論文參考文獻大數據

A. 移動通信論文參考文獻有哪些

有關移動通信論文參考文獻有哪些

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B. 零售營銷的參考文獻

關於零售營銷的參考文獻

一篇論文中幾乎自始至終都有需要引用參考文獻之處。如論文引言中應引上對本題最重要、最直接有關的文獻;在方法中應引上所採用或借鑒的方法;在結果中有時要引上與文獻對比的資料;在討論中更應引上與 論文有關的各種支持的或有矛盾的結果或觀點等。以下就是我為大家帶來的關於零售營銷的參考文獻，希望大家喜歡!

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C. 大數據對高校教育的推動作用論文

大數據對高校教育的推動作用論文

當代社會互聯網發達，信息技術廣泛應用與社會各個領域。當然，利用信息技術來推動高校教育發展也是在信息化教育進程之中。信息技術的發展迅速，大數據也就迅速堆積，大數據記錄了信息技術發展的腳步，同樣有利於信息技術在社會上的有效發展。高校作為發展人才的地方，自然少不了大量數據累積，信息量巨大，大數據對高校教育也就有著非常大的影響，它不僅推動著高校教育的發展，同時也反映著高校教育數據累積的過程，這類數據與外界環境的共享，一起發揮著大數據對高校教育的推動作用。

1大數據 發揮出在高校教育的發展中的推動作用

高校教育在多年的發展中，逐漸適應了信息化的快速發展進程，將高校教育信息化是必然的條件，這對於高校教育的改革和完善具有完全有效的作用。高校教育信息化同樣對提高教學質量，引導創新教學模式，發揮著重要作用。高校教育信息化有利於加強校園文化建設，促進教育高水平發展，有利於改善教學方法，發揮教育各項職能，有利於人才培養，有利於信息交流和教學環境改善。高校教育信息化是教育發展和提升的必要條件，大量的信息交流必定會產生眾多數據，針對大數據進行數據收集和處理，方便數據檢索和查詢。高校教育本身就具有信息量大、數據多樣，繁瑣的鞥、特點，所以很好的利用大數據為高校教育發展做貢獻，一定能更好的推動高校教育的發展。大數據在課堂上的應用，能夠改變傳統的教學模式，發揮信息技術的無限潛能，不管是時間還是空間的阻礙，都能被信息技術所打破，這將有利於學生更好的融入課堂，使學生更適應課堂，從而使理解知識變得容易。大數據的廣泛應用，同樣適用於科學研究方面，大數據的全面信息的應用對於信息的共享和交流具有關鍵推進作用，現代信息技術在社會科學中的應用將改善傳統的研究方法，這樣不但能提升結果的可信度，更能夠提升工作效率，再者，大數據在服務人們方面的應用，高校能夠更好的掌握社會需求，了解社會對人才的渴求，從而培養適應社會的人才。這樣的好處還有能夠加強高校和社會的聯系，使得高校能夠更好地履行社會職能。大數據還有利於高校建設校園文化與文化傳承。高校對於優秀民族和世界文化都有責任和義務傳播給更多學生，高校作為文化載體，有更好的條件進行文化教育，通過信息技術手段，方便文化溝通，以及技術交流等。

