Modern Management 现代管理, 2020, 10(4), 547-552 Published Online August 2020 in Hans. https://www.doczj.com/doc/111986919.html,/journal/mm https://https://www.doczj.com/doc/111986919.html,/10.12677/mm.2020.104066 Research on the Application of Big Data Driven Supplier’s Intelligent Operation Longjiang Bian1, Zhongqiang Lei2, Xiaoming Liu2 1Jiading Power Supply Company, State Grid Shanghai Electric Power Company, Shanghai 2Material Company, State Grid Shanghai Electric Power Company, Shanghai Received: Jul. 22nd, 2020; accepted: Aug. 6th, 2020; published: Aug. 13th, 2020 Abstract Based on the current situation of the supplier management business of State Grid, according to the internal and external needs of enterprises, this paper widely applies big data technology, designs the framework of smart operation big data analysis system, collects the underlying data to estab-lish the supplier competitiveness index system, and comprehensively analyzes the supplier com-petitiveness index to further analyze the pain of supplier operation points and promotion points, put forward optimization suggestions to help suppliers improve the competitiveness of the indus-try, guarantee the products of suppliers and improve the quality of power grid materials and power grid operation efficiency. Keywords Smart Operation, Big Data Analysis, Supplier Management, Industry Competitiveness 大数据驱动供应商智慧运营的应用研究 卞龙江1，雷仲强2，刘晓明2 1国网上海市电力公司，嘉定供电公司，上海 2国网上海市电力公司，物资公司，上海 收稿日期：2020年7月22日；录用日期：2020年8月6日；发布日期：2020年8月13日 摘要 本文从国网供应商管理业务现状出发，依据企业内外部需求，广泛应用大数据技术，设计智慧运营大数
大数据驱动管理变革 大数据驱动管理变革 随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和普及应用，社会信息化、企业信息化日趋成熟，社会化网络逐渐兴起，传感设备、移动终端正在越来越多地接入到网络，各种统计数据、交易数据、交互数据和传感数据正在源源不断从各行各业迅速 生成，全球数据的增长速度之快前所未有、数据的类型也变得越来 越多。种类广泛、数量庞大、产生和更新速度加剧的大数据蕴含着 前所未有的社会价值和商业价值，发展潜力十分巨大。 不可忽视的大数据 据赛迪顾问统计，2012年中国各行业大数据IT投资已经超过4.5亿元，年增长率达78.9%，在未来三到五年总投资规模有望超过百亿。在未来3到5年，我们将会看到那些真正理解大数据并能充分 利用的企业和其他企业之间的差距。我认为，真正能够利用好大数据、并将其价值转化成生产力的企业必将具备强有力的竞争优势， 从而成为行业的领导者。 在零售业，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并 迅速做出反应。由于零售行业同类产品的差异小，可替代性强，销 售收入的提高离不开出色的购物体验和客户服务，也离不开高效的 商品流转率，需要实现精准营销和快速营销。沃尔玛已经开始利用 各个连锁店不断产生的海量销售数据，并结合天气数据、经济学、 人口统计学进行分析，从而在特定的连锁店中选择合适的上架产品，并判定商品减价的时机。农夫山泉通过大数据分析技术使销售额提 升了大约30%，并使库存周转从5天缩短到3天，同时其数据中心 的能耗降低了约80%。 在制造业，对大数据的管理与分析可以帮助生产商准确把握市 场需求变动、提高产品设计与生产效率、提高供应链的敏捷性和准 确性。随着制造业信息化的日臻成熟，ERP、PLM等系统的广泛采用，制造业的整个价值链和产品的整个生命周期都涉及到诸多数据，包
