呼叫中心来电统计表
2014年6月
2014年6月份各类型订单占比图表2014年6月份各区域订单占比图表
截止到2014年6月份加盟商户数量加盟商户数量
88%
6%
3%
实际订单数量实际订单总计
各区域订单数量
6月份各类订单量排序
2014年截止到6月份累计派单前20位商户
2014年每月订单及来电情况对比
2014年呼叫中心来电总量
2014/1/1——2014/6/30
备注：此表显示2014年1月至6月的数据，来电量2554通，其中有效来电总计3256通，约占二分之一。2013年度总来电量为4578通，有效订单2564个，总来电量9584通。
东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告 规划设计/投资分析/实施方案
东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告 近年来，互联网、大数据、云计算和物联网等行业的蓬勃发展，对数 据的存储、交换、计算等的应用需求不断增加，使得大数据发展需求下对 上游基础设施领域的需求持续旺盛，促进了IDC需求的不断增加。近年来，各国5G技术的发展和商用化的推广将进一步促进IDC行业爆发增长。未来，IDC行业将成为物联网、云计算及5G技术的不断完善与发展下又一风口。 该IDC设备项目计划总投资10201.37万元，其中：固定资产投资7582.04万元，占项目总投资的74.32%；流动资金2619.33万元，占项目 总投资的25.68%。 达产年营业收入25582.00万元，总成本费用20319.60万元，税金及 附加203.11万元，利润总额5262.40万元，利税总额6191.36万元，税后 净利润3946.80万元，达产年纳税总额2244.56万元；达产年投资利润率51.59%，投资利税率60.69%，投资回报率38.69%，全部投资回收期4.08年，提供就业职位433个。 本文件内容所承托的权益全部为项目承办单位所有，本文件仅提供给 项目承办单位并按项目承办单位的意愿提供给有关审查机构为投资项目的 审批和建设而使用，持有人对文件中的技术信息、商务信息等应做出保密
性承诺，未经项目承办单位书面允诺和许可，不得复制、披露或提供给第 三方，对发现非合法持有本文件者，项目承办单位有权保留追偿的权利。 ...... IDC是数字化转型的基础设施，国内方面，我们认为在新基建的推动下，IDC行业有望迎来内生动力（云计算）和外部驱动力（产业政策）的共振。我们认为零售型业务和定制型业务长期来看皆具备发展潜力，不同公司基 于各自禀赋有望走出自己的最佳成长路径。重点推荐：数据港、光环新网、奥飞数据；建议关注：宝信软件等。
呼叫中心年度工作计划
呼叫中心年度工作计划 【篇一：呼叫中心现场管理年度总结及计划】 呼叫中心现场管理年度总结及计划 ****年将末，遵照部门年度主题“服务价值年”的大方针在热线室内开展了一系列改革工作，且在年度各项指标达成情况良好的前提下，对室内的服务职能进行了更深层次的发展和挖掘；****年部门根据电话中心未来发展方向制定了“夯实基础服务，助力业务发展”的年度主题，就本职岗位针对****年度工作进行如下总结，并结合部门未来主题拟定相应岗位****年的重点工作计划。 一、重点工作回顾 （一）班组团队管理 ****年主要负责现场班组爱乐组的团队管理工作，在负责期间内组内未出现重大违纪事项和影响电话中心形象的服务失误，组内团队气氛融洽，班组内部更是在热线室内率先施行组内小队长协助管理制度，取得良好效果，各项效能数据和质量数据都持稳定发展状态。年度组内平均电话处理时长为:3.06分钟，年度组内平均非致命项率为 7.43%，年度组内平均致命项率为2.31%；从图表中可以看出，初期因新的服务质量考评方式的改变给组员带来了一定的数据影响，但通过班组相应的辅导改革和组内互助辅导措施的落实。两项服务质量质量呈现明显的线性进步趋势。 （二）外呼营销项目 ****年初，参与电话中心外呼项目的筹办工作，拟定了南昌电话中心与分公司外呼项目合作的规划方案，并在领导的带领下加入外呼项目小组，主要负责外呼专席小组的数据管理和分析，及于江西分公司的
