大数据时代的掘金之道
大数据分析挖掘商业价值的技巧
大数据分析挖掘商业价值的技巧随着互联网和信息技术的快速发展，大数据分析已经成为企业决策和商业发展中的重要工具。
通过对大数据的深入分析，企业可以挖掘出隐藏在数据背后的商业价值，并借此获得竞争优势。
本文将探讨几种大数据分析挖掘商业价值的技巧。
一、数据收集和整理在进行大数据分析之前，首先需要收集大量的数据。
数据可以来自企业内部的各种系统，如销售、客户关系管理和物流系统，也可以来自外部的各种渠道，如社交媒体、消费者调研和市场报告。
收集到的数据需要进行整理和清洗，以去除重复、缺失或不相关的数据，确保数据质量的准确性和完整性。
二、数据挖掘与建模数据挖掘是从大数据中发现模式、关联和趋势的过程。
通过应用各种机器学习和数据挖掘算法，可以有效地发现数据中的潜在价值。
建立合适的模型是数据挖掘的关键，可以根据具体的业务需求选择不同的模型，如聚类分析、分类算法、关联规则等。
通过对数据的挖掘和建模，企业可以获得对市场、客户和产品的深入了解，为商业决策提供依据。
三、预测分析和趋势预测大数据分析可以帮助企业进行预测分析和趋势预测，预测市场需求、销售趋势和产品表现等。
通过对历史数据和市场信息的分析，可以建立预测模型来预测未来的趋势和变化。
预测分析可以帮助企业调整市场策略、优化供应链和制定合理的销售预测，从而提高市场响应能力和经营效率。
四、个性化推荐和定制服务大数据分析可以通过对个人用户行为和偏好的分析，实现个性化推荐和定制化服务。
通过挖掘用户在社交媒体、在线购物和移动应用等平台上的行为数据，可以为用户提供个性化的推荐产品和服务。
个性化推荐和定制化服务可以提高客户满意度和忠诚度，从而增加客户的消费意愿和购买频率。
五、营销策略和广告优化在推广和市场营销中，大数据分析可以帮助企业制定更加精准和有效的营销策略。
通过对客户群体和市场细分的分析，可以了解客户需求和行为习惯，从而制定个性化的市场营销策略。
同时，大数据分析还可以帮助企业优化广告投放和媒体选择，提高广告的点击率和转化率。
大数据时代的到来机遇与挑战
大数据时代的到来机遇与挑战随着信息技术的不断发展，大数据时代已经悄然而至。
在这个信息爆炸的时代，大数据不仅给我们带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的挑战。
本文将探讨大数据时代的到来，以及其中蕴含的机遇与挑战。
一、大数据时代的背景大数据时代的到来，主要得益于信息技术的飞速发展。
互联网的普及和移动互联网的快速发展，使得人们在日常生活中产生了海量的数据。
同时，各种传感器技术的广泛应用，也为数据的采集提供了更多可能。
这些数据以前所未有的速度增长，形成了所谓的“大数据”。
二、大数据时代的机遇1. 商业机会：大数据为企业提供了更多的商业机会。
通过对海量数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而精准推出产品和服务，提升市场竞争力。
2. 创新发展：大数据时代催生了许多新兴产业，如人工智能、物联网等。
这些新技术的发展，为社会带来了更多的创新机会，推动了科技的进步。
3. 政府治理：大数据也为政府提供了更多的治理工具。
通过数据分析，政府可以更好地了解社会民生状况，制定更科学的政策，提升政府治理效率。
三、大数据时代的挑战1. 数据隐私：随着数据的不断增长，数据隐私问题日益突出。
个人信息泄露、数据滥用等问题频频发生，给社会带来了安全隐患。
2. 数据安全：大数据的存储和传输需要更高的安全性保障。
数据泄露、黑客攻击等安全问题成为了制约大数据发展的重要因素。
3. 数据治理：大数据时代数据量庞大，如何有效管理和利用这些数据成为了一个亟待解决的问题。
数据标准化、数据共享等方面的问题亟待解决。
四、应对大数据时代的策略1. 加强数据安全保障：企业和政府应加强数据安全意识，建立健全的数据安全管理制度，确保数据的安全可靠。
2. 完善数据治理机制：建立统一的数据标准和共享机制，推动数据的互联互通，实现数据的共享和利用。
3. 加强法律法规建设：完善相关法律法规，加强对数据隐私和数据安全的监管，保护个人和企业的合法权益。
五、结语大数据时代的到来，既带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的挑战。
大数据挖掘在金融领域的应用
大数据挖掘在金融领域的应用随着信息技术的发展和普及，大数据风靡全球各行各业。
金融领域作为应用最为广泛的领域之一，也深受大数据技术的影响。
