银行行业大数据解决方案 银行大数据时代面临的挑战 1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。 For personal use only in study and research; not for commercial use 2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。 3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。
银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。 941大数据服务联盟银行大数据解决方案 941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下： 银行业大数据应用 1、用户实时行为分析 互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。
大数据应用分析解决方案 （此文档为word格式,下载后您可任意修改编辑！）
目录 第一章大数据分类和架构简介 (3) 1.1概述 (3) 1.2从分类大数据到选择大数据解决方案 (3) 1.3依据大数据类型对业务问题进行分类 (4) 1.4使用大数据类型对大数据特征进行分类 (6) 1.5结束语和致谢 (8) 第二章如何知道一个大数据解决方案是否适合您的组织 (11) 2.1简介 (11) 2.2我的大数据问题是否需要大数据解决方案 (11) 2.3维度可帮助评估大数据解决方案的可行性 (12) 2.4业务价值：可通过大数据技术获取何种洞察 (13) 2.5我当前的环境能否扩展 (17) 2.6扩展我当前的环境的成本是多少 (17) 2.7对数据的治理和控制：对现有的 IT 治理有何影响 (18) 2.8我能否增量地实现大数据解决方案 (19) 2.9人员：是否已有恰当的技能并调整了合适的人员 (19) 2.10是否拥有可用于获取洞察的现有数据 (19) 2.11数据复杂性是否在增长 (19) 2.11.1 数据量是否已增长 (19) 2.11.2 数据种类是否已增多 (20) 2.11.3 数据的速度是否已增长或改变 (20) 2.11.4 您的数据是否值得信赖 (20) 2.12是否所有大数据都存在大数据问题 (21) 第三章理解大数据解决方案的架构层 (22) 3.1概述 (22) 3.2大数据解决方案的逻辑层 (22) 3.2.1 大数据来源 (24) 3.2.2 数据改动和存储层 (27) 3.2.3 分析层 (27) 3.2.4 使用层 (27) 3.3垂直层 (29) 3.3.1 信息集成 (29) 3.3.2 大数据治理 (30) 3.3.3 服务质量层 (30) 3.3.4 系统管理 (32) 3.4结束语 (32) 第四章了解用于大数据解决方案的原子模式和复合模式 (33) 4.1简介 (33) 4.2原子模式 (34) 4.2.1 数据使用模式 (34) 4.2.2 处理模式 (36) 4.2.3 访问模式 (38)
2 0 2 Oj 智慧营销大数据分析平台 解决方案
万物互联万物智能
NO 电子邮件
大数据营销服务成为互联网应用新热点 ?门户网站 通过大数据的商品化服务， 从数据技术角度解决市场营销问 题，优 化业务的运营效果。 史数据营销服鴛丿 1、 消费决策周期长，考虑因素多样 2、 资源被充分竞争，导致媒体价格不断 升高 需要提高用户的转化与变现效果 线下业态受线上业态冲击明显 用户易流失，亟待唤回流失用户 更加重视搜索引擎营销效果 2000年 2005年 2010年 2015年 ?社交媒体 大数据营销核心目标 大数据营销用户需求背景 ?搜索引擎 4 6
大数据营销服务市场发展推动因素 行业竞争者企业大数据营销 的需求动力来源于①内 部 数 据 自有数据 企业精细化管理数据 有偿数据 无偿数据 数据数据 外 部 数 据 业 务 营 销 与 运 营 优 化 不断加速创新的竞争者 ②企业自身的精细化管 理③自身数据管理水平 的提升三大方面。通过 整合内部与外部数据， 实现对业务营销与运营 优化的 精确支持。
程序化营销生态圈■大数据生态营销平台 基于全线产品打造自有生态圈,打破i孤岛壁垒，实现匚流自循坏,通过数据共享、打通，实现流呈价值最大化。 史前时代 2008年-2010 年 富媒体快速发展 前程序化时代 ▲ 开启大数据时代 程序化营销元年 ▲ 移动端高速发展 快速发展期 ▲ 高度竞争多元化 趋于成熟市场 ▲ 原生、大屏交互、场程序化营销发展时间轴 90 年代）> 2010 \ 2012 \ 2014 | 2016 2009年成立厂/ 'r OTV&DSP DMP5.0 言2“I MOSP _DAcg_ m三x台北布局DSP_____ ___ 命入as ； 2017台北布局DSP正式友布DMP产品 DAtA PDB+RTB H5 程序化营销生态圈互联网公司综合实力TOP14 ?
