，不但能激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)專(zhuān)業(yè)技能的積極性，而且可以引導(dǎo)學(xué)生形成應(yīng)用計(jì)算機(jī)解決專(zhuān)業(yè)問(wèn)題的思維模式，對(duì)他們將來(lái)適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境下工作具有積極的引導(dǎo)意義。以專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)為基礎(chǔ)，合理對(duì)計(jì)算機(jī)課程進(jìn)行設(shè)置與安排教學(xué)，將大數(shù)據(jù)知識(shí)、信息技術(shù)知識(shí)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用知識(shí)融入到各課程的教學(xué)中，構(gòu)建適合高職類(lèi)學(xué)生學(xué)習(xí)特點(diǎn)的高效教學(xué)模式。

（六）加強(qiáng)師資隊(duì)伍建設(shè)加強(qiáng)師資隊(duì)伍建設(shè)是提高學(xué)生計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力的關(guān)鍵。計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)課程的教師，首先應(yīng)該是計(jì)算機(jī)應(yīng)用方面的專(zhuān)家，既能掌握扎實(shí)的理論基礎(chǔ)知識(shí)，又能熟練地操作計(jì)算機(jī)，善于使用相關(guān)行業(yè)軟件。在教學(xué)中能夠起到良好的操作示范作用，給予學(xué)生無(wú)形的感染力和號(hào)召力，增強(qiáng)學(xué)習(xí)的主動(dòng)性與積極性。在實(shí)踐教學(xué)過(guò)程中，計(jì)算機(jī)任課教師不僅要與專(zhuān)業(yè)課教師緊密合作，整合校內(nèi)已有的專(zhuān)業(yè)資源和信息技術(shù)資源，充分利用好大數(shù)據(jù)，而且要與行業(yè)、企業(yè)加強(qiáng)聯(lián)系，采取走出去、引進(jìn)來(lái)的方式，讓學(xué)生在校期間就能充分接觸各種面向?qū)嶋H應(yīng)用的信息技術(shù)產(chǎn)品與工具。學(xué)校要制定行之有效的師資隊(duì)伍培養(yǎng)計(jì)劃，緊密結(jié)合企業(yè)、行業(yè)的實(shí)際需求，建設(shè)“雙師型”教師隊(duì)伍，加強(qiáng)現(xiàn)代信息技術(shù)應(yīng)用能力培訓(xùn)。教師應(yīng)深入企業(yè)、行業(yè)，了解企業(yè)人才需求，了解企業(yè)使用的最新應(yīng)用軟件動(dòng)態(tài)與進(jìn)展，充分利用好企業(yè)、行業(yè)大數(shù)據(jù)資源的研究最新成果，更新知識(shí)結(jié)構(gòu)，提高實(shí)踐操作水平。

第8篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用范文

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；高校人事管理模式；重要作用；存在問(wèn)題；有效舉措

隨著我國(guó)高校改革的進(jìn)一步深入，原有的人事管理模式已經(jīng)不能夠適應(yīng)高校的新發(fā)展，因此，應(yīng)該借助于信息時(shí)代的先進(jìn)技術(shù)，通過(guò)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)創(chuàng)新人才管理模式，促進(jìn)高校人事管理工作上新臺(tái)階，推動(dòng)高校的進(jìn)一步發(fā)展。

1信息技術(shù)對(duì)高校人事管理模式改革的重要作用分析

大數(shù)據(jù)時(shí)代背景之下，信息技術(shù)對(duì)高校的人事管理改革工作，具有十分重要的推動(dòng)作用和影響，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

（1）能夠?yàn)楦咝Ｈ耸鹿芾砉ぷ魈峁┬碌姆绞胶褪侄巍鹘y(tǒng)的高校人事管理工作往往以管事為中心，注重對(duì)全校的人事勞資關(guān)系、工資考核等社保方面進(jìn)行管理，但是這種管理方式不適合新時(shí)代的需求。通過(guò)借助信息技術(shù)能夠?yàn)楦咝５娜耸鹿芾砉ぷ魈峁┬碌墓芾矸椒?。信息技術(shù)能夠使得高校人事管理模式進(jìn)行轉(zhuǎn)型，可以通過(guò)進(jìn)一步強(qiáng)化考核，完善相關(guān)的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，優(yōu)化薪酬待遇等方式，提高人事管理的積極性和主動(dòng)性，實(shí)現(xiàn)高校人事管理工作績(jī)效進(jìn)一步優(yōu)化，因此，信息化技術(shù)為高校人事管理模式變革提供了新的手段，能夠借助于信息化技術(shù)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)認(rèn)識(shí)的科學(xué)管理，充分地展現(xiàn)人才戰(zhàn)略的優(yōu)勢(shì)，調(diào)動(dòng)起高校員工的工作積極性[1]。