项目日常对接沟通事宜。截止10月份该项目保费收入达到**万，为分公司在脱保数据中筛选出***单有效客户再利用资源。 （三）现场运营协助 ****年，在南昌热线室主任带领下，作为现场管理人员的一份子，积极配合和参与制度的修订及执行。协助制定了《呼入服务主要事项统筹管理制度》、《呼入服务话务预警应急响应制度》和《呼入服务现场运营值班经理制度》，全面启动两地运营统筹协调机制，明确室内外沟通窗口，实现培训、质检分享与现场人力签出统筹规划，不断开展现场管理人员技能培训，确保现场运营关键指标实现达标。 二、工作存在问题 （一）班组长工作职责不明确 随着电话中心的稳定发展，南昌电话中心的现场坐席人力不断增加和更新，原有的班组长管理手段和方式暴露出很多班组长两个岗位 职责不明确的问题，如：班组长的交互职责权重不明确，无法在班组长职位说明书中明确班组长的各自职能侧重点；现有架构中确实呼入管理及呼入数据分析的关键岗位，导致班组长的实际工作开展和执行存在问题。 （二）室内班组管理手段不统一 热线室内截止年度内下设四个班组，虽然是统一的数据目标和管理制度，但因为不同的班组长带队，各自不同的管理能力和理念导致了实际管理手段的差异；而各自组内的数据存在半开放性，导致优秀的管理方式无法能迅速的得到复制宣导，或存在问题的管理手段不能及时的进行纠正，整体班组成长存在一定的管理手段导致的明显区别。 （三）外呼项目发展不稳定 虽然与江西分公司的外呼合作项目是南昌电话中心首个创造保费收入的项目，但因为初次尝试和项目人意险未开展的原因，在项目推动
呼叫中心各项指标（KPI） 目前呼叫中心越来越趋向精细化、数字化管理，KPI管理成为一种有效的管理手段。通常，呼叫中心的运营管理者们通过分解运营目标制订各种KPI指标，通过KPI指标来引导座席代表行为，从而达到完成项目运营目标。 大部分呼叫中心采用呼叫中心集成系统和座席操作系统，另外还有强大的运营管理系统进行数据支持，所以为实行数字化管理奠定了良好的基础。KPI 的英文名字是Key Performance Indications，即指关键绩效指标，是通过对组织内部某一流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可运作的远景目标的工具，是企业绩效管理系统的基础。KPI符合一个重要的管理原理--"二八原则"。在一个企业的价值创造过程中，存在着"20/80"的规律，即20%的骨干人员创造企业80%的价值；而且在每一位员工身上"二八原理"同样适用，即80%的工作任务是由20%的关键行为完成的。因此，必须抓住20%的关键行为，对之进行分析和衡量，这样就能抓住业绩评价的重心。 每个呼叫中心都有自己的KPI指标，指标的数量各不相同，有的多到一百多个，有的少到只有三五个。这里介绍常用的20个KPI指标。这些KPI指标源于美国普度大学消费品质量监测中心琼·安顿教授提出了23个与客户服务中心运营相关的数字化规范指标，根据目前行业软硬件的发展及所在公司的经验，进行重新的修改。其中数据标准部分，一部分来源于行业标准，一部门来源于某些呼叫中心的历史数据。但是，无论怎样制定这些标准，KPI值应有挑战性，即应略高于现有水平或至少不低于现有水平，要对完成上一级目标有所贡献并成为
大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。 医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科 病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交 关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人 采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库
