利用大数据分析重新定义企业服务质量
如何利用财务分析提高企业决策质量
如何利用财务分析提高企业决策质量在当今竞争激烈的商业环境中，企业决策的质量直接关系到其生存与发展。
而财务分析作为一项重要的管理工具，能够为企业决策提供有力的支持和依据。
通过对企业财务数据的深入剖析，我们可以洞察企业的经营状况、发现潜在的问题和机会，从而做出更加明智和有效的决策。
财务分析能够为企业决策提供多方面的有价值信息。
首先，它可以帮助评估企业的盈利能力。
通过对收入、成本、利润等关键指标的分析，我们能够了解企业在不同产品、市场和业务领域的盈利水平。
这有助于企业决策层决定是否扩大或收缩某个业务板块，以及如何优化产品结构和定价策略以提高整体盈利能力。
其次，财务分析有助于评估企业的偿债能力。
了解企业的债务水平、偿债期限和偿债资金来源，能够判断企业在面临债务压力时的风险承受能力。
这对于企业决定是否举债、选择何种融资方式以及合理控制债务规模具有重要意义。
再者，财务分析能够反映企业的营运能力。
比如，通过对存货周转天数、应收账款周转天数等指标的分析，可以评估企业资产的运营效率。
如果存货周转过慢，可能意味着库存管理不善，需要调整采购和生产计划；应收账款回收周期过长，则可能需要加强信用管理和催收政策。
要有效地利用财务分析提高企业决策质量，关键在于建立科学合理的财务分析体系。
这包括明确分析的目标和重点，根据企业的发展阶段和战略需求，确定是侧重于盈利能力分析、偿债能力分析还是营运能力分析，或者是综合考量多个方面。
同时，要确保数据的准确性和完整性。
财务数据是财务分析的基础，如果数据存在错误或遗漏，那么分析结果将失去可靠性。
因此，企业需要建立健全的财务核算制度，规范财务数据的采集、记录和报告流程。
在进行财务分析时，不能仅仅局限于对数据的简单计算和罗列，还需要深入挖掘数据背后的原因和趋势。
比如，当企业的销售增长率出现下降时，不能仅仅满足于知道这个事实，而是要进一步分析是市场需求的变化、竞争对手的压力、产品质量问题还是营销策略不当等因素导致的。
推动企业高端化,绿色化,智能化高质量发展的措施_概述及解释说明
推动企业高端化,绿色化,智能化高质量发展的措施概述及解释说明1. 引言1.1 概述当前，全球经济不断发展，企业面临着日益激烈的竞争和快速变化的市场需求。
为了实现高质量发展，推动企业高端化、绿色化和智能化成为当务之急。
本文将探讨一些关键措施，旨在帮助企业提升科技创新能力、产品品质与附加值，并加强人才培养和引进来推动企业高端化；通过节能减排和资源循环利用、发展绿色生产技术与工艺，并倡导绿色供应链管理来推动企业绿色化；同时，应用物联网和大数据技术优化生产流程、推行智慧工厂建设和自动化生产线改造，以及提升数字化营销和客户服务水平，来推动企业智能化。
1.2 研究背景随着科技的迅猛发展和社会意识的不断提升，人们对于环境问题的重视度越来越高。
同时，在全球经济竞争中，提升企业核心竞争力成为各行各业共同追求的目标。
因此，推动企业高端化、绿色化和智能化已经成为企业发展的必然趋势。
1.3 目的本文的目的在于提出一些具体且可行的措施，旨在引导企业实现高质量发展。
通过增强科技创新能力、提升产品品质与附加值以及加强人才培养和引进，企业可以达到高端化的目标；通过节能减排和资源循环利用、发展绿色生产技术与工艺以及倡导绿色供应链管理，企业可以实现绿色化；而应用物联网和大数据技术优化生产流程、推行智慧工厂建设和自动化生产线改造，以及提升数字化营销和客户服务水平，将有助于实现智能化。
这些措施不仅符合当代社会对环境保护和可持续发展的要求，也能够提升企业竞争力并促进社会经济稳定增长。
以上是“1. 引言”部分内容，详细阐述了文章的概述、研究背景和目的。
2. 推动企业高端化的措施：2.1 增强科技创新能力：随着科技的不断进步和市场竞争的加剧，企业需要不断提升自身的科技创新能力，以保持在行业中的竞争优势。
为了实现这一目标，企业可以采取以下措施：- 加大研发投入：增加企业对研发领域的资金投入，提高科研人员数量和实验设备的配备水平，增强企业的科技创新能力。
探索道客巴巴互联网大数据分析技术：如何利用数据提升业务成功率
探索道客巴巴互联网大数据分析技术：如何利用数据提升业务成功率随着互联网的快速普及和发展，全球经济格局也发生了深刻的变化，大数据分析作为互联网技术领域的热门关键词，成为重新定义商业模式和提高企业核心竞争力的重要手段。
在这个背景下，道客巴巴商贸采购平台积极探索大数据技术的应用，通过对数据的开发、处理、分析等一系列手段，实现了业务的转型升级和成功率的提升。
一、道客巴巴的互联网大数据分析技术现状1.数据生命周期管理平台道客巴巴利用数据生命周期管理平台对数据进行存储、处理、分析和使用等环节进行全面管控，确保数据的完整性和可靠性。
该平台具有数据可视化、数据治理、标准化、自动化、智能化等特点，方便需要的时候快速构建出分析报告，并能深入探究数据的本质，以防止数据在传递过程中出现偏差，保证了数据的高质量。
2.海量数据分析引擎道客巴巴通过引入海量数据分析引擎，能够实现对百亿级的数据进行处理，同时也能够支持海量数据的分布式计算和存储，保证了大数据的处理效率和准确性。
海量数据分析引擎主要服务于道客巴巴的智慧采购、数据洞察、信息挖掘和客户个性化推荐等业务场景中，可以通过对数据的分析和挖掘，更好地了解客户需求和市场动向。
3.协同化数据分析服务道客巴巴采用数据协同化分析服务，实现了数据与业务场景的结合，提升了业务成功率。
协同化数据分析服务，一方面可以将数据进行精准的分类、标准化和汇总，在数据层面就把数据与业务场景进行融合；另一方面，可以通过多个业务系统间的协同合作，将数据与业务场景进行拆解、转换、关联等操作，使得数据在不同场景下也能实现重复利用。
二、通过大数据分析提升道客巴巴的业务成功率1.优化用户决策通过对用户行为、需求等数据的分析和监控，道客巴巴可以更好地理解用户行为和需求特点，以便对用户进行细分和预测，更精准地把握用户需求。
同时，道客巴巴可以不断优化用户体验，提升用户的购买转化率，增加用户的满意度和忠诚度。
2.智慧供应链管理道客巴巴可以通过大数据技术，同时对线上和线下的供应链进行监控，以确保供应链的高效整合和管理。
大数据平台服务质量保障方案
