大數據應用之道艷琳

Ⅰ 大數據具體是做什麼有哪些應用

大數據即海量的數據，一般至少要達到TB級別才能算得上大數據，相比於傳統的企業內數據，大數據的內容和結構要更加多樣化，數值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數據的內容。

提到大數據，最常見的應用就是大數據分析，大數據分析的數據來源不僅是局限於企業內部的信息化系統，還包括各種外部系統、機器設備、感測器、資料庫的逗吵渣數據，如：政府、銀行、國計民生、行業產業、社交網站等數據，通過大數據分析技術及工具將海量數據進行統計匯總後，以圖形圖表的方式進行數據展現，實現數據的可視化，在此基礎上結合機器學習演算法，對數據進行深度挖掘，發掘數據的潛在價值。

應用部分，大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合，大數據分析的應用場景具有行業性，不同行業所呈現碰肢的內容與分析維度各不相同，具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。

1.互聯網行業大數據的應用代表為電商、社交、網路檢索領域，可以根據銷售數據、客戶行為（活躍度、商品偏好、購買率等）數據、交易數據、商品收藏數據、售後數據等、搜索數據刻畫用戶畫像，根據客戶的喜好為其推薦對應的產品。

2.政府行業在大數據分析部分包括質檢部門、公安部門、氣象部門、醫療部門等，質檢部門包括對商品生產、加工、物流、貿易、消費全過程的信息進行採集、驗證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過構建大氣運動規律評估模型、氣象變化關聯性分析等路徑，精準地預測氣象變化，尋找最佳的解決方案，規劃應急、救災工作。

3.金融行業的大數據分析多應用於銀行、證券、保險等細分領域，在大山悄數據分析方面結合多種渠道數據進行分析，客戶在社交媒體上的行為數據、在網站上消費的交易數據、客戶辦理業務的預留數據，結合客戶年齡、資產規模、消費偏好等對客戶群進行精準定位，分析其在金融業的需求等。

4.傳統行業包括：能源、電信、地產、零售、製造等。電信行業藉助大數據應用分析感測器數據異常情況，預測設備故障，提高用戶滿意度；能源行業利用大數據分析挖掘客戶行為特徵、消費規律，提高能源需求准確性；地產行業通過內外部數據的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地產行業潛在的市場需求，掌握商情和動態，針對細分市場實施動態定價和差別定價等；製造行業通過大數據分析實現設備預測維護、優化生產流程、能源消耗管控、發現潛在問題並及時預警等。

伴隨著信息化的快速發展、數據量加大，已經進入數據時代，相信各行業間日後對於大數據的應用會更多、更深入。

Ⅱ 大數據賦能：如何利用大數據驅動，精細化運營

互聯網時代，很明顯的一個特徵就是大多數信息都是以數據的形式進行記錄，大數據的產生，簡化了人們對世界的認知。通過將人的行為轉化成無數個可以量化的數據節點，從而為人提供了一個「數據畫像」。

大數據等技術的出現，給平台提供多樣化的營銷渠道，比如千人千面的商品推薦，C2M式的需求定製等。類似這樣的大數據應用，既能提高用戶體驗又能提昇平台效率。

1、大數據時代，數據如何驅動運營 

在大數據的驅動下，呈現給用戶的內容都是經過演算法精密篩選的。

當你打開資訊類APP時，演算法根據你的歷史瀏覽類別算出你的閱讀偏好，據此向你推薦內容；當你打開短視頻APP時，你刷到的視頻都是你感興趣並且關注的標簽內容；當你使用打車軟體時，演算法給你推薦你可能會選擇的計程車和價格……

經過演算法推薦，用戶閱讀到的都是自己感興趣或與自己生活圈子相關的信息內容，不感興趣或者觀點相左的內容會被演算法過濾。

2、大數據識別有價值信息，輔助決策 

對於大數據來說，它不僅面臨著如何識別一些重要的信息，而且還要將這些用於決策。

目前業內對於大數據的分析更多地注重在數據識別、儲存、定性描述相關分析等領域。

大數據分析的優點不在於「大」，而在於「准」，尤其在這個信息量大的時代，採用哪些數據進行分析，從而得出更准確的結論則更重要。

3、大數據連接、賦能、跨行業數字化 

通過數據對不同行業賦能，幫助不同行業進行數據價值挖掘。傳統行業和數據行業結合的點在於將線上和線下的資源打通。例如新零售在大數據的賦能下，將廣告和營銷做結合，能夠清晰的看到你的用戶長成什麼樣。

4、如何解讀數據成了非常重要的技能 

互聯網時代，人人都在說大數據、數據分析、數據運營。數據是為你的工作提供反饋和指導的工具，數據會告訴你問題出在哪裡；你想達到一個運營推廣目標，數據會告訴你途徑和方法。

5、企業如何利用大數據分析精準運營 

無疑，大數據時代，數據資產已成為企業的核心競爭力。但數據在手，不會運用它，就會變得沒有價值。在當下企業數字化浪潮中，數據是企業轉型的基礎元素，如何將企業不同業務、類型的數據應用起來，推動企業運營，增加收入、降低成本、提高效率，控制風險等，是很多企業面臨的難點。

數據對運營的重要性已不言而喻，互聯網平台更是以數據驅動運營。產品研發從立項開始已經受到數據的驅動，而運營過程中的產品設計優化、市場渠道推廣、用戶需求、用戶行為和用戶價值等運營活動更離不開數據。

那麼，數據從何而來呢？

構建數據需求： 構建平台關心的數據需求，圍繞著用戶的需求展開，通過數據賣點制定重要事件的採集。可以從數據上，明確看到你的用戶增加、流失、渠道來源，從而幫助你做更好的數據管理，提升投放效率。

數據報表呈現： 數據採集完之後通過動態計算，形成報表，了解你關心數據的升降，你的運營、產品是否有效提升，都能在報表數據得到體現。

在精細化運營的大背景下，學會用數據分析來弄清用戶從哪來、對什麼感興趣、為什麼流失尤為重要。

01、用戶分群，尋找更多的核心用戶

用戶分群本質來上來說，就是將用戶分割成很多的群體，詳細的看每個群體用戶特徵。最經典的用戶模型是R（最近購買時間）F（頻次）M（消費金額），三個維度畫出九宮格立體的象限，了解你最高價值客戶的分布和特徵，輔助你進行決策。同時，通過高活躍核心用戶的運營，能夠幫助你理解你的客戶。