为什么数据化运营如此重要? 大数据的真正价值在于数据驱动决策通过数据来做出的决定，要优于常规决策。当你的想法有更多的证据（即数据）来支持业务决策时，这一点当然听起来不错，但是如何让这个想法真正落地，是一件非常不容易的事。 数据驱动是什么意思？ 想要成为一家数据驱动型公司，这可不仅仅是收集数据、定期查看数据这么简单的。真正的数据化运营指的是，企业在做每一个决策之前，都需要分析相关数据，并让这些数据结论指导公司的发展方向。 每一位员工也应收集、分析并定期学习数据。数据应该共享，并用于规划、报告、在内部监控自己的目标和方向。 为什么数据化运营如此重要？
为什么数据化运营如此重要？答案很简单，相比基于本能，假设，或认知偏见而做出的决策，基于证据的决策更可靠。通过数据驱动的方法，你将能够判断趋势，从而展开有效行动，帮助自己发现问题，推动创新或解决方案出现。麻省理工学院一项针对数字业务的研究发现，那些在大多数情况下都进行数据驱动决策的企业，它们的生产率比一般企业高4%,利润则要高6%。 数据还可以为员工提供一个良好的标准，将自己的工作和业务结果联系起来，从而发现一些可以改进的新机会。绩效评估可以建立在一些可衡量的标准上，管理者也可以了解整个公司的状态，以及公司的优势和劣势所在。 Salesforce的创始人兼CEO Fred Shilmover在一次采访中说：你要么利用数据，做出更好决策，要么你就忽略这些数据，让别人超过你。 数据驱动决策的六大步骤 1.得到尽可能多的数据
数据驱动决策的第一步是，你要有数据。现在基于云的软件平台成本相当低，你真的没有借口不收集和存储尽可能多的数据。这些数据也许有用，也许没用，但你永远不会知道，除非你真的去分析这些数据。 在收集数据的过程中，你应该注意两类数据，内部数据（搜索引擎指数、网站转化率和已有客户数据），外部数据（社交媒体、竞争对手数据、市场数据等）。今天的数据收集和分析工具允许您将任何东西变成数据，所以你可以尽情让你的想象力自由驰骋。 2.制定可衡量的目标 制定一些可衡量的目标（比如增加20%收入），迫使自己去分析为什么没能达到这个目标。找到原因的唯一方法就是查看数据，这将帮助你发现哪些变量影响了业务的哪些环节。你做的每件事都应该有一些可以去测量的成果。这些目标不仅仅适用于高层，也应该被用于单个项目和个人目标设定。这不仅能帮助你评估你的表现，还可以让你
运用数据思维驱动运营增长 课后测试 测试成绩：100.0分。恭喜您顺利通过考试！ 单选题 ? 1、电商需要警醒的第一个数据是什么？（10 分） ? A转化率高 ? B复购率 C代购商 D转化率低 正确答案:B 2、下列哪项不属于数据维度以塑造用户需求为目的的品类规划？（10 分） A数据解读 B搜索习惯 ? C垂直品类 D客户来源 正确答案:C 多选题 1、漏斗模型是数据分析中较常用的一种方法，包含了下面哪些模型？（10 分） A用户获取模型 B消费漏斗模型 C电商漏斗模型 D功能优化漏斗模型
2、通过用户带用户的方式出现的需求通常会有哪些特征？（10 分）A爆发性需求 B理性需求 C爆发型需求 D感性需求 正确答案:A C D 3、驱动用户增长的方式有哪些？（10 分） A做出真正优秀的产品 B找到战略性推广渠道 C利用病毒式传播渠道 D建立品牌的用户认知 正确答案:A B C D 4、高效的数据分析方法有哪些？（10 分） A对比分析法 B结构分析法 C交叉分析法 D漏斗分析法 正确答案:A B C D 5、真正优秀的营销我们只讲哪三件事？（10 分） A办人事 B说人话 C向前看 D要落地
6、目前电商有哪些人才？（10 分） A运营 B设计 C商务 D管理 E资源 正确答案:A B C D E 判断题 1、产品运营初创期的重点是验证产品核心价值。（10 分） ? A正确 B错误 正确答案:正确 2、在特定节日唤醒我们的用户，能让用户产生高频的平台粘性和用户的数据，又能起到狙击竞争对手的作用。（10分） ? A正确 B错误 正确答案:正确
关于建立数据驱动运营（商务智能）的相关思考 一、关于决策支持的相关问题——什么是数据，什么信息，什么知识，什么智慧？ 1.1数据是一组经验观察值和事实，尤其是当它们被组织起来做随后的分析的时候。数据作为事实的记录。例如：电子商城昨天的访次数是123次； 1.2 信息是被用来思考和做出决策或者得出结论的一组事实和观察。信息作为数据和意义的整合。 例如：电子商城昨天的访次数相对于前天访次数减少了10%； 1.3 知识是从经验和学习中得到的熟悉、认知以及理解。知识就是解决问题的技能，例如：对于电子商城访问次数的减少可以进行不同形式的市场推广活动——网络广告，搜索引擎营销和优化，软文，SNS等 1.4 智慧是辨别和判断什么是真的、什么是对的、什么可持续的能力，表现为洞察力、常识以及良好的判断能力。智慧就是知识的选择应对的行动方案可能有多种，但（战略）选择哪个靠智慧。条条大路通罗马，但是最近的并且最适合你的可能就只有一条。 例如：对于运营中的电子商城来说，需要根据自身的实际情况和可执行的目标确定一个行动方案，当然，行动方案执行之后则又会产生新的反馈，可以对方案相关的评估和修正；二、关于电子商城的决策支持系统的组成和结构 电子商务的决策支持系统，需要将运营管理中的对象最为研究和优化的对象，通过系统化，体系化和规范化的指标体系来指导实际的业务操作。