大数据时代零售业统计的变革
摘要：结合零售行业，在阐述大数据给传统零售业带来的思维、商业、管理这一系
列变革的同时，着重从传统零售业数据统计步骤的数据采集、整理、分析、诠释这几个方面分析大数据给零售业统计带来的影响与变革，同时分析大数据应用在零售业所带来的关于隐私问题的挑战，给出零售业统计应如何应对变革的一些探讨，诸如扩大数据的采集面、增加数据采集的广度与深度、采用数据挖掘技术进行大数据分析、引入数据可视化技术进行数据诠释等。
关键词：零售业统计;大数据;数据挖掘
大数据是指传统数据库管理工具难以处理的大量的、多样化的数据。当前普遍认为大数据有三个特点(3V)：第一Volume，是数据容量非常大，第二Velocity，是数据增长速
度非常快，处理速度非常快，第三Variety，是数据类型越来越多样化[1]。
零售行业随着数据采集与存储技术的进步也逐步形成了零售业大数据。通过对这些数据进行挖掘分析，能够给零售企业带来巨大的商业价值以及服务创新，诸如能够更好地了解和洞察消费者，从而实现精准化营销，或者变革供应链模式，实现货品精细化管理等。但是在这之前，必须首先要清楚大数据究竟从哪些方面给零售业带来了变革需求，才能有针对性地利用好零售业大数据。
一、大数据时代零售思维、商业与管理变革
(一)零售思维的变革
维克托?迈尔在《大数据时代》一书中提出了大数据思维的三个最显著的变化：一是样本等于总体。这与过去基于样本进行统计分析的思维截然不同;二是不再追求精确性。
在大数据中往往存在“噪音”和罕见事件，这样的数据影响了结果的精确性;三是相关分析
比因果分析更重要，在大数据时代我们将注意力更多地放在“是什么”而不是“为什么”。将
这种全新的思维结合传统零售业考虑，我们也许会得到如下几个方面的启示：
1、要分析与零售商特定目标相关的全部数据，而不是采用对样本的分析来推断总体
的方式。当采集并存储所有的数据并不再只是一种可能，基于样本的统计分析也就越来越难以适应企业对数据的使用需求。零售商通过分析利用大量的销售等数据，可以准确地预测客户的需求，实行精准营销，给零售企业带来实质性的效率与利润提升。
2、放弃追求精确性，并接受数据的噪音。倘若零售企业只追求精确的数据，那么只
有大约5%的结构化数据能够被合理使用，而大约有95%的半结构化及非结构化数据都无
法被使用，这会造成数据资源的巨大浪费。只有接受数据的噪音，容许部分冗余甚至错误数据的存在，才能更充分地利用数据，挖掘零售数据的价值，实现零售商的经营管理目标。
3、零售行业在进行数据分析时应该更加注重分析事物的相关关系而不是因果关系。
相关关系可以使零售商们从不同的角度观察、分析、解决问题，以确定怎么做可以达到更好的效果。而且相关关系是一种比因果关系更加有效的关系。例如，沃尔玛在经过数据分析后得到，蛋挞的销量在飓风到来之际大幅增加，因此将蛋挞摆放在飓风用品附近的位置，提高了蛋挞的销售量[2]。在这个例子中，通过分析蛋挞销售量与飓风的相关关系，找到
了提高销售量的新方法，这体现了在大数据时代相关关系分析的必要性与重要性。
(二)零售商业的变革
在以电商为首的“数据巨头”的冲击下，传统零售业面临着巨大的挑战。我们可以观察
到的一个现象是目前许多唱空百货等线下零售业的声音不绝于耳。这主要是由于互联网电商巨头诸如阿里、京东等已经在中国零售行业中占据了大量的份额，传统的零售诸如百货行业由于线下市场萎缩以及商品定价的弱势性在无形之中已经被慢慢挤掉了许多利润。目前传统零售业面临着零售商品价格体系管理的滞后、营销的不便利性，例如相同商品不同销售商之间的比价，快递送货服务以及年轻消费客户的流失等问题。而且传统零售行业的营销方式无法像互联网电商一样通过各种数据分析消费者的喜好，从而无法做到一对一的精准营销。所有的这些问题，导致传统零售行业面临着重大的商业变革。
为了应对零售业面临的挑战，一个可行的思路便是线下购物体验化。这主要是指通过改善线下购物的环境与方式，给予消费者更多在线上购物中享受不到的愉悦体验，其表现的特征主要体现在传统百货购物中心化。这其中的典型例子譬如上海的购物中心K11在
其店内专门布置了一个小型的农场，顾客可以零距离接近自然体验种植的乐趣。而北京的乔福芳草地则巧妙地打造了一个具有浓厚艺术气息氛围的购物中心，给予顾客艺术之美的体验与熏陶。毫无疑问，这种传统零售企业的转型必然要建立在了解客户的心理需求与偏好的基础上，这就在客观上要求传统零售业纷纷进入大数据领域挖掘客户的商业需求。国内企业如银泰是进入大数据领域掘金的典型零售企业，银泰通过设置在购物中心的WIFI
来获取用户数据。通过抓取的数据分析消费者的性别、年龄，购物偏好、习惯，以及购物频率、搭配等。同时，银泰官网也在收集消费者的品牌偏好的数据，并结合实体店的数据进行分析，获得新开商店的品牌组合、门店位置选择以及品牌位置组合。
随着科技的进步以及建设大数据成本的降低，将会有更多传统零售企业采用高新科技技术收集客户的购物喜好、购物组合、购物频率等购物信息，并积累了大量的数据资本，开创零售行业商业变革。
(三)零售管理的变革
传统零售业的经营决策在相当程度上依靠企业管理者主观判断，其体现在依靠管理者的知识水平、经验、直觉等。这种决策方式缺乏对决策过程的监控，缺乏对决策执行过程中数据的收集、提取和分析，未能明确数据决策与决策结果之间的关联关系[3]。这种过
于主观不够严谨的决策方式主要是由于传统零售业的运营销售等系列数据分散在不同的部门，把它们搜集在一起进行合并分析具有较多困难，导致很难高效地利用这些数据。大数据时代的来到使得传统零售企业决策过程由管理者主观判断变为以数据为导向进行决策成为趋势。
沃尔玛百货是世界性连锁企业，其率先应用大数据分析作为企业决策的基础。沃尔玛为了提高大数据成果在不同部门之间的高效利用、并增加存货管理和供应链管理的投入回报率，其开发了Retail Link工具。供应商使用该工具可以预先知道不同店铺的商品销售
和库存情况，从而能够在沃尔玛发出指令前自行补货，极大地减少商品断货和供应链的库存水平[4]。因此，供应商能够更多地控制商品的陈设，沃尔玛也可以降低库存成本，减
少投入成本。综合起来，沃尔玛百货不仅提高了服务质量，而且削减了供应链管理的开支，提高了企业的运作效率与利润。沃尔玛百货在销售管理中应用大数据，以大数据为决策的基础，开创了以大数据为决策基础的零售业管理的新局面。