2大數據與高校教育之間的聯系

大數據與高校教育之間不只是簡單的應用關系，高校也絕不是被動的接受大數據，其實高校與大數據之間是相互依靠，相互促進的，高校教育的發展同時也是大數據的發展，同時，大數據的發展，也同樣推動了高校教育的發展進程。大數據可以說是一種工具，一是順應了高校教育的發展進程，同時也為高校教育發展做出了許多改善與提升。比方說大數據推動了高校對人才培養的進程，有利於高校選拔適合社會的高等人才，挖掘人才潛在價值，更好的為社會服務，也是為人們服務，幫助學生找到自身優勢，使得人才發展變得順利。前面說的，大數據幫助高校建立完善的文化體系，有助於高校進行文化傳承，教育形式改革與創新。大數據有助於高校了解社會需求，發展與培養適應社會的全能人才。反過來，高校教育對大數據的發展也具有非常重要的推進作用。高校由於信息量巨大，也有相對完整的記錄和完善形式，對於數據的收集等方面也有非常完善的系統，所以高校教育對於大數據的發展也有積極作用。高校通過長時間的數據利用，自然會產生許多有效的數據分類和整理辦法，對數據的研究也非常細致和詳細，對數據也會進行補充和完善，分析和創新數據記錄辦法，所以高校教育方面對數據的整理利用工作也會對大數據的發展做出更多貢獻。說完了高校教育與大數據之間的相互利用，還應考慮大數據與高校教育之間的共同發展。許多高校在建立了比較完善的大數據處理和利用方式之後，通常會比較頻繁的與外界進行數據處理辦法和收集方式的交流和共享，大部分的'數據處理工作都是有目的性的，比方說在網上的數據檢索工作，都是在先想好需要什麼才去網上搜索的，所以對數據的分類整理工作至關重要。高校教育通常分為大體上的文科和理科，那再往下細分還有工科醫科師范類商學類等等。不同的數據有不同的處理方式，不同的數據門類之間有時候也是互通的，所以大數據的處理辦法和整體思維都是有分別的，也是有聯系的，需要研究者長時間的分析和整理。大數據的使用需要專業的認可，不然的話就會造成資源浪費，看來社會上的機構大概也只有高校和研究員具有資格認證大數據的作用了。大數據廣泛應用了信息技術和社會科學等多種學科的資源，在保證數據真實可靠地情況下，為更多數據使用者提供良好的數據參考作用。換句話說，高校教育過程中對數據的使用情況直接影響了大數據的利用率，高校對大數據提供了更多的技術支持，同時也限制了大數據的發展，所以大數據與高校教育之間的這種關系影響了兩者之間的共同發展。

3大數據在推動高校教育發展過程中遇到的問題

不可否認，大數據在推動高校教育的發展過程做出了很多貢獻，但是在大數據推動高校教育的過程中，仍會出現某些問題，阻止了大數據的推動作用，造成大數據沒有完全發揮其應有的功能，沒有很好的為高校教育做出更大貢獻。首先是高校對於大數據的利用率低，主要體現在進行數據搜索和收集過程中，對需求的認識面太過狹隘，導致數據收集工作不完善，收據收集的不完全，在應用過程中就會有困難，造成信息缺失和資源不足，所以究其原因還是數據收集工作者工作中存在紕漏，或者對數據手機方法不正確不規范，造成了數據缺失情況出現。其次出現大數據利用不完全的問題是因為數據運用者技術不規范和操作不當造成數據使用不完全。和傳統的數據使用方法相比，現代的利用大數據進行數據檢索和使用工作已經如虎添翼，通過科技手段可以毫不費力的從大量的資料庫中篩選出自己所需要的數據來進行利用。這不但大大降低了操作難度，同時也節省了很多時間，我們都知道數據挖掘工作復雜而且繁瑣，更需要數據挖掘工作者認真細致的到位的工作態度，一點馬虎不得。但是通過技術手段，以及先進的互聯網技術，可以很好的解決很多工作中可能會出現的問題。但是機器就是機器，永遠不可能有人的思維，就算有那也是人給他格外添加的，永遠不可能超過人的思維，所以機器所犯的錯誤可能也會有很多，這就需要人來利用外力對數據採集處理等工作進行監督，一點失誤就會造成數據錯誤，影響數據的使用。

