埃森哲大数据分析方法
埃森哲大数据分析方法
建立模型： 综合考虑业务需求精度、数据情况、花费成本等因素，选择最合适的模型。 在实践中对于一个分析目的，往往运用多个模型，然后通过后续的模型评估，进行优化、调整，以寻求最合适的模型。
注意
判别方法
判别公式
剔除范围
操作步骤
评价
拉依达准则 （3σ准则）
大于μ+3σ 小于μ-3σ
求均值、标准差，进行边界检验，剔除一个异常数据，然后重复操作，逐一剔除
适合用于n>185时的样本判定
肖维勒准则（等概率准则）
大于μ + Zc(n)σ小于μ - Zc(n)σ
求均值、标准差，比对系数读取Zc(n)值，边界检验，剔除一个异常数据，然后重复操作，逐一剔除
业务理解
数据理解
数据准备
建立模型
模型评估
开始
是否明确需求
否
否
数据探索
结构分析
分布特性
特征描述
……
分类与回归
聚类分析
时序模型
关联分析
结构优化
分析结果应用
数据分析框架
图例
流程概要
方法分类
处理方法
模型检验
理解业务背景，评估分析需求
是
是否满足要求
收集数据
否
是
是
建立模型
贝叶斯
神经网络
C4Hale Waihona Puke 5决策树……指数平滑
狄克逊准则
f0 > f(n,α)，说明x(n)离群远，则判定该数据为异常数据
将数据由小到大排成顺序统计量，求极差，比对狄克逊判断表读取 f(n,α)值，边界检验，剔除一个异常数据，然后重复操作，逐一剔除
大数据分析流程
大数据分析流程大数据分析是指通过收集、管理和分析大量的数据，以获得有价值的信息和洞察力。
它已经成为商业决策、市场营销、风险管理等各个领域中必不可少的工具。
针对大数据的分析流程可以分为以下几个步骤：1. 数据收集和清洗在进行大数据分析之前，首先需要收集相关的数据。
数据可以来自各种渠道，如企业内部的数据库、外部的公共数据、社交媒体等。
然后，对收集到的数据进行清洗和预处理，删除重复数据、缺失值以及错误数据，以确保数据的质量和准确性。
2. 数据存储和管理接下来，需要选择合适的方式来存储和管理大量的数据。
常见的方法包括使用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等。
这些方法可以根据数据的类型、规模和使用需求来选择。
在存储和管理数据时，还需要考虑数据的安全性和隐私性。
3. 数据分析和建模在数据准备好之后，可以进行数据分析和建模。
这一步骤主要包括对数据进行统计分析、机器学习和数据挖掘等技术的应用。
通过使用合适的分析工具和算法，可以从数据中挖掘出有价值的信息、模式和关联规则，进而提供决策支持和业务洞察。
4. 结果解释和可视化数据分析的结果需要被解释和传达给相关的利益相关者和决策者。
在这一步骤中，可以使用可视化工具和技术，如图表、仪表板和报告，将复杂的数据分析结果以直观和易懂的方式展示出来。
这有助于利益相关者更好地理解数据分析的结果，并做出相应的决策。
5. 模型评估和优化在完成数据分析和建模后，需要对模型进行评估和优化。
评估模型的准确性、鲁棒性和稳定性，发现和修复可能存在的问题和偏差。
同时，还需要优化模型的性能，提高分析的效率和效果，以满足实际应用的需求。
6. 维护和持续改进数据分析是一个持续的过程，需要不断进行维护和改进。
随着时间和业务需求的变化，收集到的数据可能发生变化，需要及时更新和调整分析流程。
同时，还可以通过不断的反馈和改进，提高数据分析的能力和效果，更好地应对日益增长的数据挑战。
总结起来，大数据分析流程包括数据收集和清洗、数据存储和管理、数据分析和建模、结果解释和可视化、模型评估和优化，以及维护和持续改进。
埃森哲联通客户数据分析
意程度
忠诚度：通过 数据分析，了 解客户对品牌 的忠诚度，包 括重复购买、 推荐给他人等
行为
客户流失：通 过数据分析， 了解客户流失 的原因，并采 取措施减少流
失
客户需求：通 过数据分析， 了解客户的需 求和偏好，为 产品和服务的 改进提供依据
埃森哲联通客户数据安全和隐私保 护
数据安全措施
加密技术：采用高级加密标准（AES）进行数据加密 访问控制：设置严格的访问权限，确保只有授权用户才能访问数据 安全审计：定期进行安全审计，确保数据安全无漏洞 数据备份：定期进行数据备份，确保数据安全无虞
Excel：用于数据处理、分析和可视化 SPSS：用于统计分析、数据挖掘和预测
Python：用于数据处理、分析和机器学 习
Power BI：用于数据可视化和报告制作
R：用于统计分析、数据挖掘和可视化
Tableau：用于数据可视化和报告制作
数据分析方法和技术
数据采集：通过 联通客户数据， 收集用户行为、 消费习惯等信息
数据更新：实时 更新，保证数据 的时效性
数据质量和准确性
数据来源：联通 客户数据
数据类型：包括 客户基本信息、 消费行为、网络 使用情况等 段保证数据的准 确性
数据质量：通过 数据质量评估、 数据清洗等技术 手段保证数据的 质量
埃森哲联通客户数据分析方法
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埃森哲联通客户数据概述
数据来源和类型
数据来源：联通 公司
数据类型：客户 数据、业务数据、 网络数据等
数据规模：海量、 实时、多维
数据质量：高、 准确、可靠
数据规模和存储
数据量：超过 100TB
数据类型：包括 文本、图像、音 频、视频等多种 类型
大数据分析方法与应用