“大变革的时代”教学案例 （一）导入新课：通过引导学生 （一）导入新课： 通过引导学生阅读课文导入框中“立木为信”的故事，提出问题：商鞅为什么要发起变法？这个故事说明了什么？学生回答后， 教师总结出：战国时代是社会制度发生巨大变化的“大变革的时代”。这个大变革时代的到来，与生产力的发展有绝大的关系，下面我们就先从生产发展讲起。由此导入新课。（二）新课讲授 1、铁器和牛耕的使用 【教师提问】：同学们，我们一起来回顾一下以前学的内容，在原始社会或奴隶社会普遍使用的哪些生产工具？ 【学生回答】：原始社会时期，主要工具是打制石器和磨制石器，夏、商、周三代是青铜时代，但在农具使用上仍以木、石为主， 西周时才使用一定数量的青铜农具进行农业生产。 2 【教师】：非常好！ 在此基础上，根据课本中P36页《战国时代的铁制农具》图， 【教师提问】：生产工具又是由什么材料制成呢？比较一下以上众多材料的生产工具， 如果是你的话，你会选择哪种质量的生产工具？ 【学生回答】：铁， 后者: 铁器。 春秋战国时期的人民和我们的同学一样聪明， 他们当时也选择了铁器来作为生产工具。图片中的铁器就是当时铁制农具的一部分。1950年，在河南辉县的一个魏国墓葬里，出土了铲、锄、犁、、斧、削等铁器多达93件；其中铁器达85%。这说明铁制农具在战国时期已非常普及。 【教师提问】：请同学们动动脑筋，为什么铁农具在当时能这么快推广呢？ 【学生回答】： 答案一：铁农具比石农具和青铜农具坚固、耐用，而且锋利。 答案二：还需一个条件，那就是需要有那么多的铁。 答案三：大量铁的生产需要有丰富的铁矿资源，而技术上也必须提高而且推广。 【教师总结】：我把大家说的内容概况一下就是：一是铁农具与石农具和青铜农具相比具有很大的优越性；二是当时的冶铁工业已相当发达，能够生产大量铁器。 【教师讲授】：除了生产工具出现变化外，耕作的动力也发生了变化，看一下，人们利用什么来帮忙拉犁耕田呢？ 【学生回答】生：牛 【教师讲授】：对，人们找到憨厚老实的牛来帮忙耕田，也就是由人力耕作变为畜力耕作。我们可以从一些事件来看一下，比如说在春秋时期，人们常用牛来起名，如孔子有个弟子叫冉耕，字伯牛的，还有一个叫司马耕，字子牛，晋国有一个大夫姓牛，字子耕，那么通过这些个人名，说明在春秋时期，确实已经出现了牛耕，而且可以知道牛耕现象已经相当普遍。【教师过度】：当铁器和牛耕出现之后，推动了生产力的飞速的发展，同时也促进了水利事业的发展，所以在战国的时候，就出现了名闻世界的都江堰工程。 2、著名的都江堰 【教师提问】：阅读课文回答，都江堰是哪国、谁负责修筑、一个怎样的水利工程？ 【学生回答】：都江堰是秦国蜀郡太守李冰在岷江中游修筑的闻名世界的防洪灌溉工程。
大数据背景下经济统计的机遇与挑战 kxgdy 经济统计的发展是建立在社会技术发展基础之上的，不同时期，面对不同的客观需要不断发展自身，以满足人们研究和社会管理的需求。随着大数据时代的到来，面对海量的数据，经济统计必然面临新的机遇和挑战。 经济统计更多的时候作为一门方法学科被应用到经济、社会等问题的研究中。从其发展的历史可以看到，一方面社会管理的需求对其不断提出更高的要求；另一方面随着统计概念在实际社会生活中的推广，也不断丰富经济统计的方法和内容。这两者之间也有着相辅相成的关系，他们的共同作用使得经济统计越来越在政策制定、问题研究中突显出其重要性 随着大数据时代的到来，每天产生的数据越来越多，我们对于数据的接触也越来越方便，可以说我们现在处于一个数据爆炸的时代。这种情况随着对于大量、多样数据的存储技术的进步以及对于信息技术的推广变得越来越严重。在这种情况下，对于经济统计不仅会提出更高的要求，也会给提供更多的机遇。 大数据背景下的经济数据特征分析 1.数据统计刻度变小 由于技术手段的限制，历史上的多数经济统计数据往往以较大的数据可读进行统计，如年、月等。随着大数据时代的到来，我们相信对于经济数据的统计刻度将不断的缩小。实际上，已经存在对于股票交易数据的分时统计了，而对于高频交易而言数据的统计刻度就更加的小了。 2.样本群体扩大
从以往来看，搜集大量样本的相关信息是一种成本巨大的工作，所以统计中的样本替代总体也是在这样的背景下发展起来的。随着互联网的发展和信息技术的普及，对于大样本数据的观测和统计不再是一项难以完成的任务。 3.样本信息扩大 大样本统计的巨大成本使得我们无法更多的获得样本更多的信息，而只能针对一些关键信息进行统计。随着现在对于数据统计成本的降低，我们不但可以对我们关心的关键数据进行采集和统计，而且对于非关键信息也可以进行统计，这样可以为我们的研究工作提供更多的选择空间。当然，这里的信息扩大也涵盖了对于信息多样化扩大的含义，不久的将来对于经济信息的统计将会以更多的形式呈现。 4.数据的优良性得到改善 在现有的经济数据中从在很多的断层和不连续性，很多是由于历史的原因造成的。随着对于数据存储技术的发展，我们可以获得更 多、更优质的数据。其优质性体现在数据的完整性、连续性和标准化上。大数据时代会有更多的数据已更加标准化的形式产生和存储，降 低我们在对于数据筛选和处理过程中所话费的成本。 5.宏观与微观统计关系更加密切 现在看来，对于宏观经济指标体系是通过微观样本统计得来的，但是宏观经济指标体系只关注特定的一些经济指标，而忽略了大多数 微观个体产生的经济信息，且两者之间的关系也相对复杂，我们不能 很直观的从宏观信息中得出关于相关微观个体经济特征的信息。随着 大数据时代的到来，统计样本数量和层次的增加，将会使得宏观统计 更加具有现实的微观基础，使得宏观统计的准确信以及与微观统计的 关联性有更大的提高。 利用现代数据机遇，强化经济统计发展 1.利用现代数理技术，充实经济理论
本科毕业论文(设计) 论文题目：大数据对统计学的冲击与机遇 学生姓名：黄耀真 学号： 1004100311 专业：统计学 班级：统计1003班 指导教师：朱钰 完成日期：2014年 4月 10日