1.1. 概述 大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。 互联网科技发展蓬勃兴起，人工智能时代来临，抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习，却因为时间不够，资源不足而放弃的人。欢迎加入北大青鸟佳音校区。 1.2. 大数据定义 “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。 要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。?数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。?数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
?价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。?处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。 1.3. 大数据技术发展 大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。 在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据
大数据优秀应用解决方案 申报书 企业名称：（加盖单位公章） 联系人： 电话： 邮箱： - 5 -
填表须知 一、申报单位应仔细阅读《工业和信息化部办公厅关于组织开展2019年大数据优秀产品和应用解决方案征集活动的通知》的有关说明，如实、详细地填写每一部分内容。 二、申报书电子版填写后需上传系统,要求提供证明材料处,请在申报书附件处进行补充。其中，附件1为申报单位基本信息填写页面的相关证明补充材料，附件2为申报产品相关证明材料。 三、申报书纸质版须加盖公章和骑缝章,复印无效，并与相应纸质证明材料一起交报送单位邮寄。 四、电子版材料的内容与格式应与纸质材料一致，如不一致以纸质材料为准。 五、申报主体所申报的解决方案需拥有自主知识产权，对提供参评的全部资料的真实性负责，并签署企业责任声明（见附件3）。 - 4 -
大数据优秀应用解决方案申报书 - 5 -
附件1 申报单位相关证明材料 1.申报单位相关荣誉证明材料； （高新技术企业、企业技术中心、重点实验室等相关证明材料）提示：证明材料中的图片只支持jpg等常用图片格式，不支持WORD直接插入图表,以下同 2.申报单位研发能力证明材料； （获得专利、标准、知识产权等） 提示：如果证明材料较多，请将专利号、标准编号等判断依据进行汇总，形成excel汇总表，再将此表转换成jpg等图片格式，然后插入word中。 3.申报单位主营业务收入（2017年）证明材料； （财务会计报表、纳税证明等） 提示:1、如果是上市公司、央企等必须进行专门财务审计的企业和公司，需要提交会计事务出具的审计报告，审计报告的内容只需要提交能够证明研发投入和主营业务收入的相关内容即可。如审计报告没有专门的研发投入，可以提交审计报告中的资产负债表、利润表、收入支出表、财政补助等与研发投入相关的内容。如果非上市公司、央企等不需要进行专门财务审计的企业和公司，那么需要出具公司的财务报表，提交主要相关内容。上述材料均需附上审计报告或者财务报表的首尾盖章页，下同。 2、纳税证明填写企业所得税，如果不交企业所得税，填写增值税。 - 4 -
大数据应用解决方案
目录 1.大数据概述 (4) 1.1.概述 (4) 1.2.大数据定义 (4) 1.3.大数据技术发展 (6) 2.大数据应用 (9) 2.1.大数据应用阐述 (9) 2.2.大数据应用架构 (11) 2.3.大数据行业应用 (11) 2.3.1.医疗行业 (11) 2.3.2.能源行业 (12) 2.3.3.通信行业 (12) 2.3.4.零售业 (13) 3.大数据解决方案 (14) 1. (14) 2. (14) 3. (14) 3.1.大数据技术组成 (14) 3.1.1.分析技术 (14) 3.1.1.1.可视化分析 (14) 3.1.1.2.数据挖掘算法 (14) 3.1.1.3.预测分析能力 (14) 3.1.1.4.语义引擎 (14) 3.1.1.5.数据质量和数据管理 (15) 3.1.2.存储数据库 (15) 3.1.3.分布式计算技术 (16) 3.2.大数据处理过程 (18) 3.2.1.采集 (18) 3.2.2.导入/预处理 (19) 3.2.3.统计/分析 (19) 3.2.4.挖掘 (19) 3.3.大数据处理的核心技术-Hadoop (19) 3.3.1.Hadoop的组成 (20) 3.3.2.Hadoop的优点： (23) 3.2. (23) 3.3. (23) 3.3.1. (23) 3.3.2. (23) 3.3.2.1.高可靠性。 (23) 3.3.2.2.高扩展性。 (23) 3.3.2.3.高效性。 (23)