大数据平台服务质量保障方案1.1. 服务时间大数据平台免费维护服务期限为1年，自软件通过验收之日起计算，包括但不限于日常巡检、故障处置、系统缺陷修改和软件升级调整，星环提供技术支持支持服务。
软件所属系统发生故障时，星环协助甲方排除系统故障，恢复系统正常运行，当软件核心功能不可用时，会安排主要研发维护人员2小时赶到现场，并在4小时内处置完毕；当软件出现故障但未影响核心功能时，在24小时内恢复系统的正常使用。
免费提供系统上线后1年内的非重大变更和升级服务。
当进行重大的网络调整或系统割接时，派专人到现场进行指导和技术支持。
在保修期内服务过程中，由现场工程师实时对系统进行检测，排除隐患，保障系统稳定运行，合理安排人员，保障后续服务人员的服务质量。
在保修期内，由我公司派技术支持工程师定期进行系统状态巡查，登记备案。
设备、系统运行一定时间后，我公司按季度提供系统运行情况的统计和分析数据，以提出优化建议和措施。
1.2. 技术服务我方提供终验以后1年的技术服务，包括现场支持、远程支持、知识转移、甲方后续开发和运维的技术支持、故障处理、相关产品软件大小版本升级、相关软件补丁升级、系统设备扩容、相关系统软件升级、系统健康检查与维护等服务。
1.2.1. 现场支持服务系统优化或升级等关键事点，根据用户请求，安排相关技术人员到用户现场提供技术服务。
服务内容包括：△现场安装和部署集群服务△现场相关产品升级服务△大数据平台日常巡检△系统故障排查和诊断在合同规定的服务有效期内，针对关键业务时段提供驻场服务。
在保修期内服务过程中，由现场工程师实时对系统进行检测，排除隐患，保障系统稳定运行，合理安排人员，保障后续服务人员的服务质量。
根据要求，提供现场指导，包括应用开发、应用移植、算法优化、平台管理、平台使用、应用对接、接口适应性改造、应用改造等现场指导工作。
在终验后的每次现场服务完成后，我方服务人员向甲方提交《维护技术服务工作报告》。
客户服务创新的有效途径有哪些
客户服务创新的有效途径有哪些在当今竞争激烈的商业环境中，客户服务已成为企业脱颖而出、赢得客户忠诚度的关键因素。
随着消费者需求的不断变化和市场的日益发展，传统的客户服务模式已经难以满足客户的期望。
因此，企业需要不断探索和创新客户服务的途径，以提供更优质、更高效、更个性化的服务体验。
那么，客户服务创新的有效途径究竟有哪些呢？一、利用数字化技术提升服务效率随着信息技术的飞速发展，数字化技术已经成为客户服务创新的重要手段。
企业可以通过建立在线客服平台、智能客服机器人等方式，实现 24 小时不间断服务，快速响应客户的咨询和问题。
在线客服平台可以整合多种沟通渠道，如网站、社交媒体、电子邮件等，让客户能够通过自己喜欢的方式与企业进行交流。
智能客服机器人则可以利用自然语言处理技术和机器学习算法，自动回答常见问题，为客户提供即时的解决方案，从而大大提高服务效率，减少客户等待时间。
此外，企业还可以利用大数据分析技术，对客户的行为数据、偏好数据和反馈数据进行深入挖掘和分析，了解客户的需求和痛点，为客户提供更有针对性的服务。
例如，通过分析客户的购买历史和浏览行为，为客户推荐个性化的产品和服务；通过分析客户的投诉数据，找出服务中的薄弱环节，进行针对性的改进。
二、提供个性化的服务体验在这个追求个性化的时代，客户希望得到独一无二的服务体验。
企业可以通过收集客户的个人信息、偏好和行为数据，为客户提供个性化的服务。
比如，在客户生日或重要节日时送上祝福和特别的优惠；根据客户的购买历史和偏好，为客户推荐符合其口味的产品或服务；为客户提供定制化的解决方案，满足其特殊的需求。
为了实现个性化服务，企业需要建立完善的客户关系管理系统（CRM），对客户数据进行有效的管理和分析。
同时，企业的员工也需要具备敏锐的洞察力和良好的沟通能力，能够在与客户的交流中准确把握客户的需求和期望，并及时提供个性化的服务。
三、打造全渠道服务体系客户的接触点越来越多样化，他们可能通过网站、手机应用、实体店、电话等多种渠道与企业进行互动。
大数据时代的经典句子
大数据时代的经典句子
1. “大数据时代的到来使得我们的生活和工作方式发生剧变，提升了人类的生产力和生活质量，颠覆了传统的管理模式和商业运作模式。
”
2. “大数据时代的技术、服务和模式的新革命，将重新定义智能化的核心价值，并启动创新和变革。
”
3. “在大数据时代，智能科技应用将以更广泛更深刻的方式影响我们的生活，并且将使社会朝着智能社会化发展。
”
4. “大数据对企业带来了新的发展机遇，有助于推动决策效率的提升、更快的服务质量的改善、更高的客户满意度的增加等好处。
”
5. “大数据时代的到来，将显著减少人类在工作中的繁琐，更好地实现从量化到量身订造，从线上到线下的智慧连接。
”
6. “大数据时代下，智能科技和云计算成为激发企业发展动力的关键要素，有助于企业挖掘全新商机，开拓新市场，成就新发展。
”
7. “在大数据时代，精准预测将成为一种新的全球流行趋势，迫使企业重新思考未来的发展策略，享受智能化的发展景象。
”
8. “大数据信息的发掘和应用是一种全新的研究思路，捕获大量的实时信息和洞察，有助于企业更好地了解消费者的需求，实现更有效的经营与决策。
”
9.“在大数据时代，智能化的产品和服务将成为企业必不可少的技术基础，这也是企业拥抱未来市场变化的前提条件。
”
10.“大数据技术的发展为社会科学研究和经济管理发展带来新的机遇，将传统的宏观经济研究和管理模式与新数据挖掘技术结合，进而提升科学研究与经济管理的水平。
”。
质量管理的挑战与解决方法
质量管理的挑战与解决方法引言质量管理在现代企业中非常重要，它是确保产品或服务达到客户要求的关键因素之一。
然而，质量管理也面临着各种挑战，包括技术变革、全球化竞争、供应链管理等等。
本文将探讨质量管理面临的主要挑战，并提供解决方法，以帮助企业更好地应对质量管理问题。
挑战一：技术变革随着科技的不断发展，产品和服务的开发方式也在不断变化。
新技术的出现，例如人工智能、大数据分析、物联网等，给质量管理带来了新的挑战。
传统的质量管理方法可能无法满足新技术环境下的需求，因此企业需要重新思考和调整质量管理策略。
解决方法：1.技术意识的培养：企业需要关注当前的科技趋势，及时学习和应用新技术，以提高质量管理的效率和准确性。