大数据对统计学的冲击与机遇 内容摘要 2010年，全球数据跨入了ZB时代，据IDC预测，至2020年全球将拥有35ZB的数据量，大量数据实时地影响我们工作、生活，甚至国家经济、社会发展，大数据时代已经到来。基于数据关系的内在本质决定了大数据与统计学之间的必然关系，大数据对统计学产生了冲击又提供了机遇。本论文首先对现代统计学体系作了简要介绍。根据统计方法将统计学分为描述统计学和推断统计学，首先从大数据对描述统计学的冲击进行分析，体现在：对搜集数据方法的冲击、对搜集数据类型的冲击、对数据存储方法的冲击。再者对推断统计学的冲击进行总结。大数据对统计学的机遇体现在：抽样平均误差的降低、统计学作用范围的扩大及统计学家地位的提升。 关键词：大数据统计学冲击机遇
The impact and opportunities of big data on statistics Abstract:In 2010,the quantity of data rcached ZB level.According to IDC,there will be at least 35zettabytes of stored data in 2020.Massive data are affecting our life,even the economy and the development of society.The Big data era alredy come.From the perspective of subject, big data can be regarded as a new dataanalysis method due to its function in storage, integration, processing and analysis formass data. The intrinsic nature of big data based on data relationships determines thecertain connection with statistics, thus big data brings both challenges andopportunities to the development of statistics. The statistical was divided into descriptive statistics and inferencial statistics. The challenges of descriptive statistics embodied in the impact on method of data collection, the impact on data type and the impact on data storage.The summary of inferencial statistics.Besides, strengthen convincingness of statistical result,extended statistics system, wilder functionfield as well as higher status of statistician. Key words：Big data statistics impact opportunity
《大变革时代的管理》 读书笔记 姓名： 班级： 学号： 学院： 教师： 2015年4月10日星期五
目录 序 (1) 访问记：后资本主义的管理人员 第一章管理 一、经营理论……………………… 二、未雨绸缪…………………………………………… 三、五种致命的经营错误……………………………………… 四、管理家族企业……………………………………………… 五、适用于总统的六条规则……………………………………… 六、网络社会管理…………………………………………… 第二章以信息为基础的组织 一、组织新社会…………………………………… 二、三种类型的团队………………………………………… 三、零售业的信息革命…………………………………… 四、通晓数据，熟悉情况……………………………………… 十一、我们需要权衡，不是计算………………………… 十二、经理们今天所需的信息…………………………… 第三章经济 十三、世界经济中的贸易教训……………………………… 十四、美国经济权力的转移………………………………
十五、心得市场在哪里………………………………………… 十六、太平洋沿岸地区与世界经济………………………… 十七、中国的增长市场………………………………………… 十八、日本企业走向终结了吗?........................ 十九、美元弱势有利于日本……………………………… 二十、新的“超强大国”：海外华人…………………… 第四章社会 二十一、一个社会变革的世纪………………………… 二十二、强化非盈利组织有利于我们有利…………………… 二十三、知识工作与性别角色………………………………… 二十四、彻底改造政府……………………………………… 二十五、民主能够赢得和平吗？…………………………. 访问记：后资本主义社会的管理 后记
大数据时代下数据分析的变化(一)分析思路 大数据时代的分析常常是直接计算现象之间的相依性。传统的统计分析过程是“定性－定量－再定性”，第一个定性是为定量分析找准方向，主要靠经验判断，一般针对数据短缺的情况下比较重要。现在大数据时代，可以直接通过数据分析做出判断，所要做的是直接从“定量的回应”中找出数量特征和数量关系，然后得出可以作为判断或决策依据的结论。因此大数据时代统计分析的过程可以简化为“定量－定性”。在实证分析上，传统思路通常是“假设－验证”，先根据最终的研究目的提出假设性意见，然后收集分析数据，进而验证假设的成立与否。这种实证分析容易受到数据的缺失、假设的局限性以及指标选择的不当等的影响，得不到正确的结论。尤其是在假设本身的非科学性、非客观性、非合理性的情况下，得出的结论更是毫无用处，甚至歪曲事实本身。在现在的大数据时代，可以从中寻找关系、发现规律而不受任何假设的限制，然后得出结论，分析的思路可以概括为“发现－总结”。 (二)研究对象的变化 首先，从数据来源上看，传统的统计抽样调查方法有一些不足:抽样框不稳定，随机取样困难;事先设定调查目的会限制调查的内容和范围;样本量有限，抽样结果经不起细分;纠偏成本高，可塑性弱。而在大数据时代，更多的是将总体直接作为研究对象，摒弃了抽样样本的研究，传统统计抽样调查方法的不足可以在大数据时代得到改进。其次，对于数据类型而言，传统数据通常是结构型的，即