4提升大數據推動高校教育有效性的對策

針對以上幾點問題，首先提出的解決辦法就是使人們充分認識大數據的作用，這樣從根本上讓人們建立起對大數據的作用的基本概念，才能仍大數據更好地為人們服務。大數據實在信息大爆炸的現代社會中人們必不可少的一種數據收集處理方式，對於社會的快速發展，必然會伴隨數以萬計的數據，那麼對於這么多眼花繚亂的數據，要想提取出真正對自己有用的數據，就要利用科技手段，建立完整的資料庫，方便人們的數據提取和利用。在認識了大數據的作用之後，就要合理的利用好大數據，正確的使用大數據，在大數據使用過程中應當規范使用辦法，避免使用者濫用大數據，檢索和分類過程也應當認真細致的操作，因為不僅僅是一次失誤，之後的每一個步驟都有可能會對數據處理工作造成誤解和偏差，造成大數據的錯誤使用。為了更好的使用大數據，推動大數據對高校教育的發展，高校應建立完善的大數據使用平台，讓使用者能夠有地方可查，有資源可用，提高大數據的使用率。至於校園內的配置，應當及時維護，對大數據的保管工作也應時常監督和完善，進一步加強數據使用效率，發揮其應有的價值。在人員配置選拔方面，要認真仔細篩選真正有用的人才，對數據進行分類處理和詳細整理，更好的幫助校園內數據使用者進行數據使用程序。

5總結

在當下數據大爆炸的時代，能夠更好的使用信息的人，將信息為己所用，那麼就是發揮了大數據的真正價值。正確看待大數據，合理利用大數據，將大數據與高校教育有機的結合在一起，盡力發揮大數據應有的價值，有利於人們探索未知的知識和學問，有效的利用好大數據，就是發揮了大數據對高校教育的推動作用。

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大數據意義

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。[10]阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。[11]

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。[12]

大數據的價值體現在以下幾個方面：

（1）對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

（2）做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

（3）面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。

在這個快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生：

（1）及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

（2）為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

（3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

（4）根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

（5）從大量客戶中快速識別出金牌客戶。

（6）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。

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D. 人力資源的論文參考文獻

人力資源的論文參考文獻

導語：人力資源論文參考文獻有哪些呢?人力資源(Human Resource ，簡稱HR)是指一定時期內組織中的人所擁有的能夠被企業所用，且對價值創造起貢獻作用的教育、能力、技能、經驗、體力等的總稱。下面是我分享的人力資源論文參考文獻，歡迎閱讀!

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E. 網路安全與大數據技術應用探討論文

網路安全與大數據技術應用探討論文

摘要： 隨著互聯網技術的高速發展與普及，現如今互聯網技術已經廣泛應用於人們工作與生活之中，這給人們帶來了前所未有的便利，但與此同時各種網路安全問題也隨之顯現。基於此，本文主要介紹了大數據技術在網路安全領域中的具體應用，希望在網路系統安全方面進行研究的同時，能夠為互聯網事業的持續發展提供可行的理論參考。

關鍵詞： 網路安全；大數據技術；應用分析

前言

隨著近年來互聯網技術的不斷深入，網路安全事故也隨之頻頻發生。出於對網路信息安全的重視，我國於2014年成立了國家安全委員會，正式將網路安全提升為國家戰略部署，這同時也表示我國網路信息安全形勢不容樂觀，網路攻擊事件處於高發狀態。木馬僵屍病毒、惡意勒索軟體、分布式拒絕服務攻擊、竊取用戶敏感信息等各類網路攻擊事件的數量都處於世界前列。時有發生的移動惡意程序、APT、DDOS、木馬病毒等網路攻擊不僅會嚴重阻礙網路帶寬、降低網路速度、並且對電信運營商的企業聲譽也會產生一定影響。根據大量數據表明，僅僅依靠傳統的網路防範措施已經無法應對新一代的網路威脅，而通過精確的檢測分析從而在早期預警，已經成為現階段網路安全能力的關鍵所在。