2.数据驱动的质量管理：借助大数据分析和人工智能等技术，企业可以更好地监测和分析产品的质量数据，及时发现问题并采取措施。
3.与技术供应商的合作：与技术供应商建立紧密的合作关系，共同探索和应用新技术，以提高质量管理的水平。
挑战二：全球化竞争随着全球化的发展，企业面临着越来越激烈的国际竞争。
不同国家和地区的法规标准不同，市场需求也不同，这给质量管理带来了挑战。
企业需要满足不同地区的质量要求，并确保产品在不同市场的符合性。
解决方法：1.研究目标市场：企业应了解目标市场的法规和标准，并根据需求调整产品和服务的质量要求。
2.培养跨文化沟通能力：企业需要培养员工的跨文化沟通能力，以更好地与不同国家和地区的供应商、客户进行合作。
3.建立全球质量管理体系：企业可以建立统一的全球质量管理体系，以确保产品和服务在全球范围内的一致性和质量。
挑战三：供应链管理供应链管理是质量管理的重要组成部分，也是一个复杂的领域。
供应链中的每一个环节都可能影响产品的质量，包括原材料采购、生产过程、物流运输等。
企业需要有效地管理整个供应链，以确保产品的质量符合要求。
解决方法：1.供应商评估和选择：企业应对供应商进行严格评估，并选择质量可靠的供应商合作，以确保原材料的质量。
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案-2019年温州市工程技术系列专业技术人员继续教育
1.数据科学的三大支柱与五大要素是什么？答：数据科学的三大主要支柱为：Datalogy (数据学)：对应数据管理 (Data management)Analytics (分析学)：对应统计方法 (Statistical method)Algorithmics (算法学)：对应算法方法 (Algorithmic method)数据科学的五大要素：A-SATA模型分析思维 (Analytical Thinking)统计模型 (Statistical Model)算法计算 (Algorithmic Computing)数据技术 (Data Technology)综合应用 (Application)2.如何辨证看待“大数据”中的“大”和“数据”的关系？字面理解Large、vast和big都可以用于形容大小Big更强调的是相对大小的大，是抽象意义上的大大数据是抽象的大，是思维方式上的转变量变带来质变，思维方式，方法论都应该和以往不同计算机并不能很好解决人工智能中的诸多问题，利用大数据突破性解决了，其核心问题变成了数据问题。
3.怎么理解科学的范式？今天如何利用这些科学范式？科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。
第一范式：经验科学第二范式：理论科学第三范式：计算科学第四范式：数据密集型科学今天，是数据科学，统一于理论、实验和模拟4.从人类整个文明的尺度上看，IT和DT对人类的发展有些什么样的影响和冲击？以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT（Data Technology）数据时代。
大数据驱动的DT时代由数据驱动的世界观大数据重新定义商业新模式大数据重新定义研发新路径大数据重新定义企业新思维5.大数据时代的思维方式有哪些？“大数据时代”和“智能时代”告诉我们：数据思维：讲故事→数据说话总体思维：样本数据→全局数据容错思维：精确性→混杂性、不确定性相关思维：因果关系→相关关系智能思维：人→人机协同（人 + 人工智能）6.请列举出六大典型思维方式；直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并行思维、科学思维7.大数据时代的思维方式有哪些？同58.二进制系统是如何实现的？计算机用0和1来表示和存储所有的数据，它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，用1表示开，0表示关9.解释比特、字节和十六进制表示。
服务行业数字化转型路径
服务行业数字化转型路径随着科技的不断发展进步，数字化转型已成为各行各业不可忽视的趋势。
对于服务行业来说，数字化转型同样具有重要意义，可以提高效率、降低成本、优化服务体验等。
本文将以“服务行业数字化转型路径”为中心，详细阐述该路径的要求和具体实施方式。
一、服务行业数字化转型的意义服务行业数字化转型是指通过应用科技手段，将传统的服务方式和流程进行重新设计和优化，实现服务过程的数字化、自动化和智能化。
数字化转型可以带来以下几方面的好处：1.提升服务效率：利用数字化技术，可以实现服务过程的自动化和流程优化，大大提升服务效率。
例如，通过在线预约系统可以减少人工排队等待时间，提高客户满意度。
2.降低成本：数字化转型可以减少人力资源的投入，降低人工成本。
例如，通过智能客服系统可以实现客户咨询的自动化回复，减少人工客服的需求。
3.优化服务体验：数字化转型可以提供更便捷、个性化的服务体验。
例如，通过运用大数据分析和人工智能技术，可以对客户的需求进行精准分析，并提供个性化推荐和定制化服务。
二、服务行业数字化转型的路径要求服务行业数字化转型的路径要求在于顺应市场趋势，充分利用科技手段，使服务过程更高效、方便和满足客户需求。
以下是服务行业数字化转型的几个关键要求：1.构建数字化基础设施：数字化转型需要建立稳定、安全、高效的数字化基础设施。
这包括网络、云计算、大数据等基础设施的建设和优化，为数字化转型提供有力支持。
2.数据驱动的决策：服务行业数字化转型需要基于数据，通过数据分析和挖掘，进行精细化的运营和决策。
服务企业要建立健全的数据采集、存储和分析体系，实现数据驱动的决策。
3.优化服务流程：数字化转型需要重新设计和优化服务流程，提高服务效率和质量。
服务企业需要对现有的服务流程进行分析和改进，利用科技手段实现自动化和智能化。
4.个性化服务体验：数字化转型可以通过个性化推荐和定制化服务，提供更好的服务体验。
服务企业需要通过大数据分析客户需求和行为，为客户提供个性化的产品和服务。
经济新常态背景下企业工商管理的创新思考
经济新常态背景下企业工商管理的创新思考摘要：经济新常态是当前全球经济结构调整和转型升级的产物，它对企业工商管理模式带来了前所未有的挑战。