02、營銷轉化漏斗分析

互聯網營銷就像個漏斗，線上曝光後，客戶在瀏覽所發布的內容時，被層層過濾和篩選，沒有需求的、與目標客群不符的都會離開，直到意向客戶的預約。

03、客戶瀏覽來源分析

互聯網營銷要在線上的各個渠道曝光，建立線上營銷矩陣，官網、APP、公眾號、小程序、朋友圈等等，哪個渠道的推廣效果好，客戶瀏覽多，對後期的投放具有非常重要的指導意義，更好的發揮自身的優勢，同時彌補短板。

互聯網運營是個循序漸進的過程，大數據分析可以幫助你加快和不斷完善這個過程。我們來看看中移互聯網大數據如何通過大數據技術分析，真正從數據「觸摸」獲得實際價值。

中移互聯網大數據平台-利用數據驅動運營

中移互聯網大數據產品有數通過專業的SDK數據採集，經過大數據平台服務分析，提供專業的運營數據分析、用戶畫像分析、渠道分析、以及自定義事件分析等，實現數據化管理與運營。

幫助企業洞察用戶畫像和行為，根據用戶畫像結合實時用戶數據，精準定位目標用戶，實時了解用戶行為變化，從中發現用戶需求的改變，及時調整運營策略，降低業務推廣成本，實現效益最大化。

幫助企業隨時掌握各項數據，包括應用分析和網頁分析（含H5），提供全面准確的運營分析、用戶分析、渠道分析等系列服務，並輸出相應的數據報表。完美的解決了企業無法獲取應用或網頁運營分析數據、無法分析渠道投放效果、無法統計應用收入情況等疑難問題。

Ⅲ 大數據時代下，如何更好的保護個人信息

在大數據時代下如何保護好個人信息？

大數據分析能夠輕易計算出一個人的各種喜好，判斷一個人做出某種行為的幾率。可以說掌握了用戶的信息就掌握了財富的密碼。而網路的進步讓原本就容易泄露的個人信息變得更加透明。如何保護成了人們指的思考的事情，以下幾點可以幫助人們更好地保護個人信息：

一、軟體購物時避免使用真名

在軟體上購物時用戶姓名的位置可以是任意的名字，比如彭於晏老婆等等，但不要使用自己真實的姓名，姓名和手機號是很微妙的組合，通過快遞公司等，這些信息很可能會泄露給電信詐騙方。

信息保護

Ⅳ 什麼是大數據有什麼特徵與性質

大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。大數據也是具備有一定的特徵與性質的。以下是由我整理的大數據的內容，希望大家喜歡!

大數據的主要介紹
大數據(big data)，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產，

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)、Veracity(真實性)。
大數據的特徵
容量(Volume)：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息;

種類(Variety)：數據類型的多樣性;

速度(Velocity)：指獲得數據的速度;

可變性(Variability)：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

真實性(Veracity)：數據的質量

復雜性(Complexity)：數據量巨大，來源多 渠道

價值(value)：合理運用大數據，以低成本創造高價值
大數據的意義
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。[7] 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。

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。

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。
大數據的結構
大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，我著手從三個層面來展開：

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性;從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在;洞悉大數據的發展趨勢;從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。
大數據的應用
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。
大數據的主要特點
第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。

第二，數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。

第三，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。

第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。

Ⅳ 大數據時代的百貨經營變革

大數據時代的百貨經營變革

曾有人評論，馬雲之所以成功，就在於其通過支付寶和評價體系重塑了人與人之間的信任關系。而傳統百貨的O2O變革，將在大數據的助力下重塑人與商業、人與商品、人與服務、人與體驗乃至於人與世界之間的了解與信任。

傳統百貨的現行O2O之路——被動的掙扎

百貨行業投身於O2O轉型背後的最大動力，毫無疑問是來自電商的沖擊。

據華潤創業方面的分析，來自電商行業的競爭對贏利造成了沖擊，影響零售業務同店銷售同比下降2.6%。廣州友誼在年初也曾表示，去年網路零售對市場份額的分流明顯，傳統零售行業整體增長進一步放緩，多重困難與挑戰交織。而王府井百貨同樣在公告中宣稱，互聯網零售和跨境電商的迅猛發展，對該公司以及行業的收入增長造成一定影響。

遺憾的是，傳統百貨業面對這一輪沖擊後最初的反應，並不是一種基於對電商及自身特點理性分析後的沉著應對，而更多展現出的是一種驚慌失措之後的應激反應，這里最為典型的一個標志性行為便是自建B2C商城。據統計，2014年中國連鎖經營協會百強調查所公布的50家主要百貨企業中，有36家已經開展網路零售業務，多為自建B2C平台。

自建B2C平台行為本身並無可厚非，但其卻折射出傳統百貨業從業者一個相對狹隘的競爭思維定式——就如同和過去的競爭對手拼商品一樣，如果你某樣商品賣得好，那麼我也花力氣引進並且賣得便宜就能趕超你!就這樣，傳統百貨競爭力減弱的問題，被簡單地解讀為線上渠道的缺失，進而採取了同樣簡單粗暴的處理方式——自建線上渠道。其結果是顯而易見的，盡管投入驚人，但無論是流量還是銷售額均無法與純電商抗衡，傳統百貨線上渠道的規模化發展遙遙無期。

部分企業選擇了入駐開放平台的策略，雖然能夠有效減少自身投入，但因為沒有平台的主動權和話語權，很難取得突破性的成長。隨著移動互聯網的興起，很多傳統百貨又開始投身於爭奪移動端入口的競爭中，各個百貨的APP層出不窮，但其結果與自建B2C平台大同小異。

盡管很多傳統百貨在形式上實現了多渠道的O2O模式，可實際上給企業帶來的只有巨額的投入和不成比例的流量及銷售額。以王府井百貨為例，其電子商務項目建設一直面對著虧損嚴重的問題。據年報數據顯示，截至2014年，王府井電子商務項目虧損已達到4206.28萬元。