3.3.2.4.高容错性。 (23) 3.3.3.Hadoop的不足 (23) 3.3.4.主要商业性“大数据”处理方案 (24) 3.3.2.5.IBM InfoSphere大数据分析平台 (24) 3.3.2.6.Or a c l e Bi g Da t aApplianc (25) 3.3.2.7.Mi c r o s o f t S QLServer (25) 3.3.2.8.Sybase IQ (26) 3.3.5.其他“大数据”解决方案 (26) 3.3.2.9.EMC (26) 3.3.2.10.BigQuery (27) 3.3.6.大数据”与科技文献信息处理 (27) 3.4.大数据处理技术发展前景 (27) 3.4.1.大数据复杂度降低 (27) 3.4.2.大数据细分市场 (28) 3.4.3.大数据开源 (28) 3.4.4.Hadoop将加速发展 (28) 3.4.5.打包的大数据行业分析应用 (28) 3.4.6.大数据分析的革命性方法出现 (29) 3.4.7.大数据与云计算:深度融合 (29) 3.4.8.大数据一体机陆续发布 (29) 4.基于基站大数据应用及案例 (30) 4.1.气象灾害应急短信发布平台 (30) 4.1.1.概述 (30) 4.1.1.1.项目背景 (30) 4.1.1.2.平台概述 (30) 4.1.2.平台建设特点与原则 (30) 4.1.2.1.建设特点 (30) 4.1.2.2.建设原则 (30) 4.1.2.3.大数据管理平台特点 (31) 4.1.3.平台整体架构 (31) 4.1.3.1.建设原理 (31) 4.1.3.2.平台总体设计 (33) 1.平台总体结构 (33) 4.1.3.3.平台技术思路 (34) 4.2.旅游客源分析 (34) 4.2.1.整体方案 (34) 4.2.1.1.方案思路 (34) 4.2.1.2.系统架构 (35)
媒体行业大数据解决方案 行业痛点 目前媒体网站已不再是单一的内容为王时代，在大数据时代，用户体验是各网站制胜的重点。如何提供更好的用户体验，提升用户粘性，增加用户回访，以及提升媒体价值，成为媒体网站的重要命题。 大数据时代，媒体网站面临三大挑战。其一，如何进行引流？比如说，流量来源于哪，不同渠道的用户特征，如何评估渠道流量的价值等等。其二，如何实现用户增值？比如说，不同用户的需求是什么，如何分析用户价值，如何降低高价值用户流失，如何增强用户的互动等等。其三，如何提升广告投放ROI？比如说，如何将非黄金位变现，如何准确定位用户，如何提升广告投放精准度等等。 解决方案 针对媒体行业的具体情况，百分点提出了“引流、增值和投放三步走”的大数据解决方案。 其一，对渠道价值进行分析，寻找最佳引流渠道。通过用户来源及各渠道价值的分析，为引流策略提供数据依据。具体说，用户来自哪些渠道，每个来源引流的历史趋势如何，这些用户的特征是如何呈现的，为什么不同来源、不同特征的
用户到达网站后粘度不同？通过对流量来源的监控以及对 用户的多维深层分析，找到最佳引流渠道，节省引流成本。其二，内容、用户深度洞察基础上的个性化运营，增加用户粘度，提升媒体价值。比如说，百分点个性化着陆页通过将用户搜索关键词与用户全网偏好的结合，及时为用户推荐与搜索关键词相关的内容，让用户第一时间找到自己感兴趣的内容。 再比如说，百分点个性化推荐基于全网用户偏好、用户浏览行为，并与文章相关属性相关联。利用多种规则和算法，结合用户应用场景，为用户展示个性化推荐结果，提升用户体验。同时还可以调节网站流量结构，增加网站内文章曝光，减轻媒体网站人工编辑成本。 其三，提升广告投放精准度，增强媒体变现能力。通过对用户精细化分群，以平台化的方式将目标用户进行筛选与管理，对不同的用户群进行个性化的广告投放，从而提升整体广告转化率，加大广告主对媒体价值的认可度，最终增强媒体的表现能力。 方案价值 通过百分点大数据解决方案，不仅帮助网站找到最佳引流渠道，节省引流成本。而且提升用户在网站的停留时间，优化