定量数据加上少量的定性数据，格式化，有标准，可通过常规的统计指标和统计图来表示。而大数据则注重非结构性数据或者半结构、异结构数据，多样化、无标准，很难通过传统的统计指标或统计图表加以表现。 (三)假设检验的变化 传统的统计研究，通常是根据内容提出假设意见，然后根据最初设定的理论模型来检验验证假设的真实效用性。但对于大数据时代而言，信息资源充足，可以采用人工智能对数据信息进行挖掘开发，需要验证的假设比传统经济学研究多出很多，不在一个数量级上。传统的假设验证分析是无法满足大数据时代的需求的。 (四)分析关系的变化
及早发现流感 谷歌有一个名为“谷歌流感趋势”的工具，它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况（比如患者会搜索流感两个字）。近日，这个工具发出警告，全美的流感已经进入“紧张”级别。它对于健康服务产业和流行病专家来说是非常有用的，因为它的时效性极强，能 够很好地帮助到疾病暴发的跟踪和处理。事实也证明，通过海量搜索词的跟踪获得的趋势报告是很有说服力的，仅波士顿地区，就有700例流感得到确认，该地区目前已宣布进入公 共健康紧急状态。 这个工具工作的原理大致是这样的：设计人员置入了一些关键词（比如温度计、流感症状、肌肉疼痛、胸闷等），只要用户输入这些关键词，系统就会展开跟踪分析，创建地区流感图表和流感地图。谷歌多次把测试结果（蓝线）与美国疾病控制和预防中心的报告（黄线）做比对，从下图可知，两者结论存在很大相关性： 但它比线下收集的报告强在“时效性”上，因为患者只要一旦自觉有流感症状，在搜索和去医院就诊这两件事上，前者通常是他首先会去做的。就医很麻烦而且价格不菲，如果能自己通过搜索来寻找到一些自我救助的方案，人们就会第一时间使用搜索引擎。故而，还存在一种可能是，医院或官方收集到的病例只能说明一小部分重病患者，轻度患者是不会去医院而成为它们的样本的。 这就是一个典型的“大数据”的应用例子，舍恩伯格的这本《大数据时代》受到了广泛的赞誉，他本人也因此书被视为大数据领域中的领军人物。 大数据的起源 大数据起源于数据的充裕，舍恩伯格在他的另外一本书《删除》中，提到了这些源头。 1、信息的数字化，使得所有信息都可以得到一个完美的副本； 2、存储器越来越廉价，大规模存储这些数字信息成本极低；
大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 1.2 制造行业需要分析哪些数据？ 1.2.1 产品的良率监控 1.2.2 产品的BOM设计 1.2.3 市场数据监控 1.2.4 财务数据 1.2.5 产品生产数据 1.2.6 设备预防性维护数据 1.2.7 产品需求数据 1.2.8 其他日常数据等 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.2.1 传统的建表方式 3.2.2 离散变量—单选题频率布 3.2.3 如何用Word编辑频率分布表 3.2.4 绘制频率分布统计图表 3.2.5 离散变量—复选题频率分布 3.2.6 利用RANK（）函数处理 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值
3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 第4章大数据的图表分析案例 前言：常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表：饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具，您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练：分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程
大数据时代人力资源管理变革探讨 摘要：随着信息技术的迅猛发展，企业已经掌握处理大量数据的能力，给人类带来了巨大的机遇与挑战，所以将大数据技术应用到人力资源管理的行动势在必行。这一全新的理念将为人力资源管理变革的历程中填上最浓重一笔。本文以大数据环境为背景，人力资源管理为研究对象，对人力资源管理与大数据之间关系的分析，通过对人力资源管理的六大模块运用大数据技术得到的的结果，进行进一步的思考、创新，以达到大数据时代人力资源管理的变革。 关键词：大数据时代；人力资源管理；变革 一、引言 随着大数据时代的到来，人力资源管理已经不局限于过去的系统管理，而是人才与人才之间的交流更加鲜明化，以使员工得到更公平的对待，工作更加具有效率。所以本文通过分析大数据时代与人力资源管理的关系，通过人力资源规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬管理、员工关系的具体分析，从而提高人力资源管理的优势和效率。给社会和企业带来不可估量的价值体现，为社会的经济发展带来前所未有的贡献。 二、大数据及人力资源管理概述 1.大数据的释义。大数据又称巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在
于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的加工能力，通过加工实现数据的增值。现在社会正处于互联网飞速发展的时期，我们正处在一个信息技术高速发展的状态中，我们日常所用到的办公软件和聊天工具，都是在大数据时代下产生的。所以大数据已成为我们日常生活中必不可少的组成部分。 2.人力资源管理。人力资源管理是指根据企业发展战略的要求，有计划的对人力资源进行合理配置，通过对企业中员工的招聘、培训、使用、考核、激励、调整等一系列过程，调动员工的积极性，发展员工的潜能，为企业创造价值，确保企业战略目标的实现。人力资源管理是企业的一系列人力资源政策以及相应的管理活动，包括人力资源规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬管理、员工关系管理。企业运用现代管理方法，对人力资源的选取、开发、保持和利用等方面进行的计划、组织、指挥、控制和协调等一系列活动，最终达到实现企业发展目标的一种管理行为。 三、大数据视阈下人力资源管理变革思考 1.人力资源规划变革。合理的进行人力资源规划管理可以有效的降低企业成本，使企业在人力资源方面的投资减少，收益增加。是否可以合理的进行人力资源规划管理已经成为一个企业是否适应社会发展的必要前提，这关系到企业的科学的可持续发展。人力资源规划的合理性安排已经成为一个公司团队的积极努力实现的目标，它可以激发员工的热情、潜能，对企业的期待，为企业创造更大的价值，具有更