毋庸諱言，當下大部分傳統百貨的O2O轉型，本質上是被電商所帶來的焦慮驅動的，這使得它們的O2O之路從一開始便迷失了方向。

全渠道，看似美麗

在2014年，還出現了這樣一個有趣的現象，在很多傳統零售企業的思想中，比O2O熱度更勝一籌的一個關鍵詞是「全渠道」。

他們都覺得O2O太虛，不如全渠道實在。

這一點從很多企業的戰略報告中就能夠得以顯現，「全渠道」的詞頻遠超「O2O」，很多行業峰會上也將「全渠道」作為「O2O」的代名詞。

這背後隱含的社會心理不難分析：「O2O」太深、太遠、太晦澀，誰也一句話說不清楚，給人一種極其強烈的不安全感。而「全渠道」就不一樣了，有渠道就意味著有客流量，有客流量就意味著能帶來銷售和利潤，如果渠道能變全，那麼將能帶來更多的銷售和利潤，緩解目前傳統百貨的經營頹勢。

這種簡單的邏輯最容易迎合傳統從業者目前的焦慮心理，是更實在的O2O思維。對此就曾有媒體人評論：「相比歐美國家，中國目前的O2O更急功近利，更看重利潤，缺乏對社會進行數字化改造的誠意和理想。」

現實是殘酷的，用簡單的思維解決復雜的問題，必然帶來復雜的結果。

傳統零售企業的全渠道之路初步試水，就立即遇到了流量獲取與流量轉化這兩大難題。基於各種流量入口的網路地產和線下盤踞黃金地段、坐等客戶上門的商業地產，邏輯完全不同。目前電商的新客獲取成本已經達到300元左右，加上純電商不斷加大投入力度，傳統零售商在爭取線上流量上已毫無優勢可言。而把自身擁有的龐大線下客流轉化到線上，也被事實證明只是一廂情願。渠道與渠道之間的消費者，並不會想當然地實現互動。深耕湖南市場19年的步步高集團，年線下進店客流可達10億人次，盡管喊出了要在三年內將轉化率達到60%的宏偉目標，並採取了用電子小票取代紙質小票、加入各種引導性優惠活動的措施，可從目前雲猴網的實際表現上看，還是與目標有著不小的落差。

總的來說，「全渠道」打著「O2O」的旗號，卻仍在延續著過去「以商品為核心」的思維導向，依然是在以企業自身為出發點，本質上沒有為消費者創造出額外的價值，自然無法獲得市場的認可。

O2O的真正意義與切入點——大數據應用

傳統企業如何走上正確的O2O之路?想要回答這個問題就必須回歸到商業的本質，即「以消費者為核心」，來看待Online與Offline的價值。簡單地說，Online對於消費者來說，最大的魅力莫過於信息獲取的便利性，而對於Offline，則是無可取代的現實體驗感。因此對於傳統企業來說，最好的O2O戰略就是能讓消費者在自己的平台上實現信息與體驗的完美融合。而想實現這一融合就離不開大數據的幫助。

傳統百貨業必須突破的一個思維誤區便是將渠道僅僅視為流量的入口，而沒有意識到它更為重要的價值是數據的入口;把「O2O」中的「2」視為流量的轉化，而忽視了數據之間的交互。事實上，在可以預見的未來，大數據將成為所有企業的核心資產，失去了數據就意味著喪失了競爭力，而作為渠道終端的零售業在這方面有著天然的優勢。傳統百貨業對上游議價能力的來源，未來也將從佔有渠道向佔有數據全面轉變。

沒有把數據打通的O2O模式是有斷層的，其結果是線上與線下之間的各自為戰，無法創造出新的價值。

亞馬遜2013年12月獲得了一項名為「預測式發貨」的新專利，可以通過對用戶數據的分析，在他們還沒有下單購物前，提前發出包裹。而這種超越性的分析預測能力，正是來源於亞馬遜對客戶之前的訂單、商品搜索記錄、願望清單、購物車，甚至包括用戶的滑鼠在某件商品上懸停的時間這一系列大數據的綜合分析所獲得，進而實現在消費者實際下單前便將包裹發出。

線下在數據收集能力方面要滯後於線上，但是通過大數據平台的交互後，線下渠道可以有效地將線上平台反饋的數據用於消費者體驗的升級工作，為消費者創造更多的超值體驗。同時，隨著增強現實技術、近距離技術、遠紅外客流檢測、二維碼掃描、電子支付……新興技術不斷涌現，將更好地武裝線下實體店，也讓線下渠道的數據收集能力不斷增強，做到與線上數據互動補充。

線上線下數據的融合，將為傳統百貨勾勒出更為完整的消費者畫像，將顧客的生理、心理、行為等特徵全方位掌握，進而為經營決策提供強有力的支持輔助，實現對消費者的精準營銷。

對於消費者來說，既能輕松地在線上端尋找到自己所需的商品，又能夠在線下享受到優質的服務體驗，將對平台產生極大的黏性。而對於企業來說，通過大數據所帶來的運營能力提升，將最終體現為銷售額的增長與贏利，真正實現擺脫同質化、轉型升級的目標，這才是O2O的真正價值所在。

大數據時代的百貨經營變革展望

對於傳統百貨的大數據升級，國外同行業者已走在了前面。梅西百貨早在數年前便開始了基於大數據的O2O布局，具體方式包括：

線下門店配備訂單處理系統。

通過店內無線熱點了解消費者動線，優化門店動線設計，幫助品牌商開展營銷服務。另外，與谷歌地圖合作，提供品牌導航服務。

與谷歌錢包合作，提供手機支付服務。

門店內安裝信息亭(Kiosk)供消費者查詢商品基本屬性、售價、庫存情況等信息，支持在線下單、結算功能。

上線官方APP應用軟體，消費者可通過APP查詢商品和其他消費者評論信息、下單、支付、曬單，也可以填答線上消費滿意度問卷，反饋體驗感受。

梅西百貨的示範效應不僅在於其技術應用層面的創新，還在於其軟性服務的優化。例如，梅西百貨在每一個Kiosk旁都配備客服人員，引領顧客到相應的品牌店試用產品，並幫助顧客在自己攜帶的移動設備上下單結算。顧客在這種消費體驗中感受到方便、目標性強，更重要的是被重視，復購率自然提升。這一點也提醒著我們，對於大數據應用來說，硬體設施和軟性服務同樣重要。

國內的百貨業在經過最初的渠道焦慮後，也逐步開始理性認知大數據價值。2013年，王府井、銀泰、新世界、天虹等國內大型連鎖百貨企業紛紛鋪設Wi-Fi，面向消費者提供免費服務。據了解，鋪設Wi-Fi平均每個單店初期投入在40萬—60萬元之間，全部完成後可實現以下功能：