主要包括以下几个重要对象和方面：2.1 市场营销推广渠道——通过市场活动的效果评估和优化，确定整体的市场渠道推广组合： 基于流量数据的市场营销活动的效果评估：花了多少钱？来了多少人？下了多少单？（广告公司的虚假流量）。 基于销量数据的市场营销活动的效果评估：花了多少钱？来了多少人？下了多少单？付了多少款？退货多少？并且有多少是回购用户和订单？ 2.2 电子商务的访客/客户：分析和评估电子商城整体客户的活跃度，忠诚度和贡献度，以实现客户关系管理，以及个性化营销。 Recency——最近一次访问，而非最近一次消费，其主要体现为电子商城用户的“活跃度”的指标。 Frequency——访问频率，而非消费频率,其主要体现为电子商城用户的“忠诚度”的指标。Monetary——消费金额，其主要体现为电子商城用户价值的“贡献度”指标。 2.3 在架的商品，以及商品的品牌和品类：通过计算整合转化率体系，完善前台网站的管理。 商品的转化率——调整转化率低的商品（特别是首页和促销活动页面），合理的清理仓库直销库存。 品牌的转化率——调整转化率低的品牌，指导相应整体电子商城的品牌策略——包括动览转转化率和动销转化率。 品类的转化率——调整转化率低的品类，指导相应整体电子商城的品类策略——包括动览转转化率和动销转化率。 备注：考虑将看得多买的少的品牌和品类下线；或者，增加相应转化率高品牌和品类的曝光率，进而提高网站资源的利用效率。 动览转化率= 被浏览的商品（品牌、品类）种类数/网站整体的种类数； 动销转化率= 被购买的商品（品牌、品类）种类数/网站整体的种类数； 2.4 价格：前台网站的在架商品，品牌和品类的价格分析，以及竞争对手的价格监控。在架商品的品牌和品类的价格分布。 被浏览商品的品牌和品类的价格分布。 被购买商品的品牌和品类的价格分布。 被支付商品的品牌和品类的价格分布。 备注：需要整合竞争对手的商品价格，以及品牌和品类数据。 2.5 销售分析：主要包括销售商品和销售订单两个维度的统计分析，以及促销活动的销售分析。
北森 大数据驱动招聘管理创新 招聘研讨会·深圳站 时间：2016年4月21日13:30~17:00 内容概要： 一、北森的过去、现在和未来 1．过去坐的是测评 2．现在做的是云计算平台 3．未来构建人才管理软件 二、大数据驱动招聘管理创新 1.明确我们处于大数据创新时代 2.加强内部推荐 3.简历和利用好人才库 4.关注内部和外部的用户体验 5.优化外部求职者体验 6.优化内部使用者体验 7.加强雇主品牌的建设 三、一个手机引发的挑战 1．内部推荐 ①内部推荐过程-激励 ②通过游戏提升内部推荐积极性 ③企业文化 2．人才持续吸引 3．增加与候选人粘黏性 四、如今一个优秀的招聘者所需五大功能： 1．市场能力 2．购买能力 3．销售能力 4．倡议能力 5．产品经理能力 个人启发： 1．大数据显示现今招聘的难度增加，求职者年轻化、人才特质发生改变的前提下，所需要适应市场而去做相应的调整与改变；不管是传统行业抑或是互联网行业，都需要用最新的平台，比如微信、微博、交流平台等去提升雇主品牌，增加流传度；通过信息发布，使企业员工与求职者沟通、参与雇主活动、行成社区氛围，使人才得到保留；处理传统招聘网站，还要从年轻化求职者爱用的社交工具入手，用社交网络建立人才社区； 2．对于HR的招聘，需要通过绩效激励去提高HR工作积极性，而非仅仅通过招聘平台去招聘，而需要从生活当中去积累候选人、增强与候选人的粘黏性，从而达到快速找人、完成招聘任务的目的。亦可通过游戏激励，增加互动与趣味性，使得完成招聘如同完成一项游戏般快乐与及时。 3．增加内部推荐手段激励，调动公司部门领导及员工的活跃度，增强增大公司凝聚力与荣誉感。比如说微信或者微博转发数达到多少有表彰或者奖励等； 4．简化面试流程及回馈，以最有效最快速的方法完成招聘。
大数据驱动的管理与决策前沿课题 发表时间：2019-05-06T16:18:42.677Z 来源：《防护工程》2019年第1期作者：杨振兴 [导读] 以期推动相关研究探索与实践发展，把握和应对大数据为管理与决策科学研究及应用所带来的大机遇和大挑战。 中国通信建设集团设计院有限公司第四分公司河南郑州 450000 摘要：大数据作为互联网、物联网、移动计算、云计算之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，正在重新定义社会管理与国家战略决策、企业管理决策、组织业务流程、个人决策的过程和方式。大数据已经在政府公共管理、医疗服务、零售业、制造业，以及涉及个人的位置服务等领域得到了广泛应用，并产生了巨大的社会价值和产业空间。 关键词：大数据管理与决策前沿课题； 大数据资源管理与政策、基于大数据的管理与决策创新、大数据技术的信息科学基础、大数据分析与处理的数学与计算基础等4个主要领域的前沿课题进行了梳理，并对制造业/服务业、公共管理、商务、医疗、开放式教育和金融等典型大数据应用领域的实践发展及其潜在影响进行了讨论，以期推动相关研究探索与实践发展，把握和应对大数据为管理与决策科学研究及应用所带来的大机遇和大挑战。 一、大数据资源管理与政策 1.大数据生态系统与开放共享机制。随着大数据在商务管理、公共管理与社会生活中作用的不断提升，以大数据及所产生知识在社会各主体间流动为基础的社会生态系统将逐步完善。对大数据生态系统基本运行机理及与之相关的大数据管理模式问题的探讨是开展广泛大数据研究的前提和先导。这方面的主要研究问题包括：大数据生态系统的治理模式重构；大数据资源的共享机制及其信息孤岛互联技术；大数据共享及治理的度量与评估；大数据产业发展的公共政策等等。 