大数据时代数据分析篇1
关键词：大数据时代数据分析理念辨析
中图分类号：C8文献标识码：a文章编号：1674-098X（2017）01（c）-0136-02
近年来，对大数据的研究和应用已经受到我国各界人士的广泛关注，国家统计局已经把信息处理技术列为关键性的创新技术工程之一。随着我国大型计算机的迅速发展，处理大规模的复杂数据的能力逐渐提升，从这些大数据中提取有效信息的能力也逐步加强，毫无疑问，我国进入大数据时代的脚步将会进一步加快，人们将会感受到大数据时代下给其带来的生活、工作上的便利。
1大数据和大数据时代简介
1.1大数据
大数据是指远大于一般数据的巨量资料，需要人们通过全新的处理模式才能获取其中有价值的数据信息。“大数据”这一概念最早由维克托在《大数据时代》一书中引用得来，最开始对其定义为：不通过传统的随机分析方法直接对所有数据进行分析处理，主要有大量、高速、多样和价值4个特征。
大数据可以分为大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前受到最多应用的是大数据技术和大数据应用。人们通过收集数据，提取有效信息就可以为企业发展或者社会活动提供最有效的实施途径。因此，可以这样说，在大数据的王国里，最成功的企业就是那些善于运用机遇的公司。
1.2大数据时代
大数据时代是建立在信息时代的基础上，通过互联网、物联网等渠道广泛搜集海量数据资源并对其进行存储、提取和展示。在大数据时代，几乎所有人都能够享受从任一数据中获得所需要的信息，大数据时代也具有社会性、广泛性、公开性和动态性4个特征。大数据时代的发展将会引领社会众多领域和行业的变革，对人类的生产、生活方式产生深远影响。
在大数据时代下，传统的数据分析思想已经不再适用，应该做出改变。首先，应该转变抽样思想，大数据时代下的样本即总体，已经不再依靠少量样本分析事物的相关规律；其次，要转变数据精确测量的思想，大数据时代要学会接受繁冗复杂的多样性数据；最后要转变探究事物的因果关系思想，转为研究事物的相关规律。以上思想的转变，均与统计学有关，因此，下面将分析大数据对统计学带来的具体影响。
2大数据对统计学研究工作的影响
2.1大稻莘岣涣送臣蒲У难芯慷韵
大数据影响的领域范围非常广泛，在大数据时代，不仅能够对以结构数据为度量单位的客观主体，还可以对不能用数据衡量关系的文本、图片、音像等非结构数据进行分析，大大扩展了传统统计学的研究范畴。
2.2大数据影响统计学的工作进程
统计学是对所搜集的数据进行整理和归纳的方法论学科。大数据时代的资料十分丰富，分析数据已经不再需要抽取样本了，因为数据总体即是样本。此时，传统的统计学抽取样本分析的工作方法已经不再适用，而是被现代化通过传感器自动采集数据的方法所取代。
3大数据时代下数据分析理念辨析
3.1数据分析理念
传统的数据分析是指用统计学方法将收集的数据资料进行系列分析，以便最大化地开发数据中的功能，从中提取有价值的数据，再和未经处理的数据进行对比，发挥数据的作用。大数据时代下的数据分析，由于数据量非常大，数据本身的动态特性使人们要研究的数据难度加大，因此，大数据时代的数据分析一般利用统计学的理念，采用更广泛的方法统计和分析数据，以此摆脱对数据样本的依赖，也可以避免数据的流动性给分析结果带来的不确定性。大数据时代更加注重数据的增值分析工作，研究数据的未来走向，使其中有价值的数据可以增值，将有效数据有机整合，能够及时发现问题和解决问题。
3.2数据分析的主要程序
3.2.1数据整理
统计数据的整理主要分为4个步骤：审核统计资料、对资料进行分组、汇总和编制统计表格或图表、保管和公布。当统计对象为数据资料庞大、类型复杂、要求处理速度快的大数据时，这些步骤就显得繁冗了，尤其是图表的绘制是没办法实现的，因此，只需要对资料进行审核和存储。大数据的审核和存储不同于传统意义上的数据审核和保存，大数据时代利用先进的现代化工具进行数据的审核和保存。
3.2.2数据的开发
传统数据的样本量较小，目的主要着眼于解决问题，数据的时效性较强，数据的使用价值会随时间流逝而降低。而大数据的流动性很强，随着时间的推移会越来越壮大，而且具有推陈出新、价值重塑的可能，因此，在大数据时代，数据是会不断增值的，开发大数据，是一项有重要意义的工作。
3.2.3数据的应用
其中分别对教育、运输、消费品、电力、石油与天然气、医疗护理、消费金融等进行分析和预测。根据这些行业的特点，可以总结出大数据挖掘商业价值的基本方法为：客户群体细分，为每个群体量定特别的服务；模拟现实环境，发掘新的需求的同时提高投资的回报率；降低部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率；降低服务成本，发现隐藏线索产品和服务的创新。从图1中可以看出，大数据的应用群体十分广泛，能否对获取的数据及时、迅速处理，对该行业的发展具有重要意义。
4结语
该文主要对大数据时代下数据分析理念进行了相关的分析和研究。首先对大数据及大数据时代的概念做了简要阐述，接着分析了大数据对统计学的两点影响，最后分析了大数据时代下的数据分析理念。总而言之，在现代社会，大数据的应用已经成为时代新的特征，能否从海量数据中提取有价值的信息做出相应的预测，对于企业或者个人的发展具有重要意义。
参考文献
大数据时代数据分析篇2
摘要：随着大数据时代的来临，企业的财务分析活动也出现了一系列变化。而财务数据分析作为企业财务分析的重要组成部分之一，其分析结果的准确度直接影响着财务管理水平。在大数据时代，财务分析等同于大数据分析。本文主要研究了财务分析与大数据时代的关系，并阐述了财务分析未来的发展方向。
关键词：大数据财务数据财务分析资产
1概述
财务分析最早起源于二十世纪，至今已有一百多年的发展历史，并初步形成了相应的分析管理体制。财务分析具有很强的时效性，其分析内容应随着经济环境的发展变化而及时改变。随着知识经济时代的到来，大数据被广泛地应用至各个领域，如保险、医疗、信息、航空航天等行业，并取得了良好成效。在财务分析中，大数据技术以其大量化、多样化、快速化优势受到了财务管理人员的一致好评，一方面它极大地提升了财务数据分析和处理的能力；另一方面还提高了财务管理的质量和水平。
2财务分析与大数据时代
在西方，财务分析已经产生发展了近一百年的时间。但在我国，财务分析只有近十年的历史，各方面还有待进一步改进和完善。自我国改革开放以来，财务分析已受到越来越多企业利益相关者的重视，许多会计专业的相关学科也都增加了财务分析的模块。
所谓财务分析，就是指按照一定的专业方法对会计核算资料和报表资料等进行分析，从而准确评价和考察其经营活动、投资活动、分配活动、盈利能力、偿债能力等的财务活动。财务分析可以为企业的投资和经营发展提供良好依据，使其投资人、经理人、债权人等更好地了解企业的发展历史，并预测其未来发展方向，从而做出科学的决策。
会计技术是制定财务报表的基础和前提，财务报表则是财务分析的基础。管理者可以通过财务分析了解和掌握企业的运营状况，进而制定行之有效的管理制度和政策。财务分析的最终目标是使财务管理人员了解过去的经营业绩和当前的财务管理水平，从而进行科学决策，推动其财务管理的可持续发展。因此，会计技术的发展影响和决定着财务分析的产生与发展。这是一个信息化的时代，云平台如火如荼的进行，大数据概念又横空出世。与云类似，大数据起始于信息化，繁兴于物联网以及社交网络等，因此也带有很浓的互联网口味的技术“迷失在太空”的经历。互联网时代，企业注定是要遭遇一场“数据大爆炸”，尤其是大型公司和互联网公司在经营过程中产生大量的、各种各样的数据，数据量越来越大、数据类型越来越复杂、数据增长速度越来越快。概括来说，大数据除了具有庞大的特点以外，数据变化速度快，种类繁多，较高的准确性也是其主要特征。伴随微博、微信等网络媒体的快速发展，及媒体时代的来临，互联网中无时不刻都在产生大量数据，大数据时代来临已经成为了不可逆转的趋势。这给传统的数据仓库数据处理和分析技术都提出了巨大挑战。
最早提出“大数据”时代到来的是全球著名咨询公司麦肯锡。究出其本质，大数据与其说是一门技术，不如说是新环境下海量数据价值发挥的方法之一。传统企业的财务分析可利用这种方法，去进一步发挥作用。大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在《大数据时代》中大数据指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：大量、高速、多样、价值。