企业必须拥抱变革，重新审视传统的管理理念，积极探索创新的管理策略。
基于此，文章聚焦于经济新常态背景下企业工商管理的核心问题，分析经济新常态背景下企业工商管理的作用，并从多个维度对企业如何强化内部文化与价值观的塑造、技术手段的应用、团队协作和跨部门合作进行深入探讨，旨在为企业工商管理提供参考，助力企业在新的经济环境下持续发展。
关键词：经济新常态；企业工商管理；创新策略引言随着全球化的深入推进和技术进步的快速发展，经济结构与运行模式正在经历前所未有的变革，形成了所谓的“经济新常态”。
这一新常态下，传统的经济增长驱动力逐渐减弱，创新与高质量发展成为新的增长动力。
在这样的背景下，企业作为经济发展的主体，面临着巨大的挑战与机遇。
如何在变革的浪潮中稳定发展，如何调整和优化自身的管理模式，成为了每一个企业家和管理者亟待解答的问题。
一、经济新常态背景下企业工商管理的作用（一）助力企业适应市场变革在经济新常态的背景下，企业所面临的市场环境正在发生深刻的变革。
传统的经营模式和市场策略已不能完全满足现代市场的需求。
此时，企业工商管理的作用变得尤为突出。
工商管理可以助力企业更好地适应市场变革，通过对企业内部管理的创新，能够使企业在快速变化的市场环境中保持灵活性和敏捷性，迅速响应市场的变化，把握市场机遇。
此外，经过深度的市场研究和分析，工商管理可以为企业提供有针对性的市场策略，帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。
更重要的是，工商管理不仅仅是对企业的管理和运营进行优化，更是对企业文化、组织结构和经营哲学进行创新的过程。
在经济新常态下，企业需要不断地进行自我革新，才能在变革的浪潮中稳固自己的市场地位。
（二）推进组织结构优化升级在经济新常态背景下，企业工商管理起到了至关重要的作用，其中，推进组织结构优化升级成为核心任务之一，直接助力企业适应市场变革。
创新服务模式,为冲心提质增效添活力
创新服务模式，为冲心提质增效添活力【摘要】如何应用在其中。
本文主要探讨了创新服务模式对于冲心提质增效添活力的重要性。
在背景介绍中，指出传统服务模式已经无法满足客户需求的挑战。
解决方案是采用创新服务模式，重新定义服务流程和方式。
在详细阐述了创新服务模式的内涵，提出了为冲心提质增效的重要性和添活力的关键因素。
通过案例分析，展示了创新服务模式的实际效果。
未来发展趋势中，指出创新服务模式将继续发展，并提出了应对未来挑战的建议。
在总结了创新服务模式的价值，指出面临的挑战，并展望未来。
创新服务模式对于冲心提质增效添活力具有重要意义，需要不断探索和完善。
【关键词】创新服务模式、冲心、提质增效、添活力、重要性、关键因素、案例分析、未来发展趋势、价值、挑战、展望未来1. 引言1.1 背景介绍在这样的背景下，许多冲心企业开始探索创新的服务模式，通过引入先进的技术手段、优化管理流程、提升员工素质等方式来提升自身的竞争力。
创新服务模式已经成为冲心企业转型升级的重要途径，为企业带来了新的发展机遇和活力。
本文将探讨创新服务模式在冲心行业中的应用，分析其对企业发展的重要性和价值，以及面临的挑战和未来的发展趋势。
1.2 挑战所在在现代社会，社会需求不断升级，传统的服务模式已经无法满足人们对服务质量和效率的要求。
在面对竞争激烈的市场环境下，企业需要不断创新服务模式，提升服务质量，增加效益，为自身开创更大的发展空间。
创新服务模式也面临着一系列挑战。
人们对服务的期望值不断提高，他们希望得到更加个性化、高品质的服务体验。
传统的一刀切服务模式已经无法满足这种需求，企业需要通过创新来调整服务模式，提供更加精准、差异化的服务。
技术的快速发展也给服务模式的创新带来了挑战。
新技术的应用使得服务变得更加智能、高效，而企业需要不断跟上技术的步伐，将技术与服务相结合，提升服务质量，增加服务效率。
面对这些挑战，企业需要加大创新力度，不断调整服务模式，以适应市场变化，提升竞争力。
新质生产力在企业营销与服务中的应用案例分析
新质生产力在企业营销与服务中的应用案例分析当下，随着信息技术的不断发展，新质生产力在企业营销与服务中的应用越来越受到重视。
本文将通过分析几个案例，探讨新质生产力在企业营销与服务中的应用，以及对企业发展的影响。
一、传统企业转型传统企业在互联网时代面临着诸多挑战，其中之一就是如何利用新质生产力提升企业的市场竞争力。
以某传统制造企业为例，该企业在面对市场逐渐饱和和激烈竞争的情况下，通过引入互联网技术和数据分析，重新定义了产品和服务，实现了传统企业向数字化企业的转型升级。
二、数据驱动营销在新质生产力的支持下，企业可以通过数据驱动的营销策略更好地了解目标客户需求和行为习惯。
某互联网企业利用大数据分析用户行为数据，实现了精准的用户画像和个性化推荐，大大提升了用户体验和转化率。
三、多渠道营销新质生产力为企业提供了多种渠道与客户进行互动和沟通，有效拓展了企业的营销渠道。
一家零售企业通过线上线下结合，实现了全渠道的销售和服务，为客户提供了更加便捷和优质的购物体验。
四、智能客服系统新质生产力的应用不仅提升了企业的营销效率，也改变了企业的服务模式。
一家电商企业引入智能客服系统，实现了24小时在线客服，解决了客户反馈的问题，提升了客户满意度和忠诚度。
五、社交化营销随着社交媒体的兴起，企业可以通过社交化营销，快速扩大品牌知名度和影响力。
一家新兴电商平台利用社交媒体平台开展线上推广活动，吸引了大量用户，实现了销售额的快速增长。
六、精准营销通过新质生产力的应用，企业可以实现精准的营销策略，提高广告投放效果和销售转化率。
某互联网广告公司利用人工智能技术进行广告定向投放，提升了广告精准度和效果，为客户带来了更高的投资回报率。
七、用户体验优化新质生产力不仅可以改善营销效果，也可以优化用户体验，提升客户的满意度和忠诚度。
一家手机应用开发公司通过用户行为分析和反馈数据，优化了应用的界面和功能设计，提升了用户体验和留存率。
八、线上线下融合新质生产力的应用促使线上线下融合发展，推动了传统零售业态的变革。
服务效率提速方案
服务效率提速方案在如今高速发展的科技时代，服务效率提速尤为重要。
随着人们生活水平的提高，对服务的需求也越来越高，不仅需要服务的质量好，还要求服务的速度快。
因此，提升服务效率成为企业、机构以及个人必须面对的挑战。