1網路安全問題分析

網路安全問題不僅涉及公民隱私與信息安全，更關乎國事安全，例如雅虎的信息泄露，導致至少五億條用戶信息被竊；美國棱鏡門與希拉里郵件門等等事件都使得網路安全問題進一步升級、擴大。隨著互聯網構架日益復雜，網路安全分析的數據量也在與日俱增，在由TB級向PB級邁進的過程，不僅數據來源豐富、內容更加細化，數據分析所需維度也更為廣泛。伴隨著現階段網路性能的增長，數據源發送速率更快，對安全信息採集的速度要求也就越高，版本更新延時等導致的Odav等漏洞日漸增多，網路攻擊的影響范圍也就進一步擴大；例如APT此類有組織、有目標且長期潛伏滲透的多階段組合式攻擊更加難以防範，唯有分析更多種類的安全信息並融合多種手段進行檢測抵禦。在傳統技術架構中，大多使用結構化資料庫來進行數據存儲，但由於數據存儲的成本過高，系統往往會將原始數據進行標准化處理後再進行存儲，如此易導致數據的丟失與失真以及歷史數據難以保存而造成的追蹤溯源困難；同時對於嘈雜的大型、非結構化數據集的執行分析以及復雜查詢效率很低，導致數據的實時性及准確性難以保證，安全運營效率不高，因此傳統網路安全技術已經難以滿足現階段網路安全分析的新要求。大數據技術這一概念最初由維克托.邁爾.舍恩伯格與肯尼斯.庫克耶在2008年出版的《大數據時代》一書中提出的，大數據是指不採用隨機分析法，而是對所有的數據進行綜合分析處理。大數據技術作為現階段信息架構發展的趨勢之首，其獨有的高速、多樣、種類繁多以及價值密度低等特點，近年來被廣泛應用於互聯網的多個領域中。大數據的戰略意義在於能夠掌握龐大的數據信息，使海量的原始安全信息的存儲與分析得以實現、分布式資料庫相比傳統資料庫的存儲成本得以降低，並且數據易於在低廉硬體上的水平擴展，極大地降低了安全投入成本；並且伴隨著數據挖掘能力的大幅提高，安全信息的採集與檢測響應速度更加快捷，異構及海量數據存儲的支持打造了多維度、多階段關聯分析的基礎，提升了分析的深度與廣度。對於網路安全防禦而言，通過對不同來源的數據進行綜合管理、處理、分析、優化，可實現在海量數據中極速鎖定目標數據，並將分析結果實時反饋，對於現階段網路安全防禦而言至關重要。

2大數據在網路安全中的應用

將大數據運用到網路安全分析中，不僅能夠實現數據的優化與處理，還能夠對日誌與訪問行為進行綜合處理，從而提高事件處理效率。大數據技術在網路安全分析的效果可從以下幾點具體分析：

2.1數據採集效率

大數據技術可對數據進行分布式地採集，能夠實現數百兆/秒的採集速度，使得數據採集速率得到了極大的提高，這也為後續的關聯分析奠定了基礎。

2.2數據的存儲

在網路安全分析系統中，原始數據的存儲是至關重要的，大數據技術能夠針對不同數據類型進行不同的數據採集，還能夠主動利用不同的方式來提高數據查詢的效率，比如在對日誌信息進行查詢時適合採用列式的存儲方式，而對於分析與處理標准化的數據，則適合採用分布式的模式進行預處理，在數據處理後可將結果存放在列式存儲中；或者也可以在系統中建立起MapRece的查詢模塊，在進行查詢的時候可直接將指令放在指定的節點，完成處理後再對各個節點進行整理，如此能夠確保查詢的速度與反應速度。

2.3實時數據的分析與後續數據的處理

在對實時數據的分析中，可以採用關聯分析演算法或CEP技術進行分析，如此能夠實現對數據的採集、分析、處理的綜合過程，實現了更高速度以及更高效率的處理；而對於統計結果以及數據的處理，由於這種處理對時效性要求不高，因此可以採用各種數據處理技術或是利用離線處理的方式，從而能夠更好地完成系統風險、攻擊方面的分析。

2.4關於復雜數據的分析

在針對不同來源、不同類型的復雜數據進行分析時，大數據技術都能夠更好的完成數據的分析與查詢，並且能夠有效完成復雜數據與安全隱患、惡意攻擊等方面的處理，當網路系統中出現了惡意破壞、攻擊行為，可採用大數據技術從流量、DNS的角度出發，通過多方面的數據信息分析實現全方位的防範、抵禦。