“大数据”在物理学、生物学等领域以及金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算之后it行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是最终有价值的资产。一个文化系统可以分为制度、技术和观念三个层面。文化系统的发展经历了制度主导和技术主导两个时期，如今世界正在走向观念主导的新时期发展，各民族文化通过互联网正在不断融合，从文字、服饰到生活方式，民族之间的区别正在逐步变小，在大街上，坐在饭馆里，已经不能很快分辨出不同的民族。大数据时代，需要继续保持传统文化的独立性，就是要让我们的社会和数据打上文化的烙印，要建立属于我们的数据体系系统。
目前，大数据的应用已经渗透至我们生活的方方面面。例如每天，阿里巴巴网站上都会进行大量交易，并产生大量数据。而阿里巴巴可以通过分析商户近100天内的交易数据和管理信息就可以判断出商户是否存在资金和管理问题，并分析其交易风险系数。一旦做出科学判断，阿里巴巴就会正式启动其贷款平台模式，并积极与可能会有贷款需求的商户进行交流与沟通，并向其介绍阿里巴巴的具体贷款产品，综合分析其贷款倾向。又如，随着微信的兴起和发展，人们的学习生活方式也发生了相应的改变。据统计，每天都有超过几亿人使用微信进行交流互动，通过其记录心情和生活。每天人们都会在微信平台上分享图片、文字、声音、视频等，这就使得平台上充斥着大量的大数据。再如某综合类网站的编辑每天都要考核网站的访问量，并密切关注热点新闻。受此影响，在日常生活中该网站编辑逐渐养成了搜索新闻和风云榜的习惯，并找出一些新颖的新闻内容进行编辑整理并及时至网站上，以提高其点击率。常见的搜索引擎，如百度、谷搜狗等每天都会录入海量词汇，并进行对比分析，选出一部分网民可能感兴趣的词汇进行整理，以更好地满足网民的搜索需要。
以上都是当下大数据的应用，随着大数据的发展和进步，它会在不久的将来得到应用。
一项针对大型跨国公司高管进行的调查结果显示，目前企业中约有超过三分之二的管理人员肯定数据的价值和作用，并将其视作企业发展的无形资产，要求企业妥善利用。这就显示了，在大数据时代企业越来越认识到数据本身价值和从数据中得到价值二者之间的差异，要求进一步深化财务管理体制改革，积极运用各项信息化手段进行财务管理，不断提升其数据分析和处理能力，以更好地适应信息时代的企业财务管理需求，从而有效地增加其竞争优势。数据的分析和利用受各方面因素的影响较大，其分析难度较大，且过程较为复杂。因此，企业必须充分利用手头现有资源加强财务数据管理，不断提升其数据处理和分析能力，保证数据价值的充分发挥，实现其决策的科学化和信息化。
举个例子，保险公司的汽车险，员工可以通过搜罗数据，得到车主的驾车习惯是否良好，驾车时间和路段是否安全，停车的车库的环境等数据，进而降低驾车风险低的车主的保险费用，提高风险高的车主的保险费用，这样便从一定程度上增加了保险公司的收益，保证保险公司的利益。销售公司可以从客户的家庭水电费，煤气燃气费的消费情况，使用的手机，电脑，车子的型号，以及经常出没的餐厅，娱乐场所等信息收集，从而更加了解客户的生活水平，以便日后推广什么水平程度的产品。
要想更好地提升企业的财务管理能力，企业就必须进一步明确财务分析和大数据的关系，统筹兼顾，实现资源的优化配置。众所周知，财务数据是企业最基本的数据之一，其积累量较大，其分析结果直接影响着企业财务管理的最终质量。因此，企业在进行决策分析时，必须坚持客观公正原则，以财务数据为基础，制定明确的分析指标和依据，以保证企业财务管理的平稳推进和运行。
在进行财务分析时，财务管理人员首先应该查找和翻阅当期的管理费用明细，并将其与前一阶段的数据进行对比，找出二者的主要差异，从而找出管理费用的变化规律，最终得出变化原因。在进行原因分析时，财务管理人员可以建立一个多维度的核算项目模型，并在模型中做好变化标记。在整个分析过程中，财务人员往往要花费大量时间用于管理费用核算与验证，同时查找相关资料。在财务软件中，上述系列动作要切换不同的界面。而如果利用大数据技术，只要通过鼠标的拖拽，就可以在短短几秒钟内分析出所有管理费用明细发生在每个部门的情况。
对于企业的决策者而言，通过对财务信息的加工、搜集和深度分析，可以获得有价值信息，促使决策更加科学合理。
3小结
随着我国社会主义市场经济体制的不断发展完善，大数据技术改善财务管理前景广阔。纵观目前的大数据提供商，主流商务软件厂商都在通过自主研发或收购的方式进入大数据的领域。数据属性的标签是人类经验判断的数据，是数据后的数据。例如，你要为一件物品打标签时，其实就已动用了你的经验数据分析，并进行了归纳总结，结合现下的环境给出了判断。若没有考虑环境影响及准确性的评估，这种经验和直觉的判断是不稳定又难以解释的。但从数据收集的角度去看，数据属性标签又是一个潜力很大的数据。在数据属性管理上，对于用户来说，每个人身上贴的标签是多种多样的，但对于企业来说，如何用一个点去将之串联，如何将这些标签归一，又如何把这些点连接起来去描述这个用户，才是核心问题。
参考文献：
[1]陈友邦，张先治.财务分析[m].东北财经大学出版社，2007.
大数据时代数据分析篇3
关键词：大数据；学校学生成绩管理；成绩数据分析
中图分类号：G632文献标识码：B文章编号：1002-7661（2015）09-224-03
有人在葡萄酒酿造出之前就能知道其品质的好坏；
有人在购买机票之前就能知道机票价格的涨跌范围……
他们是怎么知道的？
相亲网站知道什么样的人适合做你的人生伴侣；
谷歌、百度可以根据你的搜索把你最想看到的东西排在最前面……
他们是怎么做到的？
这就是“大数据”给我们展示的神奇时代。就连奥巴马大选成功的胜利果实也被归功于大数据，因为他的竞选团队进行了大规模深入的数据挖掘，通过分析选民的意向，知道哪些是铁杆粉丝，哪些能成为铁杆粉丝，哪些即使花了时间和精力也不能转换阵营的。时代杂志更是断言，依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降，在各项领域，大数据的时代已经到来。
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，他称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。首先，大数据改变了我们的思维方式，让我们从因果关系的串联思维变成了相关关系的并联思维。第二，大数据改变了我们的生产方式，物质产品的生产退居次位，信息产品的加工将成为主要的生产活动。第三，大数据改变了我们的生活方式，我们的精神世界和物质世界都将构建在大数据之上。大数据不仅仅是一门技术，更是一种全新的商业模式，它与云计算共同构成了下一代经济的生态系统――一切皆信息。
作为数学专业出身的我校校长徐小祥，天生对数据有强烈的敏感性。在他的学校管理中，对学生成绩充分利用了数据的处理分析功能，并以此数据作为学生趋势发展的指挥棒和教师考核的依据。对于学生成绩数据我校主要进行了以下分析应用：
一、本校基本成绩分析应用
每次检测后，各班各学科任课教师将学生成绩输入进校园网成绩管理系统。系统自动完成以下功能。
1、班级各学科平均分。
2、学科班级优秀率（单科全校前160名且总分全校前240）。例如：
3、学校班级总分段：每个班总分各分数段人数统计
4、班级单科分数段。例如：
5、历次考试全校各班前160、180、200名人数对比。例如：
6、全校前160名成绩册
7、全校各班成绩册
通过以上分析了解本校各班各科的教学情况，通过人数的对比了解整个初中阶段的变化。横向纵向的分析使全校师生都有一个清晰的认识。
二、校间对比成绩分析应用
1、总分分数段对比
2、各科分数段、平均分对比
3、校合并总分前20名学生名单
4、“全校有效分人数”和“入围有效分人数”的计算
（1）合并后前360名各科有效分
大体上看，共有六步骤：
第一步：确定“总分有效分”（录取分）。就是根据市高中上年的录取人数，确定本次考试的达线分，此分即为总分有效分。比如上一年市高中统招录取为360人，就以第360名学生的总分为分数线，假设第360名学生总分为504分，504分即为本次考试的总分有效分。