要提高服务效率，需要从多个方面进行改进和优化。
以下是一些提升服务效率的方案：1. 利用科技手段当今科技的进步为提高服务效率提供了强大的支持。
企业和机构可以利用互联网、人工智能和大数据等技术手段来改进和优化服务流程。
例如，通过建立自助服务系统，客户可以自行办理一些简单的业务，减少人工操作的时间；利用大数据分析客户需求和行为模式，提前预测客户需求，提供更加个性化的服务等。
2. 流程再造流程再造是指对现有的服务流程进行重新设计和优化，以提高效率。
通过对服务流程进行分析，深入了解每一个环节的具体操作，并找出可能存在的瓶颈和问题。
然后对存在问题的环节进行优化和改进，简化流程、减少不必要的环节，并且合理安排人员和资源。
这样，就能够提高服务的执行效率，减少不必要的等待时间。
3. 强化员工培训和技能员工是服务的执行者，提高员工的服务意识和技能水平，对于提高服务效率至关重要。
企业和机构可以组织员工培训，培养员工良好的服务态度和技能。
例如，通过模拟演练，提高员工处理问题的能力和应变能力；定期组织自我学习和知识分享，让员工与时俱进，提高专业素养等。
4. 建立快速反馈机制建立快速反馈机制可以帮助企业和机构及时了解客户的需求和意见，以便及时作出改进。
可以通过建立投诉和建议反馈渠道，鼓励客户提出宝贵意见和建议；并建立专门的反馈团队，负责收集、分析和处理客户反馈信息，并及时给客户答复。
这样可以及时纠正和改进存在的问题，提高服务的质量和效率。
5. 引入自动化设备引入自动化设备可以大大提高服务效率。
自动化设备可以替代一些重复性、机械化的工作，提高工作效率的同时，还可以减少人为因素带来的错误。
例如，利用自动售货机可以方便快捷地为客户提供商品，无需等待人工服务；利用自动结账设备可以提高收银速度，缩短顾客在收银台的等待时间。
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案1.数据科学的三大支柱与五大要素是什么？答：数据科学的三大主要支柱为：Datalogy (数据学)：对应数据管理 (Data management)Analytics (分析学)：对应统计方法 (Statistical method)Algorithmics (算法学)：对应算法方法 (Algorithmic method)数据科学的五大要素：A-SATA模型分析思维 (Analytical Thinking)统计模型 (Statistical Model)算法计算 (Algorithmic Computing)数据技术 (Data Technology)综合应用 (Application)2.如何辨证看待“大数据”中的“大”和“数据”的关系？字面理解Large、vast和big都可以用于形容大小Big更强调的是相对大小的大，是抽象意义上的大大数据是抽象的大，是思维方式上的转变量变带来质变，思维方式，方法论都应该和以往不同计算机并不能很好解决人工智能中的诸多问题，利用大数据突破性解决了，其核心问题变成了数据问题。
3.怎么理解科学的范式？今天如何利用这些科学范式？科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。
第一范式：经验科学第二范式：理论科学第三范式：计算科学第四范式：数据密集型科学今天，是数据科学，统一于理论、实验和模拟4.从人类整个文明的尺度上看，IT和DT对人类的发展有些什么样的影响和冲击？以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT（Data Technology）数据时代。
大数据驱动的DT时代由数据驱动的世界观大数据重新定义商业新模式大数据重新定义研发新路径大数据重新定义企业新思维5.大数据时代的思维方式有哪些？“大数据时代”和“智能时代”告诉我们：数据思维：讲故事→数据说话总体思维：样本数据→全局数据容错思维：精确性→混杂性、不确定性相关思维：因果关系→相关关系智能思维：人→人机协同（人 + 人工智能）6.请列举出六大典型思维方式；直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并行思维、科学思维7.大数据时代的思维方式有哪些？同58.二进制系统是如何实现的？计算机用0和1来表示和存储所有的数据，它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，用1表示开，0表示关9.解释比特、字节和十六进制表示。
服务业数字化转型的管理与创新
服务业数字化转型的管理与创新在当今数字化时代，服务业数字化转型已成为许多企业管理和经营的必须要关注的问题。
数字化转型是指利用数字技术来重新设计、改进和整合公司业务流程、文化和客户体验等方面的一种转变方式。
数字化转型的目标是更好地满足客户需求、提高效率和增加收入。
服务业在数字化转型中的挑战服务业的数字化转型面临许多挑战。
这些挑战包括：1. 数据管理：对于服务业来说，管理海量的数据非常困难。
优秀的数据管理系统可以为企业提供更好的数据分析和处理能力，帮助企业获取有用的信息和数据。
2. 客户体验：客户体验是服务业转型的关键因素之一。
企业必须改进客户体验，包括为客户提供更好的服务、更便捷的交易和支付方式，以及更亲切的客户服务。
3. 整合业务流程：服务业的企业需要重新设计、整合和简化业务流程。
数字化转型帮助企业实施自动化和标准化流程，以及优化先前的流程。
4. 增加安全性：随着服务业数字化转型的加速，企业需要加强数据与交易的安全性，并防止任何形式的故障或安全漏洞，防止恶意攻击。
服务业数字化转型的管理管理是数字化转型取得成功所必须的要素。
以下是服务业数字化转型的管理方法：1. 定义数字化转型的目标和愿景：企业需要与全员共同确定数字化转型的目标和愿景，以确保所有人都投入其中。
这样可以为数字化转型提供方向和意义。
2. 发掘企业内部和外部的数字化转型资源：企业要发掘内外部的工具、技能、技术等资源，以便更好地支持数字化转型。
3. 整合资源，建立数字化转型计划：企业必须整合资源，为数字化转型建立详细的计划。
这包括资源分配、时间表和项目管理。
4. 资源分配：企业需要准确地分配资源，包括人力、技术、时间和资金等资源，以支撑数字化转型。
