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利用大数据分析将保险业风险防控做到极致_光环大数据培训
利用大数据分析将保险业风险防控做到极致
互联时代，特别是移动互联网日渐普及之后，大数据的搜集变得更为方便和可行，大数据的应用价值受到了各行各业的关注，甚至大数据本身也成了一个专门产业。保险作为基于大数法则运营发展的商业行为，对大数据的利用有着天然的倾向性。笔者围绕风险防控这一经营实务，围绕核保、核赔这两大关键节点，探讨大数据分析在风险防控中的应用，分析优势性，指出限制性，并基于行业现状对大数据分析的发展提出建议。
保险业面临风险控制新挑战
虽然风险防控是保险业发展过程中永恒的课题，但是随着经济社会的发展，新风险点层出不穷，恶意欺诈手段不断翻新，保险业风险防控受到的更为严峻的冲击。具体表现为：
1.行业竞争倒逼核保和理赔速度的提升，可能带来核保、核赔质量下降的负面影响。从纯理论角度和最理想化的角度来讲，核保和核赔这两个环节是可以为保险公司屏蔽所有逆选择和道德风险的。但付出的代价是用大量的人力对每个投保和理赔申请都进行大量的细致调查。这在保险公司实际运营中是不可能的。特别是在行业竞争越来越激烈的今天，为提升客户体验，保险公司的投保条件愈发宽松，核保核赔速度快，甚至免核保、免体检、快速赔付已经成为保险公司吸引客户的“标配”所在。各家公司千方百计提高服务速度，核保核赔部门往往要承受客户和销售部门的双重压力。在此情况下，虽然保险公司的保费收入有了较大增长，但是承受的风险冲击将明显增大。公司管理层对业绩增长的期待，或多或少冲淡了本该固若金汤的风控意识。
2.互联网保险的发展，客观上增加了风险控制的难度。如今，网络销售、移动互联网销售日益被保险公司所重视。各种保险销售网站，成为了保险公司新的保费
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在这种情况下，材料真实性验证难度较大，信息不对称性更为突出，机会型欺诈风险增加。异地出险的增加，也对理赔后续工作提出较高要求，容易出现保险服务流程衔接的空白。在传统保险销售过程中，销售人员与客户面对面地沟通，其实也是一种了解客户的过程。但是互联网保险的发展让这个过程消失。核保部门失去了一道天然屏障。这些都是增加了风险控制的难度。
大数据分析在保险业风险防控中的实际意义
虽然互联网技术的发展，给传统思维下的风险防控带来了巨大的挑战。但是笔者认为，任何新技术的进步都是双刃剑。而且解铃还须系铃人，互联网技术带来的“麻烦”也必将由互联网技术本身来开出药方。这个药方就是大数据分析。
IBM公司曾用5个特征来描述大数据，既大量、高速、多样、低价值密度、真实性。这些特征其实也表明了大数据对风险防控的意义。
1.大数据时代下，核保环节通过大数据分析有条件对客户进行系统性风险扫描。具体来讲，在传统核保过程中，客户告知什么，保险公司就审核什么。核保人员要从有限的告知信息中，发现风险点的蛛丝马迹。这个过程中的风控主要依靠客户的诚信水平和核保人员的工作经验。而且大量的投保告知，也挑战了客户的耐心。面对大量的提问，客户很有可能引起反感，不认真填写告知内容或干脆放弃购买保险产品。但在大数据条件下，保险公司有条件从数据库中获取客户的大量相关信息。比如通过了解客户的就医记录，可以准确推断客户的健康状况；通过查询客户在各家保险公司的既往投保记录，可以分析投保人有无重复投保、短期内大额投保等高风险行为，等等。这些都将打破既往核保的管理思路，使得核保过程更加精确化。同时客户需要进行的投保告知大大减少，只要授权保险公司查询相关信息，即可快速得到核保结果。
2.大数据时代下，核赔环节通过大数据分析更可能发现理赔欺诈的线索，堵住风险漏洞。传统的核赔过程中，主要靠核赔人员的经验甄别风险，靠调查人员有意识的排查堵住理赔欺诈的发生。这种情况下，人为制造保险事故、虚报并不真实存在的保险事故、夸大保险事故损失金额，都成为可能发生的情况。但在大数据
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有可能汇聚成一个超级数据库。任何理赔申请，都可以先经过数据库的检验。
3.大数据分析辅助风险控制的理论研究，已经有了一定的积累，为进一步应用打下了基础。近年来，大数据的开发应用不仅得到了实务界的关注，也吸引了理论界进行更为细致的研究，并取得了一定成果。例如欺诈分析技术，就是综合了大数据模型、统计技术和人工智能在反保险欺诈领域的一项应用。目前这项技术已有了比较完整的理论模型，建立了相应的算法体系，具体包括有监督算法和无监督算法。笔者认为，这些理论研究虽然对保险实务从业者来讲有一些晦涩，但是今后的大数据分析甚至人工智能在保险业的应用，就是建立在这些理论研究基础之上的。
基于大数据技术提升保险业风险控制
结合大数据技术本身的发展要求，以及当前保险公司实际运营情况。笔者在这部分将提出大数据时代提升保险业风险控制的具体工作建议。