（2）能夠使高校人事管理工作更加規(guī)范。通過(guò)借助于信息化技術(shù)能夠使得高校人事管理工作更加標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，尤其是隨著高校的不斷擴(kuò)招，人數(shù)越來(lái)越多，傳統(tǒng)的人事管理模式難免工作效率低下，而且不能夠?qū)θ藛T進(jìn)行優(yōu)化配置。通過(guò)借助于信息化技術(shù)能夠使得人事管理工作更加規(guī)范化，推進(jìn)電子檔案的管理能夠進(jìn)一步規(guī)范人力資源管理的各個(gè)流程，確保對(duì)人力資源的相關(guān)信息進(jìn)行有效的收集、存儲(chǔ)、調(diào)用，并且進(jìn)行實(shí)時(shí)的更新，既滿(mǎn)足了工作的需要也能夠全面地規(guī)范人事管理的流程[2]。

（3）能夠建立共享平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的共享。傳統(tǒng)的人事管理往往是記錄在紙上，這種形式保存起來(lái)比較困難，一旦發(fā)生火災(zāi)將會(huì)造成檔案的丟失，但是通過(guò)采用信息化的技術(shù)能夠進(jìn)一步提高人事資源管理的效率，加大對(duì)各種信息的利用率。通過(guò)借助于信息化技術(shù)對(duì)各種檔案信息進(jìn)行全面記載，并且動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)位，高校的人事調(diào)整提供參考資料，也能夠提高服務(wù)效率，隨時(shí)對(duì)各種檔案信息進(jìn)行完善。

2高校人事檔案管理的現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題分析

盡管大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)于提高高校人事檔案管理的水平和質(zhì)量具有重要的幫助，但是當(dāng)下高校人事檔案管理信息化建設(shè)依然存在著一些問(wèn)題和不足，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

（1）管理的意識(shí)相對(duì)較為落后，信息化認(rèn)識(shí)不足。在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景之下，高校進(jìn)行人事檔案管理工作，管理的理念相對(duì)較為落后，對(duì)于信息化的認(rèn)識(shí)存在著一定的偏差，沒(méi)有做好頂層設(shè)計(jì)，也沒(méi)有結(jié)合實(shí)際情況建立相關(guān)的網(wǎng)站和平臺(tái)，這樣就無(wú)法推進(jìn)高校人事檔案管理的信息化建設(shè)。僅僅利用一些軟件進(jìn)行信息化管理，不能夠充分地發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價(jià)值，導(dǎo)致資源的浪費(fèi)以及效率的低下。

（2）數(shù)據(jù)權(quán)威性不高，共享比較低。高校在進(jìn)行人事管理時(shí)由于信息是多方面的，既有組織部門(mén)的也有教務(wù)部門(mén)的同時(shí)，也有學(xué)生處的，如果不能夠?qū)Ω黝?lèi)信息進(jìn)行收集并且共享，那么也會(huì)影響大數(shù)據(jù)管理的效率，但是當(dāng)下高校在進(jìn)行人事檔案管理時(shí)，往往數(shù)據(jù)權(quán)威性相對(duì)較差，存在著較大的出入，而且資源的共享率不高，往往不同系統(tǒng)采用的是不同的軟件技術(shù)公司，所以就造成了功能的重復(fù)，而且也不能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的共享，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性不高，銜接性相對(duì)較差，影響了人事信息的準(zhǔn)確性和權(quán)威性[3]。