第二步：计算“总分平均分”和各科平均分。将前360名学生的总分平均分计算出来，数值为536.4分；前360名学生各科平均分语文为91.2，数学为103.4，英语为110.5，物理为80.9，化学为82.2，政治为16.0，历史为52.2。
第三步：计算“差距值”。差距值就是第一步和第二步的差，将536.4减去504，差距值为32.4。
第四步：计算“权重”。权重和是各门学科在考试中所占的分值百分点之和。如物化是100分的话，学科权重都为1；语数外是120分的话，权重都为1.2；其它学科类推。以九年级为例，语数外各120分，物化各100分，政治20分，历史60分，按次序权重计算公式为权重和=1.2+1.2+1.2+1+1+0.2+0.6，九年级考试的权重和为6.4。
第五步：计算各科“权重比”。利用各科所占权重比例，比如语文学科
权重比例=1.2/6.4，以下简称比例，利用第三步的计算结果，计算出权重比=差距*比例，按照上面的计算结果，语文权重比为32.4*1.2/6.4=6.1。
第六步：计算“各科有效分”。各科有效分=各科平均分-权重比，假设语文平均分为91.2分，那么语文学科本次考试的有效分为91.2分减去6.1，结果为85.1分。
综合以上，前面的两步是针对总分来计算的，为后面的分科计算，综合权重比后折射到各学科打下基础，第四第五步是考虑各科权重，然后结合第三步的差距，得到学科权重比，各科平均分与它相减就是“各科有效分”。它是本主题最重要的数据。
有了各学科有效分，考核表中的“全校有效分人数”和“入围有效分人数”的得出就水到渠成了――以上面语文学科结果85.1分为例，“全校有效分人数”是指全校各班语文在85.1分以上人数，“入围有效分人数”是指全市录取的360名学生中本校各班语文在85.1分以上的人数。
比率1=校内有效人/考试人数
比率2=360有效人/入围人数
（2）两校合并后各班在有效分以上的人数
（3）两校合并后前360名各科在有效分总人数与他校对比
（4）现九年级历次考试前160、180、200、220名人数变化表
通过以上分析，了解本校与兄弟学校的差距，有重点有计划地对薄弱环节进行强化训练。
三、进一步分析平均分和优秀人数，对教师进行考核
1、平均分模拟考核：对各学科各班的平均分考核。例如：
说明：
（1）入学平均分或接班平均分：初一进校时候的平均分。若是中途接班，则按照上次考试的平均分计算。例如有的老师是从八年级开始接班的，那么就按照七年级期末考试的平均分计算。
（2）起点差距：考核差距=班级均分-年级均分-起点差距；成绩平均分的考核：如果低于或高于校平均分3分内（含3分）不加也不减，如果高于3分以上或低于3分以下则分别有1分加考绩分4分或扣考绩分4分（如接班时平均分与校平均分悬殊4分以上加上接班时的悬殊分考核）；教两个平行班如果悬殊1-3分（含3分）不扣分，如果悬殊分4分以上则有1分扣2分（如接班时两个班悬殊4分以上减去接班时的悬殊分考核，两班均高于平均分则不扣分）；如跨头教两个班则各折1/2计算.常识科目原始考核入学平均分按照八年级期末考试语数外物各班的平均值计入。
例如：对三班四班的平均分考核。
第一步：算出考核分差距。三班本次考试平均分为84.76，和年级均分的差距84.79减去79.994约等于4.8。考虑到起点差距，将4.8减去1.1得到3.7，四舍五入最终得到考核差距为4分，高于3分以上，同理得到四班的考核差距为5分。
第二步：算出平行班差距。若只教一个班则不需要计算。三班四班为同一个老师所教，所以要考虑平行班差距为84.76减去83.15得到2，悬殊没有到达4分，不加也不减。
第三步：算出跨班考核分。由第一步和第二步得出的数据，计算（4（三班考核分差距）-3）*4+（5（四班考核分差距）-3）*4=12，12除以2（教两个平行班除以2，三个平行班除以3，以此类推）得6，因平行班平均分差距为2，无加减，所以，最终平均分模拟考核分为50（基础分）加6得到56分。
2、优秀率模拟考核：由前面所算出的各班优秀入围人数，对各学科各班优秀率考核。例如：
仍旧以三班、四班为例：
第一步：算出三班的考核分数。三班单科前160名总分在全校前240名的语文人数为9个，本次考试实际入围人数为17，17减去9得到8，每多一人加4分，8乘以4得到32分。有时候老师中途接班就得按照当时接班的时候基数计算。例如五班的老师是初三刚接的班，那么他的基数就是此班在八年级期末考试时单科前160名总分在全校前240名的语文人数，即为5人，所以五班的变化人数是9（实际入围人数）减去5（接班基础）得到4人。
第二步：同理算出四班的考核分数为44.
第三步：跨班考核。32加上44除以2得到38分，38加上基础分50得到88分。即老师的最终优秀率模拟考核分。
通过以上的数据，平均分模拟考核对老师的整体教学效果达到一定的评价，对各门功课的任课教师都有一定的促进作用；优秀率模拟考核充分了解班级有效学生，有的学生偏科很重的，通过此数据就知道哪些学生需要强化哪门功课。使各科任教师的教学有针对性，不放弃任何一个有潜力的学生。此两项数据也是教师最终年终考核参考的重要依据，无形中让老师认识到工作重点。
四、学生的追踪分析应用
例如：前360名学生在各次检测中的情况，对其分析；或某次考试进入全校前240名的学生，在以前各次检测中的表现，关注其以后的表现，发现其潜力等等。
通过以上等等一系列的对成绩数据分析，针对每项数据的结果，我校都有下一步举措与方针。虽然实行了招生划片的政策，在同等生源的情况下，我校的教学实绩成绩斐然。在中考之前，徐校长会根据数据分析的结果制定每个班级的进入重点高级中学的人数，这样的预测相当准确。当然在数据处理过程中我们遵循数据运用的道德：1、保护个人隐私；2、教师若出现所知数据的泄漏将追究其责任。
数据存在不能为我们所用，那我们将会沦为数据的奴隶；运用得当我们将处于各行各业的巅峰。数据在各行各业所表现出来的价值和意义正被大众所认识和运用，作为一个大数据时代下的教师，希望通过本文对我们的教育事业尽一些绵薄之力。
参考文献：
大数据时代数据分析篇4
目前，在此大环境的影响下，企业的财务管理工作得到了更大的拓展和延伸。而财务分析工作作为财务管理中的一个必须高度重视的环节，在极大程度上影响着企业的稳定性、可持续性，直接影响企业的发展。由此可见，企业要想提高自己的综合实力与核心竞争力，就必须要做好财务分析研究。抓住机遇，将互联网等一些新兴技术推向更新的高度。克服挑战，在基础上充分落实财务分析工作，预估大数据下可能存在的风险。充分发挥大数据对企业的未来发展产生巨大的影响，为企业的发展提供更为广阔的空间。
二、大数据时代下财务分析的机遇与挑战
这一章节主要探讨两方面内容，一方面是大数据时代下财务分析工作迎来的机遇，另一方面是大数据时代下财务分析工作面临的挑战，通过对这两方面内容的明确，从而为后续的探讨而奠定基础。
(一)大数据时代下财务分析迎来的机遇
对企业财务分析工作而言，大数据时代的来临会给工作带来诸多方面有利的影响，促使财务分析工作朝着更好的方向发展。
1.有利于提高财务数据信息的精准度
以往传统的财务中采用的是“漏斗式”记账方式，将原始凭证的结构化信息转记到记账凭证中。由于过滤了诸多非结构化的信息，这类信息会受到技术限制的影响，在很大程度上使财务管理数据引起偏差，使数据整合的难度大大增加。最终可能会影响管理者决策。但是在大数据时代之下，能够为财务分析提供经济数据上的大力支持，实现财务管理向共享式服务模式的顺利过渡。
2.有利于增强预算管理的真实性
预算管理是企业财务管理重要组成部分，传统的预算管理在数据处理的过程中处理的速度过于缓慢，处理的效率低，不利于企业的发展。且在内容制定的过程中，没有，明确的管理理论进行基础支撑。通过大数据的手段进行使用，可以更好的使预算的真实性增强，在一定程度上改善现阶段的问题。
3.构建企业型数据库，避免财务风险
大数据时代的来临，意味着科技因素的发展已经达到一定的水平。这就意味着企业可以从大量的数据中提取关键信息，构建相对应的数据库，以建立数据库形式来处理海量的数据信息，有效挖掘对自身企业发展有用的相关数据信息。以此为基础，可在多维度预测企业风险，提高防范意识，尽可能的避免财务风险，从而为实现企业的经营战略目标而奠定扎实的基础。
4.提高数据处理效率，降低财务成本