3基於大數據技術構建網路系統安全分析

在網路安全系統中引入大數據技術，主要涉及以下三個模塊：

3.1數據源模塊

網路安全系統中的`數據及數據源會隨著互聯網技術的進步而倍增技術能夠通過分布式採集器的形式，對系統中的軟硬體進行信息採集，除了防火牆、檢測系統等軟體，對設備硬體的要求也在提高，比如對伺服器、存儲器的檢查與維護工作。

3.2數據採集模塊

大數據技術可將數據進行對立分析，從而構建起分布式的數據基礎，能夠做到原始數據從出現到刪除都做出一定說明，真正實現數據的訪問、追溯功能，尤其是對數據量與日俱增的今天而言，分布式數據存儲能夠更好地實現提高資料庫的穩定性。

3.3數據分析模塊

對網路安全系統的運營來說，用戶的業務系統就是安全的最終保障對象，大數據分析能夠在用戶數據產生之初，及時進行分析、反饋，從而能夠讓網路用戶得到更加私人化的服務體驗。而對於用戶而言，得其所想也會對網路系統以及大數據技術更加的信任，對於個人的安全隱私信息在系統上存儲的疑慮也會大幅降低。當前網路與信息安全領域正在面臨著全新的挑戰，企業、組織、個人用戶每天都會產生大量的安全數據，現有的安全分析技術已經難以滿足高效率、精確化的安全分析所需。而大數據技術靈活、海量、快速、低成本、高容量等特有的網路安全分析能力，已經成為現階段業界趨勢所向。而對互聯網企業來說，實現對數據的深度「加工處理」，則是實現數據增值的關鍵所在，對商業運營而言是至關重要的。

4結語

在當下時代，信息數據已經滲透到各個行業及業務領域中，成為重要的社會生產因素。正因如此，互聯網數據產生的數量也在與日倍增中，這給網路安全分析工作帶來了一定難度與壓力，而大數據技術則能夠很好的完善這一問題。在網路系統中應用大數據技術不僅能夠滿足人們對數據處理時所要求的高效性與精準性，並且能夠在此基礎上構建一套相對完善的防範預警系統，這對維護網路系統的安全起著非常關鍵的作用，相信大數據技術日後能夠得到更加廣泛的應用。

參考文獻：

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F. 大數據時代電力營銷管理創新研究論文

大數據時代電力營銷管理創新研究論文

摘要： 對電力企業來說，大數據營銷能基於海量數據的分析，為其制定營銷戰略提供依據，而如何在大數據基礎上進行電力營銷管理創新是亟待解決的大問題。本文首先闡述了目前基於大數據電力營銷管理的弊端；其次分析了基於大數據的電力營銷管理面臨的機遇和挑戰；最後提出了基於大數據的電力營銷管理創新，以促進電力企業穩定、長久發展。

關鍵詞： 大數據；電力營銷管理；創新

在當前的大數據環境下，電力系統既面臨新的發展機遇，也面臨著新的挑戰。對電力系統來說，大數據不僅是科技生產力進步的具體體現，也是新形勢下電力系統發展、管理及技術改革的重要依據，電力系統的大數據包括生產、運營和管理三方面。電力營銷是電力系統的重要部分，對提高企業的核心競爭力及確保企業的可持續發展具有十分重要的作用。然而由於各種因素的影響，電力營銷管理目前存在諸多弊端，在大數據時代，對電力營銷創新管理模式進行研究迫在眉睫，基於此，筆者對基於大數據的電力營銷管理創新進行研究。