大数据分析方法与应用随着互联网技术的飞速发展，大数据已经成为了当前最热门的话题之一。
它是指数据量巨大、类型多样、速率快、处理复杂的数据集合，这些数据在传统的数据处理方法中很难处理和分析，但利用先进的大数据分析技术，可以从中发掘出有价值的信息和模式。
大数据分析技术的应用范围十分广泛，例如金融、医疗、电商等行业都可以从中受益。
针对大数据分析，很多企业都纷纷投入巨资进行研究和应用，以提高其商业竞争力。
一、大数据分析方法大数据分析方法主要包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化等几个环节。
1. 数据采集数据采集是大数据分析的第一步，其主要目的是从各种数据源中收集数据，并根据需求将其转化为可用的数据格式。
数据采集的方式有很多种，例如爬虫技术、API接口、数据仓库等。
在数据采集过程中，需要考虑数据的质量、准确性和安全性等问题，以保证后续的分析工作能够顺利进行。
2. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行处理和规范化，以便于后续的数据分析工作。
在数据清洗的过程中，需要解决一些常见的问题，例如缺失值、异常值、重复数据等，以确保数据的质量和准确性。
数据清洗也是大数据分析过程中非常重要的环节之一。
3. 数据存储数据存储是指将采集到的数据进行存储，以便于后续的分析和应用。
在数据存储的过程中，需要选择合适的数据库技术和存储方式，例如关系型数据库、非关系型数据库、分布式存储等。
同时，需要考虑数据存储的成本和安全性等问题。
4. 数据分析数据分析是大数据分析的核心环节，其主要目的是从大量的数据中挖掘出有价值的信息和模式。
数据分析主要包括统计分析、机器学习、深度学习等技术，其中机器学习和深度学习是近年来应用最为广泛的技术之一。
5. 数据可视化数据可视化是指将分析出来的数据转化为图表、地图等视觉化的方式，以帮助人们更好地理解和利用数据。
数据可视化工具有很多种，例如Tableau、Power BI等，这些工具可以方便地制作各种图表和报表。
大数据分析方案
七、团队建设与能力提升
1.组建专业团队：选拔具有数据分析专业背景和业务经验的团队成员。
2.培训与发展：定期开展内部培训和外部交流，提升团队的专业技能和业务理解力。
3.知识共享：鼓励团队内部知识共享，建立学习型组织，促进团队成长。
八、项目管理与评估
4.结果可视化：通过图形化、交互式的方式展现分析结果，增强信息的可读性和理解性。
5.知识应用与反馈：将分析成果应用于实际业务，收集反馈，持续优化分析模型。
六、数据安全与合规性保障
1.安全措施：建立数据加密、访问控制、安全审计等安全机制，保护数据不被非法访问和泄露。
2.合规遵守：遵循相关法律法规，确保数据处理和分析活动符合国家法律和行业标准。
3.推动企业业务流程优化，提升企业运营效率。
4.降低企业成本，提高企业盈利能力。
本方案旨在为企业提供一种合法合规、高效可靠的大数据分析服务，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。在项目实施过程中，需密切关注数据安全与合规性，确保数据分析工作的顺利进行。
第2篇
大数据分析方案
一、引言
在信息技术高速发展的当下，大数据分析已成为企业决策和战略规划的重要手段。本方案旨在为企业提供一套全面、深入的大数据分析框架，以支持企业优化资源配置、提升运营效率、增强市场竞争力。
4.指导性分析：结合企业战略目标，提出具体的行动建议和决策支持。
五、数据分析流程设计
1.数据采集与整合：采用技术手段，确保数据采集的全面性和及时性，实现数据源头的标准化整合。
2.数据预处理：进行数据清洗、去重、标准化等预处理操作，提升数据质量。
3.数据分析实施：应用描述性、分析性、预测性和指导性分析方法，进行深入的数据挖掘。
跟着埃森哲做咨询咨询顾问生涯
监控与评估
咨询顾问需要定期对 项目进行监控和评估， 及时调整方案，确保 项目按计划进行，并 达到预期目标。
咨询顾问所需能力
沟通能力
咨询顾问需要具备良好的沟通能力， 能够清晰、准确地表达思想和观点，
与客户建立良好的沟通机制。
团队协作能力
咨询顾问需要具备团队协作精神，能 够与其他团队成员有效协作，共同完
询专家。
02
建立人脉网络
在咨询行业，人脉网络是非常重要的资源。在埃森哲，你将有机会与来
自不同领域的专业人士合作，建立广泛的人脉关系，为你的职业发展打
下坚实基础。
03
追求卓越
埃森哲鼓励员工追求卓越，提供了一个充满挑战和机遇的工作环境。你
将有机会发挥你的潜力和创造力，实现个人和团队的双重成功。
THANKS
持续的专业培训
埃森哲重视员工的个人成长，提供了丰富的专业培训和学 习资源。你将有机会参加各种课程、研讨会和讲座，不断 提升你的专业知识和技能。
在埃森哲成为优秀的咨询顾问
01
掌握多种技能
作为咨询顾问，你需要具备多种技能，包括沟通、分析、创新、团队协
作等。在埃森哲，你将有机会锻炼和提升这些技能，成为一名全面的咨
为确保解决方案的有效实施，制定详 细的实施计划，包括人员培训、变革 管理、风险管理等方面的安排。
制定解决方案
基于数据分析和客户需求，制定具体 的解决方案，包括策略、流程、组织 结构等方面的改进措施。
咨询项目的执行阶段
实施解决方案
按照实施计划，组织项目团队成 员实施解决方案，确保各项措施
得到有效执行。
05