2.大数据质量分析与价值度量。大数据具有重要的战略价值，已成为世界范围内政府、组织、企业以及个人的共识，但大数据固有的稀疏性和低价值密度特性也是对其进行处理和分析所要面对的重要难题，如何从海量异构稀疏的数据中定位有价值的信息？如何判断大数据的价值？回答这些问题，就需要探讨大数据的质量及其价值度量问题。 3.大数据研究应用的权属与隐私问题。大数据的伦理与隐私问题是在大数据背景下对社会情境关系与面临问题的反思，同时也是大数据知识与价值开发合法性的基本保障。在这个问题的研究上，即包括管理与治理、社会伦理、政策法规的相关内容，也包括隐私保护的信息技术的创新与突破，主要研究问题包括：大数据隐私保护机制的原理与实现方法；大数据产权问题，包括拥有、转让、接收和使用大数据权利的界定与让渡机制、大数据分析产生知识及生产效益的享有和分配等；大数据责任问题，包括大数据预测技术应用中的道德选择和责任承担的问题等、多主体协作大数据分析的责任边界问题、以及消费者/公民隐私、企业商业秘密和国家安全信息的保护政策、法规及其新技术等等。 二、基于大数据的管理与决策创新 1.大数据环境下的个体、组织、政府与市场行为机理。大数据和社会网络应用的发展使得当今的网络环境成了一个巨大的、精准映射并持续记录人类社会经济行为特征的数字世界。这一数字世界所蕴藏并不断积累的大量数据已成为深刻理解人在社会和商务活动中的行为规律的必要依托。因此，未来的研究应特别重视大数据环境中的行为机理研究，包括个人、组织或群体、政府等参与者的行为特征及其在社会与经济管理中的意义和影响。这方面的主要研究问题包括：基于大数据的网络行为机理识别；全生命周期的顾客洞察与行为预测；社会个体/群体的网上-网下行为规律及互动机制；复杂信息环境下异质参与者个体决策行为规律；基于大数据的市场行为建模与行业、政府监管机理等等。 2.大数据环境下的复杂管理系统建模、预测与优化。大数据为管理系统的建模、预测与优化提供了丰富的可能性。这方面的研究将聚焦于建立在大数据基础上的工商管理、公共管理、社会管理等复杂管理系统的模型构建与分析，以及优化策略的设计与实现。主要研究问题包括：复杂社会网络中的行为传播扩散与预测；复杂网络体系动态规律的建模、预测与分析；基于个体大数据的服务商运营效率数据分析和优化；企业网络生态系统及其协调运作与分配机制等。 3.大数据驱动的管理决策新范式及其理论与方法。在大数据背景下，商业、运作和管理等活动呈现出高频实时、深度定制化、全周期沉浸式交互、跨组织数据整合、多主体决策等特征。这些新特征的出现，要求设计和构建相应的管理决策分析模型和方法，从而也带来管理决策的相关理论和方法发展上的一些新挑战和新机遇。 4.基于大数据的商业/服务模式创新与风险管理理论与方法。大数据为企业全面洞察顾客行为、从而创新产品和服务、提升现有产品创造了空前的机会，同时也为风险管理提供了新的手段。主要研究问题包括：基于互联网和移动网大数据的服务模式创新及其风险管理；基于大数据的流程、业态与商业模式创新；开放经济中体系性风险的建模与管理；复杂管理系统中的大型工业与工程管理模式与决策行为演变等等。 三、大数据技术的信息科学基础 1.大数据感知、表示与数据复杂性理论。在三元世界中，数据的无边界分布、动态演变、多模态复杂关联和网络化传播是大数据存在的基本特征，为了有效掌握并充分利用这些数据，首先需要感知数据的存在并对复杂数据进行有效的形式化和量化的表示。大数据感知、表示与数据复杂性理论研究聚焦于量化定义大数据复杂性的本质特征及其外在度量指标，进而研究数据复杂性的内在机理。主要研究问题包括：多源异构分布的大数据在时间域和空间域的感知、测量及演变态势分析的理论与方法；网络空间大数据的质量评估、采样与获取方法；多源、异质数据的清洗、提炼与融合表示；富特征数据之间的相关性、差异性与交互作用力的度量方法；网络化动态演变大数据的建模与精简表达理论等等。 2.大数据存储、传输与实时处理体系结构。这方面的研究面向“人、机、物”三元世界融合环境下，探讨大规模流式数据在传输、处理和存储全生命周期内的数据处理系统体系结构的能力瓶颈。尤其是针对ZB级离线存储、PB级聚合计算对数据管理与访问能力带来的巨大挑战，研究高可用、高性能、易扩展、低能耗的新型数据存储结构及关键技术。主要研究问题包括：面向数据感知、传输、数据存储与高吞吐访问的新型数据全生命周期处理体系结构及其优化处理技术；面向大数据仓储与分析的数据引擎系统，包括面向数据规模和吞吐量的增长需求、数据类型以及应用的多样性的数据模型、访问接口、查询语言等；实时流数据存储和处理技术，包括流数据的实时存储和流数据
如何用数据驱动产品和运营（上） 内容1：【大数据思维】 首先，来看第一个部分内容——谈一下大数据思维和数据驱动。 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的是大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 【案例1：输入法】 首先，我们来看一下输入法的例子。我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还要多次调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年、2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。