大数据挖掘在金融领域的应用，为金融行业的管理、风险控制、产品创新等方面提供了新的手段和思路。
本文将深入探讨大数据挖掘在金融领域的应用，并分析其现状与未来发展趋势。
一、大数据挖掘在金融领域的应用现状从传统的银行系统向数字化金融的转变中，大数据挖掘技术在金融领域中得到了广泛的应用。
以金融风控为例，大数据技术可以帮助银行实现精细化风控，使得银行能够更好地管理风险，降低风险成本。
此外，大数据挖掘可以通过对用户行为和画像的分析，提高金融产品的个性化、智能化程度，增强金融产品的用户体验。
在股票等金融市场中，大数据挖掘也成为了金融投资的新工具之一，用于分析和预测市场需求和价格波动。
二、大数据挖掘在金融领域的应用实践如何将大数据技术应用到金融领域中呢？以下是大数据挖掘在金融领域的应用实践。
1. 金融风控通过大数据挖掘技术，可以构建精细化的用户画像，覆盖用户的各个方面，包括行为习惯、消费能力、债务情况等。
基于此，可以实现更加精确的风险评估，掌握用户的风险状况，避免信贷风险和逾期风险。
2. 金融理财大数据挖掘技术可以帮助理财机构分析市场动态和用户需求，预测市场走向，为金融投资提供决策支持。
此外，还可以根据用户的投资偏好和风险承受能力，提供相应的理财产品，以提高客户的理财效益和体验。
3. 金融营销大数据挖掘可以借助用户画像和行为分析，实现金融产品的个性化营销。
具体而言，可以针对用户的不同需求和偏好，推荐符合用户需求的金融产品和服务。
同时，还可以通过社交媒体分析和用户画像分析等手段，深入了解用户的喜好和需求，提高金融产品的用户体验。
三、大数据挖掘在金融领域的未来趋势作为信息技术的重要应用领域，大数据挖掘在金融领域的应用前景广阔。
未来，随着金融数字化的不断深入，大数据挖掘技术也将得到更为广泛的应用。
大数据平台如何制定盈利模式
大数据平台如何制定盈利模式在当今数字化的时代，大数据平台已经成为了企业和组织获取、处理和分析数据的重要工具。
然而，要让大数据平台实现可持续的盈利并非易事，需要精心制定合适的盈利模式。
首先，我们需要明确大数据平台的核心价值所在。
大数据平台的价值主要体现在其能够整合海量的数据资源，并通过先进的技术手段对这些数据进行深度挖掘和分析，从而为用户提供有价值的信息和见解。
基于这一核心价值，我们可以探讨以下几种常见的盈利模式。
一、数据销售模式这是一种较为直接的盈利方式。
大数据平台可以将经过整理、清洗和分析后的高质量数据出售给有需求的企业或机构。
例如，市场调研公司可能需要特定行业的消费者行为数据，金融机构可能需要企业的信用数据等。
但在采用这种模式时，需要注意数据的合法性、安全性和隐私保护，确保数据的交易符合相关法律法规。
为了提高数据的销售价值，大数据平台需要不断优化数据采集渠道，提高数据的准确性和完整性。
同时，还可以根据客户的需求，提供定制化的数据服务，例如按照特定的时间段、地域范围或数据维度进行筛选和整理。
二、数据分析服务模式除了销售数据本身，大数据平台还可以凭借其强大的分析能力为客户提供数据分析服务。
这种服务可以包括为企业提供市场趋势分析、用户画像绘制、风险评估等。
通过深入挖掘数据背后的潜在价值，帮助客户做出更明智的决策。
对于数据分析服务模式，大数据平台需要建立一支专业的数据分析团队，具备丰富的行业经验和专业知识。
同时，要不断更新和优化分析工具和算法，以提高分析的效率和准确性。
三、数据应用开发模式利用大数据平台开发具有特定功能的数据应用，然后将这些应用销售给用户。
例如，开发一款基于大数据的精准营销工具，帮助企业更有效地进行市场推广；或者开发一款智能物流管理系统，提高物流企业的运营效率。
在数据应用开发模式中，关键在于深入了解用户的需求和痛点，开发出具有创新性和实用性的应用产品。
同时，要注重用户体验，确保应用的操作便捷、界面友好。
掘金大数据——大数据，过热
掘金大数据——大数据，过热
李飞云
【期刊名称】《信息化建设》
【年(卷),期】2015(0)12
【摘要】数据已经成为国家基础性战略资源，不仅能带动GDP增长2-4％，也为地方经济带来新的机遇。
因此，各地纷纷推进大数据相关业务，如贵阳的数谷、宁夏的亚马逊之云、，武汉东湖大数据交易中心，张家口的‘京北云谷”更是吸引5u---j-里在此投资180亿元建阿里云数据中心，政府、企业、高校和研究院所都将大数据视为下一个栅遇。
【总页数】3页(P10-12)
【关键词】过热;战略资源;数据相关;交易中心;武汉东湖;数据中心;金;GDP
【作者】李飞云
【作者单位】《信息化建设》编辑部
【正文语种】中文
【中图分类】F270
【相关文献】