（3）信息系統(tǒng)框架陳舊，數(shù)據(jù)安全性不高。高校在推進(jìn)人事管理改革時(shí)需要對(duì)信息系統(tǒng)進(jìn)行有效的維護(hù)，但是當(dāng)下信息系統(tǒng)的構(gòu)架相對(duì)較為陳舊，新技術(shù)應(yīng)用不高，軟件比較陳舊，尤其是缺乏安全方面的考慮，造成了信息的丟失現(xiàn)象嚴(yán)重，給教職工帶來(lái)了較大的困擾，而且影響到了人事管理的質(zhì)量。比如，當(dāng)下難以對(duì)各種信息系統(tǒng)進(jìn)行匯總，在進(jìn)行數(shù)據(jù)安全維護(hù)上也缺乏意識(shí)，造成了黑客的攻擊，病毒的入侵等現(xiàn)象，無(wú)法對(duì)這些行為進(jìn)行防范，造成了人事檔案信息的丟失。

3大數(shù)據(jù)背景下提高高校人事管理模式創(chuàng)新改革的有效舉措分析

結(jié)合當(dāng)下高校人事管理模式變革過(guò)程當(dāng)中存在的問(wèn)題，為了全面提高高校人事管理的效率，應(yīng)該采取以下有效舉措。

（1）要進(jìn)一步創(chuàng)新觀念，提高對(duì)信息化技術(shù)應(yīng)用的重視程度。高校在進(jìn)行人事管理時(shí)，為了進(jìn)行管理模式的改革和創(chuàng)新，必須要進(jìn)一步創(chuàng)新觀念。將以人為本轉(zhuǎn)變能夠堅(jiān)持以人為中心，建立現(xiàn)代化的人力資源管理模式，才能夠更好地推進(jìn)人事管理工作。比如在進(jìn)行人事管理時(shí)，要進(jìn)行視角上的創(chuàng)新，側(cè)重點(diǎn)的創(chuàng)新，管理方式方法的創(chuàng)新，摒棄傳統(tǒng)的人事資源管理方式，應(yīng)該堅(jiān)持以人為本，尊重人才，充分發(fā)揮人才推動(dòng)，學(xué)校發(fā)展的力量，使得全校整體的績(jī)效以及實(shí)力得到有效提升，因此應(yīng)該結(jié)合實(shí)際需要建立以人為本的人力資源管理方式。通過(guò)轉(zhuǎn)變觀念，提高對(duì)信息化技術(shù)應(yīng)用的重視程度，完善信息化建設(shè)的一些基礎(chǔ)措施來(lái)推進(jìn)信息化建設(shè)奠定良好的基礎(chǔ)[4]。

（2）要構(gòu)建更加完備的人力資源管理平臺(tái)。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)各個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的有效整合，在進(jìn)行人力資源管理時(shí)，要建立滿(mǎn)足服務(wù)需求的人力資源管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)各個(gè)部門(mén)之間的信息融合，打破信息孤島的現(xiàn)象。通過(guò)整合相關(guān)的業(yè)務(wù)，并且建立更加全面的人力資源管理平臺(tái)，這樣才能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)各種信息的有效管理，建立統(tǒng)一平臺(tái)，形成自上而下的有效認(rèn)識(shí)，全面推進(jìn)信息化的整體化進(jìn)程。尤其是要引入現(xiàn)代服務(wù)的理念，構(gòu)建更加完備的信息化平臺(tái)，對(duì)教職工學(xué)生以及其他信息進(jìn)行綜合全面處理，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化的服務(wù)，這樣既能夠滿(mǎn)足員工的需求，也能夠提高服務(wù)的效率和質(zhì)量，因此要打破各個(gè)部門(mén)的局限性，建立統(tǒng)一的管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一管理，加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)的有效應(yīng)用，為高校進(jìn)行人力資源管理工作提供準(zhǔn)確的參考依據(jù)。

（3）要加強(qiáng)制度約束，確保流程的規(guī)范性和安全性。為了推進(jìn)高校人事管理工作的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，在進(jìn)行信息化建設(shè)的同時(shí)，也要采取一些安全保護(hù)技術(shù)進(jìn)一步規(guī)范系統(tǒng)平臺(tái)的操作，對(duì)各類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行安全加密處理，避免信息的泄露，也能夠真正地提高人力資源管理的安全性能，因此需要建立長(zhǎng)遠(yuǎn)的眼光，能夠建立相關(guān)的督導(dǎo)制度，對(duì)信息化操作進(jìn)行有效的約束，確保信息化建設(shè)更加標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范[5]。