5. 项目管理：数字化转型需要项目管理，以确保计划可行性、可控性和可跟踪性。
必须有人来负责监督、执行和反馈数字化转型。
服务业数字化转型的创新数字化转型不仅需要管理方面的支持，同时还需要企业在创新方面进行积极的探索。
2024年企业优质服务演讲稿开场白
2024年企业优质服务演讲稿开场白尊敬的各位领导、各位嘉宾、各位企业家：大家好！我很荣幸能站在这里，向各位展示2024年企业优质服务的发展趋势和创新成果。
在这个数字化和智能化快速发展的时代，企业面临着许多挑战，同时也有着无限的机遇。
作为企业界的精英代表，我们深知优质服务对于企业的重要性。
优质服务不仅是企业与顾客之间的一种互动方式，更是实现企业可持续发展的重要保障。
它可以帮助企业赢得顾客的信任，提高顾客忠诚度，进而创造更大的市场份额。
因此，实现优质服务不仅是企业处理关系的方式，更是企业文化的基石。
2024年，企业优质服务将迎来新的发展阶段。
一方面，消费者对于服务品质的要求将进一步提高。
随着信息的高度透明，消费者对于企业的要求越来越高。
他们渴望得到更个性化、专业化、高效的服务。
另一方面，技术的快速进步将为企业提供更多的机遇。
人工智能、大数据分析、物联网等技术的广泛应用，将重新定义企业与顾客之间的互动方式。
在这个新的时代，企业需要加强服务创新和技术创新，提升企业竞争力。
首先，企业需要积极借助科技创新，不断提升服务效率和质量。
例如，通过人工智能技术，可以实现客户服务中心的自动化，提高服务效率和响应速度。
其次，企业要注重用户体验的优化。
通过大数据分析，了解顾客需求和喜好，提供更加个性化的产品和服务。
同时，还要通过创新的设计，提供独特的用户体验，从而赢得顾客的喜爱。
再次，企业要注重客户关系的建立和维护。
通过提供定制化的服务和专业化的咨询，企业可以与顾客建立更加紧密的联系，进而提高顾客忠诚度。
在优质服务的实施过程中，企业需要充分关注员工的培养和发展。
员工是企业优质服务的关键因素，他们的专业素养和服务水平直接影响到企业的服务质量。
因此，企业需要加强对员工的培训和激励，提高他们的服务技能和服务意识。
同时，企业还要注重员工的参与和反馈，充分发挥他们的主观能动性，不断提升服务的创新和质量。
最后，企业优质服务的实现需要全社会的共同努力。
质量管理体系中的创新性质量改善方法
质量管理体系中的创新性质量改善方法在现代竞争激烈的市场环境中，质量管理对企业的重要性不言而喻。
不仅要实现质量的稳定，还要不断寻求创新性的改善方法以提升产品和服务的质量水平。
本文将探讨质量管理体系中的创新性质量改善方法，以帮助企业在市场中脱颖而出。
一、持续改进（CI）持续改进是一种日常性的改善方法，它通过不断发现和解决问题，推动整个质量管理体系的进步。
持续改进的核心理念是“小改善，大前进”，通过识别并改善业务流程中的问题点，减少浪费和风险，提高产品和服务的质量。
在持续改进过程中，企业需要建立一个良好的反馈机制，鼓励员工提供改进建议，并以及时追踪和评估改进效果。
二、六西格玛（Six Sigma）六西格玛是一种以数据为基础的质量管理方法，旨在通过减少过程变异性，实现质量水平的持续改善。
六西格玛方法通过系统地应用统计学工具和方法，量化问题和过程不良，并通过DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）的循环过程来持续改善。
借助六西格玛方法，企业能够更好地了解并满足客户需求，提高产品质量和客户满意度。
三、敏捷质量管理敏捷质量管理是一种基于敏捷开发原则的质量管理方法，它强调通过快速迭代和持续反馈来实现质量的改善。
敏捷质量管理将质量融入到整个软件开发过程中，强调及早发现和纠正问题，提高产品的质量和交付速度。
在敏捷质量管理中，质量团队与开发团队紧密合作，共同制定可行的质量目标，并采用迭代的方式不断验证和改进。
四、设计思维（Design Thinking）设计思维是一种以人为本的创新方法，旨在通过深入理解用户需求，提供创新且实用的解决方案。
在质量管理领域中，设计思维可以帮助企业发现问题根源，并通过重新设计过程、产品或服务来解决问题。
设计思维方法强调跨职能团队的合作和用户参与，通过协作和实验来迅速验证和迭代解决方案。
五、大数据分析随着大数据技术的发展，企业可以利用大数据分析来实现质量管理的创新。
大数据分析可以帮助企业发现隐藏在海量数据中的模式和趋势，识别潜在问题，并提供准确的决策支持。
金融科技：重新定义金融服务
金融科技：重新定义金融服务金融科技（FinTech）是指运用计算机技术和互联网技术，借助云计算，大数据，区块链等先进技术手段，提供金融服务的一种新兴业态。
金融科技既包含传统金融机构运用科技手段提高效率、降低成本，也包含非传统金融机构利用科技手段创新金融产品、服务和模式。
金融科技的兴起，打破了传统金融的垄断地位，给消费者带来了更多的选择和便利，同时也加速了金融服务的全球化，促进了金融市场的国际化进程。
在当前金融危机爆发、经济下行、环境风险加剧的背景下，金融科技应运而生，成为解决金融领域困难和问题的创新方向之一，对于加强金融市场的稳定性和可持续增长具有积极意义。
金融科技的主要应用领域包括三方面：一是在线互联网金融平台，二是移动金融，三是数字货币和区块链技术。
在线互联网金融平台是指通过互联网和移动互联网为中小企业和个人提供多元化的金融服务，包括借款、投资、理财、支付等。
这些平台主要依靠大数据技术对客户的信用评估、风险控制和交易匹配等进行智能化处理，以达到提高效率、降低成本、增强服务质量的目的。
在线互联网金融平台的发展推动了消费者金融服务的多元化和个性化，降低了个人和中小企业融资的门槛和成本，使得金融服务更加普惠化，符合了互联网经济时代的特点。
移动金融是指利用移动设备（如智能手机、平板电脑等）来提供金融服务。
这种服务形态依托于移动互联网的发展，随着智能设备的不断普及，发展前景广阔。
移动金融的主要服务包括支付、转账、理财、信贷等。
移动支付已经成为了一种趋势，其方便快捷的特点，逐渐获得了用户的信任和认可，成为了创新金融服务的重要手段之一。
移动金融的发展还会借助人工智能、大数据、物联网等新兴技术发展，将会为用户带来更为优质、高效、全面的金融服务。
数字货币和区块链技术是当前金融科技发展的热点领域之一。