1.掘金大数据时代-大数据时代的电商精准营销 [J], 《声屏世界：广告人》编辑部;颜伟鹏;
2.大数据有大洞察蓝色巨人“3A5步”掘金大数据 [J], 李璐
3.大数据的力量寻找大数据的“掘金者” [J],
4.掘金医疗大数据亟待国家战略支持/可视化数据:绘制肿瘤突变基因星图/大数据给中医药插上腾飞的翅膀/大数据布局:构建中国心血管数据平台 [J],
5.大数据革命：信息时代寻宝指南——掘金大数据 [J], 陈纪英;
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大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例
大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例来源：大数据实验室时间：2015-01-06 10:15:51 作者：对于企业来说，100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义，本文的主旨就是寻找“正在做”大数据的49个样本。
本文力图从企业运营和管理的角度，梳理出发掘大数据价值的一般规律：一是以数据驱动的决策，主要通过提高预测概率，来提高决策成功率；二是以数据驱动的流程，主要是形成营销闭环战略，提高销售漏斗的转化率；三是以数据驱动的产品，在产品设计阶段，强调个性化；在产品运营阶段，则强调迭代式创新。
上篇天然大数据公司的各种套餐从谷歌、亚马逊、Facebook、LinkedIn，到阿里、百度、腾讯，都因其拥有大量的用户注册和运营信息，成为天然的大数据公司。
而像IBM、Oracle、EMC、惠普这类大型技术公司纷纷投身大数据，通过整合大数据的信息和应用，给其他公司提供“硬件软件数据”的整体解决方案。
我们关注的重点是大数据的价值，第一类公司首当其冲。
下面就是这些天然大数据公司的挖掘价值的典型案例。
01 亚马逊的“信息公司”如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。
亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。
作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。
这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。
亚马逊CTO Werner Vogels在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。
长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。
“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。
为什么有的企业在商业上不断犯错？那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说，“一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。
移动互联网掘金之路：因未知而美好
热点争 鸣
信消 费特征 、信 用状 况等 ，甚至 可以通 过分 析获取 用 户 特定 时段 的特定 需求 。这样 就能 够根据 特定 需求和 业 务 信息 为用户进 行分 群 、贴 标签 ，寻找 需 求与业 务 的匹配
关系 。在 此基 础上 ，运营 商可 以建 立基于 业务和 用 户信
施 的复杂 系统 ，这 是运 营商并 不擅长 的领域 。为 了做到 有 竞争力 ，运营商 通常会 选择 一些有 实力 的企 业作 为行
能够 降低成 本 的大批量差 异化 生产 的机 会 ，是 电信运 营
商在新时代进行创新的主题 。★
移动互联网掘金之路 ： 因未知而美 好
中国移 动互联 网的发展 正以高铁 速度奔跑 向未来 。据工信部 统计 ，２ ０ １ ３ 年 上半年 ，我国智能手 机 出货量达
２ ． １ ４ 亿 部 ，信息消费规模 达２ ． ０ ７ 万亿元 。新增的应 用型Ａ Ｐ Ｐ 已经超过 １ 千万 ，￣２ ０ １ ６ 年 ，移动应用的市场规模将达 到６ ６ Ｏ 亿元 ，未来四年复合增长率将达６ ５ ％ 。 但 目前移动游戏盈利模 式仍不清晰 ，还有很 多应用还处在纯烧钱 阶段 。正在播 出的央视 专题片 《 指尖上 的商