主题：弘扬爱国奋斗精神，建功立业新时代 继续再教育考试 返回上一级 单选题（共30题，每题2分） 1 ．蒋大宗教授在生物医学工程领域做出了杰出贡献，2007年，他获选为（），也是获此殊荣的第二位 中国人。 ?A． 美国电气与电子工程师协会终身会士（IEEE Life Fellow） ?B． 美国电气与电子工程师协会会士（IEEE Fellow） ?C． 英国电气与电子工程师协会终身会士（IEEE Life Fellow） ?D． 英国电气与电子工程师协会会士（IEEE Fellow） 我的答案： A 参考答案：A 答案解析：暂无 2 ．蒋大宗（1922-2014），1944年毕业于西南联合大学电机系，西安交通大学教授，是中国（）的创 始人之一、西安交通大学生物医学工程专业的奠基人。 ?A． 生物医学工程 ?B． 生物工程 ?C． 医学工程 ?D． 生命工程 我的答案： A 参考答案：A 答案解析：暂无 3 ．李怀祖，我国管理学家，中国（）的开拓者与倡导者之一。 ?A． 决策科学 ?B． 计量科学 ?C． 人口科学
?D． 统计科学 我的答案： A 参考答案：A 答案解析：暂无 4 ．姚熹，西安交通大学教授，国际知名的材料科学家，他是国际陶瓷科学院院士，是我国在（）研究 方面的主要奠基人之一，并被国内外同行看成是我国在这一领域的学术带头人和代表。 ?A． 陶瓷 ?B． 铁电陶瓷 ?C． 电子瓷器 ?D． 电子器件 我的答案： B 参考答案：B 答案解析：暂无 5 ．俞茂宏，西安交通大学教授，长期从事材料强度理论和结构强度理论研究，他提出的（）理论，是 第一个被写入基础力学教科书的由中国人提出的理论。 ?A． 材料强度理论 ?B． 结构强度理论 ?C． 多维强度理论 ?D． 统一强度理论 我的答案： D 参考答案：D 答案解析：暂无 6 ．陈学俊教授出生在大变革时代，使得他的命运和祖国的命运紧紧联系在一起，他提出了（）的呐 喊。 ?A． 工程救国 ?B． 工学救国 ?C．
浅析大数据时代下的统计工作 随着我国大数据时代的到来，呈现给我们的时更加丰富多彩和广阔的世界，同时还改变了我们的工作方式，进一步地促进了人类社会的变革。因此面对如此庞大的大数据时代，从而也就繁衍了数据统计工作，并且如今在大数据时代下的统计工作主要的目的就是在大量的数据信息中收集和整理重要的信息，最终将这些数据信息反映到电子计算机设备中，在通过大量的数据对其进行深入的分析，从而得出来的重要的且具有一定价值的结论，紧接着，再根据这些结论在其中找到相应的规律，最后才能合理的运用总结出来的规律开展相应的工作以及生活。大数据时代下，使得信息化数据信息正在成倍的向上增加，因此在面对这一特殊的情况，统计人员需要不断更新统计工作的方式和方法，为了能够更好地满足大数据时代统计工作的需求。 一、大数据时代统计工作的重要性 大数据时代的到来，带给我们的不仅是工作、生活上的便捷，更重要的是带动了我国全面的发展，与此同时大数据时代也伴随着问题带给我们，一个国家在面对如此庞大的大数据信息网络系统，最重要的就是对其中重要的信息进行相应的统计，由此可见统计工作在大数据时代中的重要性，在大数据时代中，通过统计工作而展开的各项数据进行深入的整理和分析，同时为各项决策方案提供较为全面的真实性的依据，从而进一步的促进国家各个方面的全面发展。 二、大数据时代下给统计工作带来的挑战 （一）对数据源采集的智能化的要求更高如今的大数据时代统计
工作与传统的统计工作进行相应的对比可以发现，传统的统计工作主要是通过数据信息相关的报表来进行数据信息的统计工作的，而且在统计工作调查的过程中仍然存在着许多主观性的因素，当然这些主观上的因素必然会影响到统计报表的准确性。如今伴随着大数据时代的到来，便可以有效地避免此类问题的发生，而且，数据信息统计的来源完全是信息技术的记录形成的，并且其记录的数据一般都是最原始的数据信息，这样做的目的就是为了不采取其他的途径，也能有效的保证各项原始信息数据的质量，进一步的保障了大数据时代下的统计工作的质量。 （二）要求及时更新统计的方法和统计的制度大数据时代下对于统计工作的方法和制度有了一定程度的提升，因此，根据大数据时代对统计工作的方法和制度进行深入的完善以及不断地更新，目的就是为了能时刻的满足大数据时代对统计工作的需求。就好比传统的统计工作中的统计报表基本上都是纸质的报表，是需要一层一层的向上级汇报以及分析的，这样的统计方法不仅延长了统计工作的时间，同时还不能确保报表的质量。因此，随着大数据时代的到来，传统的统计报表的统计方法已经无法满足现阶段的统计工作的需求，那么这个时候就需要统计工作的方法和制度在一定的基础上进行深入的改善和更新，并最终达到完全适应现阶段大数据时代的统计工作需求。 （三）对统计数据的搜集流程带来了巨大的挑战现如今的大数据时代对数据的统计和搜集提出了巨大的挑战，而且传统的数据搜集通常是根据研究项目的目的以及对象展开的，进而对其进行设计相应的