精準營銷，用戶連接Wi-Fi後其聯系方式、行動路線等數據信息會同步傳輸至後台系統，後台參考此用戶的網購數據反饋用戶屬性，然後推送相關產品優惠券或活動信息。

商場動線優化，根據長期用戶行動路線數據積累，商場可優化櫃台位置。

對於國內傳統百貨業來說，在構建以大數據為基礎的百貨O2O模式過程中，有兩個方向值得重點關注。

1、建立有效的大數據分析與應用轉化能力。大數據概念盡管已經被業界廣泛接納，但在技術層面上還並不成熟，分析與應用轉化還遠未達到自動化、智能化的階段，並且相應的投入也十分高昂。如何低成本地將大數據轉化成有效的生產力，是擺在傳統零售企業面前的一個難題。在這一方面，國內一些百貨企業摸索出了「讓企業成為O2O平台，讓員工成為大數據雲處理端」的創新模式，為當下階段的傳統零售企業提供了一個解決思路。其中的代表企業為天虹的「天虹微品」。

天虹在去年年底正式推出了「天虹微品」 全員銷售APP，天虹微品通過精選商品傳送至手機端，員工「店主」可根據需要在自己開設的網店編輯商品，再利用微信、微博、QQ等社交工具將商品分享至自己的社交圈，提供服務，形成銷售。公司負責商品采購和庫存管理、營銷圖文製作、訂單處理、物流配送和統一客服等工作，並對「店主」銷售和服務行為進行嚴格管控。

天虹微品產生的效果是，天虹公司通過大平台在提供商品和支持服務的同時，做出共性的大數據分析(推薦爆款商品)。而員工作為小前端，則在此基礎上根據自己面對的客戶迅速做出調整，實現了有效的大數據應用互動。

而對於消費者來說，可以通過線上線下平台隨時隨地找到天虹任何一家門店一個樓層一個品類甚至是一個專櫃的店員，相當於天虹60餘家門店的上萬名實體店員，都是「天虹移動端」上的「店小二」，線上與顧客開展一對一導購服務，無論是售前、售中還是售後，顧客預約後，線下專屬服務和售後都會更加便利有保證。

2、通過大數據分析，獲得自營能力，擺脫差異化。目前，中國大部分傳統百貨商場均處於大品類管理層面，其商品編碼方式是按照一個專櫃下扣點率定義的不同大類編碼，此編碼只與櫃台扣點率相關，並無商品基本屬性、價格、庫存等深入數據。在不掌握商品信息的情況下，百貨企業很難幫助櫃台開展個性化的營銷活動，零售商角色弱化，更接近「二房東」定位。

大數據分析將通過線上線下兩重通道對數據的分析把控，牢牢掌握進出平台每一個商品的單品信息，幫助企業實現從品類管理到單品管理的轉變。單品管理的實現，意味著企業將能夠有效把握商品進銷存節奏、控制庫存風險的能力，進而全面掌握商品自營能力。傳統百貨將有望完成從簡單聯營→深度聯營→單品管理→數據共享、獨有商品→經銷商品、集合店→自有商品的一級級蛻變，成為真正有差異化競爭優勢的市場單元。

業內曾有人評論，馬雲之所以成功，就在於其通過支付寶和評價體系重塑了人與人之間的信任關系。而傳統百貨的O2O變革，將在大數據的助力下重塑人與商業、人與商品、人與服務、人與體驗乃至於人與世界之間的了解與信任。只有為這個世界在數字化、互聯網化進程中扮演貢獻力量的角色，才能夠在這個浪潮中傲然屹立。

以上是小編為大家分享的關於大數據時代的百貨經營變革的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅵ 大數據培訓課程介紹，大數據學習課程要學習哪些

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Ⅶ 大數據攻略案例分析及結論

大數據攻略案例分析及結論

我們將迎來一個「大數據時代」。與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？

｛研究結論｝

■大數據營銷的本質是一個影響消費者購物前心理路徑的問題，而這在大數據時代前很難做到。

■對於傳統企業而言，要打通線上與線下營銷，實現新的商業模式，如O2O等，離不開大數據。

■雖然大數據應用往往集中於大數據營銷，但對於一些企業，大數據的應用早已超越了營銷范疇，全面進入了企業供應鏈、生產、物流、庫存、網站和店內運營等各個環節。

■對於大部分企業，由於數據分析人員與業務人員之間的彼此視角與思考方向不同，大數據分析和運營之間存在脫節情況，這是大數據無法用於企業運營最大的阻力

■對於大多數互聯網公司來說，大數據量、大用戶量是一個相互促進，強者越強的循環過程。

■對於大型互聯網平台，大數據已經成為其生態循環中的血液，對於這些企業，最重要

的不是如何利用大數據改進自身運營，而是利用大數據更好地繁榮平台生態。

■對於平台企業，它們的大數據策略正逐漸從大數據運營，向運營大數據轉變，前者和

後者的差別在於，前者只是運營改進的動力，而後者則成為企業實現未來戰略的核心資源。

我們都已被反復告知：我們將迎來一個「大數據時代」。

大數據應用，將和雲計算、3D列印這些技術變革一樣，顛覆既有規則，並成為先行企業的制勝關鍵。

與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？

來自於互聯網、移動互聯網、物聯網感測器、視頻採集系統的數據正海量增長，匯成大數據的海洋，相伴的是海量數據存儲、分析技術的突破性發展，所有這一切都給企業的應用帶來了無限可能性。

中國企業家研究院對當前中國企業大數據應用的狀況進行了歸納分類，以幫助企業了解實際應用大數據時的困局難點，並提供領先企業的典型案例以資借鑒。

表1

表2

大數據運營—企業提升效率的助推力

對於大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自於互聯網、物聯網、各種感測器的海量辯笑虧數據撲面而至。於是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。大數據運營應用中，大數據的應用分為三類：用於企業外部營銷、用於內部運營，以及用於領導層決策。

一、大數據營銷

大數據營銷的本質是影響目標消費者購物前的心理路徑，它主要應用在三個方面：1、大數據渠道優化，2、精準營銷信息推送，3、線上與線下營銷的連接。在消費者購物前，通過各種方式，直接介入其信息收集和決策過程。而這種介入，是建立在對於線上與線下海量用戶數據分析的基礎之上。相比傳統狂轟濫炸或等客上門的營銷，大數據營銷無論在主動性和精準性方面，都有非常大的優勢。它是目前主要的大數據應用領域。