他也提醒道 ，～味的坚持就代表你 无法倾听别人 的意见 。最 让人值得期待 的是能够在最 大程度 上推动和坚持 自己的理念 ，同时讨论决定并逐步改变 团队的商 业模 式。
触控科技Ｃ Ｅ Ｏ 陈吴芝表 示 ，阿里 巴巴达和腾讯到 ７ 亿 元左 右的收入分别 用 － ２４ 年和５ 年 ，而捕鱼达人 只用２ 年 时
运 营商 难 有 大 的机 会 。尽 管 如 此 ，运 营 商 也都 在 做 一
些创新 ，如新 业务基 地化运 营 、建 立创新 孵化基 地 、与
发掘数据的潜在价值
发掘数据的潜在价值在数字化时代，数据正在成为公司经营和决策的重要工具。
一方面，数据的价值更多地体现在它们所能提供的信息和洞察力上，而不是简单的固定计量；另一方面，数据的潜在价值也越来越多地被挖掘出来，让公司和决策者可以更好地利用它们来支持业务发展和创新。
然而，要充分发掘数据的潜在价值，公司需要采取一系列策略和措施，以确保其能够更好地理解数据。
一、跨越化的数据分析首先，公司需要采用跨越化的数据分析策略。
通过这种方法，公司可以将分散的数据汇聚成一个完整的数据集，然后将其应用于分析和洞察力。
这种方法的好处在于，它能够整合各种类型的数据，在数据集中去除冗余数据，同时提高数据分析的范围和精确度。
它甚至能够帮助公司理解数据的背后逻辑和根本原理，从而推出可能的趋势和模式。
二、建立有效的数据模型其次，公司还需要建立有效的数据模型。
通过这种方法，数据可以被分析、理解和应用到公司业务的具体情境中。
公司可以通过建立各种模型来实现不同的目标，比如用于预测客户行为、领先业务趋势或预测市场趋势等。
这些模型可以为公司提供深入的洞察力和信息，让公司更好地了解业务状况并作出更好的决策。
三、利用数据分析工具另外，公司还需要利用数据分析工具进行数据挖掘。
这种工具可以帮助公司轻松地访问、管理和分析数据。
更重要的是，这些工具能够帮助公司理解数据，提供更深入的洞察力和信息，并在决策和创新中发挥作用。
四、数据治理最后，公司还需要实现高效和有效的数据治理。
这是确保数据质量和精度的关键因素，同时也是确保数据可靠性和安全性的重要手段。
为此，公司需要建立数据管理与保护的标准和流程，明确适当的访问和使用规则，并确保数据不被滥用或泄露。
总而言之，发掘数据的潜在价值，需要采取一系列策略和措施，以确保公司和决策者能够更好地理解数据并在业务决策和创新中利用。
这些策略包括跨越化的数据分析、有效的数据模型、数据分析工具和数据治理。
只有同时采取这些策略，才能真正实现数据的潜在价值，支持公司的业务发展、创新和成功。
掘金大数据“蓝海”
在 创新 、协 调 、绿色 、开放 、共 享五 大新发 展理念 的引领 下 ，贵 州在 数据 资源整 合 、应 用服 务推广 、产业
家和 地区 只要经过 自己 的努 力 ，都 可 以站 在 同一条起跑 线上 ，落 后 的地 方
甚至可 以抢 占先机 。
聚集发 展 、制度规 范创新 等方面 开展
法 ，出 台 《 贵州省 大数据发 展应 用条 例 》；率先设 立全球第 一个大数 据交 易所 ，创建 贵 阳大 数据 战略 重点 实验
室 、大数 据资产评 估实验 室 ，提 出块 数据理论…… ２ ０ １ ６ 年５ 月２ ５ 目，在２ ０ １ ６ 中国 大
就 在 同一天 ，２ ０ １ ６ 贵安 ・ 全球 智 能 终端 产业创新 发展峰 会暨 中国大 数
文 ｌ 当代贵州全媒体记者 付 松
经过３ 年先行探索 、先发实践 ，贵州大数据在 全国探索 了一 系列首创之 举。
２ ０ １ ６ 年５ 月２ ４ 日，贵州 ・ 中国南方 数 据 中心 示范基地 获批 ，贵 Ｊ － １ ＂ １ 再一次 因为大数据而广 受关注 。
曾 几何 时 。在 外界 眼里 ，贵 州偏 居西 南一隅 ，虽然生 态山清水 秀 ，但
ｚ ÷ ” ， 前 “ 上 “ 东
也屯进 了人 州 ”人 赛
奖 获 得 者 。作 为贵 州
小 ｊ 业， ２ ｆ １ １ ５ 年４ 月１ １ 日 线以
代 表的高新技 术产 业 ，加 快构建 以大 数据 为龙 头的全 产业链 、全服 务链 和
全治理链 ，正代 表贵州 １ 经 济发 展转型 的新脉动 。
精耕 “ 实验 田” 探 索差 异化创新
２ ０ １ ４ 年３ 月 ，贵 州 在北 京 宣布 大
大数据时代的机遇与挑战
大数据时代的机遇与挑战在信息技术快速发展的背景下，大数据时代已经到来。
随着各类数据的爆发性增长，我们迎来了前所未有的机遇和挑战。
本文将探讨大数据时代给我们带来的机遇和挑战，并给出相应的解决方案。