姜奇平：互联网时代的管理变革 2012年04月06日09：36 来源：《互联网周刊》作者:姜奇平【文章摘要】全国企业管理创新大会隆重召开。大会的中心议题是“互联网时代的管理变革”。国务院国资委、工业和信息化部、中国企业联合会史无前例地把互联网作为会议的主旋律，无异于吹响了各行各业与互联网联合起来的总动员令，发出了21世纪中国企业做大做强做活的最强音。 3月24日，全国企业管理创新大会隆重召开。大会的中心议题是“互联网时代的管理 变革”。国务院国资委、工业和信息化部、中国企业联合会史无前例地把互联网作为会议的 主旋律，无异于吹响了各行各业与互联网联合起来的总动员令，发出了21世纪中国企业做 大做强做活的最强音。 王忠禹在会上指出：这次大会，以“互联网时代的管理变革”为中心议题，具有很强的 时代性和现实意义，这是我国企业界、管理界正在认真思考的具有趋势性的重大课题。王会 长解题时，将“互联网时代的管理变革”所要解决的问题，高度概括为三大问题：第一，当 今以信息技术为代表的新一轮科技革命给企业发展带来了哪些重大影响？第二，世界一流企 业在互联网条件下采取了一些什么样的适应性变革值得我们借鉴？第三，我国企业历经30 年改革、提升、发展后，在今天面临怎样的历史性挑战？ 解决好这三大问题，中国各行各业就可以成功应对互联网时代的管理变革。而这三大问 题，不仅是企业要认真研究和解决的问题，而且过去是，将来更加是《互联网周刊》提出的 “各行各业与互联网联合起来”这一总的办刊方向下要致力加强的主题。 特别值得我们注意的是，蒋黔贵所做会议主报告中提出：“管理的目的也从‘做大’、 ‘做强’转变为‘做活’”。这是《互联网周刊》七年来一直呼吁的企业转型总路线，第一 次得到国家的正式认同。回顾历史，我刊2005年发表《企业转型的总路线》，指出“中国 正在面临企业转型。如何对这种转型进行战略定位？我们需要世界眼光和战略思维”。明确 提出：“必须在战略目标上，把坚持科学发展观，走新型工业化道路，做大做强做活，作为 根本方向”；“从‘做大’、‘做强’的思路，转向‘做活’的思路”。2008年连续发表 《做大做强还要加上做“活”》和《做大做强做活的网络之道》，加以强化。 从做大做强，转变为做活，被明确为管理的目的，说明国资委、工信部和中企联领导确 实英明，及时给中国企业指明了正确方向。同时，也证明《互联网周刊》在引领各行各业走 向互联网方向上，具有远见卓识意义上的领导力。不谦虚地开个玩笑：各行各业跟着《互联 网周刊》走，七年之内不会在互联网时代迷失大方向。 《互联网周刊》近年提出做大做强做活，曾主要以IBM作为论据，指出：“在一个工业 化与信息化融合的时代，企业不光要追求做大做强，还要加上做活。谁说大象不能跳舞？大 象既大又强，一旦跳起舞来，就会像IBM那样厉害”。
大数据时代下统计学的挑战与发展 、大数据时代下统计学概念概述 教科书上对统计学给出了这样的定义“有效搜集整理分析 随机性数据， 对考察问题给出推断与预测， 最终为行动提供数据 支持”，这就是统计学。从根本上看，统计学是一门与数据有关 的学科。众所周知， 美国总统奥巴马通过数据团队的帮助得到连 任的机会，阿里巴巴的马云很早就把大数据作为企业发展战略。 随着我们走进大数据时代， 网络科技给搜集数据带来方便， 的设备已经无法容纳大量的数据， 我们对其进行更新， 通过对大 数据的分析，我们为社会传递出有效的、有价值的信息，这一切 为社会的发展起到了不可替代的推动作用。 统计是社会各界乃至各环节不可或缺的因素， 在商品交换过 程中，统计有先导作用，市场经济信息也需要统计学的帮助，大 数据时代， 我们的统计数据不再局限于随机抽样调查， 等高成本的搜集方式， 通过互联网及移动终端， 我们可以获得更 多数据样本， 可以说我们的社会进入高速发展的时期， 大数据时 代下的统计学也进入全新的发展阶段。 二、统计学在大数据时代影响下的变革 1. 从样本的角度看，样本概念得到深化 我们知道统计学离不开样本，有效的样本能够正确反映情 况，大数据时代样本概念与传统不再相同， 通常我们得到诸多网 络数据，一种为静态，即直接在客户端创建的数据，无需提取即 可使用，成本低，另一种为动态数据，即数据随着时间的推移而 变化，最终表现为所有数据的总和， 可见此时的样本不局限于随 机抽样，直接可以做选定分析。 2. 从类型方面看，呈扩大之势 在过去数据通常指结构化数据， 有固定的标准， 大数据时代 数据传统 电话调查
2013．5 一、问题的提出 大数据（ｂｉｇｄａｔａ）泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。这里的“大”有两方面含义。一是数据量巨大。指在科学技术、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域产生的海量数据集。二是以数据为“大”的价值论。即大数据之 “大”更多地反映在其重要性上，而不完全指数量上的庞大。因为可以从这些数据中挖掘出有价值的信息，目前大数据被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展，无处不在的信息感知和采集终端，将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据，通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界，所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关，这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示？统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求？对此，笔者拟结合多年基层工作经历进行初步探讨，意在抛砖引玉，以期更多的同仁共同关注、思考大数据时代对统计工作带来的变化和影响。 二、大数据时代的来临及意义 有资料显示，１９９８年全球网民平均每月使用流量是１ＭＢ，２００８年是１ＧＢ，２０１４年将是１０ＧＢ。全网流量累计达到１ＥＢ的时间在２００１年是一年，在２００４年是一个月，在２００７年是一周，而２０１３年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满１．８８亿张ＤＶＤ光盘。淘宝网站单日数据产生量超过５０ＴＢ，存储量４０ＰＢ。百度公司每天要处理６０亿次搜索请求，几十ＰＢ数据。一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十ＰＢ。数据的规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。根据中国互联网络信息中心统计，２０１２年底我国网民数为５．