.数据分析与可视化1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告 最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报. .告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，直观地看清楚问题和结有助于阅读者更形象、可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，论，从而产生思考。另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者数据的初衷就是为解决一个同时也失去了报告的意义，是更重要的，否则称不上好的分析，商业目的才进行的分析，不能舍本求末。 数据分析常用的方法有哪些？他们多用来分析哪些类型的数据？通过分析可以得到怎样2. 的结果和结论？怎样得到保证其信度和效度？常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； (scatter 、散点图)、直方图(Histogram)：柏拉图数据分析常用的图表方法(排列图、点
2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告 中国产业信息网
什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：
行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务： 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供依据
2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方 向建议报告 【出版日期】2015年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元 【报告编号】R331187 报告目录： 前言 继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值（Value）。 云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 2013年，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，
呼叫中心市场分析报告 2013-1-28 市场分析 在日益激烈的市场竞争中，呼叫中心已经成为了企业之间竞争的利器，企业的服务品质和服务延伸均可通过呼叫中心得到更广泛地传播。 目前的呼叫中心建设基本由三种形式组成：外包式、托管式和自建式。 一、外包式呼叫中心 目前国内能够有能力承接呼叫中心外包的公司很少，由于涉及的行业面比较广，企业很难实现其个性化需求，因此外包式呼叫中心涉及行业较少。 二、托管式呼叫中心 托管式呼叫中心供应商目前国内也较少，主要原因是国内网络环境比较复杂，上网速率不稳定，导致通话质量差而且通话质量不稳定。另外，与公司业务系统集成不方便，难以实现客户定制化和个性化的需求，呼叫中心相关数据保存在异地托管商那里，对于数据安全性也存在隐患。 三、自建式呼叫中心 目前国内企业主要采用该方案。 自建呼叫中心优势势： 1、呼叫中心系统的建设费用与前几年相比，费用已有较大下降，而功能和稳定性反而有所提高；一次性投资，后续使用过程中不再产生建设费用，从长远来看，其成本更低； 2、因为经常需要配合公司业务调整，可能涉及到一些流程的调整，其日常维护方便。更容易与公司自身业务进行集成；扩容方便，扩容成本较低；系统升级、增加座席数量、增加呼叫中心功能等较灵活方便。 3、业务以及呼叫数据都在公司内部，信息安全有保障。 自建呼叫中心劣势： 建设成本高，周期很长，需要长期对功能进行完善和维护。对于系统功能升级，需要原厂商配合集成商二次开发。在建设前期需要对产品选型，供货商，集成商都要反复论证考察。建设过程中，需要把大量的人力、物力参与系统建设。系统运行期间，对呼叫中心运营的运营管理能力要求较高。
2018年数据中心IDC 行业分析报告 2018年6月
目录 一、巨头军备竞赛，数据中心进入需求扩张期 (5) 1、数据中心：云计算时代的IT资源载体 (5) （1）从成本中心到生产力，计算资源云化大势所趋 (6) （2）核心+边缘：超大规模与边缘数据中心两级并举 (7) 2、IDC资源供需失衡持续扩大 (8) （1）云端数据存储、传输与计算需求指数性增长 (8) ①数据中心流量 (8) ②数据中心数据存储量 (8) （2）技术瓶颈与扩张模式使得数据中心资源只能线性供给 (8) ①资源利用率与用户体验不匹配 (9) ②摩尔定理失效导致CPU与存储器性能提升趋缓 (9) ③冯结构数据中心面临瓶颈 (9) 