一、机遇1. 商业机遇大数据为商业提供了新的机会，能够帮助企业更好地了解市场需求、调整战略，从而增加销售额。
通过对大数据的分析，企业能够追踪消费者的购买行为、喜好和观点，以制定个性化的推销策略，提高客户满意度和忠诚度。
2. 科学研究机遇大数据为科学研究提供了前所未有的数据来源和分析能力。
研究人员可以通过分析海量的数据，发现其中潜藏的潮流和规律，为解决现实问题提供依据。
比如，在流行病研究中，通过对大数据的分析，可以更准确地追踪传染病的传播路径，及时采取相应的控制措施。
3. 公共管理机遇大数据的分析和应用有助于优化公共管理方式，提高效率和效果。
政府可以通过对各种数据的整合和分析，提前发现社会问题的迹象，及时作出相应的治理措施。
同时，还可以通过对公共服务数据的分析，了解民众的需求和反馈，提供更好的公共服务。
二、挑战1. 数据隐私和安全挑战在大数据时代，个人隐私面临着前所未有的威胁。
大量的数据被收集、存储和分析，难免会出现数据泄露或滥用的风险。
因此，保护数据的隐私和安全成为了亟待解决的问题。
政府和企业应加强数据保护措施，制定相关的法律和规范，加强数据安全管理能力。
2. 数据质量和准确性挑战大数据的来源多样、规模庞大，对数据的质量和准确性提出了更高的要求。
不同数据源之间存在着数据质量、数据格式和数据一致性等问题，这就需要数据处理和清洗技术的应用，以确保数据的准确性和可靠性。
3. 数据分析和应用挑战大数据时代，数据的体量庞大，如何高效地分析和利用这些数据成为了一项重要的挑战。
数据分析师的需求迅速增加，但高素质的数据分析人才相对匮乏。
此外，数据分析的方法和技术也需要不断创新和完善，以适应数据时代的需求。
三、解决方案1. 加强数据隐私保护政府和企业应建立健全的数据隐私保护机制，尊重个人信息的隐私权，制定相关法律和规范，加强数据安全管理能力。
大数据时代的商业智能应用——数据挖掘方法与案例
大数据时代的商业智能应用——数据挖掘方法与案例随着互联网技术的不断发展，互联网上的数据量也在不断增加。
目前，全球每天产生的数据量已经超过2.5亿个人类图书馆的总容量。
这些庞大的数据储存着人类的经验、知识和智慧，同时也为企业提供了海量的商业智能数据。
如何从中获取最有价值的信息，已成为商业竞争中的关键问题。
这就是数据挖掘的意义所在。
数据挖掘，是从大量数据中提取信息的过程，是数据分析领域的重要组成部分。
数据挖掘包括分类、聚类、预测等多种方法，它可以自动地发现数据中的知识，挖掘出其中蕴含的规律和趋势。
随着计算机技术的进步，数据挖掘的研究和应用已经成为商业智能领域中越来越重要的一环。
商业智能，旨在通过整合数据，提供可供企业管理层作出战略决策的信息。
商业智能可应用于广泛的领域，包括金融、保险、医疗、教育、政府等。
商业智能所使用的技术和工具也越来越多样和成熟，其中数据挖掘技术是其中重要的组成部分。
数据挖掘在商业智能中的应用广泛，包括销售分析、客户关系管理、市场调研、财务分析、风险评估等。
下面以几个实际应用案例来讲述数据挖掘的方法和应用。
1. 销售预测销售预测是商业智能中的一项重要应用，是对企业未来销售额进行预测的过程。
为了实现销售预测，需要对已有的销售数据进行挖掘，从而确定影响销售额的各种因素。
销售预测可以帮助企业做出更好的商业决策，提高销售效益，进而提高企业的竞争力。
在销售预测中，需要采用的数据挖掘方法有多种，其中比较常见的包括线性回归分析、时间序列分析、神经网络分析等。
2. 风险评估风险评估是在商业智能中被广泛使用的应用之一，主要是对企业的风险进行全面评估，发现风险的原因和根源，进而采取合适的风险防范措施。
在风险评估中，需要采用的数据挖掘方法包括聚类分析、因子分析、决策树分析等。
这些方法可以从大量的数据中，挖掘出最可能存在风险的源头，为企业提供有力的决策依据。
3. 客户关系管理客户关系管理是企业与客户之间的互动和沟通管理，是商业智能中一个非常重要的应用领域。
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浅谈大数据时代的数据分析与挖掘
浅谈大数据时代的数据分析与挖掘随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了质的飞跃，发展方向更加全面。
特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。
在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。