６４亿，手机网民为４．２亿。这些网民每天在网上将产生海量的数据，这些数据记载着他们的思想、行为乃至情感，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见， 反映舆情民意。大数据的重要价值还在于对其有效的开发和使 用能对社会的发展起到巨大的推动作用。企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据全球第四大独立软件公司，美国赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达２．２ＺＢ，年增６７％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元， 收集环境和社会管理所需的信息。２０１１年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术 对社会发展的巨大推动作用。 （备注：1024B=1KB 1024KB=1MB 1024MB=1GB 1024GB=1TB 1024TB=1PB 1024PB=1EB 1024EB=1ZB 1024ZB=1YB 1024YB=1BB ） 三、大数据时代统计工作面临的挑战 可以预见，大数据时代的到来，对统计调查部门生产出更高质量的统计产品提供了难得的机遇和更大的可能性，但与此同时，带来更多的则是挑战。这种挑战集中体现在随着大数据时代的到来，统计调查部门应该能够使用更少的投入生产出时效性更强、质量更高的产品。社会各界对统计调查部门新的服务需求和更高的工作要求也将随之形成。基于此，笔者认为在大数据背景下，统计调查工作正面临六大挑战。 一是统计工作方式的挑战。在大数据科技大浪潮的背景下，数字化的行政商业记录、网络在线文本、流媒体数据大大拓宽了统计机构收集数据信息的渠道，统计调查部门的业务工作方式也势必发生改变。在数据收集方面， 会更多的需要从互联网、物联网的数据中进行挖掘收集。如物联网的发展将使工业生产、运输物流、最终消费、服务等各种交易生成直接可用的数据。又如，现行的居民家庭日记帐是通过统一的报表和计量方式将调查对象的收入消费行为转化为可用的数据，在大数据时代将有可能实现通过对超市商场收银系统、ＥＴＣ电子收费系统、ＧＰＳ定位测量、银行转账、微信等数据进行挖掘从而收集到需要的数据，不再需要调查对象长期认真的配合。这种数据收集方式可以有效避免人为误差，篡改数据的可能性越来越小，数据质量将更有保 大数据时代统计调查工作的挑战与思考 季晓晶 摘要：大数据(bi g d ata )泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。因其数据量巨大又可以从中挖掘出有价值的信息， 目前被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展，无处不在的信息感知和采集终端,将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据，通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界，所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关，这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示？ 统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求？对此，笔者结合多年基层工作经历进行了初步探讨。 关键词：大数据；统计调查工作；思考 问题研究 １７
大数据时代企业人力资源管理变革的思考王振兴 发表时间：2018-09-17T11:09:16.160Z 来源：《基层建设》2018年第25期作者：王振兴 [导读] 摘要：有效的人力资源管理有利于提升企业员工的工作积极性，并提升员工对企业的忠诚度。 身份证号码：34122219831125XXXX；天合汽车零部件（苏州）有限公司江苏苏州 215131 摘要：有效的人力资源管理有利于提升企业员工的工作积极性，并提升员工对企业的忠诚度。员工在工作过程中更加仔细认真、更加卖力，这对于企业的发展无疑是有着积极的促进意义的，间接为公司的经济效益增长做出了贡献，无形中增强了企业的核心竞争力。因此，对企业的人力资源进行管理与变革是重要措施，是企业发展中不可忽视的重要部分，也是企业“以人为本”发展理念的深刻体现。 关键词：大数据时代；企业管理；人力资源；管理变革 引言：随着新时代的不断发展，市场竞争环境发生巨大改变，企业需要加强人力资源管理，有效发挥人才资源的作用。越来越多的企业认识到大数据在人力资源管理中的优势，重视大数据的应用，积极发挥人才的创新能力、发展能力以及增值能力等组织效能，促进企业的积极发展。可持续发展是我国社会发展的重要目标，现代主义社会的建设需要保障企业的可持续发展，从而为社会主义经济市场的发展提供源动力。大数据在人力资源管理的应用能够维持企业的平稳运营，同时也是企业发展的重要前提，人力资源管理必须具有较高的科学性和可行性。企业要想实现可持续发展，采用基于大数据的管理模式，才能够提升企业人力资源管理的效率与质量。 1 进行大数据时代企业人力资源管理变革的思考意义 大数据时代企业人力资源管理工作是企业发展和创新的核心，它关系着企业的经济发展方向，产业结构调整以及创新能力的发展。在企业工作不断改革的过程中，企业的人力资源管理工作更是发展的重点，必须要从一个全新的角度去处理，所以，进行大数据时代企业人力资源管理变革的研究是非常有意义的；除此之外，虽然企业的人力资源管理工作在企业的改革中得到了一定的发展，但是在实际的发展过程中还存在着一些问题，例如，大数据时代企业的人力资源管理人员在工作过程中会出现工作效率不高、工作懈怠，甚至是缺乏基本的职业道德素质等现象，因此通过进一步的研究和分析，可以更好地促进大数据时代企业人力资源管理的高效率。 