传统的数据管理，方法陈旧、内容繁琐，导致工作效率低下，大大增加企业的财务管理成本。并且在实际执行过程中，因程序较多，在一定程度上增加了财务人员的工作处理量。二者最后可能会导致工作量虽然上升但工作效率反而会有所下降。这不但会使企业发展缓慢，还会削减员工工作中的积极性，不利于企业发展。利用大数据来建立模型筛查相关有效信息，可以更快捷的处理数据信息，减轻财务人员的工作量，在提高效率的同时，调动员工在工作中的积极性。
(二)大数据时代下财务分析面临的挑战
大数据时代在对企业财务分析工作带来有利影响的同时，也使财务分析工作出现了更大的挑战，因此，分析大数据时代下企业财务分析中存在的不足之处，有利于我们积极应对挑战：
1.依赖财务报表，不注重其他信息
传统的财务分析工作过于注重财务报表，而忽视非财务信息分析。具体来讲的话，一是企业固定资产折旧、对外投资核算等内容会结合企业自身情况而选择不同的会计处理方法，导致数据的处理结果可比性存在严重偏失；二是固定资产折旧年限和坏账准备金比例等方面掺杂了财务人员的主观意识，是以估算得来的数据为主，导致数据的处理结果可比性存在严重偏失。这严重影响着财务分析工作的正确性，同时大数据下企业对非财务信息分析未给予重视，在一定程度上难以获取最科学准确的结果。
2.大数据使安全性降低
大数据时代促使数据在趋于更加便利化，但同时其安全性也大大降低。因为技术的发展，让企业财务分析所得到数据信息的窃取变得简单化，信息在任何环节上都有被不法分子窃取的可能，造成失窃、泄密等损失。这在很大程度上使企业滋生风险。如何规避这些风险，在现阶段的企业财务管理中虽采取一定手段，但在泄密事件发生之前，并未高度重视。由此引发的泄密事件影响了企业财务分析工作的有效开展。
3.财务数据与业务信息整合度低，“去边界化”速度缓慢
在目前的大数据背景下，企业在信息获取时速度会提升，运作的成本也会降低。但是财务数据需分别由财务部门与业务部门同时提供。财务部门人员与业务部门人员的主要需求与侧重点不同，因此提供的数据与信息存在不同程度的差异。尤其是存在许多合资公司与分公司的大型企业，经过长时间独立自主的经营，可能会出现各个区域间信息“边界化”。以上情况会造成企业财务管理效率降低，同时造成管理者在查看信息及决策时的不便。
4.对人员要求增高
大数据时代下对参与财务分析工作的人员也提出了更高的要求。但在实际发展中，工作人员还存在工作能力不强、素质不高等方面的问题。另外存在老员工无法适应大数据时代而无法很好的胜任工作，进而影响企业整体的发展。
三、大数据时代下做好财务分析工作的措施研究
对于处于大数据时代下的财务分析工作而言，及时抓住机遇并且克服其中的挑战，才能得到更进一步的发展，那么如何采取有效的措施呢？这一章节围绕于此而提出以下对策，希望可以为实际活动的开展而提供一些帮助作用，从而提高财务分析工作效率。
(一)重视非财务数据信息，做好实时分析工作
在大数据时代之下落实财务分析工作，企业可以采取的第一个措施就是重视非财务数据信息，做好实时分析工作。财务分析工作中采用的分析方法不能过于看重报表数据，而是要引入非财务数据分析方法。因此，在现阶段的财务报表中，企业人力资源、通货膨胀等因素还没有在报表中予以充分展现。为此，在制作财务报表中要关注这些影响因素，增加报表附注，在此基础上形成全新的财务分析方法，以此来为财务分析工作的落实而奠定基础。除此之外，大数据时代的来临，数据信息在增加的同时也加快了数据流转。为了应对这一情况，需要构建相应的数据模型，加强计算机技术的应用，在做好数据归类整理工作的基础上落实数据的实施分析工作。与此同时，企业还需要制定出一套信息收集与整理系统，在系统的带动下构建智能化的财务分析体系，及时、有效的挖掘数据信息，从而更好的服务于财务分析工作。
(二)树立财务风险理念，提高财务信息安全性
在大数据时代之下落实财务分析工作，企业可以采取的第二个措施就是树立财务风险理念，提高财务信息安全性。科技就如一把双刃剑，在给予人们生活便利的时候，也带来着一些不稳定和不利于企业发展的因素和影响。相对应的对于处于大数据时代下财务分析工作而言，数据在变得便利、高效之后，在大数据的广泛普及的时候，信息相对比较公开并利用多种途径进行信息的传播，稍有不慎信息很容易发生泄漏或者恶意篡改的情况，进而造成商业风险的产生，因此，为了提高财务信息安全性，首先是需要在意识领域树立财务风险理念，通过意识领域对这一方面重视程度的提高，在行为的落实处采取合理的措施予以应对；其次，财务工作人员必须注重数据的保密工作，利用新先进的科学高端技术手段，确保财务数据的安全性和保密性，可以更好地避免财务风险的产生。一方面，企业可以引进一些高新技术的科学型人才，对企业的数据运作进行管制，让企业在健康安全的网络环境中工作。另一方面，企业应该加大设备设施的投入资金，确保硬件配备能够跟上当前的发展需求，并结合一些安全软件进行管理，进一步保证财务数据的真实性和可靠性，促进企业的整体进步与发展。
(三)加强财务数据与业务信息整合度
企业要优化整合财务系统与业务系统，做好一体化建设，将数据进行有效整合，整合信息系统等一些关键业务信息，增强各个维度数据的准确性，提高财务数据与业务信息的可用性。利用网络发展与实现资源共享，打破地域间的封闭性与时间差异性，实现资源的实时性与共享性。在第一时间为企业提供财务数据支持，更好的对企业进行管理，更深层次的挖掘企业的价值。
(四)提高财务人员数据分析能力，提升财务人员综合素养
随着大数据时代的到来，财务人员必须具备较强的综合素养和能力，对大数据进行分析以及优化，才能更好地投入发教学工作中。当掌握数据分析能力的时候，财务人员才能更好地为企业的变化趋势和实际情况，进行调整并找到解决的方法。财务人员要树立学习理念，学习适合的财务分析方法，立志于不断提升自身财务大数据的处理和分析能力，促使财务分析工作得到更好的开展。其次，还要善于利用企业的信息技术eRp系统进行数据整合分析，通过对数据的查阅思考，对企业的情况进行预测和控制，为企业的战略发展进行分解和规划，促进企业的可持续发展。同时财务人员要树立学习理念，学习适合的财务分析方法，立志于不断提升自身财务大数据的处理和分析能力，促使财务分析工作得到更好的开展。因此，无论是内部还是外部都需要营造良好的环境，以此来吸引优秀的财会人员加入到企业的财务管理活动之中，更好的为企业提供优质服务。
大数据时代数据分析篇5
1传媒行业进入大数据时代
大数据是一种时代现象，目前主要是商业概念。还未形成严谨的学术定义。过去，大数据通常用来形容一个公司创造或手机的大量非机构化和半结构化的数据，如网络日志、社会关系网络上的用户活动数据、互联网搜索引擎上的详细搜索记录等等。对于传媒行业，大数据指跨媒体或全媒体数据，如电视机顶盒的回路数据、电脑或移动终端收看视频的数据、社交媒体上对于收看节目的相关评论等。
当下我们提及大数据，还指一种解决问题的方法，即通过手机、整理生活中的方方面面的海量数据，并对其进行分析挖掘，从中获得有价值的信息，这种对大数据的应用与实践已经演化出一种新的商业模式，即公司的核心竞争力在于其拥有的数据规模以及它运用这些数据解决问题的能力。这种解决问题的方法在于对各领域情况进行量化分析：信息准确描述，使我们认知不清晰的方面变得清晰，帮助我们去判断现状和趋势、确定未来战略，在记录、表述、分析、重组后让它带来效益。
传媒业本身就是生产和传播信息的产业，大数据时代，传媒业大有可为：信息源更加丰富，传媒机构可利用数据资源，量化分析，更好地把握信息；对受众需求的把握更加准确，传媒机构可根据受众需求确定传播内容和传播策略，实现精准传播；传播效果的反馈对于不断调整内容和策略，赢得受众，提示品牌形象有很大帮助。首先数字化，让电脑处理这些数据即建立数据库；在数字化基础上进行数据化，变成软件可以识别的数据化文本：智慧地使用已有的理论和方法，让这些数据发挥价值——内容提取、分享、互动，让它们更好地服务于使用者，挖掘其中的商业性创新价值。然而大数据在中国传统媒体中的影响目前并未实现，虽然中国少数传统媒体已经实践或正在实践中，对于互联网媒体，这个领域的实践已经走在了传统媒体的前面。
2借力大数据进行电视受众分析
2.1过去的受众分析方法