在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据。用户用输入法时候也会产生的这些词的信息。搜狗输入法将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。
大数据驱动人力资源下效能提升 课程背景： 2005-2015年的十年，有人说是互联网的黄金十年，也有人说2016年是人工智能的元年，2017年来了，新经济环境下，行业领先的公司正越来越倾向于采用精密的分析方法对人力资源数据进行分析，从而保持自己的竞争优势。谷歌、华为、思科和腾讯等卓越的企业开始明白如何使组织保持高生产率和员工工作投入以及较低的人才流失率。如果你想从最优秀的员工身上获取最佳绩效，你就必须清楚知道谁是组织的财富而谁又是组织的负担。感性认知在这个契约精神缺失的时代，不如数据分析来的直接和准确，如何让人力资本分析有如财务分析一样有价值，课程以人力资源思维和分析方法为核心，通过实际案例，从实战角度讲解如何用数据指标体系为人力资源提升效能。 课程收益： 1.研究传统人力资源管理误区，洞悉企业人力资源发展的瓶颈与桎梏； 2.如何从人力资源的主要活动中设计数据的收集?什么是企业管理中的有效数据分析? 3.为什么要重视数据分析?六大类数据从哪里来？ 4.如何通过数据分析衡量人力资源体系的有效性? 5.HR的发展变革与决策科学的发展与现状 6.数据分析在人力资源管理决策中的应用 7.学会用数据提升人力资源效能价值(系统与数据的整合) 8.为企业战略决策、人才决策提供根本依据。 课程时间：2天；6小时/天 课程对象：专业人力资源从业者、企业管理者 课程大纲 序言：企业人力资源管理的历史发展使命 一、不同历史阶段的人力资源管理特点 二、人力资源管理者历史发展的定位（人力资源管理者发展中的十种定位） 三、战略导向的人力资源管理流程
第一讲：前世今生——企业人力资源发展 一、人事管理——控制职能 二、人力资源管理——数据服务 三、战略人力资源管理——策略提供 四、人本管理——数据价值 五、人力资源管理体系11大模块 1.从同素到异构 2.从产品到人品 3.从规模到法则 4.从竞争到共赢 5.从利润到价值 六、从传统的人力资源到三支柱模型 1.HRBP 2.HRCOE 3.HRSSC 案例思考：你愿意使人力资源管理的数据像财务数据一样有影响力吗？ 七、人力资源管理体系有效性的衡量 1.人力资源管理体系有效性的衡量体系 2.为什么要重视数据分析 3.数据分析与决策竞争优势 最佳化实践最好发生什么 预测模型将来会发生什么 预测与推断如果这个趋势继续发展会怎样 统计分析为什么会发生 第二讲：数据为王——数据化的趋势 一、人员数量指标 1.六大关键数量指标 质量、数量、时间、成本、效益、战略 2.小心平均数的误区 案例：人均住房面积！
简介 网站分析领域的开创性著作, 首度将六西格玛质量管理工具和思想引入网站分析中, 将网站分析的复杂过程统一了起来,使分析的思维和方法更科学化和系统化,这是质量管理思想和数据分析技术的伟大结合。与此同时, 《网站数据分析:数据驱动的网站管理、优化和运营》将网站分析必备的各项方法和技术,充分融入到了整个体系中,包含大量案例和最佳实践,真正做到了用数据来驱动网站的管理、优化和运营。 《网站数据分析:数据驱动的网站管理、优化和运营》一共分为五个部分:第一部分 (第 1~2章 , 简要介绍了网站分析和六西格玛质量管理的主要内容, 以及 Excel 软件的主要功能和进行数据分析所应掌握的基本知识;第二部分(第 3章是六西格玛改进模型的定义阶段, 讲解了如何识别和描述问题、理清问题边界、收集客户需求和确定客户需求的关键质量特性等; 第三部分 (第 4~8章是六西格玛改进模型的测量阶段,讲解了流程测量的起点、网站常用度量指标,以及 Excel 基本数据处理技巧和数据透视表、 SQL 查询等高级处理技巧;第四部分(第 9~11章是六西格玛改进模型的分析阶段,介绍了流程分析、逻辑树分析、杜邦分析、劣质成本分析、统计图表分析等多种分析方法, 以及如何在数据分析的基础上查找问题的根本原因;第五部分(第 12~13章是六西格玛改进模型的改进和控制阶段,介绍了如何确定改进方案和确保各项改进措施能够得到有效执行。 目录 第 1章何谓网站分析 1.1 网站分析不神秘 1.1.1 网站分析的必要性 1.1.2 网站分析的内容 1.1.3 网站分析秘笈
1.2 网站分析的流程 1.2.1 什么是六西格玛质量管理 1.2.2 六西格玛改进模型 1.2.3 六西格玛在网站分析中的应用1.3 使用 Excel 进行数据分析 1.3.1 数据记录 1.3.2 数据计算 1.3.3 数据分析 1.3.4 数据图表 1.3.5 协同工作 1.3.6 编程开发 1.4 本章小结 第 2章分析师必备的数据知识 2.1 数据类型 2.1.1 数值类型 2.1.2 文本类型 2.1.3 日期和时间类型 2.1.4 公式类型 2.1.5 错误值类型