大數據營銷不僅僅是用大數據找出目標顧客，向其發布促銷信息，它還可以做到：

實現渠道優化。根據用戶的互聯網痕跡進行渠道營銷效果優化，就是根據互聯網上顧客的行為軌跡來找出哪個營銷渠道的顧客來源最多，哪個來源顧客實際購買量最多，是否是目標顧客等等，從而調整營銷資源在各個渠道的投放。例如東風日產，它利用對顧客來源的追蹤，來改進營銷資源在各個網路渠道如門戶網站、搜索和微博的投放。

精準營銷信息攜神推送。精準建立在對海量消費者的行為分析基礎之上，消費者網路瀏覽、搜索行為被網路留下，線下的購買和查看等行為可以被門店的POS機和視頻監控記錄，再加上他們在購買和注冊過程中留下的身份信息，在商家面前，正逐漸呈現出消費者信息的海洋。

一些企業通過收集海量的消費者信息，然後利用大數據建模技術，按消費者屬升猛性（如所在地區、性別）和興趣、購買行為等維度，挖掘目標消費者，然後進行分類，再根據這些，對個體消費者進行營銷信息推送。比如孕婦裝品牌十月媽咪通過對自己微博上粉絲評論的大數據分析，找出評論有「喜愛」相關關鍵詞的粉絲，然後打上標簽，對其進行營銷信息推送。京東商城副總經理李曦表示：「用大數據找出不同細分的顧客需求群，然後進行相應的營銷，是京東目前在做的事情。」小也化妝品將自身網站作為收集消費者信息的雷達，對不同消費者推薦相應的肌膚解決方案，創始人肖尚略希望在未來，大數據營銷能替代網站的作用，真正成為面向顧客的前端。

打通線上線下營銷。一些企業將互聯網上海量消費者的行為痕跡數據與線下購買數據打通，實現了線上與線下營銷的協同。比如東風日產，線上與線下的協同營銷方式為：其門戶網站帶來訂單線索，而通過這些線索，服務人員進行電話回訪，從而推動顧客在線下交易。在此過程中，東風日產記錄了消費者進入、瀏覽、點擊、注冊、電話回訪和購買各個環節的數據，實現了一個橫跨線上線下，以大數據分析為支持的，營銷效果不斷優化的閉環營銷通路。而國雙科技，衡量某一地區線下促銷活動的效果，就是看互聯網上，來自這個地區對於促銷內容的搜索量。一些企業，通過鼓勵線下顧客使用微信和Wi-Fi等可追蹤消費者行為和喜好的設備，來打通線上與線下數據流，銀泰百貨計劃鋪設Wi-Fi，鼓勵顧客在商場內使用，然後根據Wi-Fi賬號，找出這個顧客，再通過與其它大數據挖掘公司合作，以大數據的手段，發掘這個顧客在互聯網的歷史痕跡，來了解這個顧客的需求類型。

二、大數據用於內部運營

相比大數據營銷，大數據在內部運營中的應用更深入，對於企業內部的信息化水平，以及數據採集和分析能力的要求更高。本質上，是將企業外部海量消費者數據與企業內部海量運營數據聯系起來，在分析中得到新的洞察，提升運營效率。（詳見P96表5：大數據在內部運營中的應用）

表5

三、大數據用於決策

在大數據時代，企業面對眾多新的數據源和海量數據，能否基於對這些數據的洞察，進行決策，進而將其變成一項企業競爭優勢的來源？同大數據營銷和大數據內部運營相比，運用大數據決策難度最高，因為它需要一種依賴數據的思維習慣。

已有少數企業開始嘗試。比如國內一些金融機構在推出一個金融產品時，會廣泛分析該金融產品的應用情況和效果、目標顧客群數據、各種交易數據和定價數據等，然後決定是否推出某個金融產品。

但是，中國企業家研究院在調研中發現，目前中國企業當中，大數據決策的應用非常之少，許多企業領導者進行決策時，仍習慣於憑借歷史經驗和直覺。

大數據產品——企業利潤滋長的新源泉

大數據除了用於運營外，還能夠與企業產品結合，成為企業產品背後競爭力的核心支持或者直接成為產品。提供大數據產品的企業分為兩類，直接提供大數據產品的企業，以及將大數據作為產品和服務核心支撐的企業。前者主要為大數據產業鏈中提供數據服務的參與者，包括數據擁有者、存儲企業，挖掘企業、分析企業等，後者則主要是那些以大數據為產品核心支撐的企業，它們大多是互聯網企業，其產品和服務先天就有大數據基因，這些企業包括搜索引擎、在線殺毒、互聯網廣告交易平台以及眾多植根於移動互聯網之上，為用戶提供生活和資訊服務的APP等。

表3

表4

一、大數據作為產品核心支持

它們主要在以下幾方面使用大數據：

1、提供信息服務。很多互聯網企業通過對海量互聯網信息和線下信息的整合和分析，為個人和企業提供信息服務，典型的如網路、去哪兒、一淘、高德地圖、春雨醫生等等。在美國，一些互聯網企業甚至根據大數據提供更深度的預測信息服務，美國科技創新公司farecast，通過分析特定航線機票的價格，幫助消費者預測機票價格走勢。

2、分析用戶的個性化需求，藉此提供個性化產品和服務，或者實現更精準的廣告。典型的有移動社交工具陌陌、網路、騰訊、廣告交易平台品友互動以及一些互聯網游戲商。這種應用往往先是收集海量用戶的互聯網行為數據，將用戶分類，根據不同類型的用戶，提供個性化的產品，或者提供個性化的促銷信息。比如網易等門戶網站推出了訂閱模式，讓使用者按照個人喜好方便地定製和整合不同來源的信息。

3、增強產品功能。對於很多互聯網產品，如殺毒軟體、搜索引擎等等，海量數據的處理能夠讓產品變得更聰明更強大，如果沒有大數據，產品的功能就大大減弱。比如奇虎360公司的360殺毒軟體，憑借每天海量的殺毒處理，建立了龐大的病毒庫，這使它能夠更快地發現病毒，而一些小的殺毒軟體公司則無法做到這一點。

4、掌控信用狀況，提供信貸服務。阿里巴巴上匯集了海量中小企業的日常資金與貨品往來，通過對這些往來數據的匯總與分析，阿里巴巴能發現單個企業的資金流與收入情況，分析其信用，找出異常情況與可能發生的欺詐行為，控制信貸風險。