其一，过去的人员测量仪，一种可以记录受众收看或收听时间的专门仪器，可以定时反馈给数据中心。其二，日记卡，由受访者填写特定格式的表格，记录自己的收视行为。其三，面访，通过上门或拦截访问了解受众的收视行为。其四，电话访问，由访员向目标受众打电话了解受众的收视行为。首先，记录受众观看行为的仪器是抽样的形式安装到用户家中的，这种仪器的安装行为本身对受众观看心理有一定影响，从而导致记录仪器的不准确。其次，观众观看行为的复杂性，这些信息资料庞大，不是简单的受众回访、记录就能得到准备的数据，需要更高的技术来测量。由此可见，这种简单的受众行为分析显然不能适应当下受众复杂的行为变化趋势，也不能够为电视媒体提供精准可靠的分析数据，我们需要借助大数据进行信息分析。
2.2利用大数据分析电视受众行为
首先，海量电视收视样本监测。利用海量数据收集技术，获得传统的电视收视信息、数字电视、智能电视受众收视行为。目前大部分用户使用数字机顶盒，通过数字机顶盒可以实现信息的传送和反馈，而且这些数据包括内容丰富，有电视直播频道、网络视频资源库、付费点播频道、特色频道等等。数字电视的推广使受众点播回看、增值业务等行为纳入受众观看行为内，这是传统的收视监测难以监测到的。例如在北京市场，北京卫视（高清）、CHC动作频道等都是传统收视率监测很难监测到的频道，而在海量样本监测中均属于常规可监测频道。其次，整合网络视频、移动终端视频观看行为，量化分析受众观看行为。虽然新媒体时代下，互联网声称取代传统的电视媒体，但调查分析，互联网视频观看内容大部分还是传统的电视媒体提供的。媒体受众的行为变迁、跨媒体使用行为的增长，也要求对媒介受众行为监测更加精细化和综合化——如何在新媒体环境下更好地把握受众行为偏好，拓展电视媒体的经营空间，成功实现节目创新和经营创新？成为新时期电视媒体发展的关键议题。这就需要借助网络视频网站、移动终端视频观看数据，精准分析受众的观看行为。具体实施方面，需要电视媒体与网络视频网站合作，在为其提供视频资源的同时，电视媒体需要借助网络视频网站受众观看数据，加上从数字机顶盒获取的量化信息，进行深入分析，精准把握受众对节目内容的关注焦点、对节目发展的心理期待、对节目环节的个性意见、对节目品牌的情感归属等一系列重要问题，对电视节目的生产编排以及成长发展提供有力支持。再者，利用数据收集加工处理平台，挖掘受众喜好，为电视生产制作提供量化信息。大数据之大，重点并不是它的容量大，而在与其强大的数据收集加工处理能力，深入数据分析提取有效信息的能力，这才是大数据的真正价值，谁做到了这一点，就能在市场中获胜。
目前做电视媒体受众详细数据收集与分析的公司是基本上由尼尔森垄断的，中国并没有监管收视率调查的行政机构，做电视媒体受众分析的都是市场调查公司。目前尼尔森、央视索福瑞等调查数据较为权威，虽然价格不菲，但是大多数电视行业数据分析都是这几家做的。尼尔森根据客户的具体需求来定制调查方案，对于一般性的调查需求，尼尔森拥有一套在全球范围内得到认可的专有调查产品和方法，为客户提供最有力的可比性标准化数据。有少量传媒集团着手于专业调查机构合作，深入开发大数据的潜在功能，如2012年2月广东佛山传媒集团与尼尔森公司合作，寄希望于记住尼尔森大数据分析的平台，通过对数据的整合、分析、管理，为他们的转型发展提供战略性的策略依据。
对于电视媒体的受众调查分析，尼尔森采用第四代收视测量海量样本回路数据收视研究，这是全球最新的收视率测量解决方案：受众观看行为通过机顶盒的升级，使得机顶盒能够对观众开关机顶盒时间、转换频道、使用增值业务等具体操作行为进行精确到秒的准确记录，被机顶盒记录的数据通过有线数字电视网络，在一个高度安全的封闭通路中，传输至监测服务器进行多层加密，再通过互联网回传至数据处理中心，整个过程遮蔽了认为干扰的可能性，最大限度报纸了数据采集和传输的安全性，在理论上达到全样本测量。因为这些数据量大几乎达到全样本测量，需要进行量化分析，这就是大数据的应用。
广电行业目前处于三网融合的大环境中，在这个过程中不可避免地相互渗透和交叉，经营上互相合作、互相竞争，内容上出现了融合，内容的融合意味着数据的融合。目前电视媒体对受众调查分析的意识开始增强，但在实践中电视媒体并没有全面应用数据融合带来的海量受众数据信息。而it、家电等外行将利用技术进入广电领域对电视媒体有一定的警示意义，但是对于拥有优质精心制作的媒资的电视媒体，若能抓住受众行为在大数据时代下的变化，将是大赢家。
参考文献：
[1]王建磊.互联网电视机顶盒发展现状及趋势[J].
大数据时代数据分析篇6
关键词：大数据时代；软件工程技术；应用
随着信息技术的广泛应用，人们逐渐步入到大数据时代，大数据时代让人们的生产生活方式都发生了改变，让人们的生活变得更加便捷，同时也为企业提供了发展的条件，促使企业在新时代背景下得到更好的发展，但在便捷的同时也为人们带来了新的挑战和机遇，尤其是软件工程的发展，相关研究技术人员要在掌握软件工程技术的基础上，加强对软件工程技术应用的创新和改革，为软件工程技术提供更多的发展条件。
一、大数据和软件工程技术的发展方向
（一）大数据和软件工程技术的开放式发展随着科学技术的快速发展，互联网技术逐渐应用到各个领域的发展中，随之随着互联网技术的广泛应用，人们逐渐进入到大数据时代，大数据的到来让计算机技术得到了改革。大数据要想得到更好的发展，就必须要开发和寻求发展的途径，在产生大量数据流的基础上，不断的创新优化技术。计算机软件工程技术要想得到更好的发展，就要加强建设计算机网络的开发环境，让计算机在开发的环境中实现相互通信、资源共享，提升软件的利用率。此外，网络在运行的过程中可以增加利润，让不同用户都能满足需求，从而节约资源，提高资源的利用率。
（二）大数据和软件工程技术应用到其他领域随着大数据时代的到来，对计算机软件工程技术又提出了新的要求，要将计算机软件工程技术和大数据技术进行有效的融合，从而更好的服务于社会。目前，软件工程技术已经得到了各行各业的广泛应用，由于软件工程技术对各领域都起着推动作用，让各个应用程序都能得到有效的运行，同时还可以对相关平台的数据信息进行收集并整理分析。如：用户在购买股票对大数据进行分析时，可以利用软件工程技术对大数据信息进行构建数据模型，利用数据模型，预测股票的变化形势。
二、大数据时代下软件工程技术的应用
（一）安全信息技术的应用在大数据时代背景下，其产生的大量数据流之间会有一定的联系，但数据也会因此产生不同程度的影响，所以，要想提高数据的实效性和安全性，就必须要科学、合理的管理数据系统。在一般情况下，大型的数据信息平台都是开放式的，随着互联网信息技术的快速发展，互联网信息技术逐渐应用到各个领域中，它让人们的生活更加的便捷，但在便捷的同时也存在一定的风险，随着时代的发展，人们逐渐进入到大数据时代，在大时代背景下出现了较多的黑客，这些黑客利用大数据的漏洞进行违法操作，这对数据的储存和分析产生严重的影响，因此，在大数据背景下，要加强软件工程技术的应用和建设，为数据的实效性和安全性提供有效的保障。
（二）进行数据信息采集大数据的发展依据是对数据信息进行采集整理分析，在软件工程技术中对数据信息进行采集整理分析也是非常重要的部分，因此，在大数据时代背景下，可以通过软件工程技术的应用，对相关数据信息进行采集整理分析，同时还要提升各个软件之间的协作能力，扩大数据信息的储存空间。此外，用户在运行软件工程技术过程时，可以根据用户的需求，对相关对数据信息进行采集整理分析，同时还要将多余的数据进行删改，从而降低大数据的数据采集成本，让用户在对大数据进行进行采集整理分析时，提升处理效率，以此来为软件工程技术的提供更好的发展和应用条件。
（三）进行数据信息储存随着大数据时代的到来，数据信息逐渐从G和t转变成ZB，且数据信息在进行储存时，储存在内容不再单一的文字了，其内容包含图形、文字、视频等形式，由此可见，在大数据时代背景下，对计算机的性能和储存空间又提出了新的要求和挑战，要求在大时代背景下进行数据储存时，避免出现数据信息缺失的现象，而软件工程技术可以有效的解决这一问题，它不仅可以提升数据信息的储存空间，而且还能提升储存数据信息安全性能，可以有效的防止储存的数据信息缺失。除此之外，在大数据时代下应用软件工程技术，可以通过利用软件工程技术中的云技术，将数据信息进行云端储存，提升计算机的储存空间，以此来提升计算机储存空间的利用率。
（四）利用大数据加强建设软件服务工程随着软件工程技术的广泛应用，软件服务工程的数量在逐渐增加，这为软件工程技术提供了发展方向。在开发软件服务工程时，不同的软件工程有不同的开发目标，要遵循软件服务工程的基本原则，然后根据服务的目标对内容进行调整，最后在对相关软件工程进行开发。另外，由于在大数据时代背景下，产生的数据信息容量大，且结构更为复杂，因此相关科研人员要加强对软件工程技术的创新和优化，在现有的大数据技术基础上，加强对软件工程技术的建设，促使软件工程技术在大数据背景下得到更好的应用和发展。