大数据驱动学生管理创新：框架设计与实施路径 一、引言 随着联合国《大数据促发展：挑战与机遇》白皮书和国务院《促进大数据发展行动纲要》的发布，大数据 技术已步入飞速发展时代，它正在快速的融入金融、医疗、商业、通信、教育等多个领域，推动和影响着 全社会各行各业的发展。[1]大数据提供的是前瞻性技术手段，更是代表了人类思维发展和生活学习的 新范式，是一种价值观和方法论。在教育领域，它带来了教育模式的转变和学习方式的变革，从量化角 度给教育领域研究带来了新的范式。随着大数据理念的传播及其应用的逐步深入，大数据的内涵也在不 断变化和拓展。可以从三个层面理解大数据，一是技术层面，大数据是伴随移动互联网、云计算、物联 网，人工智能等技术应用所产生的海量数据下应运而生，包括了数据采集和存储、数据挖掘、数据可视 化等关键技术，通过分析技术进行事物发展的监测、预警和决策。二是能力层面，即从海量复杂的数据 中寻找相互间的有意义关联、分析和挖掘事物变化规律、准确预测事物发展趋势的能力。 [2]三是思维层面，即让数据开口说话，让数据成为人类思考问题、做出行为决策的基本出发 点。 学生管理工作是高校思想政治教育工作的重要组成部分。大数据技术的到来改变和颠覆了传统高 校思想政治教育的思维观和资源观，[3]传统的“三全育人”（全员育人、全方位育人和全过程育人） 逐步向“四全育人”（增加全环境育人）教育理念转变。[4]大数据给高校学生管理工作带来了新的机 遇，提供量化分析方法，改变了传统靠经验和感觉制定的决策，使其更加科学合理；提供数据可视化 技术，实时了解学生在学习和生活中的个体差异，给予个性化定制教育；通过数据监控和挖掘，实时监 测学生学业情况、思想动态、经济情况、心理状况等数据，对异常情况做出预警，提前干预，转后置性 应急处理为前置性预警研判；通过校园行为全数据采集，给予学生全面和综合评价，实现学生全面发展。为此本研究充分分析目前高校学生管理面临困境，后在此基础上构建大数据驱动学生管理创新的实践框架 和提出大数据驱动学生管理的实施路径。 二、高校学生管理面临的现实困境 高校学生管理工作是一项系统性和复杂性的教育管理工作，涉及到学生学习、生活、心理的方方 面面，也因其复杂性使得学生管理面临诸多困境，总体表现在决策主观、问题干预不及时、评价方法 单一和管理缺乏个性化等问题上。 （一）决策凭借主观经验，缺乏客观科学 目前大部分学生管理决策依靠管理者长期工作积累的主观经验加以解决。此类解决问题的方法在过去很长一段时间占据了学生管理中的主导地位，解决了学生管理中遇到的各类问题。长期处于感性层面的决策，已经使得一些管理者形成了经验依赖，考虑问题表面化和片面化，从来不加以调查直接给予问题的定性结论。虽然此法在简单问题决策上是有效的，但是面对复杂的学生管理问题常常表现出“捉襟见肘”，很难获得问题背后的有意义关联和事物发展的变化和趋势，尤其面对日新月异的学生管理新形势和学生个体的日渐鲜明，仅凭主观经验做出的决策，就如同“无源之水、无本之木”，缺乏有据可循、客观科学的数据支撑。 （二）干预发生后置应急，缺乏前置预判 遇到问题再来解决问题一直是学生管理的常态化工作方式。学生管理工作千头万绪，包括学生学 业情况、思想动态、心理状态、就业指导等方方面面，传统的“人管”模式很难及时洞察和掌握学生当前 各种状况和实时动向，很多问题只有暴露出来或造成严重后果，管理者才会加以干预，尤其针对一些突 发事件，多数管理者通常只能处于被动的、应急的处理状态，新闻中也时常曝光有些学生由于生理和心 理问题，出现轻生和自残行为，学校和管理者也是事发后才会进行应急干预和思想舆论引导。由此可见，目前学生管理中缺乏前置预判的能力，如果能系统的了解学生的行为轨迹，提前预测出该生可能的后续 行为，进而有效的加以干预和引导，定能更好的帮助学生。 （三）评价来源片面单一，缺乏全面多元 在现行高校学生管理中，学生各科成绩在评奖评优中占绝对比重，很多方面有一票否决权。评价方法的片面单一主要表现在两个方面：一是评价依据来源单一，仅仅依靠考试成绩和教师的主观印象进行评价，无法给予学生个体以德、智、体全面、客观评价，即使有些高校将学生综合素质评价作为学生在校表现的
《“大数据驱动的管理与决策研究”重大研究计划2016年度项目指南》 移动互联环境下的新兴技术快速发展与应用（如物联网、云计算、可穿戴设备、人工智能、增强/虚拟现实等）催生了新模式、新业态和新人群，为社会经济生活注入了新的活力，也进一步丰富和拓展了大数据应用创新领域，并为学术界、产业界以及政府部门带来许多新的重要课题。 大数据驱动的管理与决策呈现出高频实时、深度定制化、全周期沉浸式交互、跨组织整合、多主体决策等特性。本重大研究计划以大数据驱动的管理与决策为研究对象，充分发挥管理、信息、数理、医学等多学科合作研究的优势，着重研究大数据驱动的管理与决策理论式，大数据资源治理机制与管理，大数据管理与决策价值分析与发现，大数据分析方法与支撑技术，并利用总集成升华平台集成相关研究成果。期望通过本重大研究计划的执行，使我国在大数据驱动的管理与决策研究相关领域跻身国际前列，培养一批跨学科交叉型骨干人才和创新团队，并为国家在相关领域的管理决策和智库提供支持。
目录 一、科学目标 二、核心科学问题 （一）大数据驱动的管理与决策式转变机理与理论。（二）大数据资源治理机制设计与协同管理。（三）领域导向的大数据价值发现理论与方法。三、2016年度拟资助研究方向 （一）培育项目的研究方向。 1．大数据驱动的管理与决策理论式。 2．大数据资源治理机制与管理。 3．管理与决策大数据价值分析与发现。 4．管理与决策大数据分析方法与支撑技术。（二）重点支持项目的研究方向。 1．大数据驱动的全景式管理与决策方式与理论。 2. 大数据资源共享与治理机制。 3. 基于大数据的价值创造理论与社会化协同机制。 4. 面向管理决策的多源异构大数据融合方法。 四、遴选项目的基本原则 五、2016年度资助计划 六、申报要求及注意事项