就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。
文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。
标签：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设引言進入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。
在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。
然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。
矛盾即对立统一。
矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。
同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。
数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。
为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。
掘金时尚大数据
掘金时尚大数据在数字时代，大数据也衍生出一个大江湖。
它正从媒体热炒的概念落地为产生财富的产业，引发众多大数据服务商争相挖掘这个百亿美元级别的市场。
来自伦敦的大数据服务商Editd早在大数据概念刚刚萌芽的时候，就开始在这片热土上精耕细作，用大数据来支持直觉，用数据驱动时尚预测，成为大数据时代的掘金者。
掘金之路无论你是否承认，大数据正在改变着无数人的命运。
亚马逊前任首席科学家安德烈亚斯?维根曾经说过：“数据是新的石油。
”大数据的价值堪比石油和黄金，越来越多的人开始在大数据上挖掘财富：华尔街的敛财高手们通过大数据先人一步预判市场走势，银行根据大数据分析就业率，对冲基金根据购物网站的顾客评论判断产品销售情况……然而，就在六七年之前，大数据还是一个不为大多人所熟知的新兴概念。
2008年9月，《自然》杂志推出了名为“大数据”的封面专栏，次年大数据也仅仅是互联网技术行业中的热门词之一。
就在同一年，一家致力于用大数据推动时尚领域变革的创业公司成立了，这远远早于人们公认的大数据研究与应用先驱麦肯锡咨询公司――其在2011年6月发布了长达150余页的关于大数据的报告，探讨网络平台记录的个人海量信息的商业价值。
这家创业公司名为Editd，是第一个在时尚领域挖掘大数据价值的开拓者。
2000年代初期，Julia Fowler在澳大利亚担任时尚设计师，她常常在设计中遭遇一个令人苦恼的问题：由于信息源太少，导致她很难及时了解和响应最新的流行趋势。
在回忆那些年的工作经历时，她说道：“我们手头上有上一季产品业绩的内部数据，也能够通过一些时尚网站来获得启发，但是我们根本就没有办法知道我们到底在设计中错过了哪些机会，更没有具体的数据来告诉我们如何才能让产品搭配更加完善。
”Julia Fowler想要寻求帮助，但她却不知道该向谁求助。
于是，她产生了自己开发一套大数据解决方案的想法。
Julia 找到了一位合伙人Geoff Watts，他是一位财务工程师，并且有着金融领域的从业经验。
大数据挖掘技术在金融领域的实践应用
大数据挖掘技术在金融领域的实践应用近年来，随着科技的不断发展，大数据挖掘技术逐渐应用于各行各业。
金融领域作为大数据挖掘技术应用的一个重要领域，也逐渐意识到了大数据挖掘技术的重要性。
大数据挖掘技术在金融领域的实践应用已经成为一个新兴领域，不断的发展和完善。
本文就探讨大数据挖掘技术在金融领域的实践应用。
一、大数据挖掘技术的基本概念大数据挖掘技术是指采用计算机、统计学、数学等学科的方法，从大规模、多样化、异构化、动态变化的数据中发现信息、知识和价值的一种技术。
它可以深入挖掘数据中的关联规则、异常信息、预测模型等内容，实现数据的智能化处理和应用。
二、大数据挖掘技术在金融领域的优势大数据挖掘技术在金融领域的应用具有以下优势：1. 帮助金融行业识别潜在风险金融行业的管理和风险控制是非常重要的。
大数据挖掘技术可以帮助金融机构识别出可能存在的风险，从而实现预测和监测，避免出现损失。
2. 提高金融机构经营效果利用大数据挖掘技术，金融机构可以运用挖掘出来的数据信息制定出更加准确的经营策略，提升经济效益和信誉度。
3. 优化金融服务模式大数据挖掘技术可以帮助金融机构分析客户群体的需求，从而制定出符合客户需求的服务模式，提高客户体验和忠诚度。