大数据时代数据分析篇7
关键词：大数据；电网；营销管理
0引言
社会经济的整体发展，现代化的科技手段已经运用到方方面面，尤其是互联网的兴起，使得原来很多耗时耗力的工作都变得更加简单便利，通过应用到各行各业中进而影响到人民的生活水平。具体到电力行业中，在电网运营不断满足客户的需求过程中，产生了大量的客户使用数据，通过运用现代科技手段分析庞大的数据体量，可以为不同的客户提供更为精准的服务，满足不同客户的需求，并且通过了解客户的消费习惯进而对客户属性进行分析，为后期的其他营销活动进行铺垫和数据支撑。因此，基于大数据的电网营销管理分析是具有重要研究意义的课题。
1什么是“大数据分析”
“大数据分析”是基于现代科技发展而产生的一种分析技术，其主要是依靠于现代的科技手段，尤其是一些网络技术，通过对基础数据的整理分类，通过不同的计算机算法，可以将不同有类似特征的数据分列开来，最终在海量的数据中得到想要的数据分析。大数据分析技术被广泛应用于各种互联网行业，包括一些app、团购网站、搜索引擎等，通过对客户的日常网络浏览情况进行统计分析，掌握客户的偏好和实时的需求，进而能够更有针对性的为客户提供服务。大数据分析在互联网行业的广泛运用也引起其他行业的注意，纷纷引进其技术以期望可以在本行业中得到应用，最终为更好的掌握客户资源特性而努力，毕竟客户需求才能形成市场，才是供给企业存在的必要。
2“大数据分析”的算法
2.1神经网络
神经网络是可以针对电网营销数据进行加工训练，且是一个自我组织、自我适应的学习过程，可以学习到最具特征性的样本和数据区别能力，也正因为如此，神经网络的分析算法可以更好地获取有参考价值的海量的基本信息。神经网络是基于其自身的分布式的存储路径，并发的处理信息原理，其具有强大的计算能力和容错能力，能够通过练习掌握科学地调整不一样的神经网络参数的权值，进而更好的优化网络，并且适应外界的变化，抵抗不相干因素的干扰，最终适应使用者的需求来调节神经网络的分析能力，为使用者提供更好的服务。
2.2K近邻算法
此种算法是通过采用统计分析的方法，适用于各种分类问题中。具体是指：根据一个已经限定好的训练集，针对准备被分类的数据样本，通过在训练集中寻找与相关样本最为邻近的K个样本数据，准备被分类的样本的类别可以将之判断为K个样本多数所属于的类别之中。通过此种统计分析的方法可以有效地将各种大数据中的分类问题解决，通过计算将具有一定共同特征的数据摘列出来形成使用者寻找的目标客群。
3大数据分析在电网营销管理中的应用
3.1合理用电的数据分析
随着工业文明时代给世界带来的翻天覆地的变化，各种工厂、生产企业、居民生活中的耗电量都是巨大的。而考虑到未来的可持续发展道路，节能减排是人们必须时刻警惕的问题，尤其是在电力方面。因此，可以通过大数据分析技术，通过按照行业、机械设备、时间、区域等因素对海量的用电数据进行分析，找出电力的浪费现象以及可以改进的地方，精确地挖掘各种设备的反映情况，最终为电力的优化使用提供数据支撑，为未来可持续发展道路的推进奠定基础。
3.2未来行情预测
从目前社会发展情况来看，各家庭中都有很多跟电有关的电器，用电量巨大，并且会跟随不同的季节、不同区域的客户需求不同而产生明显的不同，电力企业可以运用大数据分析技术积极探索不同时间点不同区域的用电情况，并且可以通过增长情况来预测未来的变化趋势，进而为自己的电力供应方面提供数据支撑，在事情发生之前提供服务，保障居民生活的正常运行。
3.3运行保障，服务营销
由于电力企业在日常的运行之中要提供一个区域的电力供应，并且在长年累月的使用中常常会发生一些事故。电力企业可以通过历史上各区域用电情况以及运行故障发生情况来进行数据分析，进而在各区域出现类似情况的时期下，加强对该区域的电网排查工作，保障该区域的电力供应情况，并且总结出不同区域电网的承载能力，为后期持久性的服务营销打下基础。
3.4企业营销决策的分析
目前很多电力企业都已经做了自己的门户网站，便利客户的缴费等需求。电力需求客户可以通过便捷的互联网操作来进行电费的查询、缴费等工作，而电力企业可以基于门户网站，运用自己的大数据分析技术，定向地进行电力方面的营销活动，倡导自己企业的理念。并且可以成立一个专家分析系统，对于客户的各种行为进行系统化地分析，最终帮助企业在营销方面的决策更加准确，为企业的长久高效运行提供支撑，最终促进其可以健康的发展。
大数据时代数据分析篇8
关键词：大数据；百度；网络招聘
中D分类号：F24文献标识码：a
收录日期：2017年2月22日
一、引言
智能互联网飞速发展并通过一系列的技术改革，不断推动着国家各个行业进行政策调整、资源共享、产业升级与信息化创新。出于国家战略的考虑，政府规划明确建设国家大数据池具有重要意义，通过海量数据支持和算法优化后的大型计算能力，以满足企业、社会、教育不同领域对数据中心应用的需求。
大数据是一个数据的集合，涵盖所有数据类型与混杂的真实数据全体，不能被已有工具进行提取、存储、共享等操作。在处理信息能力与技术不断提高的过程中，基于大数定理（在试验不变的条件下，重复试验多次，随机结果近似必然），人们对增速惊人、时效性较短的海量数据进行整合优化与决策分析，进而预测现象与行为的发生，提供个性化的精细推荐与服务。基于理性决策有限性的特点，数据规模的庞大，无疑扩大了人们进行理性判断的基础，但是这并不意味着自动化管理和智能化。大数据为人们从更全面的角度理解不同现象和行为之间的相关关系（一个数值增强，另一个也随之变化的数理关系），提高正确决策的可能性。
在不同的领域，大数据技术的使用将人员、岗位、资源进行数据专业化的处理，增加了管理的智能化和量化，实现了后加工的增值效应。进一步的，大数据帮助政府提高国民治理能力、构建民生服务体系、惠及社会保障和就业体系、激发教育培训和人才配置、优化收入分配和创新创业机制方面都具有实践意义。目前，大数据的研究和应用主要集中于营销活动中消费者的行为和偏好研究，而在人力资源管理领域，并未明确应用于招聘方面。然而，网络招聘近年来早已凭借其范围广、信息量大、时效性高、流程简单而效果显著，成为企业招聘的核心方式。互联网发展进入新阶段以及大数据带来的管理路线与招聘思维不断变化的需求，探索互联网企业本身的招聘面临的巨大挑战和机遇具有现实意义。在人本管理思路下，针对互联网这一大环境从量变到质变的转化，审视网络招聘和企业的业务模式将要经历的变革，亦有理论意义。
百度作为中国互联网企业的巨擘之一，以丰富的数据资源与最前沿的黑科技不断影响着整个行业的发展。本文基于大数据背景对百度人才招聘现状进行评价，希望为企业吸纳、维系和激励人才提供制度保障并针对性地提出解决方案和对策建议，并以此为出发点积极推动其他互联网企业商业模式的创新以适应大环境的变化。
二、大数据时代互联网发展现状
（一）大数据应用对人力资源管理的影响。大数据对于人力资源管理的应用和影响体现在四个方面：第一，人力资源管理活动中人们工作思维方式的转变。基于海量数据的收集和分析，HR部门在引入大数据的技术同时，将要不断学习分析数据背后人员信息、岗位资源、架构调整动态等内容的潜在意义，推动企业管理新思维的不断深化和日益多元化的态势；第二，人力资源管理信息工具和数学算法的使用。例如，谷歌公司根据相关数据处理工具对员工的离职倾向和工作计划进行个性化的模型测算，从而预测员工的离职动向与职业发展途径，针对性地提出人员管理解决方案；第三，从企业人才孵化模式角度来看，大数据通过分析企业当前组织架构、业务需求和管理层级设计来优化企业人才发展模式与内部培育方案；第四，从个人与工作环境方面而言，大数据能够模拟最利于员工工作的环境，分析得到有利于员工健康和减少自我资源耗竭的工作安排，满足精细化的人员需求。
随着相关研究的增多，人力资源管理在大数据背景下呈现的趋势主要包括三点：首先，更加量化的标准将被应用于人力资源管理选人、育人、用人和留人的各个环节，包括招聘、培训选拔、人才测评、绩效考核、薪资制定、晋升规划等方面，精准处理、分析、记录；其次，结合互联网、大数据、云计算、人工智能等一系列技术背景，布局结构化与非结构化的广泛数据接口，产出大量的交互数据，从中分析得到更多的全行业适用规律，打破原有的企业边界，推动全球化的信息平台共享与人员管理；最后，人力资源管理将更好地与心理学、神经学、临床医学等结合应用，实现跨学科的合作与升级。