5、實現智能匹配。婚戀網站、交易平台等，利用大數據可以進行精準而高效的配對服務。網易花田會挖掘用戶行為數據，比如點擊哪些異性的頁面，發表什麼樣的評論，建立用戶興趣模型，從而挖掘到用戶所期待另一半的類型，然後主動推薦與對方匹配度比較高的人選。2010年，阿里巴巴嘗試性地推出「輕騎兵」服務，由阿里巴巴將中國各產業集群地的供應商與海外買家的個性采購需求進行快速匹配，所憑借的，就是對供應商的海量交易數據信息的整合與挖掘。

二、大數據直接作為產品

對一些企業，大數據直接成為了產品，這些產品包括海量數據、分析、存儲與挖掘的服務等，目前大數據產業鏈正在形成過程中，出現了一批開放、出售、授權大數據和提供大數據分析、挖掘的公司和機構，前者主要是一些擁有海量數據的公司，將數據服務作為新的盈利來源。如大型的互聯網平台、民航、電信運營商、一些擁有大數據的政府機構等等，後者主要包括一些能夠存儲海量數據或者將海量數據與業務場景結合，進行分析和挖掘，或者提供相關產品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它們為大數據應用者們提供海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻、智能分析等服務以及相關系統產品。

大數據平台——企業群落繁榮的滋養劑

而網路已建成了包括網路指數、司南、風雲榜、數據研究中心和網路統計在內的五大數據體系平台，幫助其營銷平台上的企業了解消費者行為、興趣變化，以及行業發展狀況、市場動態和趨勢、競爭對手動向等信息。

為解決這些問題，各個平台在積極地努力。比如阿里巴巴建立了數據委員會，在統一數據格式標准、從源頭上保證數據的質量，採集和加工出精細化的數據，確保其能符合平台企業的應用場景等方面，不遺餘力地嘗試。尤其在大數據精細化方面，阿里巴巴更是作為其大數據戰略的重點。這方面，騰訊目前也在加快步伐。比如新版騰訊網出現了「一鍵登錄」的提示，用戶可以在上面通過一些細分標簽，訂閱自己關注的內容。實際上，這也是騰訊收集更精細化的用戶興趣數據的一個有效手段。

Tips

大數據實戰手冊

將大數據應用於內部運營中時，企業會遇到一些常見問題

1企業如何獲取與分析數據？

互聯網是大數據的一個主要來源，一些線下的傳統企業很難獲得。但它們可以：

a和擁有或能抓取海量數據的平台、企業以及政府機構合作。比如淘寶上的電商就購買淘寶收集的海量數據中與自身運營相關的部分，用於自身業務。再如卡夫通過與IBM合作，在博客、論壇和討論版的內容中抓取了47.9萬條關於自己產品的討論信息，通過大數據分析出消費者對卡夫食品的喜愛程度和消費方式。

b建立自己在互聯網上的平台，比如朝陽大悅城利用自己的微信、微博等平台收集消費者評論數據。

c許多傳統企業沒有分析海量數據的能力，此時它們可以和大數據分析和挖掘公司合作，目前市場上已經有天睿公司、IBM、百分點、華勝天成等一批提供大數據分析和挖掘服務的公司，它們是傳統企業進行大數據分析可以藉助的力量。

2如何避免大數據應用時的部門分割？

對於許多企業，其信息流被各部門彼此分割，數據難以互通，對於這種情況下，大數據的共享和匯集就只是一個泡影，更難以實現大數據的深度應用。

要打通部門之間信息分割的局面，首先要建立統一的、集中的數據系統。就像立白信息與知識總監王永紅所說的，「要真正用好大數據，企業要採用大集中的信息系統。」從更深入的角度來談，企業信息流的部門分割，更在於企業部門之間的分割，比如有一些企業的營銷按照渠道分割，導致對於顧客的大數據收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商務技術總監楊旭青認為，「很多時候由於組織結構問題，大數據分析有效性大大降低了。」這就需要組織與流程層面的重新設計，在這方面，阿里巴巴的部門負責人輪崗制度，對於打破部門壁壘無疑是一劑好葯。而一些企業為了打破部門分割，建立了矩陣型的組織結構，強化部門間的橫向合作，這些無疑為大數據的匯集、共享與應用創造了良好條件。

3如何讓業務人員重視大數據的應用？

解決這個問題，一方面在於一把手對整個企業數據文化的倡導，比如1號店董事長於剛就要求業務人員無論在開會，還是匯報工作時，都以數據說話，而馬雲更是將大數據提升到了戰略高度。

另一方面，也在於數據部門的帶動，阿里巴巴數據委員會負責人車品覺分享了經驗，「因為運營部門的業務人員很難看到大數據的潛力，可以首先從一些對業務見效快，見效顯著的數據項目出發，通過一兩個項目的成功，調動對方的積極性，然後再逐步一個個地引導。」

4為何大數據工作與運營需求脫節？

這往往是由於數據人員與業務人員視角、專業知識不同而導致的。大數據人員做了很多努力，但是業務人員卻認為這些努力無關痛癢。如何解決這個問題？

有的企業從組織設計上發力，將大數據納入業務分析部門的管理之下，用業務統馭數據。對於朝陽大悅城，由主要負責戰略和經營分析的部門來管理大數據工作，其中的大數據分析人員則作為支持人員。在負責人張岩看來，大數據要靠商業法則指導，關鍵是找到業務需求的點，然後由數據分析和挖掘人員實現。在具體操作中，大悅城對微信的數據挖掘，挖掘什麼樣的關鍵詞，由業務分析人員確定，而具體挖掘則由數據部門做；有的企業從流程設計上著手，推動業務部門與數據部門人員之間的溝通，建立數據人員工作與效果掛鉤的考核機制。

例如阿里巴巴根據數據挖掘的成效（比如帶來的商品轉化率的提升）來考核數據挖掘師，考核數據分析師則看其分析結果能否出現在經營負責人的報告中。從數據部門自身角度則需要降低運營部門使用數據的障礙和門檻，比如立白集團的數據人員會努力嘗試向運營部門提供更易懂、更生動的圖形化數據分析界面，在立白老闆辦公室上，就有一份「客戶運營健康體檢表」，讓老闆對全國經銷商的當月銷售情況一目瞭然。再如阿里巴巴開發的無線Bi，讓經營人員在手機上也可以看到大數據分析結果，拿車品覺的話說，「以數據之氧氣包圍經營人員。」