（4）要提高團(tuán)隊(duì)的綜合素質(zhì)。在推進(jìn)信息化建設(shè)的過(guò)程當(dāng)中離不開(kāi)一支高素質(zhì)的管理隊(duì)伍，因此，要進(jìn)行人力資源培訓(xùn)，提高現(xiàn)有管理人員的綜合素質(zhì)，也要結(jié)合實(shí)際需要聘請(qǐng)一些專(zhuān)業(yè)的人力資源管理人員融入管理隊(duì)伍當(dāng)中。通過(guò)打造一支高素質(zhì)的人力資源管理隊(duì)伍，真正地創(chuàng)新服務(wù)理念，提高服務(wù)效率，因此要打破年齡的限制，聘請(qǐng)一些德才兼?zhèn)涞墓芾砣藛T充實(shí)到管理隊(duì)伍當(dāng)中，為人事檔案管理工作提供人事保障[6]。

4結(jié)語(yǔ)

第9篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用范文

關(guān)鍵詞：職業(yè)技術(shù)學(xué)院；智慧校園；大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

近年來(lái)我國(guó)教育部越來(lái)越重視高職教育，提出了使用信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)創(chuàng)建數(shù)字校園的要求，建設(shè)智慧校園時(shí)發(fā)展數(shù)字化學(xué)校的基礎(chǔ)，它的核心就是智慧，運(yùn)用全新的云計(jì)算、智能網(wǎng)絡(luò)等信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智慧管理服務(wù)。在高職智慧校園建設(shè)中，大數(shù)據(jù)挖掘有著重要的作用，通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘可以有效提高學(xué)校教學(xué)質(zhì)量及管理能力，創(chuàng)新學(xué)校傳統(tǒng)的粗放式管理模式，變?yōu)榫?xì)化校園管理。本文就以大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為基礎(chǔ)，分析其在高職智慧校園建設(shè)中的應(yīng)用。

1高職智慧校園中大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要性

1.1實(shí)現(xiàn)智能化教學(xué)

在高職智慧校園中，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以準(zhǔn)確的記錄每一個(gè)學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中的行為，學(xué)生還可以通過(guò)連接校園網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)課堂互動(dòng)學(xué)習(xí)，使學(xué)生的學(xué)習(xí)不僅僅是在課堂上完成，不受時(shí)間、地點(diǎn)的限制，學(xué)生可以自由控制學(xué)習(xí)時(shí)間，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量，豐富教學(xué)活動(dòng)。另外大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還可以分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為，使教師可以對(duì)學(xué)生進(jìn)行針對(duì)性的輔導(dǎo)，創(chuàng)建系統(tǒng)化的學(xué)習(xí)模式?！?】

1.2實(shí)現(xiàn)考學(xué)研共同發(fā)展

在高職智慧校園中，其可以通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為教師創(chuàng)建教研平臺(tái)，為教師提供大量的科研資料及技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài)。通過(guò)使用多媒體技術(shù)，與平臺(tái)中的教研學(xué)者進(jìn)行研究成果的溝通交流，實(shí)時(shí)的分享科研數(shù)據(jù)，能夠確定教學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)，使國(guó)內(nèi)外的交流提高一個(gè)層次，實(shí)現(xiàn)考學(xué)研共同發(fā)展和創(chuàng)新。

1.3提高學(xué)校管理效率

智慧校園中具有大量的數(shù)據(jù)信息，比如學(xué)校網(wǎng)站論壇中的稿子、評(píng)論、留言等，這些數(shù)據(jù)包括了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析，從大量的數(shù)據(jù)中找出最有價(jià)值的信息及數(shù)據(jù)，不僅僅能對(duì)校園中的人力、財(cái)力及物力進(jìn)行服務(wù)，還能夠?qū)逃?、行政、設(shè)備及科研方面進(jìn)行管理服務(wù)，還可以尋找教育中和學(xué)習(xí)中的規(guī)律，對(duì)教育及辦學(xué)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，為高職院校發(fā)展提供具有價(jià)值的意見(jiàn)，也有效地提高了院校的辦學(xué)質(zhì)量及教學(xué)效率?！?】

1.4實(shí)現(xiàn)智慧化服務(wù)