3、云计算巨头军备竞赛，行业进入需求扩张新周期 (11) （1）公有云增长超预期，巨头展开IDC资源军备竞赛 (11) （2）我国云计算巨头迅速跟进，IDC行业进入新一轮需求扩张期 (13) ①国内云计算快速增长，巨头持续加码 (13) ②IDC行业进入需求扩张期 (15) 二、以美为鉴：专业IDC服务商成长空间巨大 (16) 1、行业分工下专业IDC服务商优势凸显 (16) （1）IDC服务商可分为电信运营商、专业IDC服务商与云服务商 (16) ①基础电信运营商 (16) ②网络中立的专业IDC服务商 (16) ③云服务商 (17) （2）专业IDC服务商守护云生态健康发展 (18) ①稳定性：头部用户稳定要求压倒一切 (18) ②成本可控：降低客户自建成本风险 (19)
③准确预判行业趋势，实现技术快速迭代 (21) ④中立性与多样化服务为客户提供灵活选择 (21) 2、从Equinix看美国专业IDC服务商发展历程 (22) 3、以美为鉴:中国专业IDC服务商空间巨大 (25) 三、相关领域及企业 (28) 1、一线城市机房资源储备是核心 (28) （1）数据中心选址：一线热数据，三线冷数据 (28) （2）数据中心结构型过剩：三线城市上架率不足 (29) （3）一线城市供需失衡，未来价格有望稳中向上 (30) 2、深度云化的专业IDC服务商降本增效 (31) 3、好口碑才有好市场 (32) 4、重点企业：光环新网 (33) （1）IDC机柜毛利率稳中有升，机柜数量2018年迎来释放期 (34) （2）云服务牌照如期落地，AWS业务合规启程，公司打开更大成长空间 (34)
目录 呼叫中心数据分析 (2) 一．数据分析的目的 (2) 1. 运营管理 (2) 2. 客户管理 (2) 3. 内外服务 (2) 二．数据分析的基本步骤 (2) 1. 数据清洗 (2) 2. 基本指标建立 (3) 三．统计分析方法的应用 (3) 1. 运营管理 (3) 2. 客户管理 (4) 3. 内外服务 (4) 四．结果展示 (4) 五．效果检测 (4)
呼叫中心数据分析 呼叫中心的运营管理自身就是对数字管理的过程，各项营运报表、整体运营成果、CSR行为举动等都蕴藏在数字中。随着呼叫中心应用在国内高速发展，呼叫中心的管理也日趋精细化、数字化。 数据分析的目的，在于发现问题，解释原因和关系，以及寻找可能的解决方法；同时达到更有效地沟通，无论是向决策层报告，还是与团队成员分享；并且数据的挖掘和整理，是绩效改善过程中的重要环节。 而基本流程我们可以简单的表述为以下图形： 我们将以上流程细分为以下五步： 一．数据分析的目的 1.运营管理 项目控制、产品分析、员工考核管理等 2.客户管理 客户投诉分析、客户分群营销、客户流失预警等 3.内外服务 电话销售、抽样调查等 二．数据分析的基本步骤 1.数据清洗 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且 包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有 冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我
们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗.而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。 2.基本指标建立 1）数量指标： 队列话量、接入话量、通话时长、客服在线时长、处理量、重复呼入 次数、重复呼入人数等 2）比率指标： 接通率、工时利用率、重复呼叫率、处理率、出勤率、人均呼入时间、 人均重复呼入次数、人均重复呼入时间、单位时间处理话量等 三．统计分析方法的应用 通过合适的指标监测整体的业务变化是行之有效的方法，但是面对大数据我们可以采用更加全面的统计方法挖掘更深层次的数据信息。统计方法多种多样，这是个循序渐进的过程，伴随着数据量的增大和业务种类的增加我们的数据挖掘工作也会得到进一步的拓展。以下我们通过简单的例子引入基本统计方法在数据挖掘中的应用。 1.运营管理 通过设置观测指标，侦测业务变化，洞悉产品特征，激励员工等途径促进业务增长、提高员工满意度，从而达到公司业务在量与质的同步发展。 