三、大数据挖掘技术在金融领域的具体应用1. 风险控制金融风险控制是金融行业中比较关键的一个领域。
通过大数据挖掘技术，金融机构可以实现对风险的预测和监控，减少运营风险和信用风险的发生。
例如，大数据挖掘技术可以挖掘金融机构客户的大量交易记录，综合分析客户的交易情况、行为趋势等信息，判断客户是否具有欺诈嫌疑，帮助金融机构进一步处理风险事件。
2. 营销推荐金融机构可以通过大数据分析客户的消费水平、兴趣爱好、社交圈及历史行为来挖掘潜在客户，通过多种渠道和方式向客户传达信息。
例如，银行可以根据金融机构挖掘出来的数据，为客户推荐合适的金融产品、投资理财方案，提高客户的消费满意度和忠诚度。
3. 财富管理金融机构可以通过大数据挖掘技术，综合分析客户财务状况，提供专业的财富管理服务。
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇随着信息技术的不断发展，大数据已经成为当今时代的一个热门话题。
在这个数字化、互联网普及的时代，我们产生和积累的数据量越来越庞大，对于如何高效和智能地处理这些数据，我们面临着诸多挑战和机遇。
一、挑战1. 数据规模与处理能力不匹配在大数据时代，数据规模呈现爆炸式增长，远远超出了人们的想象。
传统的数据处理方式已经无法应对如此海量的数据。
数据处理的速度和能力远远滞后于数据生成的速度，导致数据的累积和堆积，难以高效地利用和分析数据。
2. 数据质量与准确性问题大数据的采集来源广泛，涉及到各种渠道和方式。
数据的准确性和可信度成为一个关键问题。
数据中可能存在错误、重复和失真等问题，这使得数据的分析和应用变得困难。
如何保证数据的质量和准确性，成为了我们面临的挑战。
3. 隐私和安全问题在大数据时代，我们的个人、商业和政府数据都处于广泛共享和利用的状态。
随之而来的是隐私和安全问题的威胁。
我们需要找到平衡点，在实现数据共享和利用的同时，保护个人和组织的隐私安全。
二、机遇1. 数据驱动决策的能力提升大数据时代，我们可以通过对数据进行深入挖掘和分析，获取更多的信息和洞察。
这将帮助我们做出更准确、更科学的决策，提升组织和个人的竞争力。
大数据技术的发展，将让我们能够更好地了解用户需求、市场趋势和商业机会，从而做出具有前瞻性和战略性的决策。
2. 创新服务和商业模式在大数据时代，我们可以通过深入了解用户需求和行为，提供更个性化和精准的服务。
通过对大数据的分析，可以挖掘出各种商业机会，在服务和产品创新方面提供更多可能性。
与此同时，大数据也为企业提供了更广阔的商业模式创新空间，帮助企业实现盈利和增长。
3. 社会问题的解决和公共服务的优化大数据技术在解决社会问题和优化公共服务方面具有潜在的巨大优势。
通过对大数据的分析和挖掘，我们可以更好地了解社会问题的本质和规律，帮助政府和组织制定更有效的政策和方案。
同时，大数据也可以为公共服务的提供和运营提供更多创新思路和解决方案。
大数据时代带来的“数据财富”
I nsight视点浩瀚的数据是新的生产要素，已成为一种继自然资源和人力资源之后的重要战略资源。
我们必须拥有一种新型能力：通过对海量数据的分析，获得有巨大价值的产品和服务大数据时代带来的“数据财富”文/李菲“大数据”无疑是当下的最热门话题之一，掘金大数据的“寻宝游戏”正在全球上演。
由英国维克托迈尔-舍恩伯格和肯尼思库克耶所著、浙江人民出版社出版发行的《大数据时代》中译本，于2013年1月和英文原版同步面世，再次引爆了国内业界对“大数据”的广泛讨论。
维克托被誉为“大数据时代的预言家”，他在该书中高屋建瓴地提出：大数据开启了一次重大的时代转型。
那么，什么是大数据，它具有哪些特征？在大数据时代，我们的思维模式将经历哪些变革？挖掘和利用大数据将对我们的生活、工作方式产生怎样的影响？应对大数据的汹涌来袭，我们应该怎样建立规范自身的新准则？《大数据时代》一书以宏大的视野、掷地有声的观点和丰富翔实的例子，回答了这些问题。
大数据时代已悄然到来联合国于2009年正式启动了“全球脉动”倡议项目，拉开了大数据促发展的序幕。
与此同时，世界各国政府都逐渐意识到大数据的作用，着手研究大数据发展战略，并开始有益的尝试。
最引人注目的是美国政府于2012年3月提出《大数据研究和发展计划》，这标志着美国把大数据的研究与应用上升为国家战略。
（一）“大数据”的概念与基本特征“大数据”这一概念最初起源于美国。
维基百科对“大数据”的定义是：没有办法在允许的时间里用常规的软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