如何成为埃森哲的咨询顾问
招聘要求与流程
招聘要求
通常要求应聘者具备本科及以上学历，拥有良好的商业 洞察力和分析能力，具备团队合作和沟通能力，有一定 的行业经验或管理咨询背景。
《埃森哲-2022年中国企业数字化转型指数》
2022埃森哲中国企业数字化转型指数数字化转型：可持续的进化历程目录世界上没有两条完全一样的道路。
无论是西方智慧“条条大路通罗马”，还是东方哲学“天下同归而殊途”，其背后的理念都是相通的。
企业的数字化转型之路亦如此――各个企业或许有不同的实现路径，但其核心目标是一致的，即通过更清晰的愿景、更先进的技术、更敏捷的组织、更丰富的人本体验，最终实现更强劲、可持续的绩效增长。
当前世界，百年未有之大变局加速演进，全球政治、经济和社会发展格局发生深刻动荡，在带来前所未有的严峻挑战的同时，也蕴育出全新的发展机遇。
纵观历史，无论宏观环境如何变化，经济周期如何更替，人类的每一次进步无不伴随着科学技术的发展。
当下，数字化已成为加速社会经济发展的最主要力量。
正如中国《“十四五”数字经济发展规划》中指出，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革，成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。
“加快建设数字中国”，已成为新发展阶段国家的重大战略，是构筑国家竞争新优势的关键举措。
在国内外新形势之下，我们更加坚信，数字化转型是企业必经的可持续进化历程，越来越多的企业将从“不得不转”转变到“主动要转”。
秉持“数字化是手段，转型是目的”这一信念，早在2013年，埃森哲就率先提出商业全面数字化理念，并且在2018年启动了中国企业数字化转型指数研究，致力于与我们的客户一同践行“可持续的数字化转型”。
2022年是埃森哲在大中华区开展业务三十五周年，也是我们持续追踪中国企业数字化转型进程与成果的第五年。
我们的过往研究主题涵盖了“高质量发展” “深化数字化转型”“强韧创新”及“可持续发展”。
通过这一系列研究，我们见证并助力了中国企业数字化转型的稳步发展。
5G 、大数据、人工智能等技术和相关基础设施在过去五年中不断成熟、完善，而新技术如元宇宙、区块链和量子计算也在飞速发展。
埃森哲大数据分析方法论及工具
埃森哲大数据分析方法论及工具埃森哲的大数据分析方法论包含以下几个主要方面：1.问题定义：埃森哲强调在进行大数据分析之前，首先需要明确分析的目标和问题。
他们通过与客户密切合作，深入了解业务需求和目标，从而确保大数据分析的有效性和实用性。
2.数据收集与整合：埃森哲提供了一种强大的数据收集和整合工具，可以帮助企业从多个数据源中收集和整合大数据。
他们可以通过数据清洗、规范化和整合等步骤，将多个数据源中的数据整合在一个统一的平台上，方便后续的分析工作。
3.数据探索与挖掘：埃森哲通过使用各种分析技术和工具，帮助企业对大数据进行探索和挖掘。
他们通过数据可视化、关联分析、机器学习等方法，发现数据背后的隐藏模式和规律，从而提供有价值的见解和决策支持。
4.模型建立与评估：埃森哲利用统计分析、机器学习和预测模型等技术，建立和评估各种模型来解决具体的业务问题。
他们通过模型建立和评估，帮助企业预测未来的趋势和行为，优化业务流程和决策。
5.可视化与应用：埃森哲强调将大数据分析结果进行可视化，并集成到企业的决策支持和业务流程中。
他们提供了一些强大的数据可视化和应用工具，可以帮助企业直观地理解和使用大数据分析结果。
在大数据分析工具方面，埃森哲提供了一些先进的工具和平台，用于数据收集、整合、分析、可视化和应用等方面。
1.数据收集与整合工具：埃森哲提供了一种强大的数据收集和整合工具，可以自动从多个数据源中抽取数据，进行清洗和整合，方便后续的分析工作。
2. 分析工具：埃森哲采用了广泛的分析工具和模型，如SQL、R、Python等，用于数据探索、机器学习、预测建模等方面。
他们还开发了一些自有的分析工具和模型，用于特定行业和业务场景的分析需求。
3. 可视化工具：埃森哲提供了一些强大的数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，用于将大数据分析结果进行可视化。
这些工具可以帮助企业直观地理解和使用大数据分析结果，支持决策和创新。
总之，埃森哲在大数据分析方法论和工具方面的综合性方法和先进工具，可以帮助企业高效地利用大数据进行决策和创新。
大数据的数据分析技巧与方法
大数据的数据分析技巧与方法随着信息技术的飞速发展和互联网的普及应用，大数据作为一种重要的信息资源已经引起了人们的广泛关注。
在海量数据的背后隐藏着大量的有价值信息，如何挖掘并利用这些数据，成为了现代企业和研究机构亟待解决的问题。
数据分析作为大数据利用的重要环节，对于科学研究、商业决策和社会管理等领域都具有重要价值。
本文将介绍大数据的数据分析技巧与方法，包括数据清洗、数据预处理、数据探索、数据挖掘和数据可视化等方面。
1. 数据清洗数据清洗是数据分析的关键步骤之一，其主要目的是对原始数据进行去噪、去重和纠错等处理，以保证数据的准确性和完整性。
常用的数据清洗技术包括数据格式转换、缺失值处理、异常值检测和数据标准化等。
数据清洗过程中需要根据实际需求选择适当的方法，并结合领域知识和经验进行判断和处理。
2. 数据预处理数据预处理是数据分析的基础工作，其目的是对清洗后的数据进行转换和规范化处理，为后续的分析建模做准备。