1）移动平均分析方法 比如针对呼叫数量、呼入时长进行移动平均指数方法跟踪呼入量的 变化，及时观测到呼入量异常的时间节点，及时提出解决方案 2）有序聚类分析 比如对呼入量进行阶段性分析，归纳各个阶段呼入量变化的原因从 而达到投诉保修数量降低 3）相关性分析 比如分析接通率、客服在线时长、出勤率间的相关性关系，通过控 制相关指标达到控制目标变量 4）因子分析分析 比如我们由相关性分析得到呼入数量与一组指标存在关系，我们可 以采用因子分析的方法寻找最主要影响因子（指标） 5）典型相关分析 比如我们通过因子分析得到了一组主要的影响因子A，但是我们很难 直接控制因子A，然而很幸运的是因子A又和其他一组因子B存在
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
大数据智慧旅游案例分析 来源：时间：2016-03-07 11:57:38作者： 随着“互联网+”被写入政府工作报告、国家旅游局局长李金早对于“旅游+” 发展战略的提出，酝酿多年的“互联网+”和“大数据思维”以“旅游+大数据”的智慧旅游形式开始在全国范围内推进，并逐渐在一些地区形成了“政府主导、企业运作、产业化推进”的发展模式。大数据智慧旅游服务具有充分收集、分析、整合 大数据，以调配旅游服务资源的功能。旅游业相关主体依据搜集到的游客消费 动向、旅游资源状况、自然环境变化等数据进行量化分析，并及时调整、制定 相应的策略，可为游客提供更好的服务。 收集、分析、整合大数据 小编觉得大数据智慧旅在需要搜集到的游客消费动向、通讯数据，互联网 数据，自然环境变化等数据进行量化分析的同时，也会用大数据理念重新审视一些东西。例如： 以大数据理念重新审视公共WIFI：可以获取游客的手机号码，可以针对游 客进行线上市场调研问卷，可以推送旅游APP资讯。免费WIFI服务不再只是一个营销卖点;以大数据理念重新审视一卡通：可以将旅游一卡通服务看做是最直接获得旅游消费清单的工具，一种便捷的游客旅游消费轨迹数据采集方式。而 不只是促销手段;以大数据理念重新审视旅游手机应用：它是游客信息关注行为、 游客旅行轨迹数据采集平台和进行游客满意度调研与促进反馈的途径之一。而 不仅仅是传统智慧旅游倡导的为游客导游、导览、导购、导航服务的移动终端; 以大数据理念重新审视旅游资讯网，高效的消费者旅游信息关注数据采集、高 效的旅游网络营销效果评估工具、智慧化的旅游信息服务提供平台。而传统意 义上的旅游资讯网是旅游目的地品牌形象，旅游信息服务平台。 旅游资讯网只能宣传推广旅游目的地;以大数据理念重新审视旅游呼叫中心，高效的游客需求数据采集工具、高效的旅游CRM维护平台、高效的旅游新产品
无锡市数字城管呼叫中心系统技术方案 一、总体概述 呼叫中心设在无锡市数字化城管监督中心内，主要是通过电话形式接受社会公众举报，并对各类管理信息进行分析、分类、处理、立案、销案。 无锡市数字城管项目呼叫中心系统采用3个E1数字中继（90路）接入，ISDN信令；90路IVR，30个坐席，30路录音，支持H323、SIP协议。先期实现其中市局25个坐席，将来支持升级至VIOP模式接入8个分中心各配备8个人工坐席。 呼叫中心负责接听、录入市民举报现场信息和处置结果信息，对各类管理信息进行分析、分类、处理、立案、销案。 二、呼叫中心系统设计方案 2.1平台特性 2.1.1 设计先进 在硬件上，采用一体化设计，节省维护和扩展成本；在软件上采用分布式处理，以统一的接口协议进行通信，提高系统的处理能力和故障冗余能力，保证系统运行的稳定性。IVR和CTI服务器都可以进行双机热备，做到自动倒换，而实现所有的功能只需要性能适当的计算机而无需增加新的交换和语音设备。 系统在建成后一段时间内不会因技术落后而大规模调整，并能够通过升级保持系统的先进性；所采用的技术是稳定的、成熟的，支持现有的多种呼叫功能和网络协议。 2.1.2 支持多信令处理 系统具备SS7、SS1和ISDN PRI信令，支持H323和SIP VOIP技术，为用户呼叫中心组网提供多种信令方式。 2.1.3 支持多种媒体接入 提供集成语音、传真、IP、Web、E-mail等多种媒体接入的全面方案，用户能够灵活地通过电话、传真、Internet、E-mail等多种方式与业务代表进行交流，提高客户满意度。 (1) 支持Web方式接入 1
2018年数据中心市场调研分析报告