Ⅷ 社區治理有「智商」亦有「情商」

8月5日，重慶市沙坪壩區井口街道美麗陽光社區養老服務中心，工作人員正在察看大數據統計。

孫凱芳攝(人民視覺)

5月28日，參觀者在貴陽市舉辦的2019中國國際大數據產業博覽會「追夢·未來」數字藝術特展上觀看和體驗藝術作品《宇宙深空》。

新華社記者 楊文斌攝

8月14日上午，筆者走進北京市朝陽規劃藝術館數字沙盤展廳，巨大的屏幕及地板上投射的傾斜攝影三維模型讓展廳充滿科技感。屏幕上，柱狀圖、扇形圖等各式圖表將一些街道的年齡結構、人口來源結構、娛樂消費等數據展示得清晰明了。這些數據，是朝陽區責任規劃師規劃社區的重要依據。

工作人員向筆者介紹，6月12日，朝陽區責任規劃師啟動儀式暨培訓大會在該館舉行，朝陽區責任規劃師制度全面正式啟動。據了解，朝陽區責任規劃師體系突出以大數據手段為基礎的智慧化治理，為責任街區提供「大數據體檢化驗+責任規劃師開方/專家會診+街鄉去疾」的全過程、陪伴式「診治」服務。

「社會治理的前提是社會感知，通過大數據的社會感知功能了解社區居民的所思所想、所期所盼，感知社區生活中發生的點點滴滴。海量信息匯聚起來就有了集聚效應，這有助於政府對民生問題作出更加精準的回應。」武漢大學社會學院副教授龔為綱對本報說。

當前，在中國的許多城市，可「感知」的大數據已成為很多社區治理過程中不可或缺的幫手，它們為社區搭建起的「大腦」，讓社區服務、管理與規劃有「智慧」，更有「人情味」。

社區服務

有「溫度」的大數據

最近，家住合肥市淺水灣社區的62歲居民陳宗平通過「二維碼」辦好了自己的老年證。老人掃了「二維碼」加一位「網格長」為好友後，「網格長」就來到他的家中，幫他現場採集、上傳電子資料。「智慧社區」服務讓陳宗平豎起大拇指：「真的很有『智慧』!」

淺水灣社區是安徽省合肥市荷葉地街道網格化管理工作的首批試點單位。淺水灣社區黨委書記趙明向本報介紹說，居民掃描樓棟里張貼的二維碼，就能直接和服務團隊聯系，社區工作人員也會及時回應。「這樣一來，具體的政策能夠更加精準地投放，雙方都更省時省力。」趙明說。

大數據將很多政務服務進行了整合，為居民辦理事務簡化流程。南京擎天科技有限公司研發的「社區治理一體化平台」已應用在江蘇省內多個地市。這個平台與政務系統實時對接、雙向互通、及時更新，老百姓通過平台的社區服務模塊，可以在線辦理居住證、犬證、尊老金、低保等各類業務，足不出戶即可完成多項審批。

在大數據的幫助下，各部門的分工更為明確，效率也有了保證。新疆奎屯市的基層服務管理智慧平台中嵌入了「三級聯動分類銷號」，使民眾反映的訴求實現在線分流、社區—街道—部門單位三級聯動、進度跟蹤提醒、效能考核於一體的完整閉環。如果在哪一層級出現處理滯後的情況，平台會自動發出提醒督促信息，如果出現未處理情況，將納入考核減分項。

4月20日上午，有居民到新疆奎屯市穗豐園社區反映因雨路面塌陷問題。穗豐園社區幹部現場查看後，立即將問題上傳到智慧平台，社區再將問題上報分流至街道，街道層面流轉至住建局、城管局等相關職能部門。當天下午，住建局幹部便前來將塌陷路面進行圍欄並施工。不到五個，系統回復「住建局已處理」，完成了整個處理流程。

如果遇到諸如水管爆裂、路燈不亮等煩心事，居民也可以直接通過APP上傳照片進行報修，很多社區服務更加精細。

「小區有人丟了張廢床墊，把路都擋了!」近日，家住重慶兩江新區翠雲花園小區的居民張先生過路時發現這一狀況，便自己拍了照片並配上文字說明，上傳到兩江新區翠雲街道社會治理(綜合執法)信息系統。2後，小區網格員便已將擋路的床墊搬走。

對於一些需要特殊關照的群體，大數據為他們提供了一張「保護網」。2019年1月，安徽省合肥市公安部門聯合科大訊飛公司研發出「智慧平安社區管理系統」並在多個小區投入使用。科大訊飛政法事業群產品總監張金鵬向本報介紹，該系統在便捷居民出行和保衛小區安全的同時，還可以對孤寡老人等弱勢群體的行為進行判斷，便於社區街道的人員為居民提供精準的關愛服務。

大數據讓不少老人受益。貴州省仁懷市中樞街道茅台路社區工作人員就曾通過轄區大數據分析，發現一位空巢老人連續三天沒有出門。上門之後，社區的工作人員了解到這位老人在家生病後怕麻煩，只服用一些普通葯物而不願意去醫院治療。了解情況後，社區幹部一邊做其思想工作，一邊將其送往市醫院治療。

「大數據平台幫助社區實現資源整合、需求整合和平台整合的同時，還可以精準地識別居民需求，暢通民情民意表達渠道。另外，通過反饋與回訪機制的建立，實現社區治理良性循環。」華中師范大學中國智慧社區研究院副院長陳榮卓在接受本報采訪時指出。

社區管理

有「智慧」的大數據

「工作效率提高了，相關成本也在減少。」談到運用大數據治理社區的改變時，重慶市渝中區石油街道的工作人員周桄銳對本報說。

2018年3月，「集景智慧社區」平台在重慶渝中區石油路街道正式上線運行，該平台將社區治理多方面信息整合在一張三維地圖里。地圖中，網格、小區、樓棟、特殊人群分布等信息一目瞭然。

據了解，「智慧社區」的人員資料庫按季度進行更新，系統運行一段時間後，還會對動態數據根據需求進行統計分析。大數據技術的應用促進石油街道的社會治理由「粗放型」向「精準型」轉變。