數(shù)字管理系統(tǒng)創(chuàng)新了傳統(tǒng)的人工管理，大大節(jié)省了管理資金及人力，對(duì)校園進(jìn)行智能化、數(shù)據(jù)化的管理及服務(wù)，比如資源的分配、信息化培訓(xùn)、故障響應(yīng)等等。其中資源的分配包括軟件系統(tǒng)的升級(jí)優(yōu)化及IP地址、身份驗(yàn)證的優(yōu)化分配等；信息化培訓(xùn)包括為學(xué)生培訓(xùn)提供文本資料、音頻資料及視頻資料等等，可以有效地提高教師及學(xué)生的信息素養(yǎng)，使教師及學(xué)生具備的信息化智慧能夠滿(mǎn)足智慧校園的需求；故障響應(yīng)指的是在智慧校園發(fā)生故障及遇到問(wèn)題的時(shí)候可以及時(shí)響應(yīng)。【3】

2高職智慧校園的建設(shè)

2.1何為智慧校園

智慧校園指的是校園的數(shù)字化建設(shè)，并且與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)及云計(jì)算等一系列的計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合的全新校園建設(shè)理念。智慧校園主要是以物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，以大數(shù)據(jù)及云計(jì)算為前提，將高校管理工作、教學(xué)、科研及服務(wù)相融合的綜合智慧校園環(huán)境。在智慧校園中，師生可以以手機(jī)、電腦等無(wú)線通訊設(shè)備結(jié)合校園網(wǎng)絡(luò)，不受時(shí)間、地點(diǎn)的限制進(jìn)行學(xué)習(xí)、教學(xué)、生活等一系列的校園活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)信息化的校園學(xué)習(xí)活動(dòng)，有效地提高教學(xué)效率及校園管理效率。

2.2高職智慧校園的建設(shè)架構(gòu)

高職智慧校園可以將智能傳感器安裝在校園中各個(gè)教室、圖書(shū)館、宿舍及實(shí)驗(yàn)室等各個(gè)場(chǎng)所中，并且將它們進(jìn)行連接，從而構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)，使用服務(wù)器和云計(jì)算服務(wù)將軟件管理系統(tǒng)與物聯(lián)網(wǎng)向融合，全面實(shí)現(xiàn)校園智能化管理及教學(xué)。并且使用科學(xué)有效的管理模式處理這些信息資源，為全體師生及學(xué)校工作人員提供全面的信息化服務(wù)平臺(tái)及生活環(huán)境。【4】

2.3高職智慧校園建設(shè)現(xiàn)狀

智慧校園從產(chǎn)生到創(chuàng)建都得到了國(guó)家及社會(huì)企業(yè)的支持，但是由于高職院校本身的管理模式及部門(mén)之間的通訊較為復(fù)雜，這就使得高職智慧校園在建設(shè)以來(lái)還存在一些問(wèn)題，比如：（1）高職院校中的大量的信息及學(xué)生的自律等方面，使得學(xué)校與學(xué)生之間的溝通交流無(wú)法實(shí)現(xiàn)全面信息化，其中不乏有一部分學(xué)校還是通過(guò)傳統(tǒng)的短信、公告欄的信息為學(xué)生傳遞信息，這就造成學(xué)生無(wú)法及時(shí)的信息，降低了溝通效率；（2）由于學(xué)校與行政管理部分的網(wǎng)站并不統(tǒng)一，這就對(duì)管理方面造成了一定的難度。不統(tǒng)一的平臺(tái)使一些具有價(jià)值的信息資源無(wú)法存儲(chǔ)到相同的數(shù)據(jù)庫(kù)中，使數(shù)據(jù)的格式及標(biāo)準(zhǔn)也有不一致，就使得系統(tǒng)中存在大量的無(wú)用數(shù)據(jù)及垃圾數(shù)據(jù)；（3）這些數(shù)據(jù)都較為龐大且復(fù)雜，目前的管理并沒(méi)有針對(duì)性的對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和信息，比如學(xué)生在日常生活中的行為沒(méi)有和畢業(yè)方向統(tǒng)一分析、圖書(shū)館中的學(xué)生解決信息沒(méi)有與個(gè)性化教學(xué)相聯(lián)系等等?！?】