数据预处理包括特征选择、特征变换和数据集划分等步骤。
特征选择是指从海量的特征中选择对问题有用的特征，以降低模型复杂度和提高预测准确率；特征变换是指通过统计、数学和机器学习等方法对数据进行变换，使其更适合用于建模和分析；数据集划分是指将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练、调优和评估。
3. 数据探索数据探索是对数据进行可视化和统计分析，以获取数据特征、规律和关联等信息。
数据探索可以使用各种可视化工具和统计分析方法，如直方图、散点图、箱线图、相关系数和频繁项集挖掘等。
通过数据探索，可以发现数据中的潜在规律和趋势，为后续的数据挖掘和建模提供依据。
4. 数据挖掘数据挖掘是通过在大数据中发掘隐藏的模式和知识，以提供决策支持和业务洞察。
数据挖掘包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘和时间序列分析等方法。
聚类分析可以将数据划分为相似的组别，以发现数据之间的相似性和差异性；分类分析可以预测和分类未知样本，以帮助决策和判断；关联规则挖掘可以发现数据中的关联和依赖关系，从而推断用户的购买行为和喜好；时间序列分析可以对时间相关的数据进行建模和预测，如股票价格和气候变化等。
如何进行基本的大数据分析
如何进行基本的大数据分析在当今数字化时代，大数据成为了企业发展、市场洞察以及决策制定的重要依据。
然而，大数据分析并非一项容易上手的任务，需要掌握一系列基本的分析方法和工具。
本文将介绍如何进行基本的大数据分析，帮助读者更好地处理和利用大数据。
一、数据收集与准备在进行大数据分析之前，首先需要收集和准备可靠的数据。
以下是一些基本的步骤：1. 确定分析目标：明确自己要从数据中获得什么样的信息和解答，这有助于确定需要收集哪些数据。
2. 数据源选择：根据分析目标选择适当的数据源，可以是公司内部的数据库、第三方数据提供商的数据或者公共数据集。
3. 数据清洗：清洗数据是数据分析的重要一步，可以使用数据清洗工具或编写脚本来处理重复数据、缺失值和异常值。
4. 数据整合：如果数据来自多个来源，需要将其整合为一个统一的数据集，以便后续的分析。
二、数据探索与可视化一旦完成数据准备，接下来可以进行数据探索和可视化。
以下是一些常用的方法和工具：1. 描述性统计分析：通过计算数据的均值、中位数、标准差等统计指标，了解数据的基本分布情况和关键特征。
2. 数据可视化：使用图表、地图、仪表盘等可视化工具将数据以直观的方式展示出来，有助于发现数据中的模式和趋势。
3. 相关性分析：通过计算相关系数或绘制散点图等方法，探索不同变量之间的相关性，有助于找到潜在的关联关系。
三、数据建模与预测在数据探索的基础上，可以进行数据建模和预测。
以下是一些常见的方法和技术：1. 机器学习算法：使用监督学习、无监督学习或强化学习等机器学习方法，构建预测模型，例如回归模型、分类模型或聚类模型。
2. 时间序列分析：对时间相关的数据进行分析，识别和预测时间序列中的趋势、周期性和季节性。
3. 预测模型评估：对构建的预测模型进行评估，使用适当的评估指标来检验模型的准确性和可靠性。
四、结果解释与应用最后，在进行数据分析后，需要对结果进行解释和应用。
以下是一些建议：1. 结果解释：对于得到的分析结果，要能够清晰、简洁地解释其含义和影响，以便让非专业人士也能理解。
几个著名咨询公司的模板
的方向和目标，适应市场变化和客户需求。
埃森哲的创新管理方法
总结词
创新人才培养
VS
详细描述
埃森哲注重创新人才的培养和管理。通过 提供丰富的培训和发展机会，激发员工的 创新潜力和创造力。同时，建立良好的激 励机制和晋升通道，吸引和留住优秀的创 新人才。此外，埃森哲还积极探索新的组 织结构和合作模式，为创新人才提供更好 的发展平台和机会。
埃森哲的可持续发展解决方案
总结词
全面整合、跨界合作
详细描述
埃森哲的可持续发展解决方案注重全面整合 和跨界合作。通过与政府、企业和社会各方 合作，共同推动可持续发展目标的实现。同 时，整合各方资源和技术优势，形成合力， 共同应对可持续发展面临的挑战和问题。
埃森哲的可持续发展解决方案
总结词
数字化技术助力
反馈与确认
及时反馈自己的理解和意见，与对方确认信 息的一致性。
02 波士顿咨询公司模板
波士顿咨询公司的战略框架
BCG矩阵
波士顿咨询公司提出的BCG矩阵是一个用于评估企业业务组合有效性的工具。 该矩阵将企业业务分为四个类型：问题、明星、现金牛和瘦狗，并为每种类型 提供相应的战略建议。
价值网分析
价值网分析是波士顿咨询公司用来识别和优化客户价值链的工具。它可以帮助 企业识别在价值网中的关键活动，并确定哪些活动可以为企业创造最大的价值。
组织变革管理
德勤咨询公司在组织变革管理方面有深入的研究和实践，帮助企业顺利实现数字化转型 过程中的组织变革。
德勤咨询公司的风险管理框架
埃森哲大数据分析的方法ppt课件
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
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为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
高校邦答案!《移动互联网思维》通识答案!