数字货币是指利用密码技术保障资金安全和交易真实性的虚拟货币，其核心技术是区块链技术。
区块链技术是一种分布式数据库技术，通过非对称加密技术将数据链锁在一起，构成不可逆、去中心化的分布式账本，达到保障数据的安全性，降低交易成本，提高交易效率等目的。
供应链技术创新与应用
供应链技术创新与应用随着全球经济的快速发展和信息技术的不断进步，供应链技术创新已经成为企业提升竞争力、降低成本、提高效率的重要手段。
供应链技术创新不仅仅是简单的信息化，更是对整个供应链体系的重新设计和优化。
本文将探讨供应链技术创新的意义、主要技术趋势以及在实际应用中的案例分析。
一、供应链技术创新的意义1. 提升效率：供应链技术创新可以实现信息的实时共享和流通，加快信息传递速度，降低信息传递成本，提高供应链运作效率。
2. 降低成本：通过供应链技术创新，企业可以优化供应链结构，减少中间环节，降低库存成本和运输成本，提高资源利用效率，降低整体成本。
3. 提高服务质量：供应链技术创新可以实现对供应链各环节的监控和管理，及时发现问题并进行处理，提高供应链的灵活性和响应速度，从而提高服务质量。
4. 增强竞争力：通过供应链技术创新，企业可以更好地把握市场需求，提前做出反应，快速调整供应链策略，增强市场竞争力。
二、供应链技术创新的主要技术趋势1. 物联网技术：物联网技术将各种设备、产品和物品连接到互联网，实现实时监控和数据采集，为供应链管理提供更多的信息支持。
2. 大数据分析：大数据分析可以帮助企业从海量数据中挖掘有用信息，优化供应链规划和决策，提高供应链运作效率。
3. 人工智能：人工智能技术可以实现供应链的智能化管理，通过机器学习和智能算法优化供应链流程，提高预测准确性和决策效率。
4. 区块链技术：区块链技术可以实现供应链信息的安全共享和可追溯性，确保供应链数据的真实性和完整性，提高供应链的透明度和信任度。
5. 云计算技术：云计算技术可以实现供应链信息的集中存储和管理，提高信息共享和协同工作效率，降低IT成本和维护成本。
三、供应链技术创新在实际应用中的案例分析1. 物流企业：物流企业通过物联网技术实现对货物的实时监控和追踪，提高货物运输的安全性和准时性；通过大数据分析优化路线规划和运输调度，降低运输成本。
2. 制造企业：制造企业通过人工智能技术实现生产计划的智能优化，提高生产效率和产品质量；通过区块链技术实现对原材料和零部件的溯源管理，确保产品质量和安全。
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Total Transaction Locks Method_Average_Response_Time JVM Memory Used > 10 Total Critical Alerts GC_Rate Failed_Requests Ping response time Avg MQ Resp Time Packets Received Errors Average Transmit KB/Sec %_Total_Privileged_Time CPU_used %_Total_Processor_Time Context_Switches/Sec %_Total_User_Time Swap_Space_Used Context_Switches/Sec Page_Faults_per_sec File_Control_Operations/Sec Ping Response Time > 100ms JVM_Memory_Used File_Data_Operations/Sec
• 识别大量的数据中，KPI之间的因果关系，并使用他们建立预测模型，并使用这 些模型来持续的探测，预测和进行异常分析
• 基于 Granger Causality Test （格兰杰因果关系检验）的方法进行实现
• 由诺贝尔奖获得者，经济学家Clive Granger提出 • 使用统计的测试来确定因果关系 • 对大量的时间序列的数据进行分析，发现存在于这些数据中的因果关系
利用大数据分析 重新定义企业服务质量
杨振宇
yangzy@
软件部技术顾问
议程： 我们的数据从哪里来？ 我们要处理什么样的数据？ 我们要如何处理这些数据？
基于大数据的企业服务管理之道
案例分享
问题：除了他，任何人都必须用数据来 说话！
我们的数据从哪里来？
IBM Software Group
File_Read_Operations/Sec File_Write_Operations/Sec Processor_Queue_Length System_Calls/Sec Processor_Queue_Length_Excess File_Control_Bytes/Sec_64 File_Read_Bytes/Sec_64 File_Write_Bytes/Sec_64 Total_Wait_Time Connection_Rate
因果/统计模型
volum e
Server#2 Memory Free
Granger因果逻辑算法
基于认知技术对于关键业务系统异常进行预警的典型业务场景
Swap_Space_Used CPU Used > 90%
需要花费很多时间来响应故障
GC_Rate > 20MB/s
缩短MTTR
Server Monitoring Middleware Monitoring
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观察KPI数据的模式
• Predictive Insights 可以识别时间序列数据的模式
• 使用算法来确定数据是否是季节性的
• Predictive Insights 观察数据每周的模式
• Web servers在周一和周五会比较繁忙
• 对每个KPI进行自动的分析
© 2014 IBM Corporation
预测
挑战: 被动的对性能瓶颈进行反应是不够的 – 为了保证重要的业务系统 24X7小时可用, 必须在问题产生影响之前通过预测来进行规避
使用全自动的学习算法来定义什么是 “正常”。 然后采用对现有条件的 实时评估来预测和尽早发现异常，避 免对业务产生实际影响。
•
运维和业务线需要洞察 …
可用性?