目录 第一节互联网流量红利传导路径 (6) 一、新兴互联网应用崛起，推动互联网流量持续高速增长 (7) 1、高清视频、直播等业务或成为推动互联网流量增长的主力军 (9) （1）OTT-TV 视频流量快速增加 (9) （2）新兴在线娱乐（视频直播）模式推动互联网流量规模攀升 (10) 2、物联网流量到2021 年或占全球IP 流量的5% (10) 3、云计算时数据中心东西流量成主导 (10) 二、2016 年我国移动互联网流量增速翻倍，人均流量消费水平仍远低于美国 (11) 第二节全球数据中心发展路径 (16) 一、规模上，超大型数据中心逐年增加，单体承载流量能力倍增 (17) 二、分布上，欧美商业化数据中心主要集中在中心城市，第三方服务商占主流 (19) 三、区域维度，北美市场规模最大，亚太增长速度最快 (23) 四、国家维度，美国市场规模最大，中国增长潜力最强 (23) 五、发展模式上，美国以扩建和改建为主，中国处于以新建为主的粗犷式发展期 (24) 第三节我国数据中心发展现状 (27) 第四节数据中心，光通信的下一个突破点 (30) 一、数据中心流量模型发生变化，内部架构向扁平化演进 (30) 1、数据中心流量模型发生显著变化 (30) 2、越来越多的网络扁平化需求 (30) 二、顺应数据中心网络架构新需求，脊叶网络架构应运而生 (30) 三、数据中心脊叶网络架构优势明显 (31) 四、云数据中心建设驱动光模块市场持续高景气 (32) 五、全球产业链再配臵，产业转移下的中国崛起 (35) 第五节行业相关公司分析 (39) 一、中际装备 (39) 1、位列国内光模块第一梯队，40G/100G 高端光模块优势明显 (42) 2、高品质客户资源结构，受到谷歌、亚马逊、华为、中兴等知名公司认可 (43) 3、中际装备收购苏州旭创，开启高速光模块成长之旅 (43) 二、博创科技 (44) 1、公司光无源器件业务稳定发展，DWDM 产品增长势头强劲 (45) 2、募投项目逐渐达产，强化无源光器件领域市场竞争力 (46) 3、携手美国Kaiam 公司强势进军光有源器件领域 (46) 4、加速布局高速有源器件领域 (48) 5、把握光器件技术发展趋势，积极开拓MEMS 技术平台 (49) 三、光环新网 (50) 1、收购优质标的，业绩增长明显 (51) 2、把控稀缺IDC 地域资源，不断新增机柜，巩固自身优势 (53) 3、收购中金云网，进军金融IDC 服务领域 (54) 4、携手AWS，充分打开IaaS 市场空间 (54) 5、收购无双科技，切入SaaS 市场 (55)
2008年述职报告 2008年是营业总部从成立到不断发展的重要一年，是承前启后、继往开来的关键一年。2007年总经理室认真总结了过去在工作中取得的成绩和存在的不足，提出了“又好又快”的发展目标，同时作出“以效益为中心，着力提升公司核心竞争力”、“全员抓理赔，向理赔要效益”的工作部署。作为公司售后服务第一窗口的呼叫中心在营总部总经理室的关怀下，在部门总经理室的领导下，在营总部各机关的大力配合下，队伍得到了充实，人员综合素质得到较大提高，高技术手段的引入极大提高了工作效率，客户服务质量明显提高。 2008年度，我在呼叫中心担任调度、以及协助分管领导负责临时管理工作。回首一年来的工作，几多付出，也有几多收获，值此岁末之际加以归纳总结，愿与各位共勉，请大家批评指正。并在此对各位领导给予呼叫中心及我本人的支持，以及各位同事提供的无私帮助表示衷心的感谢！ 一、一年来的主要工作 （一）呼叫中心调度工作情况 营总部成立后，进行专业化分工，设立调度岗，实行接案和调度派工分开，最大化地减少报案电话压力，提高电话接通率。调度工作看似一个简单的工作，当我从事调度工作才发现其实不然，要做好调度工作需要很强的综合知识，首