1.以数据库建设为基础，在内部数据资源整合的基础上，争取建立全行业共享的大数据平台。在这里所讨论的所有大数据分析的优势，都建立在保险公司能够收集到海量有价值数据的基础之上。这种数据资源的整理，首先是公司内部资源的整理。特别是对于混业经营的大型金融集团来说，内部已有的数据资源整合就已经是非常伟大的成就。要让各家公司共享信息，注定是艰难的，这需要行业协会、监管部门的推动，需要各家公司站在更长远的角度展望保险业的发展。
2.保险公司要千方百计提升IT技术水平，储备大数据分析的技术力量。大数据分析对数据库技术的要求是比较高的，公司网络系统和数据计算能力面临考验。更为重要的是，如果要想进一步开发大数据资源，就必须有专门的统计分析人才。技术储备，不是过往运营数据分析等简单的数据开发，而是一整套科学的体系。保险公司有必要提前进行技术储备。
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联网一样，也是一把双刃剑。保险公司挖掘好这座宝藏，能够在风险防控上取得事半功倍的效果。但同时也担负着维护数据安全的重任。海量的个人信息数据存储在保险公司，一旦泄露后果不堪设想。单个的数据泄露就可能引起客户的诉讼。批量的数据泄露，可能给公司带来的就是灭顶之灾。从法务角度来讲，保险公司在引用客户信息之前，要取得客户授权，规避法律风险。同时要尽可能依靠大数据分析，通过简单的客户信息就推断出某类业务的风险。
总之，风险控制是保险公司稳健经营的重要一环。在大数据时代，保险业必然要利用新技术手段，将风险防控工作做到极致，为公司和行业的发展创造价值。
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https://www.doczj.com/doc/e014410384.html, 大数据培训班是骗局吗_光环大数据培训机构 大数据培训班是骗局吗？光环大数据了解到，近年来随着大数据时代的到来，大数据人才需求增加，但目前并没有大数据专业的大学毕业生，所以很多人通过参加大数据培训班，来快速提升自己的大数据技术。 大数据培训班也越来越多了，市场上鱼龙混杂。那么大数据培训班是骗局吗？ 大数据培训班不是骗局，是为了培养大数据人才而开设的培训课程。 但大数据培训班比较多，有些机构开设的课程、就业等跟不上，因此耽误了不少学生。因此，光环大数据建议，挑选靠谱的培训班，可以从以下几点进行： 1、品牌效应 好的大数据培训机构一定具有好的口碑。光环大数据培训具有良好的口碑，毕业学员深受市场的认可，企业品牌好，客户美誉度高，能给人强烈的安全感。比起市场上动不动就由于经营不善卷铺盖走人的小培训机构这样口碑好的培训 机构更值得选择。 2、课程体系 选择一家好的大数据培训机构还应该看所学习的课程，光环大数据强大的教
https://www.doczj.com/doc/e014410384.html, 实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！ 3、师资力量 老师的水平决定了一家大数据培训机构是否好，专业老师是最核心的竞争力，一些有实力的讲师都会有比较显著的成就，和一些比较重大的项目实战经历，光环大数据只聘请精英讲师，确保教学的整体质量与教学水准，讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需，通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。 4、就业保障 参加培训班的目的就是为了找工作，好的大数据培训机构学员的就业率和就业所获得的薪水都会一目了然。光环大数据为保障学员就业与中关村软件园战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资10K以上，学员反馈口碑非常好！ 光环大数据认为，大数据培训班哪里好其实并没有这样的说法，只有适合之言，大数据机构只有适合自己的才是最好的，像我觉得面授教学，好的学习氛围，老师可以随时帮忙解决困难的机构才是好机构，那我就去找这样的机构，选择适合自己的机构才能称之为最好的机构。不过光环大数据认为，在选择机构的时候尽量自己去调查下比较好，谨防被骗。