证券行业大数据解决方案 前言 随着互联网及移动互联网的高速发展，传统证券业也逐步走向市场化和网络化，行业在快速变化中也面临着激烈的竞争，一方面国家监管层面逐步放开管制，加强监督，鼓励创新。另一方面，证券行业内部各公司也在不断的与时俱进，从经纪、资管业务的网络化，到证券版银联的发展，再到个性化、移动化、社交化的客户服务。 证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位，需要在满足监管层合规审计的要求下，以客户为中心，对内深化运营和服务，提高现有客户体验和单客户价值；对外实时了解市场和上市企业等信息，加强跨界合作，对潜在客户精准定位和营销。 在这样背景下，数据成为券商提供内外竞争力的关键，只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为，媒体偏好，社交内容的信息数据，才能更好的了解客户，做好营销和服务，并不断优化产品设计和运营。 证券行业大数据问题及解决方案 1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来？ 证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统，例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时，在各个业务中又存在各种角色，如用户，上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据，这些数据产生的不但数量大，类型多，速度快，而且可能会存在各个系统的不一致。
同时，在互联网高速发展的今天，和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据，例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等，上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也都在大的市场环境下受到影响，例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢，是根据最终的业务场景来决定，还是将所有能获取的数据全部纳入，深入挖掘，以数据说话呢？ 本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解，制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准，以实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入，尽量保证原始数据完整性，整合数据一致性和挖掘数据价值度。 2、如何进行跨渠道的用户生命周期运营管理？ 移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务，涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券商所处的生命周期，从而可以有的放矢的。对用户进行针对性运营。
项目需求 一．项目背景： 艾瑞咨询网图 1.广告投入：我们拿出艾瑞网2016年统计的数据报告显示：中国互联网广告市场规模达到2903.7亿，同比增长3 2.9%。相对的我们可以分析未来在互联网广告市场将会有更大的投入。预期2018年互联网广告市场将达到5000亿，如此大量的广告投入市场反应出广告确实能带给企业利益。 2.获客成本：随着互联网的日渐成熟，企业的获客成本也越来越大，以电商为列获得真实成交的记录新用户的成本接近百元，金融行业P2P，期货，的获客成本甚至可以达到上千元。如此高昂的成本到底能带来多大的收益？这就要看资源的精准度有多大了。 3.在此背景下凌讯推出大数据营销解决方案。 一、功能及流程： 1数据来源：.可以用一张图来跟您解析：
没错，我们的数据来源来自腾讯，中国QQ，微信用户不用我来统计了，基本上除了老年人都会使用QQ或者微信。这就保证了我们数据来源的广泛性。其次QQ或者微信会把用户的数据通过筛选分类抓取，这就保证了我们资源的精准性。 2.业务流程： 凌讯提供需求模板给客户，充分了解客户需求，凌讯帮助客户在腾讯云子平台上注册，登录，提交资源需求，腾讯云根据凌讯提交的需求给客户配置资源。 怎么样做到精准？腾讯云通过大数据分析分类给QQ微信用户画像，带上标签，数据库需要调用莫个人的信息在一秒中就完成了。我们通过这些标签来定位到我们需要的目标人群。 腾讯基于位置信息精准投放，助理线下营销。 1.具体流程：
（1）凌讯大数据解决方案部门联系客户，了解需要，编辑需求模板。 （2）凌讯帮助客户审核，编辑短信文案（文案一定要具有吸引力）。注册并关联腾讯云短信通道账号。（需要提供邮箱，手机号，注册关联时需要验证码，保持时间通话） （3）付款确认需求。 （4）等待腾讯云给顾客做精准广告推送。