3高職智慧校園建設(shè)中的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

3.1何為大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)指的不僅僅是對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理，還是對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)的分析，深入挖掘數(shù)據(jù)中的潛藏及具深層次的信息。從技術(shù)角度來(lái)講，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與云計(jì)算是有一定聯(lián)系的，大數(shù)據(jù)不能單獨(dú)進(jìn)行處理，要使用分布式的架構(gòu)，以此對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，所以大數(shù)據(jù)挖掘要依靠云計(jì)算進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和分析。

3.2大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)智慧校園的需求

目前我國(guó)高職智慧校園的建設(shè)已經(jīng)有了良好的效果，比如使用了技術(shù)性的教學(xué)手段及遠(yuǎn)程教育等等，在學(xué)生的管理方面也使用了監(jiān)控及一卡通等等，有效地提高了對(duì)學(xué)生的管理效率，學(xué)校行政管理方面也實(shí)現(xiàn)了各部門(mén)之間的信息互通目的。隨著連接的實(shí)體越來(lái)越多，那么傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)架構(gòu)已滿(mǎn)足不了需求，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就能很好地解決這個(gè)問(wèn)題，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行快速有效的分析，進(jìn)行深入挖掘信息的潛在價(jià)值，為校園教育發(fā)展提供有價(jià)值的信息，體現(xiàn)高職院校的智慧特色?！?】

3.3大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)智慧校園建設(shè)架構(gòu)

為了能夠使高職智慧校園發(fā)揮出更大的作用，就在傳統(tǒng)的建設(shè)基礎(chǔ)上應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，深入挖掘傳統(tǒng)智慧校園中的智能識(shí)別及檢測(cè)中的數(shù)據(jù)，并且對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)一管理，為高校中的教育、服務(wù)、管理及學(xué)習(xí)提供智慧的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)校園學(xué)習(xí)智能一體化。應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和云計(jì)算，可以先構(gòu)建一個(gè)建設(shè)架構(gòu)，詳細(xì)見(jiàn)圖一，下文對(duì)其進(jìn)行具體說(shuō)明。（1）基礎(chǔ)設(shè)備。其中包括檢測(cè)設(shè)備及感應(yīng)設(shè)備，并且分布在校園的各個(gè)角落中，收集校園教師和學(xué)生的日常生活數(shù)據(jù)，使用通信網(wǎng)傳送到云存儲(chǔ)層，能夠全面了解學(xué)校中教師和學(xué)生的生活和學(xué)習(xí)。（2）采集信息及存儲(chǔ)層。使用云計(jì)算中的存儲(chǔ)技術(shù)將基礎(chǔ)設(shè)備中收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，并且使用虛擬化技術(shù)降低空間的浪費(fèi)，使數(shù)據(jù)資源可以有效整合，使數(shù)據(jù)存儲(chǔ)具備智能化及自動(dòng)化。（3）數(shù)據(jù)管理及云計(jì)算。管理云服務(wù)中的信息資源信息，對(duì)這些數(shù)據(jù)資源進(jìn)行計(jì)算，使數(shù)據(jù)的分析更加精準(zhǔn)。（4）智慧應(yīng)用層。深入挖掘大數(shù)據(jù)，并且對(duì)其進(jìn)行分析，為智慧校園中的信息化業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)支持技術(shù)，這個(gè)也是使智慧校園發(fā)揮作用的重要內(nèi)容，也是高校智慧校園建設(shè)中重點(diǎn)內(nèi)容?！?】

4結(jié)束語(yǔ)

為了使高職院校教育模式和理念能夠滿(mǎn)足現(xiàn)社會(huì)形式的需求，智慧校園的建設(shè)也得到了教育界人士的廣泛支持和認(rèn)同。將大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到智慧校園中，不僅能夠?qū)π@中的數(shù)據(jù)進(jìn)行更深層次的分析，深入挖掘其中的價(jià)值，還能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行智能決策。大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是高職校園建設(shè)中的核心內(nèi)容，能夠?qū)⒅腔坌@中的智能化及數(shù)字化充分體現(xiàn)。目前大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還存在一系列的技術(shù)性問(wèn)題，但是相信在今后的發(fā)展中，其能夠完美的與智慧校園相融合，更加人性化的為校園師生提供服務(wù)。

作者:王桂武 高林國(guó) 陳新勝 單位:江西陶瓷工藝美術(shù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院

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