性能?
容量?
使用率?
构成?
智慧的基础设施带来大数据的机遇
• 典型的企业产生数以万计的工单和服务申请 来管理他们核心的资产 – 约每天 1 TB非结构化数据 • 智能的网络资产自身就会产生大量数据: 电源, 温度, 流量 … • 用户需要提供对资产性能, 可用性及成本管理的洞察和趋势
IBM 大数据平台
Streams
SPSS
Cloud Insights
InfoSphere BigInsights
Rave
Watson
IBM 或者第三方 解决方案
应用性能管理（APM）
பைடு நூலகம்
系统 & 日志监控
事件管理
运维环境
Applications | Systems | Workloads | Wireless | Network | Voice | Security | Mainframe | Storage | Assets 15
提升运营效率
Application Monitoring
Customer Experience
Network Performance
Transaction Response Time > 5 secs
Storage Monitoring
Mainframe Monitoring
如果没有针对故障的“提前感知”能力，运维团队只能被动响应故障，令企 业遭受业务上的损失…
摘自:
GARTNER G00263442 （28 May 2014）
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© IBM Corporation
IBM Software Group
…需要分析很多数据并结合业务拓扑，才能识别问题
© IBM Corporation
预防性管理的时代已经到来
IT环境爆炸性增长的数据（日志通常包含了最准确、最真实的关键信息） • 拥有5000台服务器的企业每天产生超过1.3 TB 的数据
运维大数据的来源：包括结构化、非结构化数据
网络流量与事务处理 日志文件 警告/报警与事件 性能指标 核心文件与内存痕迹 配置文件 • • • • • 服务请求 故障通知单 社交媒体 库存与资产 用户文档与技术文档
• • • • • •
搜索
…取得洞察力
预测
… 提供洞察力
优化
… 基于洞察力
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如果在宕机前没有"预先诊断"的话，运维团队则只能被动应对，眼睁睁 看着宕机恶果蔓延有如烧钱一般... © 2014 IBM Corporation
传统业务管理与基于IT运维分析(ITOA)进行业务管理的区别
基于ITOA 方案
状态考察
客户业务系统的应用日志包含准确、 详细的交易信息，真实、全面的体现了用户 业务系统的状态
• 典型的大型企业: 5000 服务器 + 网络 + 存储 + 中间件，每天产生大 约1.3 TB 的可用性和性能管理数据 • 跨国公司及服务提供商则拥有超过20,000服务器, … 每天产生大约4.5 TB数据 • Web及移动应用所要求的研发与敏捷开发，产生的数据量则大到难以 统计
APM文摘2013： 75%的高级IT总监对传统的管理方 式感到不满意, 30%表示他们无法预测潜在的宕机威胁
数据的来源：企业业务管理的五个维度
End-user experience monitoring — 捕捉应用或服务的终端用户体验
Runtime application architecture modeling — 发现应用所依赖的软硬件基础设施，以 及它们之间在运行时的通信关系。
User-defined transaction flow monitoring — 对指定交易，在执行的过程中，穿越的各 逻辑节点，所占用的资源和响应时间能够跟踪 Application component deep dive — 单一领域，基于应用环境上下文的的深入分析，和 问题诊断 IT Operation Analytics（ITOA） — 将数据整合、格式化、分类后，通过关联和智能分析 来提供更准确的业务管理能力
自动绘制所有的关联 指标数据
文字描述异常的行为
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对于KPI异常偏离的检测
多KPI分析 (Granger 因果逻辑算法) 针对大量的时间序列数据，找出其中关键的因果关系并为时间序列数据建立 预测模型 利用该模型进行异常诊断和预测
时间序列数据
Server#1 Alerts Application# 1 availability Server#1 Out Packets Application #2 availability Server 3 No of Processors Trade
为检测和避免服务中断，进行实时的分析 采用先进的沃森多变量和单变量分析算法. 关联跨多个域和异构数据源的指标
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Predictive Insights 观察行为
• 单个 KPI 分析
• 对每个KPI学习其历史的行为 • 当KPI偏离其历史的行为时，认为是异 常
业务模型
传统方案
静态研究
需要了解被管理业务的逻辑拓扑，建立 通过监控工具获得性能数据，获得KPI数 据，更有效的性能管理需要结合动态性能基线来判 断业务偏离
望闻问切
将非结构化的业务系统的应用日志， 通过大数据技术进行高效收集、格式化、索 引、分析，将业务系统的应用性能状态准确、 及时的体现出来，并结合认知技术、逻辑算 法，实现故障的提前预警
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运维团队做不到预防性管理的主要障碍
• • • • • 海量数据，无法进行人工分析 现行分析技术如标准阈值分析法，无法实现预防目的 无法诊断到正在发生的问题（在造成业务损失之前） 阈值要么定得太高，在完全宕机之前没有足够的警告 阈值要么定得太低，噪音太多，所有一切都忽略掉了