Excel高效数据分析培训课程大纲 【课程背景】 面对浩瀚的数据，如何提炼信息，把需要的信息快速展示给客户和领导？ 公司的经营状况和财务状况到底如何？预算执行情况到底如何？成本费用超支了吗？ 销售收入、成本、费用是否正常？是否出现了异常情况？如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立？ 如何即时发现资金流、销售、财务中的问题？ 员工的构成分布情况如何？员工的流动情况如何？您是否为员工的不断离去伤透了脑筋而不知其原因？ 如何快速分析不同部门不同岗位等对公司的满意率，以便及时发现问题解决问题？ 为什么产品的不合格率持续高位？怎样快速发现问题？ 诸如此类的问题，等等，对任何一位管理者而言，是复杂而繁琐的，您想必一定很累、很烦了吧！ 您想要提高管理效率吗？想要进行科学的管理，而不是仅仅拍脑袋想问题、做决策吗？ 等等…… 本课程将教会您利用Excel快速制作各种统计分析报表的基本方法和大量实用技巧，还将使您的Excel 使用水平提升到一个新的层次，使您的分析报告更加有说服力，更加引人注目！ 【课程特点】 ●系统性：囊括利用Excel进行高效企业日常管理的各方面内容。 ●全面性：全面介绍了Excel工具的在企业日常管理中的典型应用，兼顾Excel使用方法技巧介绍和应用思路启发，注重点面结合。 ●实用性：注重Excel在管理中的实际应用，培训内容紧密结合实际案例。精选数十个源自企业管理过程中的典型案例，极具代表性和实用价值，反映了现实中企业需要解决的问题，具有更强的针对性。 ●示范性：注重强调动手实践，使每个学员有充分的动手机会，及时解决学习中的问题。在进行实例分析时一步一步地递进，清晰易懂，既便于您了解管理决策分析过程，又使读者真正掌握Excel的强大功能。 ●细致性：讲课认真、细致，辅导实验积极、耐心，使每个学员都能够掌握所讲的内容。 ●无忧性：完善的课后服务，随时与老师联系，及时帮助企业学员解决实际工作中遇到的问题和难题。 【课程目的】 ●帮您树立一种正确高效使用Excel的基本理念和思路 ●为您提供一套实用高效的Excel技能和方法 【培训对象】 ●企业的各类管理人员，包括财务总监、财务经理、会计经理、财务主管、预算主管、财务人员、会 计人员；销售总监、销售经理、销售主管、销售人员；生产经理、生产管理人员；人力资源经理、 人力资源主管；审计经理、审计主管；及其他相关管理人员等。 【课程大纲】 第1部分武装自己：快速掌握Excel公式和函数 逻辑更加清楚： 将复杂的数据逻辑判断和处理变得更加清楚和明了（逻辑判断函数的综合应用） 复杂变简单： 将繁琐的加减公式变得更为简洁和科学（各类求和汇总函数的灵活应用） 让数据无处遁形： 需要的数据迅速出现在您面前（功能强大的查找函数及其典型应用）
1. 目的 对监视和测量活动以及其他相关质量活动的数据和信息按规定收集、分析，以评价质量管理体系的适宜性和有效性，以及识别改进机会并与竞争对手或适用基准比较，找出差距采取措施，作为决策和持续改进的依据。 2. 范围 本程序适用于质量管理体系数据和信息的收集、整理、评审和利用。 3. 引用文件 ISO9001：2000 数据分析 《质量手册》章 4.定义 无 5. 职责 厂办负责数据和信息的归口管理。 各部门负责与本部门相关的数据和信息的收集、整理。 厂长负责组织对数据和信息的评审和决策 生产办统计负责质量管理体系数据和信息的收集、整理、汇总、分析和报告。 6 工作程序 数据和信息的分类 6.1.1 与产品质量有关的数据 a. 质量记录； b. 产品不合格信息； c. 不合格品率； d. 顾客的投诉抱怨； e. 内外部质量成本等。 6.2.2 与运行能力有关的数据 a. 过程运行的测量和监控信息； b. 产品实现过程的能力； c. 内部审核的结论； d. 管理评审的输出； e. 生产效率； f. 交货期等。 数据的收集 6.3.1质检科负责收集与产品质量有关的数据，以及审核、评审、测量和监控
数据。 货、索赔以及竞争对手相关的数据。 6.3.4 厂办根据各部门的数据汇总报表责成财务科计算出产品成本发展趋势、 废品成本、内外部损失、各种消耗和鉴定费用等数据。 6.3.6 各部门对所收集的数据进行汇总分析，以数字统计的方法加文字说明的 形式，报告厂办。 数据的分析评审 6.4.1 厂长主持，管理者代表组织，各部门参加，每半年对数据进行一次分析。 6.4.2 评审的依据是行业标准、组织的计划目标和内控或企业标准、竞争对手 或适用的基准。通过分析提供下列信息，作为对质量管理体系适宜性和 有效性的评价依据。 a. 顾客满意度的现状和趋势以及不满意的主要方面； b. 产品和服务方面与顾客要求的符合性； c. 过程产品特性的变化和趋势； d. 供方产品过程和体系的相关信息。 6.4.3 分析应形成文件并保存。通过分析找出差距，以便采取纠正措施，改善 质量管理体系的运行状态。 措施和应用 6.5.1 根据分析结果，质检科组织相关部门制订和实施纠正措施，并监督检查 并将实施效果报厂长。 6.5.2 纠正措施优先解决与顾客相关的问题和组织的生产、销售、服务中的关 键问题。 6.5.3 通过数据和信息的分析寻找改进的机会 7.质量记录 不合格品统计表 HD-QT-80501 统计分析报告 HD-QT-80502 8. 相关文件 《服务和顾客满意度调查控制程序》 HD-QP-801 《监视和测量控制程序》 HD-QP-803 《产品要求和合同评审控制程序》 HD-QP-701 《采购和供方控制程序》 HD-QP-702 《不合格品控制程序》 HD-QP-804