先对呼叫系统、GPS系统要非常熟悉、熟练的应用，其次需要对成都的地理位置非常熟悉，客户一旦出险，报出地址就应该清楚客户在什么位置，根据GPS显示最近的查勘车辆位置计算哪一辆查勘车从哪里能最快达到客户出险位置。另外做好调度还需要很好的记忆能力，以及查勘定损知识；只有综合考虑客户所在位置，以及查勘定损员手里已经派工多少案件、所派案件大小，损失程度、大概耗时，分清案件的轻、重、缓、急等因素后才能派出最合理的查勘人员赶赴现场，使现场案件得到及时处理为后续理赔工作提供第一手真实资料提供保障，同时也为树立XX保险售后服务的形象。 充分应用呼叫系统提供数据分析 调度工作是一个综合性很强的工作从派工中发现发现问题，并针对问题提出解决办法。将发现的问题和建议提交培训室为呼叫中心的针对性培训提供依据。应用呼叫系统对每日报案数据进行分析，为总经理室、经理室管控理赔指标、采取理赔措施、公司运营提供强有力的数据支持。 （二）双代案件工作 由于理赔工作临时调动，在人手紧张的情况下我临时兼做双代工作。双代工作不是一个需要技术性很高的工作，但是双代工作需要非常耐心、细心。由于双代工作一直以来没有成型的思路模型可取，在兼做双代工作开始的时候我每天要加班近两小时才能完成当天的工作；俗话说穷则思
电视用户数据分析
文档修改记录
目录 1 总体描述 (4) 1.1 建设目标 (4) 1.2 整体架构 (4) 2 功能实现 (6) 2.1 数据采集模块 (6) 2.1.1 数据收集 (6) 2.1.2 数据处理 (6) 2.2 数据分析 (7) 2.3 数据可视化 (8) 2.4 系统管理 (9) 3 初步方案 (10) 3.1 C平台接口日志分析 (10) 3.2 流水文件分析 (11) 4 技术实现 (11)
1总体描述 1.1建设目标 互联网电视是建立在通信网络上的互动性视频服务，可以非常灵活地实现电子菜单、节目预约、实时快进、快退等操作。通过对OTT用户的实时数据收集，统计分析，建设实时数据分析系统，对OTT的EPG界面设计、容运营有着重要意义。 系统在通过对OTT业务运营平台数据收集的基础上，实时（定期）获取用户行为数据，结合业务运营平台数据日志、用户端APK上报日志等数据，通过大数据处理平台（如Hadoop），对OTT的各纬度指标进行统计分析，并提供用户自定义分析功能，进行数据展示，为EPG的界面设计和运营建设提供决策依据。 1.2整体架构
负责整个互联网电视运营中心平台或者分平台系统的原始基础数据的获取，包括2部分容：（1）平台日志：结合运营平台的日志管理模块，实现获取并接收用户的行为数据；（2）APK日志上报。提供数据接口，且支持FTP等传输导入。 数据抓取用于接入存储数据，目前分为三部分： （1）C平台各业务系统通过AOP方式将各接口调用情况输出标准日志，由FLUME进行抓取；再通过KAFKA将数据输送到STORM 中；STORM 将元数据直接存放到HDFS中。 （2）各业务系统的错误日志转换为json后直接存放到ES中，方便查找。 （3）将流水文件（需转换为csv格式）和流水日志（导出txt格式）通过文档上传系统上传到HDFS中，文件所在的文件夹以当天日期命名（减少需处理的文件数量，提高效率）。 ●数据分析 基于hadoop大数据处理技术，将数据收集获取到的基础数据，进行数据预处理、数据统计计算，包括数据排重、数据清洗、结果展示指标计算等，并将原始数据、结果表数据进行存储和备份。根据多维度的数据展示需求，设计结果表数据，并对其进行实时统计计算，并将结果数据，推送给前端展示平台。另外还提供用户自定分析功能，用于对原始数据和结果表数据的自定义查询和分析功能，便于非数据分析人员对系统进行二次分析。 数据分析用于对指定数据进行切割分解为各个维度，给展示系统提供数据支撑：（1）由STORM 对C平台接口日志进行处理，将处理后的数据存放到ELK中进行展示。 （2）由SPARK离线处理HDFS上的流水文件，将处理后的数据保存到mongodb中。（设定时任务每天零点自动开始SPARK任务，对以前一天日期命名的文件夹下的数据进行处理）。 ●可视化系统（BI） BI系统负责可视化数据分析模块建设，将数据分析的数据，在显示终端进行可视化图形展示。BI系统是对分析后结果进行展示，用于图形化展示最终的分析结果：初期是使用ECharts 等图表插件绘制展示图形； 后期由项目根据传来的数据和模型自动绘制图形。
大数据行业研究报告 2013年11月20日 目录 一：大数据概述 (2) 1.1大数据定义 (2) 1.2大数据特点 (3) 1.3大数据相关技术 (4) 1.4大数据应用价值 (5) 二：大数据行业环境分析 (6) 2.1产业链 (6) 2.2商业模式 (7) 2.3市场规模 (9) 2.4行业竞争 (9) 三：大数据在行业中的应用分析 (10) 3.1医疗行业 (10) 3.2能源行业 (11) 3.2通信行业 (11) 3.4零售业 (11) 四：大数据行业重点企业介绍 (12) 4.1IBM (12) 4.2惠普 (12) 4.3Teradata (12) 4.4阿里巴巴 (12) 4.5百度 (13) 4.6腾讯 (13) 4.7拓尔思 (13) 4.8东方国信 (13) 4.9同有科技 (14) 五：大数据的时代机遇与挑战 (14) · 1