（二）大数据应用对互联网招聘的影响。网络招聘是基于数据搜集与计算、信息平台技术和云储备技术的迅猛发展，通过互联网平台实现人才和岗位匹配，满足求职者和招聘对象需求的过程。作为人力资源管理关键环节之一，招聘流程包括岗位需求分析与确认、人员招募、人员甄选和人员评估。传统的招聘渠道以传统媒介广告、校园招聘和招聘会等方式为主。网络招聘在传统招聘基础上，一方面借助互联网优势对候选人行为的用户画像进行大数据分析，多方面收集与综合评估候选人的专业技能、个人特质、价值观等信息进行岗位匹配；另一方面覆盖传统SnS平台、移动端app、论坛网站与企业内部信息系统进行招聘活动，从而更好地满足招聘市场多元化需求。
中国互联网行业的网络招聘活动有三个特点：第一，金字塔式的不同梯度互联网企业呈现出不同的招聘方式和渠道，人才需求与管理模式也各有不同；第二，互联网行业业务线调整和变动频率高，人才管理成本较高，网络招聘活动的对象又具有较高识别度和特殊技能，因此如何通过内部和外部渠道为企业输入是管理者极为关注的内容；第三，与行业性质相关的是，互联网行业知识更新速度快，人才流动性大，人才竞争极为激烈，对招聘活动提出了更高的要求。
三、百度招聘应用分析
百度作为国内互联网企业的巨头之一，在人工智能、云计算和大数据方面优势显著。百度不断优化算法分析与信息平台，运用大数据带来的搜索服务技术、“多模互动”技术与“实体搜索”技术等，秉持分享与开放的理念，快速将有效数据转化为能够帮助消费者实现展现形式。从互联网招聘角度来看，百度在招聘理念、人才信息平台搭建、招聘标准及评估方面都体现了大数据在人力资源管理领域的应用。
（一）招聘理念。百度人才管理的信息化建设经历了三个时期，目前处于依靠大数据推动战略发展和业务落地的3.0时代，强调价值匹配和因人设岗。招聘需求在企业不同发展阶段，会伴随着战略转变和业务调整而发生动态波动。但是人才的积累是一个持续输出的过程，因此大数据在人才管理系统上的应用帮助企业实现候选人的实时录入，并且随着“机器学习”的发展，自动分析岗位需求进行人才精确匹配，转变过去被动的招聘理念，强调出于人才考虑的主动岗位设计路径。
（二）招聘信息平台建模。在人才管理方面，百度构建了“百度人才智库”（tiC），基于所有在百度工作过的10万内部员工信息样本，以及其他海外员工资料，在一年时间内构建了覆盖不同业务场景和事业群的第一套国内人才智能化管理方案。目前，百度的招聘立足在wintalent招聘系统，通过职位管理、候选人管理和人才库管理三部分实现从岗位需求分析、职位、简历搜寻与筛选、简历上传与入库、候选人面试安排、线上评估反馈、入职信息提交等一系列的招聘过程。
那么，为保证上述线上招聘活动的顺利开展，人才管理系统主要通过三个方面进行平台搭建。第一，多渠道数据收集和整合，包括候选人的简历、照片、附件、前期沟通与面试评估反馈信息等非结构化数据；第二，数据的分析。针对候选人工作特质与应聘的岗位直接的相关关系，智能化匹配出多维度的评估人才标准，包括技术深度或广度、项目经验、管理经验、领导力、文化适应度等。针对整体数据集合，通过区分人才管理、运营模式、文化活力、舆情掌握等进行多维度的数据建设；第三，通过分析形成候选人的画像、人才报告、企业人才图谱，从而为“机器学习”提供智能化资源，帮助管理者进行能力评审和决策。
（三）招聘人才标准。百度在招聘方面主要有三个衡量标准：最好的人、最大的空间和最后的结果。这几个标准因此对应着人才的专业技能和文化价值观、工作环境、晋升路径和项目推进、项目成果。在进行智能化和自动化数据分析与人才推荐的过程中，需要采用数据决策，减少主观判断的干预。同时，大数据的运用将大模糊企业边界，因此在进行人才标准判断的过程中需要在未来加入行业信息的影响因素，从而确定员工的最佳生产力。
四、结论
大数据的广泛应用对各个领域的发展有着不可逆的推动力。企业需要明确人工智能、云计算和大数据的未来互联网发展趋势，并保持对数据分析、建模的敏感性。在技术层面，跟进人机交互等技术，满足个体的个性化的需求。百度早已开放大数据平台，通过云、百度大脑和数据工厂对数据核心处理等能力分享给各个行业，并最近获得国家审批建立“深度学习技术及应用国家工程实验室”。从人才管理层面，大数据的应用能够帮助人力资源管理进行人岗智能化匹配和数据化分析估算，有利于管理者进行科学管理与行为预测；但另一方面，对数据的过分依赖同样不可取，最终的应用决策仍需要人为直觉与经验的帮助，缺一不可。未来的研究需要注意大数据应用与员工工作满意度、工作积极性之间的关系，以期进一步完善企业管理体系理论，并在实践中加以运用。
主要参考文献：
[1]芮绍炜.百度大数据的应用分析[J].企业管理，2015.2.
[2]鲍明刚.以“数据众筹”探索胜任素质模型构建的新模式[J].中国人力资源开发，2015.6.
[3]，蔡治廷.大数据时代的大学生就业工作探析[J].黑龙江高教研究，2015.5.
[4]曹丽娜.互联网思维下的人力资源管理[J].管理观察，2015.19.
[5]高亮.百度大数据，商业新能源[J].信息与电脑（理论版），2015.19.
[6]褚吉瑞.“互联网+”时代的人力资源管理变革与创新[J/oL].经营与管理，2015.12.
[7]张义德，丁道师.互联网思维下的人员招聘选拔――以北京速途网络科技有限公司为例[J].中国人力资源开发，2015.6.
[8]程玲.浅谈大数据时代的网络招聘[J/oL].企业改革与管理，2016.2.
[9]乔嫣.“互联网+”时代人力资源管理发展趋势分析[J].经营管理者，2016.7.
[10]刘雅惠，季蓓慧，傅敏.大数据时代下搜索行业的营销传播变革――以谷歌、百度和大众c评为例[J].现代营销（下旬刊），2016.6.
[11]谷彬.互联网大数据与人才精细化管理[J/oL].调研世界，2016.9.
大数据时代数据分析篇9
网络商城利用大数据在营销模式上进行创新，取得初步成效的同时也面临着诸多挑战。本文在分析网络商城营销模式创新现状的基础上对其创新营销模式中存在的问题进行探究，针对其在大数据背景下营销模式的问题，从改进大数据分析技术、增加客户线下体验环节、改进物流配送效率及创意促销的角度提出相关建议，为提升电商企大数据营销能力提供借鉴意义。
关键词：
大数据；营销模式；创新分析；网络商城
一、大数据时代电商企业营销模式的变革
大数据是从各个方面的数据中，快速、准确的提取出有价值的数据信息，数据具有规模较大、类型多样等特点。在大数据背景下，企业可以通过对海量的数据分析用户信息以及客户购买行为，从而了解到客户的需求，对庞大的数据信息进行不断筛选最终引导客户购买从而达到营销的目的。通过数据分析整合，可了解消费者的消费趋向，并且建立消费预测模型，根据预测模型在一些区域增加产品库存，这样仓库可以通过数据预测做到提前囤货，在发货高峰期提高发货效率。同时，商家能够真正实现消费者个性化，而不仅仅像传统营销模式一样进行用户群体划分。
二、大数据时代下网络商城的营销模式
（一）精准营销
网络商城利用大数据对用户行为分析从而做到精准营销。通过对用户数据的分析，了解到用户的兴趣爱好以及购物趋向，并用e—mail和短信的方式将用户感兴趣的产品推荐给他们。精准营销最重要的是建立用户模型。例如，根据用户的基本信息以及购买行为建立模型来分析用户的购买心理——通过分析用户首次浏览的商品和最终购买商品之间的时间段，了解到用户浏览了多少同类型的商品，根据用户在购买之前等待的时间长短进行判断。网络商城根据用户的购买行为，可以分析出用户的购物心理，进一步得出某类商品的购买心理并贴上标签。因此网络商城在做促销活动的时候就可以根据用户的购买心理，做到产品精准划分、客户划分从而做到精准营销。
（二）供应链优化
网络的商品量非常大，网络商城的系统会根据销售情况做预测模型，在库存量达到某一个阀值时自动生成订单发给供货商。此外，网络商城在物流配送中也运用大数据分析物流人员、仓库以及用户这三者之间的地理关系，为物流人员选择最优配送路径，这样不仅能够提高配送效率还提高了客户的满意度。
（三）智能网站
智能网站指为每一个用户建立一个自己的个性标签。通过对用户信息的挖掘和分析，网络商城对客户细化区分，并满足其需求。具体实践中，对具有重复购买特点的商品，通过数据分析，系统会记录两次购买之间的平均时间并在下一个时间段自动向用户推荐同类型的产品。网络还进行了搜索引擎优化，细分了用户搜索的关键词，例如用户在产品评论中提及“老妈很喜欢”等，网络商城通过分析这些海量的评论理解用户的意图，为商城中的商品打上“商品适合送给父亲或母亲”等标签。