周桄銳對本報介紹說，通過大數據的研判分析，社區可以對事件多發地區有更頻繁的巡查，提高信息和資源的利用率。此外工作人員的巡查路徑清晰明了，巡查時發現的事件也可以通過平台進行上報。「有了大數據的支持，我們前後內外、指揮處理統一協調，既方便了研判分析，也方便了具體工作的開展。」周桄銳說。

針對較難管控的群 租房 ，大數據也給出了解決方法。去年8月，上海市徐匯區田林街道工作人員在「智慧社區」平台上發現了一處群租房，因為數據顯示一位居民連續10次刷卡進樓，顯然超出了正常頻率范圍。田林街道一度是群租房「重災區」，使用「智慧社區」治理後，群租房問題得到緩解，2018年1月至8月，該街道群租同比下降76%。

社區安防也是管理重點，而大數據的加入為安防增添助力，社區及相關部門可以迅速發現並處置突發情況。

近日，貴州省貴陽市觀山湖區金華園社區發生一起車輛刮擦事故，兩位車主發生爭執，金華園社區「治匯數」平台應急指揮系統「捕捉」到這一信息。接到警報，社區工作人員馬上趕赴事故現場維持交通秩序，整個過程不超過10。

「大數據技術平台延展了社區數據採集的廣度和深度，其強大的數據採集和分析能力，將復雜的社區運行體系映射在多維、動態的數據體系之中。」陳榮卓認為，大數據的應用與社區治理的互動必然重塑社區服務和管理空間。

社區規劃

有「遠見」的大數據

今年1月，北京市發布的《關於加強城市精細化管理工作的意見》提出，北京市將通過建設大數據平台、健全網格化管理體系等一系列舉措加強城市精細化管理。並提出在街區更新提升、美麗鄉村建設中落實責任規劃師、設計師制度和專家團審核制度，提高設計水平。

貓眼象限、蝠音象限、雲雀象限、蜂巢象限、海豚象限、旱獺象限……北京城市象限科技有限公司的這一系列智能化規劃工具像一個個「小動物」，融入城市的邊邊角角。

將多源城市大數據以及貓眼象限、蝠音象限採集的社區觀測數據匯總後，海豚象限可以基於數據輸入，快速進行社區體檢評估，一鍵生成社區體檢報告。配備這樣的工具箱，規劃師得以玩轉數據，用城市數據科學解決城市問題。

近日，在北京市規劃自然資源委朝陽分局的邀請下，大數據平台城市象限為雙井街道進行了健康掃描和精細體檢，並得出一份包含職住通勤、居住情況、街道活力、環境品質、休閑活動等多個維度的「體檢報告」。據了解，目前朝陽分局已為每個街區進行了人居環境大數據體檢分析。

大數據的體檢分析讓社區規劃更為嚴謹客觀。「拿到充分有效的體檢報告，責任規劃師才能在解讀數據的基礎上，為街區進行科學的診斷。」朝陽分局相關負責人介紹。

四川省成都市成華區在2018年發布「美好社區」指數體系，量化、評定社區發展治理水平。在「美好社區」指數體系中，有「安全微指數」「健康微指數」「便利微指數」「舒適微指數」「活力微指數」「親和微指數」等部分。

根據初次測評結果，成華區「美好社區」指數平均得分87.07分，「親和微指數」得分最高，折射出成華區居民社會交往緊密程度高，但「便利微指數」相對偏低，表明成華區在交通規劃、基礎服務設施等便民服務方面還需繼續加大力度。精準的「把脈」幫助社區規劃師更好地開展工作。

「通過深入准確的挖掘數據信息價值，利用沉澱數據，大數據可以助力對社區進行預判性、前瞻性、精準性的規劃。」陳榮卓指出。

Ⅸ 想從零開始自學大數據，請問有哪些書籍推薦

在人人高呼的大數據時代，你是想繼續做一個月薪6K+的碼農，還是想要翻身學習成為炙手可熱名企瘋搶的大數據工程師呢？
隨著互聯網技術的發展，大數據行業前景非常被看好，有很多朋友對大數據行業心嚮往之，卻苦於不知道該如何下手，或者說學習大數據不知道應該看些什麼書。作為一個零基礎大數據入門學習者該看哪些書?今天就給大家分享幾本那些不容錯過的大數據書籍。

1、《數據挖掘》
這是一本關於數據挖掘領域的綜合概述，本書前版曾被KDnuggets的讀者評選為最受歡迎的數據挖掘專著，是一本可讀性極佳的教材。它從資料庫角度全面系統地介紹數據挖掘的概念、方法和技術以及技術研究進展，並重點關注近年來該領域重要和最新的課題——數據倉庫和數據立方體技術，流數據挖掘，社會化網路挖掘，空間、多媒體和其他復雜數據挖掘。
2、《Big Data》
這是一本在大數據的背景下，描述關於數據建模，數據層，數據處理需求分析以及數據架構和存儲實現問題的書。這本書提供了令人耳目一新的全面解決方案。但不可忽略的是，它也引入了大多數開發者並不熟悉的、困擾傳統架構的復雜性問題。本書將教你充分利用集群硬體優勢的Lambda架構，以及專門用來捕獲和分析網路規模數據的新工具，來創建這些系統。
3、《Mining of Massive Datasets》
這是一本書是關於數據挖掘的。但是本書主要關注極大規模數據的挖掘，也就是說這些數據大到無法在內存中存放。由於重點強調數據的規模，所以本書的例子大都來自Web本身或者Web上導出的數據。另外，本書從演算法的角度來看待數據挖掘，即數據挖掘是將演算法應用於數據，而不是使用數據來「訓練」某種類型的機器學習引擎。

Ⅹ 信息發展從而衍生各種數據演算法，大數據又是如何運用在我們的生活中呢

網路時代大多都是依靠各種數據演算法而運行的，也有不少的數據演算法是從發展中不斷衍生的，大家最為熟悉的就是大數據。人人都處於大數據時代，只要使用網路必然就接觸過大數據，因為它實際上就滲透在我們生活的每個角落。隨著信息發展從而衍生了各種數據演算法，那麼大數據又是如何運用在我們的生活中呢？

當我們在使用各種軟體的時候，其實就是在被試探，刷視頻時長時間停留在某個視頻，購物時經常查看某個價格區間的物品，那麼下次打開軟體時推送的就會依照上一次的使用習慣進行推送。所以大數據時代為人們增添了不少便利，更是成為了大家的及時雨。