过程分析工作表（乌龟图）
1.目的 规定了公司内、外部信息收集、分析的方法及责任，有利于使公司能根据内外部环境和形势，制订相应的政策和措施。 2.范围 适用于公司各职能部门对信息资料的收集、分析和管理。 3.定义 3.1 统计技术------用于提示产品/工作质量形成的规律的统计方法. 4.职责 4.1 公司品管部是本程序的归口管理部门。 4.2 各部门负责将与本部门业务、职能有关信息、资料的收集、分析和使用，并对信息的真实性和有效性负责。 5.程序内容 5.1 统计技术管理 5.1.1 常用统计技术工具 常用的统计技术有：SPC控制图（Xbay-R、X-MR等）、MSA、CP、FMEA、直方图、因果图、排列图、统计表、甘特图、折线图、柱状图、网络图等等。
各部门可根据实际情况选择一种或几种统计工具。但应予以规定且核准，工作中即按规定实施。 5.1.1.1柱状图：应用于某一段时间内，两种或两种以上特性在同一要求下所处的状态对比。 5.1.1.2 统计表：需要迅速取得或整理数据而设计的只需作简单检查便可搜集信息的表格。 5.1.1.3 排列图：通过分类排列找出存在的主要质量问题，抓住关键。 5.1.1.4 因果图：针对质量问题，引用人、机、料、法、环、测等六个方面的影响因素进行分析，找出主要原因。 5.1.1.5 控制图：在过程控制中对产品质量特性随时间变化而出现的变差进行监控的图表。 5.1.1.6 直方图：用于分析工艺过程的状态，看工序是否稳定，如不稳定，推断总体质量及掌握工序能力保证质量的程度。 5.1.1.7 折线图：针对某一特性，进行汇总并规律统计，查看其趋势图形，以了解其实际状况。 5.1.1.8 FMEA：应用于产品质量先期策划中的失效分析。 5.1.1.9 MSA：应用于对测量系统能力的分析。 5.1.1.10 CP：应用于产品质量先期策划中的质量控制计划。 5.1.1.11 甘特图：用于项目工作的进度日程计划安排。 5.1.2 统计技术应用领域 5.1.2.1各部门通过对公司一级数据的收集、整理，并加以分析，以验证各相关目标、指标的达成情况。 5.1.2.2在对有关数据和信息进行收集整理并分析时，各相关部门应采用适当的统计技术。 5.1.4 统计技术的培训
大数据学习班课程有哪些 大家都知道各行各业都在做全年数据分析，或是季度数据分析，再或是十几年的对比分析等等，而数据又是什么呢？数据是统计好的，是在作分析之前的基础，数据的质量高，相关度好，维度精准，那么做出的数据分析就是非常可靠的了。但我们的大数据技术能熟练掌握的人才却少之又少，所以现在学习大数据就是一个良好的机遇，那大数据培训班哪里好呢？ 大数据培训班，当然来千锋教育了。千锋重金聘请一流核心骨干讲师，打造互联网大数据课程。让学员在技术的道路上捷足先登，做IT技术达人，成就人生理想。千锋大数据采用全新教学理念，课程中采用企业真实项目，让学员亲身体验企业级项目开发。严格的教学管理，使学员五个月的时间内就可以达到等同于两年的实践开发经验的水平。丰富的项目库、多种实验数据、仿真云端环境为学员营造良好的学习环境。 据统计，北京地区的大数据工程师工资是很高的呢，年薪都在15万以上，更别说有多年工作经验的人了。目前北京地区仅仅2017年的第一季就有接近
30000多的人才缺口，平均薪资在14000多。现在对于互联网公司的领导来说，缺乏的是全栈大数据开发的人才，现在做大数据，不可能再像前几年的简单应用上了，越是全面的技能，就越能被企业所认可。 其实学习大数据，能找的工作非常多，而数据开发师是学习大数据后从事的主要工作了，这个工作在不同的行业中都有应用，专门去搜集行业的数据，还有整理等，数据做成行业细致的研究，提取数据，分析数据，实现数据的商业化价值。 千锋大数据是“技术+管理”的集合，通过千锋大数据课程的学习，可以提高学员对理论的认识，重点是强调学员的动手能力以及实战经验的累积。也就是说千锋大数据课程培训是在沿袭普通高校大体教学模式的基础上，结合新的教改方案，提高了专业课和实践教学内容在整个教学体系中的比重，加大了实验室建设力度，加大实践教学力度。千锋做大数据培训，不仅要让你会大数据的核心技术知识，还要让你掌握实际工作中能用到的技巧，毕业即上岗工作。 大数据培训班，到千锋学习可以先免费试听14天的课程，两周的时间你也足够可以了解到是否可以学习大数据培训的课程了，是否对课程感兴趣！想学习真正的大数据，千锋是一个专业的大数据品牌培训机构！
“大数据”这个词的热度虽然下降了，但这种技术本身还在飞速发展扩张。从政府、银行、交通、金融到电商、零售、餐饮等各行各业的大数据应用及相关产品层出不穷，在越来越多的企业内开始投入使用。用人需求的增加，让大数据相关岗位的薪资在IT行业中名列前茅，让很多想学习大数据技术。 零基础报名学习大数据费用多少？ 大数据技术的发展迅速，国内很多高校也开设了“数据科学与大数据技术”专业，但高校的教育始终是滞后于市场的发展需求的，网上关于系统的大数据课程很少，学习资源也不好找，很多人会选择走“大数据培训”这条路。 大数据培训，目前市场上主要分两种课程： 一是大数据开发，学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等，可以参考加米谷大数据开发课程由国家大数据标准组成员+企业大数据总架构师+企业项目经理联合研发课程（万行级代码，企业真实项目实战）。大数据学习虽然并没有多简单，但是