三、网络商城营销模式存在的问题
（一）大数据分析技术有待革新，搜索引擎不够细化
随着网络商城业务和规模的发展，其对数据的需求量也随之加大。因此在现有数据基础上挖掘更有价值的信息变得更加困难。网络商城基本的统计报表分析已经不能满足决策支持的需求，需要在大量的数据中，挖掘出更多有效的价值信息。虽然网络商城通过客户评价、关键词搜索优化了搜索引擎，但是还不够细化，网络商城并没有从客户的每一个购买环节进行优化，因此用户体验上不够完善。
（二）与传统营销模式相比，客户体验环节薄弱
与传统云商相比，网络商城客户体验环节相对薄弱。例如，大多消费者习惯在实体店内购买大家电，现场体验使用效果并挑选产品，在很大程度上降低了退换货率。因此，网络商城在客户线下体验环节应进行创新变革。
（三）货物配送效率低，屡遭客户投诉
网络商城虽然利用大数据分析三方地理位置，选择最优配送路径，但在货物配送过程中监督体系还不够完善。网络商城经常会出现送货不及时现象，在其收到的投诉中物流配送问题居于被投诉之首。物流配送问题导致客户购物体验满意度下降。
（四）营销活动不够创新，改善客户互动环节
网络商城虽然注重在节假日的活动推广，但这些营销活动过于老套，不能更多地吸引消费者的关注。活动内容也与其他电商企业如出一辙，缺乏创意。在与客户互动方面，网络虽然有八级会员制度，但并没有做到真正的与客户互动。
四、网络商城营销模式创新问题对策
（一）改进大数据分析技术，优化搜索引擎
网络商城应当加强数据挖掘技术，构建营销数据分析系统，在建立合理数据模型的基础上，利用数据分析系统从大量的数据信息中找到适合网络商城营销模式的信息并进行合理分析，进一步提高网络商城的营销力，增强企业总体实力。
（二）增加客户线下体验环节
网络商城应增加多渠道营销体验模式。例如，邀请客户参观网络商城运营总部，让客户体验到从下订单到货物配送这一完整体系，增加客户对网络商城的信赖感，提高客户的满足感。同时，设立足够线下体验的实体店，在用户体验环节做足功夫。
（三）提高配送效率，提升用户购物体验
网络商城应该注重优化物流信息系统这一环节，增加物流跟踪服务，让用户实时跟踪物流状态，监督商品运输环节，进一步提高配送效率。在活动推广期间合理利用大数据预测销售量，在物流运营环节做预测模型，这样即使在客户购买商品的高峰时期也不用担心商品送货不及时的问题。这样不仅提升了网络客户的购物体验，而且可以有效减轻物流配送人员的压力。
（四）创意促销，增强与客户互动环节
进行创意促销，网络商城可以从以下两方面着手：一是结合当前热门的微博话题做创意促销活动；关注一些票房高的电影以及热播的娱乐节目组织促销活动。二是打造具有网络商城特色的促销活动，例如：针对女性关注的夏日防晒，做一期专栏活动，网络商城可以策划夏日防晒推荐活动，邀请一些网络红人或老客户“晒出”自己最喜欢用的夏日防晒，并根据自用体验以及感受，写出推荐理由。这样可以增强与客户的互动，增强用户黏性。
参考文献：
[1]张洁梅，李丽柯.试论大数据时代企业的营销模式[J].河南大学,2014,(12):63．
大数据时代数据分析篇10
去年12月，亚马逊获得了一项名为“预测式发货”的新专利，可以通过对用户数据的分析，在他们还没有下单购物前，提前发出包裹。“亚马逊似乎在充分利用他们庞大的数据。”美国市场研究公司ForresterResearch分析师苏查里塔·穆尔普鲁(Sucharitamulpuru)说，“根据他们对用户的种种了解，他们便可依据多种因素来预测需求。”
没错，这就是大数据的贡献。如今，在互联网时代，随着电子商务的高速发展，大数据在其领域的重要性越发凸显，也可以说，大数据的存在，让电商变得更加智慧。《互联网周刊》记者与中酒网副总裁兼Coo王泽旭，YoHo！有货Ceo钮丛笑进行了互动，深入了解电商与大数据背后的故事。
大数据让消费更加个性化
在电商领域中，用户行为的信息量十分庞大，根据专注于电商行业用户行为分析的公司的不完全统计，一个用户在选择一个产品之前，平均要浏览5个网站、36个页面，在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达数十次。不经过大数据分析，如何将如此庞杂的数据归纳总结，进行统计分析简直是难以想象。
与此同时，大数据也让电商更具个性化。钮丛笑说道：“大数据的本质，从营销层面理解是实现产品的一对一营销，这也是营销的最高境界——专门为一个人定制的产品。此前，我们是一个产品对应一类人，千人千面，随着大数据的不断发展，最理想的状态将是一个产品只对应一个人。”他举了一个例子，在营销过程中，电商企业经常纠结一个事情，例如北方已经到了冬季，南方还在穿着短袖，那么网站页面到底该推什么商品？最好的解决方案就是一边出现冬季页面，一边出现夏季页面。“大数据的核心本质最终就是要解决一对一营销，纯研究数据并没有太大的意义。”
王泽旭则谈到，电商网站每日都会收集大量的数据，由于有了大数据的协助，让中酒的线下经营业更具有特点，例如在门店商品的选择上，酒品有2000多个种类，门店是无法放下的，经过大数据的分析，每个门店的商品陈列、陈列主次、销售结构都是不一样的，这样的经营方式大大提高了商品的转化率。另外，根据网络销售得出的区域用户行为节奏分布，对店面的选址也有帮助，可以知道选址周围人们的喜好分布，得出的促销侧重点也不同。
网络用户的“用户行为信息”(UserBehaviorinformation)是指用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表(wishList)、购买、使用减价券和退货等；甚至包括在第三方网站上的相关行为，如比价、看相关评测、参与讨论、社交媒体上的交流、与好友互动等。而个性化的推荐则会提高用户的购买率，降低无用信息的推荐，避免了无用广告的滥用骚扰，无形中就提高了用户体验。
大数据让营销更精准
互联网时代更多的是以用户为中心，大数据的存在则让这种以用户为中心的服务有了更为准确的依据。
钮丛笑谈到，不管什么行业，都会有一个标签，都需要精细化整理自己顾客的属性标签以及商品属性标签，而且在大数据到来之后，这些标签必须能够细化到单个顾客和单个商品。
在电商、零售等行业，成本控制是将利益最大化的关键因素，大数据则为成本控制和精准营销提供了依据。
钮丛笑提到了一个词：计划经济。他谈到，有货上面的销售量都是计划好的，虽然计划经济不如市场经济的调节作用好，但是为了避免销量溢出过度浪费，就可以进行宏观调控。而在大数据帮助下的数据调控也变得更有依据。
去年7月底，有货在上海举办了Yo’HooD潮流新品C2B预售会。新品预售会仅两天，线上线下预购金额就超过了2000万元。“不仅对上新有极高要求的潮流电商需要避免库存风险而尝试C2B模式，其他定位于大众平台的电商有更加迫切的供应链变革要求。”钮丛笑表示，“根据消费者的预购情况，按需生产、限量，可以让品牌商直接与消费需求对接，一方面可以有效控制库存周转；另一方面，可以预先抢占下一季度的市场。”
C2B模式虽然能够很好的将需求与企业的供应有机的结合起来，极大的节约成本，但若无数据支持，将造成供应链的极大供给短缺，大数据很好的解决了这个问题。
王泽旭在谈话中也表露了类似的观点，他表示，从it角度讲，根据对数据的细分可以做到区域经营碎片化，让各地区经营策略不一样，价格选品，都不一样。例如搜索淘宝指数时，会有性别、年龄、星座等等区分的指数，而有意思的是，处女座的消费特征确实有所区别。王泽旭还介绍，中酒网的内部大数据叫做中酒云，每个人都可以在上面检索，其中包括四十多个维度，并且对不同维度进行组合来满足经营需要：比如大学附近销售德国啤酒，老年人比较多的地区销售黄金酒之类。
体验是用户忠诚度保持的关键
在众多电商快速崛起的今天，如何保持用户黏性，增加重复购买率成为了关键。
“我们做的不是一锤子买卖。用打价格战的方式拉拢客户，这样的客户可能会购买一次商品，但是未必会买第二次。”钮丛笑明确表示不会盲目跟风低价，“对于分众电商而言，最重要的不是要卖什么，而是知道不能卖什么。”比如有货虽然出售阿迪达斯品牌商品，但仅限于个别潮流产品线。这就是大数据告诉了企业，应该向什么方向发展，应该做什么样的决策，大数据也让电商更具智慧。