1.基於大數據的電力營銷管理的弊端

在大數據背景下，國內電力企業營銷管理存在諸多弊端，具體表現在下述幾方面：

第一，電力營銷管理理念亟待改進。電力行業長久以來屬於國家的壟斷行業，而隨著各種新型能源的不斷出現，電能面臨著巨大的競爭，然而其營銷設計仍以業務導向為核心，很少考慮市場的競爭狀況和客戶的需求，沒有建立一種以客戶為核心的營銷管理機制；

第二，電力營銷業務功能亟待完善。電力系統的營銷政策、技術研究、運維及市場開拓等方面的機構不完善，不健全，部分功能缺失；

第三，電力營銷運營效率亟待提升。電能計量檢定、人員及相關設備重復配置；規劃、生產的部門對電力營銷管理支持力度較弱；故障搶修、業擴報裝等服務流程不協同。綜上所述，電力營銷管理亟待進行創新，以適應新形勢下客戶對供電服務的要求。

2.基於大數據的電力營銷管理面臨的機遇和挑戰

2.1機遇

在大數據快速發展的背景下，電力系統營銷管理面臨的機遇主要表現為：

第一，國內經濟穩定發展，電力需求仍持續增加；

第二，國家實施節能減排，電能應用范圍更加廣泛；

第三，國家電網創建「雙一流」，為加快營銷發展注入新動力。

2.2挑戰

在大數據快速發展的背景下，電力系統營銷管理也面臨諸多挑戰，具體表現為：

第一，國家經濟轉型期的'結構優化調整及節能減排戰略的實施，國家控制能源消費總量，大工業用電比重會呈現一定程度的下降。循環經濟、節能環保產業、分布式電源等會日益增加，對電力營銷市場的發展帶來威脅，影響電能的市場佔有率；

第二，國家大力開發低碳技術，清潔能源要求必須建立一種新型的供用電模式，而現有的供電模式要滿足這些應用需要法律、政策、技術等眾多方面的支持才能實現；

第三，國家電網推進「三集五大」要求電力系統必須要轉變營銷發展方式。目前電力系統的營銷仍然資源分散、管理層級多，亟待進行整合；營銷管理的專業化、組織結構扁平化、管理層級等方面亟待改進，集約化、智能化的服務手段亟待提升等，使得目前電力系統的營銷管理面臨巨大挑戰。

3.基於大數據的電力營銷管理創新研究

在大數據及信息化背景下，電力企業要提高核心競爭力，必須要順應時代潮流，及時對傳統的營銷管理體系進行重構，通過利用大數據分析研究結果進行電力營銷，具有極大的市場價值。

3.1通過大數據分析客戶的潛在需求行為

大數據最主要的特徵之一是海量的數據，電力企業要獲取比較精準的數據，必須進行大量數據的分析研究尋找客戶的潛在需求。所以對電力企業來說要重建營銷管理體系，提高核心競爭力必須要制定多種方案，通過大數據的分析結果尋找潛在的客戶需求，站在用戶的角度，分析用戶的電能消費行為和特點，通過這些分析及時改變自己的營銷管理模式，提升服務質量，提高客戶滿意度和忠誠度，最終提高電力企業的知名度。

3.2通過大數據分析精準定位消費客戶，進行個性化營銷

從大數據提供的海量信息中分析客戶的消費行為，找出電力系統最精準的用戶，以便電力企業的營銷能實現精準化，同時根據精準化消費群體的特徵建立針對性的營銷方式，從而能劃分出精準的消費客戶，進行個性化營銷。隨著經濟的發展和用戶需求的提升，電力企業也逐漸重視電力營銷的精準化，而大數據的出現不僅使精準化營銷變得更加高效，也極大地提升了服務和產品質量，使得消費者市場也發生一定程度的變化。消費者市場的劃分必須要經過大數據才能實現精準的分析，這種分析結果面臨的是個體消費者，而並非是群體，在這種情況下，電力系統的個性化營銷在不久的將來一定會成為電力系統的營銷主體。