行业背景 电信运营商近几年面对移动互联网的高速发展，客户的移动数据流量需求迅猛增长，数据流量收入已超过点对点短信，成为拉动数据业务收入增长的主要驱动力的现实。在3G的全业务市场竞争环境下，急需根据竞争情况和客户需求，加快实现流量的实时计费和提醒，优化数据流量资费体系，降低套餐内外的资费水平差距，提高精细化营销能力，不断提高客户的满意度和大幅度降低流量投诉。这就催生了对流量大数据分析的需要,大数据依赖于成熟的技术方案,应用的关键在于业务层面,因此大数据在运营商中应用中催生了很多商业机会, 同时运营商现有的系统架构在面对大数据的挑战和机会面前遇到了问题。 商业机会 改善用户体验 ?分析用户行为，改进产品设计； ?通过用户爱好分析，进行及时、精准的业务推荐和客户关怀； 优化网络质量 ?分析流量、流量变化，调整资源配置； ?分析网络日志，进行网络优化和故障定位； ?合理给各类业务分配带宽及优先级等； 助力市场决策 ?通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确确定公司管理和市场竞争策略；?基于用户的职业、年龄、LBS等信息提供精准营销手段； 业务创新 ?在确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工，对外提供信息服务，帮助企业盈利； ?精确了解与预测用户的需求的变化趋势，为未来研发提供方向和指导； 面临问题 系统分散建设，难以实现资源和应用共享 ?经营分析、信令监测、综合网络分析、不良信息监测、上网日志留存等大数据系统垂直建设较多，另外很多省分公司的系统建设存在重复建设、应用重 复开发、各类专家资源无法共享等情况； 数据分散存储，标准化程度低
?各大数据系统数据模型不统一，跨系统综合分析困难； ?统一管理难度较高； 以OLTP为核心的传统架构，难以满足新业务发展要求 ?多采用高端架构建设（类IOE），成本极高； ?仅具备结构化数据处理能力，无法支持飞速增长的非结构化、半结构化数据处理； ?对高速增长的数据，传统架构很难满足存储需求； 大部分业务只对内提供服务，未能有效地进行成规模商业利用 ?如何建立商业模式？ ?如何解决用户隐私保护问题？ 方案架构 针对电信运营商大数据管理总体系统框架分为四层, 分别是物理层,数据成,模型层应用层, 数据层是整个运营商大数据管理的核心部分,为上层应用提供数据支撑。 应用层 模型层 数据层 物理层
新版部编版二年级语文下册第一次月考考试卷及参考答案 (时间：60分钟满分：100) 班级：姓名：分数： 一、读拼音，写词语。 cǎi hóng（____）xiàng dǎo（____）huāng luàn（____）táo pǎo（____）zhīzhū（____）lùdì（____）jiǎo yìn（____）tiězhēn（____） 二、比一比，再组词。 烧茄鸭炒 晓加鸡吵 三、按要求填空。 1、“洪”有（）画，第七画是（）。 2、“父”有（）画，第三画是（）。 3、“理”有（）画，第六画是（）。 4、“姓”有（）画，第四画是（）。 四、读一读，连一连。 一块块议论一圈报纸 一阵阵化石一份波纹 一根根白云一道狗尿 一朵朵筷子一泡名菜 五、选择合适的词语填空。 发觉发现（1）要下雨了，丁丁（____）蚂蚁在忙着搬家。 （2）刘强（____）大家的眼睛里流露出不信任的眼神。 办法方法 （3）小红学习上有困难，大家要想（_____）帮助她。 （4）我们要讲究学习（______），才能学得更好。 亲切亲热 （5）听着老师（______）的话语，我们感到非常温暖。 （6）同学们一见面，就互相（______）地问长问短。 六、补充词语。 （___）飞凤舞惊弓之（___）（___）调（___）顺胆小（___）鼠（___）鸣狗吠（___）影（___）踪狼吞（___）咽如（___）得水摇（___）摆（___）鹅（___）大雪寒（___）刺骨（___）（___）缭绕 七、句子练习。 （1）我们小虫子没有谁会喜欢小鸟。（换一种说法，不改变句意） __________________________________ （2）雨终于停了。（用划线的字造句） __________________________________ （3）一场大雨过后，树叶显得更绿了。（仿写句子） _______________，_______________显得_______________。 （4）我们在读书。（扩写句子） __________________________________ 八、享受阅读的乐趣。 南海明珠