课程名称：移动互联网思维测验：第二章阶段性测验1、提出“工业互联网”概念的是哪家公司？答案：C:GE |2、“工业4.0”概念是哪个国家最先提出的？答案：D:德国|3、下列哪种技术，是先在消费领域兴起，随后才在生产领域慢慢普及？答案：D:移动互联网|4、以下哪种应用属于移动互联网在生产领域的应用？答案：B:智能控制|5、一个经济体取得的现实成就的最核心指标是什么？答案：C:劳动生产率|6、BYOD 的兴起对企业管理的挑战不包括哪项？答案：D:员工工作效率|7、移动互联网向生产形态的再平衡，对社会的影响不包括哪项？答案：D:贫富差距将进一步拉大|8、美国劳动生产率在1996 年开始重回高增长不是因为以下哪个标志性事件？答案：A:美国互联网公司雅虎成功上市|测验：第三章阶段性测验1、以下选项中，哪个是移动生产力产生的背景？答案：D:以上皆是|2、传统生产力以有限的、不可再生的物质资源的大量消耗为基础，走的是一条什么类型的经济增长道路？答案：B:粗放型|3、以下选项中，哪个是移动生产力产生的特征？答案：D:以上皆是|4、移动生产力的全球性源于移动互联网本身所具有的哪种特性？答案：D:以上皆是|5、移动生产力的先进性表现在哪个方面？答案：D:以上皆是|6、移动互联网的发展则将技术要素的中心从原子转向哪里？答案：C:比特|7、在哪个时代，人从体力劳动中分离出来，开始从事管理、设计等脑力劳动？答案：B:工业社会|8、在哪个时代，人类摆脱了工作场地的束缚，可以在任何时间、任何地点工作？答案：D:移动互联网时代|9、在哪个时代，机器除了智能化之外，还要网格化？答案：D:移动互联网时代|10、智能设备的联网系统化可以在哪些方面提升效率？答案：D:以上皆是|11、根据麦肯锡的估算，零售业可以利用大数据提高百分之多少的运营利润？答案：C:60% |12、以下哪项是移动互联网的长期愿景？答案：D:智能决策|13、人类的生产史主要是与物质世界的交换史，人类社会的物质交换主要有两种形式：一种是有形的物质交换，一种是无形的物质交换。
埃森哲-数据挖掘模型DM的分类及说明
12
运用已经有 目标行为的 客户的共同 特征，按照 相似程度， 给其他客户 打分
目标客户列表
编号 电话号码
姓名 住址
1 85486643 A
XX街XX号
2 97645756 B
XX街XX号
3 59801486 C
XX街XX号
4 21957216 D
XX街XX号
5 59114637 E
XX街XX号
6 96272059 F
(16%)
After 1 am (8%)
High Weekend Off-peak (8%)
Incomer (7%)
High ARPU; High-range Plan
(18%)
High ARPU; Low-range Plan
(5%)
Avg. tenure ~2yr (4%)
Avg. tenure ~ 2.5yr (8%)
6
指导性分群1
目标变量（分群指导变量）：是否订阅了《纽约客》杂志
城市
纽约 台北
目标变量=1 （订阅过《纽约客》）
70% 30%
性别 女性 男性
目标变量=1 45% 55%
编码
性别
城市
编码后的 编码后的
性别
城市
1 0.8
2
1
A
女性 纽约
0.45
0.70
0.6
B
C
A 0.4
Gender
B
男性 台北
0.55
Canada (13%)
High Weekday Off-peak (19%)
Incomer (11%)
High ARPU (32%)
埃森哲大数据分析方法
埃森哲大数据分析方法
1.技术
大数据分析方法首先要掌握埃森哲大数据技术，以支持大数据分析。
埃森哲的大数据技术包括数据管理系统，数据分析系统，数据存储系统以
及数据关联、数据可视化等。
这些技术的实施可以支持大数据分析的执行，分析的有效性大大提高。
2.模型
在大数据分析中，会使用埃森哲大数据模型，以便从大数据中提取特
定的信息。
埃森哲的大数据模型包括机器学习，决策理论，统计分析，网
络分析以及复杂网络分析等。
这些模型可以支持大数据分析，让分析更加
准确，结果更可靠。
3.分析
埃森哲大数据分析的过程主要分为数据收集，数据加工，数据挖掘，
数据分析，数据可视化，结果评估等几个步骤。
这些步骤一步步完成后，
最终得出的结果可以帮助企业更好地分析、改进业务流程，为企业的决策
做出有力的决策依据。
4.利用
从分析结果中获取的信息可以用来改进企业的运作流程，提升企业的
效率。
埃森哲-解决问题方法和途径-客户服务培训手册
在实践操作中，鼓励客户和团队成员提供反馈，以便不断改进。
总结与回顾
总结操作成果
提炼经验教训
对实践操作的结果进行总结，分析达成的 目标和解决的核心问题。
从操作中提炼经验教训，包括成功和失败 的原因。
确定最佳实践
知识库更新
识别哪些实践是最佳的，以及如何复制和 推广这些实践。
将提炼的经验教训和最佳实践纳入公司的 知识库，供其他团队参考和学习。
问题解决案例分析
案例名称
ABC保险公司客户投诉处理
案例描述
ABC保险公司由于系统故障导致客户无法正常理赔，客户投诉数量大幅上升。公司迅速采取措施，解决问题并积极与客户沟通。
案例分析
该公司在面对问题时反应迅速，采取了有效的应对措施。首先，公司立即启动应急预案，恢复了系统正常运行。其次，积极与客户沟通，解释原因并表达歉 意。最后，公司对相关责任人进行了问责，并加强了系统安全和备份措施。
埃森哲－解决问题方法和 途径－客户服务培训手册
汇报人：
日期:
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目 录
• 引言 • 基础知识 • 解决问题的方法和途径 • 客户服务案例分析 • 实践操作和总结反馈
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引言
培训的目的和目标
目的
提高客户服务人员的专业技能和综合素质，提升公司在客户心中的形象和声誉 。
目标
通过培训，使客户服务人员掌握解决问题的技巧和方法，提高客户满意度和忠 诚度。
培训对象及要求
对象
全体客户服务人员。
要求
参加培训人员需具备基本的沟通能力、服务意识和团队协作精神。
培训方法及时间安排
方法
采用线上+线下相结合的方式，包括视频 教程、案例分析、小组讨论、角色扮演 等。
大数据分析的方法和案例应用
大数据分析的方法和案例应用随着信息化技术的发展，大数据应用在各行各业中已经成为一种趋势。
大数据的应用极度广泛，不仅仅是企业、政府机关，一些互联网企业、销售商等各类机构，大多数领域甚至是每个行业都可以用大数据分析来解决问题。
所以，大数据分析已经逐渐成为一个必不可少的业务过程。
一、大数据分析的方法大数据分析的方法大致分为四个步骤1、数据收集:数据的源头一般是数据仓库或网络上的外部数据。
对于不同的问题场景，收集不同的数据，现在自己搜集数据的成本很高。
相对来说，还是先去寻找第三方提供的数据资源库，比如阿里天池平台，就是针对数据科学建设的开放平台，内部有免费的大量数据供大家使用。
2、数据处理:数据的处理一般根据所需问题中的建模问题，深度挖掘其中的规律和关系，并开发算法实现对数据的合理挖掘。
包括数据清洗，数据集成、数据标准化、数据归约；数据挖掘，包括数据可视化、特征提取、模型构建、模型验证与评估；数据建模，核心工作是寻找出影响因素，因果关系，解释因变量的变化。
3、数据分析:对处理出来的数据进行分析和探索，根据分析结果确定最终的分析模型和方法，采用现有的数据分析工具，如R、SAS、SPSS以及Python 等，并选择适当的模型。
4、数据可视化:这一步是将分析出来的数据，通过柱状图、折线图等方式呈现给用户，直观且易于理解，让用户更加方便地了解数据分析的结果。
二、大数据分析的案例1、京东大数据应用案例。
随着互联网业务的出现，京东近年来成为了中国的电商第一大平台。
京东通过大数据，在销售中掌握产品销售趋势，用数据指导供应商生产与销售，大大提高了销售效率。
使用大数据对销售路线和趋势进行分析，更好地实现了企业对于大规模业务的更新和单体业务的优化。
通过大数据分析，京东还可以更好地了解顾客需求，从而解决顾客存在的困扰和不满意问题，并提供更完善的电商服务。
2、大数据预测金融危机的案例在科技技术飞速发展的今天，大数据预测金融危机也变得更为容易，比如金融小精灵，这家公司开发了一个基于大数据分析的算法，对法国发生2008~2009 年金融危机进行了预测，这一次他们的预测结果是准确的。
数据分析的六个成功案例
数据分析的六个成功案例作者：Clint Boulton来源：《计算机世界》2019年第41期如果把数据比喻成新油田，那么要想充分发挥其潜力，关键在于知道怎样从中提炼出可操作的智能信息，而这将使IT领导们成为高管和董事会眼中的明星。
因此，首席信息官们利用预测分析、精心设计的机器学习算法和实战测试分析解决方案，以提高业务效率，追求为客户服务的新方法。
IDC的数据显示，得益于数字化转型的强力推动，2019年全球大数据和商业分析软件收入将突破1891亿美元，比2018年增长12%。
IDC分析师Dan Vesset说：“企业正在进行重组，以满足这些需求，而且还投资于现代技术，这有助于他们创新并保持竞争力。
BDA解决方案是很多这类投资的核心所在。
”一些首席信息官们把分析工作用在了促进营利增长上，本文介绍他们最近分享的一些经验教训，从事类似工作的同行们可以参考他们提出的建议。
首席信息官Andrew Wilson表示，分析技术指导了埃森哲的很多决策。
例如，专业服务公司的“获胜概率工具”利用企业所有者定義的关键指标来衡量潜在商业机会获得成功的可能性。
该应用程序利用埃森哲的 CRM数据，考虑了多年的交易额，以及地理位置、价格点、利润率和其他指标，用于预测是否会出现损失，其准确率高达90%。
在企业重视资源配置之际，埃森哲还利用分析技术来跟踪技术设备和资产的利用率。
设备仪表板按位置显示利用率的趋势，并能够在设备级别进行深入分析。
空间仪表板利用了每月刷新的9个数据源，显示埃森哲办公室和交付中心的座位和会议室的使用情况。
这两款应用程序都能帮助领导层做出关键决策，改善了埃森哲50万名员工的工作体验，其中很多员工都是远程工作，经常出差。
Wilson说：“关键在于利用好空间和技术。
我们必须非常小心地分配固定资产和办公空间。
”还有迹象表明，企业一直在强调多样性和包容性，埃森哲也在使用预测分析技术进行当前建模和预测建模，设立假定情景，以测试男女混合招聘的影响，并使用不同的输入进行预测。
大数据的统计分析方法
大数据的统计分析方法引言概述：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了各个领域中的重要资源。
然而，大数据的处理和分析也面临着一系列的挑战。
为了更好地利用大数据，统计分析方法成为了必不可少的工具。
本文将介绍大数据的统计分析方法，并分为五个部分进行详细阐述。
一、数据收集与清洗1.1 数据源的选择：根据需求选择合适的数据源，如数据库、传感器、社交媒体等，确保数据的全面性和准确性。