简言之，“大数据”就是传统IT技术和数据库软件无法处理的海量数据。
通常认为，“大数据”具有明显的3V特征，即Volume（大量化）、Varie ty （多样化）、Velocity（快速化）。
随着大数据分析与挖掘的深入，其第4个V的特性日益突显，即Value（价值）。
——大体量浩大。
大量的从各种源头通过不同渠道定期产生，量级已从GB、TB、PB发展至EB，甚至是ZB（泽字节，等于270字节）。
2022年专业技术人员公需课目网络效应答案
网格化”服务管理体系的创新之处在于（d）。
A建立了独立于现有职能部门之外的监督主体B将各职能部门的工作人员融合在了网格里C充实了基层政府的工作力量D正确运用互联网技术大幅提高了行政监督效率在“网格化”服务管理体系中，网络监督中心的指令能够有效得到落实的原因是（c）。
A增加了财政预算B建立了奖惩制度C公开了绩效排名D增加了人员编制在“网格化”服务管理体系中，为什么说互联网与“通天塔”有相似之处（a）。
A它将法律条文和普通民众造就成了公共部门的“上帝”B它使民众再次合作起来C它使公共部门再次合作起来D它使公共部门感到压力党和政府将代表话语权的新闻登载资格授予商业网站的主要原因是（b）。
A为了搞活商业网站以增加税收•B为了更好地借助互联网开展思想宣传工作C为了淘汰传统新闻产业D为了减少网络不良信息下列哪一项属于网络媒体行业内部监督机制（d）。
网络新闻信息评议会网络监督志愿者互联网违法和不良信息举报热线网络媒体行业协会b）是由商业网站自行招募管理的，受“网络新闻信息评议会”业务指导的，独立于网站内部采编及监控流程的，负责对网站中违法和不良信息进行检举的志愿者。
网络监督志愿者网站自律专员网络举报热线接听员网络新闻信息评议员（a）能使商业网站发自内心地抵制抹黑社会主义的行为。
唤起商业网站领军人物对社会主义的情感与认可加强监督与惩罚成立行业协会引入第三方监督下列哪一项属于互联网+宣传的外包模式（c）。
鼓励体制内的新闻单位进军网络媒体行业要求各级政府及其职能部门开设网络媒体依靠商业网站开展思想宣传工作发动人民群众参与网络宣传）是中国通过自营模式开展网络宣传的制胜法宝d。
A商业网站B体制内的新闻单位C党政单位D人民群众要讲好中国故事，掌握国际话语权，就需要利用（a）去打造具有世界竞争力的网络媒体。
A体制外的商业网站B体制内的新闻单位C政府及其职能部门D人民群众在2014年《自然》杂志开展的一项调查中，60%的科学家表示自己经常使用（b）。
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是企业的饭桶；
大数据的核心是量化，企业没有量化体系就没有未来。
谢谢聆听
THANK YOU FOR YOUR ATTENTION
03
情商、悟性、潜力
04 留人策略
流程 复制 沉淀
用心留人
五、大数据时代的维系之道
维 系 客 户 的 核 心
1
看透你的资源 成为客户的专家 实施猎犬计划
2
3
五、大数据时代的维系之道
微笑
速度 关心
高效服务的 特点
超越顾客的期望
点点滴滴让客户感动
大数据是从单兵作战到产业价值链整合的时代；
企业业绩提升的核心在于改变现有客户群结构； 没有平台就没有一切，没有鱼塘就无法获取更多的大 鱼； 管理者最大的悲哀就是未能认清谁是企业的人才，谁
A
E
大数据概念的
产生原因
战略之道
大数据时代企业
经营的五行之道
定位之道
营销之道
管理之道
维系之道
一、大数据时代的战略之道
行业选择 产品选择
用户选择
案例：诺基亚老总开会，说:"今天我们有两个主题，就是 研究什么叫'中国'，什么叫'印度'"。
二、大数据时代的定位之道
产品定位
产品定位的五大要
用户定位 满足用户的存 在感、归属感、 交互感。 素：功能、名字、 包装、服务、卖点。
三、大数据时代的营销之道
营销中如何成功 顺势与借势？
反思我们的哪些 产品、手段、方 法适应了时代发 展要求？
如果造势？
在逆势中如何处 理？
案例：宁夏的一 家奶制品公司
与众不同， 一鸣惊人
四、大数据时代的管理之道
企业用人、管人的通病
01
用人往前 过河拆桥 记恨员工
核心竞争力解读
衡量人才的三个参考 02 指标
大数据时代的掘金之道
没有数据，企业无法谈未来
。
移动互联网带来的“思维基因” 移动互联网的基础是用户; 用户的体验式痕迹是数据； 数据的聚集载体是大数据； 大数据的核心本质是量化； 量化的关键性价值是预测。
信息传播维度的变化 信息产能方式的变化
B C D
信息不对称的急剧消亡 销售模式的需要
信息传播方式的 改变