目录 来自的解决方案 金融数据聚集 每天，所有的政治事件、金融行业动态、企业动态和其他的市场动态都会发布到网上。实时地监控和了解金融行业的动态对于占领和稳固金融数据的市场份额是必不可少的。速度和精准度是最关键的。 自动化数据监控和抽取功能，大大方便了金融数据提供商持续的跟踪各银行、客户金融服务网站和世界各地的新闻、企业新闻、政府新闻和媒体新闻，并向其用户推送所需的信息，自动化监控的解决方案能够做到： ?通过监控市场动态，利用内部变化监控和关键字搜索方式，提供实时的更新报表 ?通过复制收集的数据和减少数据上传时的人工干预，大大提高了数据的精准度 ?通过选择性数据推送功能，向特定的管理员发出提醒，告知用户哪些企业网站、新闻门户和政府网站有重要的改变 ?通过增加对金融文件的监控力度（自动化抽取），大大减少了成本 ?通过从世界各网站中收集精准的数据（语言不限）并转换成结构化数据，大大提高了数据收集的广度 ?通过一些指标性特征使管理人员迅速调整监控个抽取的目标数据，提高商务和管理的灵活性 有了数据自动化监控和抽取的，管理人员和分析人员可以收到关于数据更新的报告，无需再依赖易于出错的人工方式和繁琐的脚本语言处理工具 自动化监控所有数据源的数据，如银行网站等，下载文件并把页面转化为、或者适用的文件格式 （路透社）、（道琼斯）、和其他世界各主流金融数据商都新来，用进行数据监控和抽取。 金融行业应用
信息和内容随时可以在上获得，随着其价值的增加，对相关的信息内容做出及时的措施、分析和加快决策就越来越显得重要。 有了的帮助下，投资者和分析师可以针对企业和部门的表现有更加深刻的认识，即使在市场看来并不是很明显的表现。的必杀技在与不断的标记来自上部门和政府的变化数据、新闻信息、诸如价格、库存、产品供应水平、生产力和招聘人员活动等操作数据，和各种能够帮助预测分析的指标。 现在，从上精准的收集数据并进行数据分析成本是很高昂的。如今的自动化数据抽取和分析不仅为用户大大减少了成本而且其操作也是非常简易的—即使不是专业的编程人员或者架构人员也可以进行部署和操作。详情见下文： ?支持买卖双方的决策—通过抽取一系列操作数据来加速对整个季度的趋势分析 ?对市场变化的反应更加灵敏—通过实时地监控市场动态 ?为研究调查加大深度—通过锁定需要监控的数据源 ?加速产品上市—通过监控市场异常和机遇 利用数据支持研究调查，以增加调查的质量和效率。 优越的自动化数据监控和抽取的解决方案能够让用户实时地发现公共资源的价值，大大增加其透明度以更好的支持研究调查和投资决策。 过去使用爬虫的用户，会发现要花费很大的精力对收集的数据进行处理后，数据才会有意义。与爬虫工具不同的是，能够抽取数据并转换为结构化数据格式（、、等格式） 使用户不必等待季度报表或者成本昂贵的消费研究调查来进行投资决策。使用户对数据抽取拥有最大的控制权。无论数据集的保存期限是几天、几周、还是几个月，用户都可以精准地定位需要的数据，并获得实时的洞察。 金融行业应用案例-华尔街个案 使用户对市场部门个体股票的微小动态都了如指掌，获得支持买方购买的可行性洞察。
大数据营销方案 其实大数据营销就在我们身边！以自媒体为例，目前众多自媒体APP的内容展现已不再由发布顺序决定，而是通过分析每个用户的浏览习惯，主动向用户推送其可能感兴趣、点击阅读的内容。以及受电商社交化的驱使，新媒体的内容推送成为了流量的新入口。但是!推送什么样的内容客户才会喜欢呢？用户真的会阅读吗?用户阅读后会认为相关推送有价值吗?这就需要大数据来分析！ 你在网络平台上的活动都会留下浏览操作记录，每一次购物选择、每一次内容点击、每一次阅读、甚至是移动鼠标的轨迹都体现着个人的消费习惯和心理表现。而大数据营销就是将这些记录，通过技术手段采集提取、挖掘分析后最终呈现一个结果，就是大数据对你的“画像”。 而企业借助大数据分析实施精准营销，是希望对消费者有更进一步的了解，从而为用户提供“差异化”的服务。就是利用信息技术，将海量的消费者信息进行收集、处理和储存分析，并通过与消费者线上沟通活动，及消费者反馈，来实现精准市场定位，确定目标消费群，再对其采取有针对性的产品和服务信息宣传，实现网络广告的精准传播，并为消费者提供精准的个性化产品或服务。 那么珍品卫士是如何利用大数据助力品牌制定营销方案的呢？ 首先，珍品卫士以一物双码为核心技术，将移动互联网技术与市场营销创新相结
合，致力于为企业提供品牌保护和个性化精准营销服务。 珍品卫士运用分布式与数据加密等区块链核心技术，结合物联网最新数据载体，构建出区块链加门户SAAS服务相结合的品牌保护体系，防止假冒、仿冒等伪劣产品对品牌的侵害，时刻守护着企业的品牌形象。同时平台连接企业和消费者，消费者在使用珍品卫士微信小程序时，每次扫码信息都会反馈到品牌商管理后台，帮助企业掌握市场产品流量、流向、流速，构建大数据分析体系，让企业能够在短期内快速策划市场营销活动，实时掌控活动进程，监控活动效果。并通过市场信息的反馈，不断增强消费者与品牌的互动，提升消费者对品牌的忠诚度，持续拉动品牌产品的销售。