1.2 数据清洗：对原始数据进行去噪、去重、填充缺失值等处理，确保数据的一致性和可靠性。
1.3 数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个完整的数据集，方便后续的分析和挖掘。
二、数据预处理2.1 数据采样：对大数据进行采样，选择适当的样本进行分析，以减少计算量和提高效率。
2.2 数据变换：对数据进行标准化、归一化等处理，以消除数据之间的差异，使其更易于分析。
2.3 数据降维：通过主成分分析、特征选择等方法，将高维数据转换为低维数据，以减少冗余信息和提高分析效果。
三、数据分析与建模3.1 描述统计分析：通过计算数据的均值、方差、中位数等统计量，对数据的分布和特征进行描述。
3.2 探索性数据分析：通过绘制直方图、散点图、箱线图等图表，发现数据之间的关联和趋势。
3.3 统计建模：利用回归分析、聚类分析、分类器等方法，建立数学模型来预测和解释数据。
四、数据挖掘与机器学习4.1 关联规则挖掘：通过发现数据中的频繁项集和关联规则，揭示数据之间的关联性和规律。
4.2 聚类分析：将数据分为若干个类别，使同一类别内的数据相似度较高，不同类别之间的差异较大。
4.3 预测建模：通过机器学习算法，利用历史数据来预测未来的趋势和结果。
五、结果解释与应用5.1 结果解释：对分析结果进行解释和评估，确保结果的可靠性和有效性。
5.2 决策支持：将分析结果应用于实际决策中，为决策者提供科学依据和参考。
5.3 模型优化：根据实际情况对模型进行调整和优化，提高模型的准确度和泛化能力。
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选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型 5.评估模型(evaluation)
对模型进行较为全面的评价，评价结果、重审过程 6.部署(deployment)
分析结果应用
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分组分析
预警分析
杜邦分析
……
•统计学和计算机技 术等多学科的结合
•揭示数据之间隐藏 的关系
•将数据分析的范围 从“已知”扩展到 “未知”，从“过去” 推向“将来”
•一系列以事实为支 持，辅助商业决策的 技术和方法，曾用名 包括专家系统、智能 决策等
•一般由数据仓库、 联机分析处理、数据 挖掘、数据备份和恢 复等部分组成
• 数据分析工具
各种厂商开发了数据分析 的工具、模块，将分 析模型封装，使不了 解技术的人也能够快 捷的实现数学建模， 快速响应分析需求。
数据分析 工具
数据
挖掘
信息处理
传统分析
• 信息处理 信息处理基于查询，可以发现有用 的信息。但是这种查询的回答反映 的是直接存放在数据库中的信息。 它们不反映复杂的模式，或隐藏在 数据库中的规律。
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目录
概述
数据分析框架
数据分析方法
数据理解&数据准备 分类与回归 聚类分析 关联分析 时序模型 结构优化
数据分析支撑工具
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Zc(n)值，边界检验，剔除一个异
常数据，然后重复操作，逐一剔除
实际中Zc(n)<3，测算 合理，当n处于[25,185] 时，判别效果较好
格拉布斯准则
x x i
T (n, )
删除水平: xi x T (n,1) 异常检出水平:
T (n, ) x x
1
i
逐一判别并删除达到删除水平的数据； 针对达到异常值检出水平，但未及删 除水平的数据，应尽量找到数据原因， 给以修正，若不能修正，则比较删除 与不删除的统计结论，根据是否符合
……
分析结 果应用
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目录
概述
数据分析框架
数据分析方法
数据理解&数据准备 分类与回归 聚类分析 关联分析 时序模型 结构优化
数据分析支撑工具
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数据清洗&数据探索
数据收集的方法多种多样，本文不再详述。在对收集的数据进行分析前，要明 确数据类型、规模，对数据有初步理解，同时要对数据中的“噪声”进行处理，以 支持后续数据建模。
数据探索 • 特征描述 • 分布推断 • 结构优化
数据清洗
数据探索
• 数据清洗和数据探索通常交互进行 • 数据探索有助于选择数据清洗方法 • 数据清洗后可以更有效的进行数据探索
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数据清洗 • 异常值判别 • 缺失值处理 • 数据结构统一（人为因素较
T(n, α)值与重复测量次 数n及置信概率α均有关， 理论严密，概率意义明 确。当n处于[ 25, 185 ] 时α=0.05，当n处于[ 3 ，
狄克逊准则
T (n, ) 2
f0
x( n) x( n1) x( n) x(1)
或 x( 2) x(1) x( n) x(1)
业务数据
• 传统分析 在数据量较少时，传统的 数据分析已能够发现数据 中包含的知识，包括结构 分析、杜邦分析等模型， 方法成熟，应用广泛，本 文不展开介绍