一：大数据概述 1.1大数据的定义 大数据是时下最火热的IT行业的词汇，全球知名咨询公司麦肯锡称：“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。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、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。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。 百度知道对大数据的定义是：大数据（bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模距达到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取，管理，处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 著名研究机构Gartner是这样定义大数据的。"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大 2
1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。
(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年3月
2015年数据中心行业分析报告数据中心是互联网、云计算和大数据等产业的重要基础设施之一。近几年来，随着我国互联网、云计算和大数据产业的加速发展，数据中心产业也进入了大规模的规划建设阶段。 近几年，随着互联网、云计算和大数据产业的加速发展，我国数据中心产业也进入了大规模的规划建设阶段。2011年到2013年上半年全国共规划建设数据中心255个，已投入使用173个，总用地约7132万平方米，总机房面积约400万平方米。 IDC关于中国数据中心市场今日公布的数据表示，2010年中国数据中心总数量已经达到504,155 个，市场总规模达到92亿美元，IDC预测该市场在2010年至2015年仍将保持两位数的增长率，2015年该市场规模将达到约157亿美元。 一、发展: 三个阶段 IDC认为数据中心在中国的发展大体上经历了三个阶段： 1、2000年前后
数据中心的概念随互联网进入中国，第一次掀起了建设数据中心的热潮。但是由于互联网在中国尚未普及，在用户数、内容、应用等各方面都存在明显的局限性，用户对数据中心尚未产生有效的需求。在2001年的互联网泡沫破灭之后，数据中心的发展很快进入了蛰伏期。 2、2004年至2008年 随着互联网的普及和我国信息化建设的发展，无论是国民经济还是百姓生活对信息技术的应用和依赖都日益广泛和深入，从服务提供方和用户方两端都纷纷投入巨资建设数据中心。数据中心行业经历了从小到大、优胜劣汰的过程，作为重要的IT基础设施，数据中心迎来了快速发展的黄金期。 3、2008年至今 互联网的发展和国民经济各主要行业的信息化建设日趋成熟，移动互联网、云计算等新兴技术和商业模式不断涌现，数据中心的数量不断增加，规模不断扩大。与此同时，行业内越发重视运营的效率和资源整合的能力，建设绿色数据中心成为未来数据中心发展的方向。
大数据行业分析报告
目录 一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)
一、大数据概述 1、大数据简介 随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征 大数据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，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面： 首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格