3.3運用大數據分析，製品新產品，拓展新市場

對電力系統來說，傳統的以業務導向為核心的營銷管理已經難以滿足現代化的需求，通過大數據分析結果制定針對性的營銷策略是十分重要的，這對於電力企業開拓市場和業務起著決定性作用。如騰訊在開發游戲時，總是先通過大數據對游戲用戶行為進行精準的分析然後再推出產品，通過這種方法能使其在推出手游時更具有針對性和精準性。因此電力企業通過使用大數據分析客戶的消費行為，開拓新業務、新市場是未來發展的必然趨勢，根據大數據分析的結果為客戶制定更加個性化的需求，並進一步制定針對性的營銷渠道，拓寬產品領域。

3.4依靠互聯網技術，合作開展大數據營銷，開展多元化服務

隨著互聯網營銷的風靡，很多行業越來越重視網路營銷，他們通過使用大數據進行網路營銷。電力系統要想持續、穩定、可持續發展，必須要充分利用互聯網進行大數據營銷，除了要在電力系統領域建立相關的資料庫，利用資源優勢外，還要不斷拓展業務，通過業務延伸實現電力企業的多元化發展模式。多樣化服務的開展可從下述幾方面著手：客戶經理對客戶的用電狀況進行詳細的統計和分析，提出的建議中不僅要有生產班次的安排，還必須要為客戶的用電狀況提供針對性的無功補償。站在客戶角度為客戶節約電費著想，為客戶的用電負荷進行合理、科學的指導，這不僅能有效地節約電費，還能有效減少設備的能耗。電力企業還要在基於自身優勢的基礎上，不定期檢查用電設備的運營狀況，及時排查運行過程中存在的安全隱患，這對確保配電網的穩定運行具有重要作用。要對所在區域的電網進行改造時，要及時通知大客戶，並將規劃改造的詳細情況與大客戶進行溝通交流，以得到客戶的理解和支持，這對電力企業的穩定發展意義重大。

3.5與稅務部門合作減小電費回收風險

對電力企業來說，電費能否正常回收是確保其正常運作和提高經濟效益的關鍵環節，尤其是大客戶的電費回收，由於受到各種因素的影響，電費回收難一直是難以解決的難題。目前多數電力企業為了加強電費回收，通常採取如下措施：強化合同管理、建立信用評級制度、嚴格客戶資質審核、高壓用戶電費擔保模式等，在這些措施中，高壓用戶擔保模式具有較好的效果，然而也存在一定的不足之處。對電力企業來說，僅僅具有採集客戶的用電信息數據，對客戶的資金信息難以准確把握，高壓用戶擔保模式雖然讓電力企業通過銀行掌握相關的資金信息，然而很多企業的現金流並不通過銀行，因此獲得信息並不準確，在一定程度上影響電費回收風險的控制效果。為了有效解決這種弊端，可建立一種能將用電企業的資金流動信息整合到電力系統大資料庫的營銷管理中，而與稅務部門進行合作能達到此目的。具體實施措施如下：首先，與稅務部門協調，將電力系統大數據平台增加一個調取用電企業每月納稅信息的模塊；其次，根據用電企業的納稅和銀行信貸狀況，計算電費回收風險指數，評估風險；最後，根據評估結果建立預警機制，對於部分電費回收風險較大的企業可採取各種手段介入電費回收。

4結束語

綜上所述，大數據時代的來臨給傳統企業和互聯網企業的營銷管理帶來巨大的沖擊，越來越多的企業開始利用大數據進行營銷管理，電力企業也要與時俱進，持續改革，在大數據時代下重構營銷管理體系，以提高其核心競爭力和經濟效益。

參考文獻：

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G. 畢業論文參考文獻怎麼找

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1.檢索頭牌：Pubmed

Pubmed作為美國國家醫學圖書館所屬的國家生物技術信息中心開發的一款論文搜索引擎，憑借其海量的文獻數據和簡便快捷的搜索方式，成為了網上使用最廣泛的生物醫學方面的文獻搜索工具。我們可以通過最簡單的在標題和摘要中搜尋相關的關鍵詞或相關公式，來尋找相關的文章。