• 数据挖掘 就是充分利用了统计学和人工智能 技术的应用程序，并把这些高深复 杂的技术封装起来，使人们不用自 己掌握这些技术也能完成同样的功 能，并且更专注于自己所要解决的 问题。
• 比较困难
• 给定一个置信概率，并确定一个置信限，凡 超过此限的误差，就认为它不属于随机误差 范围，将其视为异常值。
• 常用的方法（数据来源于同一分布，且是正态 的）：拉依达准则、肖维勒准则、格拉布斯 准则、狄克逊准则、t检验。
注意
• 慎重对待删除异常值：为减少犯错误的概率，可多种统计判别法结合使用， 并尽力寻找异常值出现的原因；若有多个异常值，应逐个删除，即删除一个 异常值后，需再行检验后方可再删除另一个异常值
析项目的，比如
不符合商业逻辑、
数据不足、数据
质量极差等。
• 探索数据： 运用统计方法对数 据进行探索，发现 数据内部规律。
• 建立模型：
• 建模过程评估： • 结果应用：
综合考虑业务需求 对模型的精度、 将模型应用于
精度、数据情况、 准确性、效率和 业务实践，才
花费成本等因素， 通用性进行评
能实现数据分
效果好；同侧两个极 端数据接近时，效果 不好；因而有时通过
中位数代替平均数的
调整方法可以有效消
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除同侧异常值的影13响
数据清洗：2.缺失值处理
在数据缺失严重时，会对分析结果造成较大影响，因此对剔除的异常值以及缺
果是否回答了当 • 模型改进： 初的业务问题， 对模型应用效
需要结合业务专 果的及时跟踪
家进行评估。
和反馈，以便
后期的模型调
整和优化。
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数据分析框架
业务理解
开始
理解业务背景， 评估分析需求
数据理解
收集数据
f0 > f(n,α)，说明 x(n)离群远，则判 定该数据为异常数 据
客观情况做去留选择
25]时α=0.01，判别效果 较好
将数据由小到大排成顺序统计量，求 异常值只有一个时，效
极差，比对狄克逊判断表读取 f(n,α)值， 果好；同侧两个数据接
边界检验，剔除一个异常数据，然后 近，效果不好
重复操作，逐一剔除
抽取的数据必须能 够正确反映业务需 求，否则分析结论 会对业务将造成误 导。
分析无法落地。 • 数据清洗：
•
评估业务需求：
原始数据中存在数 据缺失和坏数据，
判断分析需求是 如果不处理会导致
否可以转换为数 模型失效，因此对
据分析项目，某 数据通过过滤“去
些需求是不能有 噪”从而提取出有
效转换为数据分 效数据
否
是
是否明
确需求
数据清 洗
否
是
是否满
足要求
数据准备
数据探
索
否
是
特征描述
分布特性
结构分析
……
数据转换
建立模型
分 类
KNN算法
与
SVM算法
回
贝叶斯
归
神经网络
C4.5决策树
聚
……
类
分
K均值算法
析
……
建关 立联 模分 型析
FP-growth算法 Apriori算法 ……
时
指数平滑
序
支持向量机
模
灰色理论
型
……
当n处于[ 3 ，25]时，判
别效果较好
x x K (n, ) (n)
最大、最小数据
分别检验最大、最小数据，计算不 异常值只有一个时，
T检验
或x
x
(1)
K (n, )
与均值差值 大于 K (n, )
含被检验最大或最小数据时的均值 及标准差，逐一判断并删除异常值
• 传统分析
在数据量较少时，传统的 数据分析已能够发现数据 中包含的知识，包括结构 分析、杜邦分析等模型， 方法成熟，应用广泛，本 文不展开介绍
• 行业经验
行业经验可在数据分析前确定分析需 求，分析中检验方法是否合理，以及 分析后指导应用，但行业特征不同， 其应用也不同，因此本文不展开介绍
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随着计算机技术发展和数据分析理论的更新，当前的数据 分析逐步成为机器语言、统计知识两个学科的交集（备选）
大数据分析--埃森哲
2015-7
目录
概述
数据分析框架
数据分析方法
数据理解&数据准备 分类与回归 聚类分析 关联分析 时序模型 结构优化
数据分析支撑工具
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数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数 学理论、行业经验以及计算机工具三者结合
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数据分析框架
业务理解
数据理解
数据准备
建立模型
模型评估
应用
理解业务背景， 评估分析需求
数据收集 数据清洗
数据探索 数据转换
选择方法、工 具，建立模型
建模过程评估 分析结果应用 模型结果评估 分析模型改进
• 理解业务背景： • 数据收集：
数据分析的本质 是服务于业务需 求，如果没有业 务理解，缺乏业 务指导，会导致
多，无统一方法，本文不详 述）
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数据清洗：1.异常值判别
数据清洗的第一步是识别会影响分析结果的“异常”数据，然后判断是否剔除。目 前常用的识别异常数据的方法有物理判别法和统计判别法
物理判别法
统计判别法
• 根据人们对客观事物、业务等已有 的认识，判别由于外界干扰、人为 误差等原因造成实测数据偏离正常 结果，判断异常值。