《数据驱动营销：销售人员必知的15个关键指标》读后感 刘志强 随着信息时代的飞速发展，以大数据、云计算为驱动的技术变革，已经在经济发展、教育、民生等各个方面给整个社会带来了极其深远的影响。在大数据环境下，数据是决策最为重要的参考。那么，在大数据时代，应当如何将信息运用于营销？如何利用数据来升级营销管理进而使公司实现和保持自身的优势？。 这一系列问题在《数据驱动营销：销售人员必知的15个关键指标》一书中给出了详尽的解答。书中首先总结归纳了营销中经常碰到的五个障碍：起步、因果关系、数据缺乏、资源和工具、人员与变革等五个方面，随后提出克服这五个障碍的相关策略，即：克服起步障碍，应聚焦于采集合适的数据，通过轻松得分建立里程碑；克服因果关系障碍应进行小试验；从渠道合作商数据分享、经常饮用者计划、使用焦点小组和用于细粒度市场细分和营销定位的方法等三方面阐述克服数据缺乏的障碍；建议建设数据驱动营销的基础设施来克服资源和工具的障碍；最后对于人员和变革的障碍，可建立数据驱动营销文化来解决。随后，进一步提出了数据驱动营销战略的框架，并概括了不同类型营销活动应聚焦的15个关键指标，即：品牌认知度、试用驱动、流失、客户满意度、命中率、利润、净现值、内部收益率、回报、客户生命周期价值、每一点击成本、交易转化率、广告投入回报、跳出率和口碑。上述指标中（1）-（5）为基本的非财务指标，确定品牌效力、客户忠诚度、比较营销活动和营销活动效果等；指标（6）-（9）为基本财务指标；指标（10）客户生命周期价值是制定基于客户价值决策的基础财务指标；最后五个指标（11）-（15）是“新时代营销指标”。在此基础上，通过利用合适的市场分析方法，如：偏好模型、购物篮分析、决策树等，能有效的挖掘出客户心中的理想商品，为实现精准营销提供相应的决策支持。
简介 网站分析领域的开创性著作，首度将六西格玛质量管理工具和思想引入网站分析中，将网站分析的复杂过程统一了起来，使分析的思维和方法更科学化和系统化，这是质量管理思想和数据分析技术的伟大结合。与此同时，《网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营》将网站分析必备的各项方法和技术，充分融入到了整个体系中，包含大量案例和最佳实践，真正做到了用数据来驱动网站的管理、优化和运营。 《网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营》一共分为五个部分：第一部分（第1～2章），简要介绍了网站分析和六西格玛质量管理的主要内容，以及Excel软件的主要功能和进行数据分析所应掌握的基本知识；第二部分（第3章）是六西格玛改进模型的定义阶段，讲解了如何识别和描述问题、理清问题边界、收集客户需求和确定客户需求的关键质量特性等；第三部分（第4～8章）是六西格玛改进模型的测量阶段，讲解了流程测量的起点、网站常用度量指标，以及Excel基本数据处理技巧和数据透视表、SQL查询等高级处理技巧；第四部分（第9～11章）是六西格玛改进模型的分析阶段，介绍了流程分析、逻辑树分析、杜邦分析、劣质成本分析、统计图表分析等多种分析方法，以及如何在数据分析的基础上查找问题的根本原因；第五部分（第12～13章）是六西格玛改进模型的改进和控制阶段，介绍了如何确定改进方案和确保各项改进措施能够得到有效执行。 目录 第1章何谓网站分析 1.1 网站分析不神秘 1.1.1 网站分析的必要性 1.1.2 网站分析的内容 1.1.3 网站分析秘笈 1.2 网站分析的流程 1.2.1 什么是六西格玛质量管理 1.2.2 六西格玛改进模型 1.2.3 六西格玛在网站分析中的应用 1.3 使用Excel进行数据分析 1.3.1 数据记录 1.3.2 数据计算 1.3.3 数据分析 1.3.4 数据图表 1.3.5 协同工作 1.3.6 编程开发 1.4 本章小结 第2章分析师必备的数据知识 2.1 数据类型 2.1.1 数值类型 2.1.2 文本类型 2.1.3 日期和时间类型 2.1.4 公式类型 2.1.5 错误值类型 2.1.6 逻辑值类型
如何建立一支数据驱动的营销团队？-营销,创业 如何建立一支数据驱动的营销团队？天天向上|如果你还不了解你需要的绩效评价，是因为你没有把此作为优先选项。 在一个完美世界里，最理想的是雇佣一名全职分析师来干这个活。如果你这么做了，你企业采用营销分析的脚步会更快。但是多数营销人员面对的事实，就是要现有的员工去做这样的评估。如果你认为自己就是这样的光景，在目前的组织中要分派现有的某个人来负责分析工作，那就要绝对确保他们有技能、完全支撑成功。 但是你必须对你寻找和培养的这些技能有意识。作为Marketo公司中主导战略和执行的JonMiller最近从自己多年的营销经验中给出了这些所需的技能： 分析能力：具有分析技能的人能够理解、可视化，清楚表达大量的数据和复杂的概念，并且做决策来解决现存的问题，这些也使得基于有用的信息有意义。商业判断：世上所有的人不会帮助你创建更好的商业决策，如果分析师不能提 供好的商业判断给他们的话。看着一份分析，他们需要能确定这些数字真正说的是什么。不管这个方法学是好的，还是更重要的，它真正意味着什么。更不用说，这个分析师必须了解你组织不同的产品、服务、行业和运营。如果你的分析师不熟悉你的业务，他们不能理解你的数据。 沟通技能：一个分析师必须拥有极好的写、口头表达和可视化的沟通技能来用方法，解释特定的，使组织可以了解和改善他们的运营。这些的能力始于高效地个人见的沟通，以及更大范围的倾听，全平台形式上的组织学习技能：、电话、