2 大数据对企业人力资源管理工作的影响 大数据指的是随着互联网技术的发展产生的一类新事物，现在对于大数据还没有一个明确的定义，按照Gartner对大数据的定义，其可以理解为在处理大量的网络数据中，可以发挥较好的决策能力，而且在数据的处理中优化了数据的处理流程，形成多元化的信息资产。大数据又可以称为巨量资料，指的是数据资料非常庞大，以至于不能运用人脑和一些软件来储存和处理，这些数据在最短的时间内可以为企业提供最有利的价值，帮助企业进行人力资源的决策。如今，大数据已经深入到很多企业当中，成为了重要的生产要素。 大数据给企业的经营管理工作提出了更高的要求，企业在面对大数据时代带来的机遇的同时，也必须承担起其所带来的挑战。大数据将不同的数据信息和网络技术相融合，具备很大的技术价值，它不仅能够促进企业自身的管理模式的变革，还能够推动整个行业的产业调整和升级，对于企业的战略发展具有重要的作用。从企业的角度来说，应该积极使用大数据的信息去优化自身的人力资源活动，把数据放在人力资源管理的首要位置，促进人力资源管理信息和企业的经营活动相结合。但是，在这种情况下，企业的人力资源信息泄露的风险也逐渐加大。 大数据的重要特征就是流动性，企业的人力资源管理活动需要随着外部和内部环境的变化而做出调整。特别是在大数据的环境下，企业的人力资源管理工作就更加需要明确数据保密的责任，强调对于数据的筛选和过滤，找到最佳的管理措施。 3数据时代下企业人力资源管理工作不足 3.1人力资源管理工作理念时代性不强 随着大数据时代的发展，使得企业发展的内外部环境发生了极大的变化，对于企业的人力管理工作更是提出了更高的需求。企业如果想要优化自身的人力资源管理工作，提升员工的工作效率，就必须对自身的管理工作进行优化和创新。从企业的角度来说，人力资源的管理模式和理念与企业领导者的管理理念是一致的，只有从企业领导者的角度出发进行理念变革，才能够使得企业人力资源的管理方式得到转变。但是，从当前的市场情况来看，很多企业的管理阶层没有重视这种与时俱进的管理理念，对于大数据的优势更是缺乏足够的认识。这些管理者固守传统，认为企业人力资源管理的任务就是对员工进行规范和管理，仅仅是企业的一种常规化的工作任务，没有对其进行改革和创新的需要。 3.2传统的企业管理思想影响较大 当前，在很多企业中，企业的管理人员都过于重视过去的管理方式和管理理念。但是大数据的时代背景难以顺利地融人当前的管理任务中去。很多企业的管理阶层不愿意改变，仍然守着传统的管理方式进行人力资源的管理工作，形成一套十分严格的员工管理体系。在这种守旧的企业管理环境下，员工被认为是机械设备的生产操作者，忽视了员工的自主性，换言之，员工就是机械与生产设备的辅助者。这种传统人力资源管理理念的影响，使得企业人力资源管理工作没有凸出员工的个性特征，缺乏人性化，没有从以人为本的角度出发进行管理，这种情况将会在未来阻碍企业的进一步发展。 3.3力资源管理模式更新难度大 当前，企业的人力资源管理模式变革受到了很多因素的干扰。在大数据的背景下，虽然企业具有了更多的发展机会，但是其也面临着前所未有的挑战。人才的管理和培养已经成为企业之间竞争的重要部分。特别是在现代市场经济快速发展的情况下，不同行业之间的竞争压力剧增，人才更是企业立足于激烈市场竞争的重要支撑。因此，对于现代企业来说，对于人力资源管理理念和方式变革势在必行，只有优化管理模式，建立起一批优质的人才队伍，才能够促进企业人力资源管理目标的实现，提升企业的综合实力。 4大数据时代下企业人力资源管理工作优化的方法 4.1积极更新人力资源管理思想 为了使得企业审时度势地适应大数据时代的发现，企业的人力资源管理任务不仅需要从自身的实际情况出发，还需要与市场外部环境相结合。作为企业的管理阶层，需要主动去研究现代企业发展的外部环境，从正面和负面的部分对于大数据带来给企业的机遇和挑战进行双层分析。首先，企业的人力资源管理阶层应该紧跟大数据的发展思路，结合大数据的时代脉络进行企业管理任务的优化和提升，使用大数据的思维方式去解决人力资源管理任务中的挑战，从整体的角度优化企业的人力资源管理任务。此外，还需要结合人才市场的发展情况，分析本行业中人才需求的变化情况，从而筛选出优质的人才。其次，企业人力资源的管理阶层和高层领导者需要从过去的管理理念中
1企业面临的知识管理问题 随着信息技术日新月异的发展以及经济全球化竞争的加剧，人类社会已经进入一个以知识为基础的经济时代，知识已成为主要的经济资源和占支配地位的---甚至可能是唯一的---竞争优势之源泉（彼得·德鲁克，《大变革时代的管理》）。 当知识成为企业最重要的资源的时候，最大限度地掌握和利用知识已经成为提高企业竞争力的关键，知识管理也已成为当今企业管理者最为关注的话题。随着人员的流动日趋频繁，知识管理的难度也越来越大，那么如何进行知识管理？具体而言，我们会遇到以下种种问题： （1）如何将分散在不同的分支机构、不同人的办公室、文件柜、计算机和大脑中的知识管理起来，实现知识的积累、共享、重用、进化和创新？ 企业机构多地区化已经成为现代企业的常态，资料档案分散、人员分散，如何能让分布在不同地区、不同岗位的人员及时地、全面地了解相关知识经验而少走弯路？ （2）如何将工作过程中的知识进行管理？让知识管理自然而然、水到渠成？ 技术资料、图纸、规范、体系文件、生产数据、计划总结、经营报表、客户信息等等的管理倒不是难题，只要严格要求也可以收集得到，但如果将收集管理的工作都压给知识管理部门，那可是既吃力而效果又不好的工作，那么如何做到知识管理自然而然，不增加业务部门额外的工作量？ 如果说技术资料等以上的知识文档收集起来并不是一个难题，那么一个决策过程中的讨论交流、头脑风暴、各抒己见也都是一种知识的体现，又该如何完成这些知识的积累？其他的，例如与客户交往过程信息、记录以及信件、文档报告这些也是一种知识，如何进行管理？ （3）如何帮助新员工更快地熟悉工作？如何更好地帮助老员工学习新的知识？ 如何让有限的经验交流，发挥最大化的效果？ 一个优秀的师傅如何才能多带几个徒弟，让人才培养的速度跟上企业的快速发展？ （4）如何解决规章制度（例如ISO9000体系文件等）和行为相分离的问题？ 如何避免数据上报不及时、资料归档不统一的问题？ 学习就是为了使用，培训员工花了很多精力，可是在做的时侯总是有人不按规则办事，如何规避？ （5）如何更好地营造一个沟通、交流、创新、信任的文化氛围？更好地激励每一位员工尤其是激励知识工作者？