面对面的谈话，小组报告等等 偏压试验：理想的分析师需要拥有一个，用新方法解决问题的明显意愿。 技术能力：你未来的分析师必须了解、CRM、营销自动化和商业智能工具如何工作，如何一起工作来使这个角色成功。这需要了解每项技术的潜在用处和局限。 创建一个分析的文化 聘用和指派一个正确的人仅仅是第一步。即便在那些已经展开了明显的分析活动的公司，进行分析只是这场战斗的三分之一。其他三分之二是需要用一种方法，设法驱动这样的分析到现有的业务工作流中，以此来促进你的组织来使用，并在有价值的结论上进行行动。 安排一些有质量的时间。今天大多数营销团队运营的速度既不适应分析，他们也不允许有时间来反思实施分析结论，以便来改善运营效率和企业营业额。如果你想从你的营销绩效考核中受益，分析是重要的，你需要匹配相应的时间出来。 一种事实和数字心态。一种在“软指标”的历史焦点导致许多营销部门开始习惯于框架外运营，这种方式对基于事实的决策和问责制有益。要想营销评估可以成功，你需要让你的心态更侧重于严格的财务指标上。 问责制。如果你不能让人们对他们所遇的人负责，设定目标人群的目标没有任何意义。
数据驱动式营销，本质上仍然是基于企业客户数据的营销，是企业通过收集、整理、分析客户数据并进行持续营销以至循环往复并不断优化的营销过程。而数据库营销，其理念非常诱人，方法论也看似缜密，可惜“橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳”，在这片百业兴起却又急功近利、政出多门却又法令不足的土地上，在全行业各界（包括企业、个人、营销者以及一切白色的、灰色和黑色的市场）的共同利益驱使下，正在体验它无法回避的未老先衰之命运。在此，我们姑且采用“数据驱动式营销”这个名字，以代表我们心目中那种依然光辉夺目的营销理念，并探讨它在新形势下所面临的机遇和挑战…… 迟早出台的个人信息保护法会是分水岭 新年伊始，广东首例侵犯公民个人信息安全案在珠海市一审判决，被告人周建平因向他人非法出售个人信息资料，被法院以非法获取公民个人信息罪判处有期徒刑一年六个月，并处罚金2000元。此案件是最高人民法院、最高人民检察院2009年10月16日针对《刑法修正案(七)》而公布施行《罪名补充规定(四)》后，广东省内被法院以侵犯个人信息安全的新罪名追究刑事责任的第一案件，而周建平也成为国内被法院以侵犯个人信息安全的新罪名追究刑事责任的第一人。 消息一出，众皆哗然，国内对于个人信息保护的行政和司法干预和管理力度，似乎到达了一个新的高度。其实未必尽然，细究此案，我们不难看出，大批量买卖个人信息的行为在市场上已普遍存在，固然有技术、取证和法律认定等诸多困哪，为何单单“周建平”如此幸运得以脱颖而出？其原因恐怕还是在于法院认定的“犯罪团伙利用周非法出售的个人数据，诈骗并敛财83万元”的犯罪事实，也就是说，此案主要是因为周建平非法出售部分政府领导的个人信息并由此产生了严重的财务诈骗后果，才得以跃入相关机构的“视线”，而周健平的行为，也属于“被牵连入内”的范畴。单独对于非法买卖个人信息行为的管理，国内尚处于“司法萌芽期”。 纵观中国的个人信息保护相关法规，在《中华人民共和国宪法》、《中华人民共和国民法通则》、《中华人民共和国刑法修正案（七）》、《中华人民共和国妇女权益保障法》、《中华人民共和国未成年人保护法》、《中华人民共和国邮政法》、《中华人民共和国计算机信息网络国际联网管理暂行规定实施办法》、《互联网电子邮件服务管理办法》、《医务人员医德规范及实施办法》、《中华人民共和国传染病防治法》、《中华人民共和国商业银行法》、《中华人民共和国身份证书法》、《中华人民共和国母子保健法》、《中华人民共和国统计法》、《商业银行法》、《个人存款账户实名制规定》、《互联网电子公告服务管理规定》等诸多法律法规中，均有对个人信息和隐私保护的规定。但独缺一部《个人信息保护法》，以独立地、系统地、全面地阐述国家对于个人信息和隐私保护的最高宗旨。 在发达国家甚至某些发展中国家，对于个人信息保护的法律体系已经相当完备，甚至相关的行业组织和协会也会依据法律的宗旨，制定自己业务范围内具体准则（如欧洲市场调查协会针对市场调查和数据库营销业务必须分离经营的规定）。那么为何个人信息保护法在中国就如此难产呢？这一方面是因为我国的社会结构和法律体系建设远远落后于高速发展的市场经济，另外一个方面是就是缺乏相关的法律主体，即相关的政府执法主体，而其他的因素如司法取证、跨部门利益等也是阻碍个人信息保护法出台的原因。即使个人信息保护法得以出台，相关的司法解释、具体的实施细则以及相关的法律体系建设，仍然会有一个长远的建设周期。但不论如何，我国的《个人信息保护法》已经进入立法计划，一朝出台，将会是一道分水岭，必将为相关的行业（尤其是庞大的但又相对松散的数据营销行业）带来深刻的变革。 行业生态的变革 由于个人信息的获取成本极低，大量的灰色乃至黑色市场得以大量存在，个人信息被海量地、重复地买卖，企业也可以以极低的成本获取个人信息并进行数据库营销。据我们推算，在现有的数据获取成本基础上，企业进行数据库营销（电话、直邮、电子邮件等营销执行方式成本相对固定）的投资回报率约为大众营销方式（如广播、电视、报纸广告）的一倍甚至更多。例如，一个房地产商如希望在首都某早报上投放一个整版的广告，那么它只能覆盖十万量级的人群；而在相同的预算内如果采用垃圾短信的方式，它至少可以覆盖到首都十分之一以上的人群。看似大海捞针，但由于基数的巨大，最终可以获取的客户绝对数量也是相当可观的。数据