通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据技术的。 二是数据分析与挖掘，学习Python、数据库、数据仓库、网络爬虫、数据分析与处理等，重要的是：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，具体学习内容可以参考加米谷大数据分析与挖掘培训课程，然后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，切实用数据分析驱动网站运营、业务管理，切实发挥数据的价值。 报名费用和学习时长： 培训大数据，一般费用在1w-2w不等，脱产学习从编程到项目实战时间要半年左右。 大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
最好的大数据培训学校有哪些 大数据正当时，那么大数据培训机构有哪些呢？你可以每天在听到大数据，出行大数据、淘宝大数据、旅游大数据……那么肯定也会有很多朋友因为兴趣去了解过，可能渐渐的对大数据行业非常有信心，想要进入大数据圈子。还会有不少因为行业前景不好想要转行的朋友，了解到大数据行业薪资高、前景好所以想要进入到大数据行业，但是不管怎么样，想要学习大数据的你，一定要知道的大数据培训机构有哪些！千锋教育是你很好的选择！ 在这里千锋教育就先给你上个预习课，学习大数据的步骤有哪些呢？ 1.了解大数据理论 要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。 2.计算机编程语言的学习。
对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。目前大多数机构都是教JAVA，我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。他容易学而且很好用，如果你学习过C++语言，你会觉得C++和Java很像，因为Java中许多基本语句的语法和C++一样，像常用的循环语句，控制语句等和C++几乎一样，其实Java和C++是两种完全不同的语言，Java 只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。Java 略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念，C++中许多容易混淆的概念，有的被Java弃之不用了，或者以一种更清楚更容易理解的方式实现，因此Java语言相对是简单的。那在学习Java的时候，我们一般需要学习这些课程：HTML&CSS&JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术，jQuery 与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。 3.大数据相关课程的学习。 学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据部分课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。 4.实战阶段。 不用多说，学习完任何一门技术，最后的实战训练是最重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也
好程序员大数据分析在企业运营中的作用 好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构，在大数据+人工智能领域取得了显著的成果，基于已有的业绩，好程序员推出高端大数据培训班，想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试，才能进入，越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪，今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用，让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用，大数据成为一个封口，人员紧缺，具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。 现代社会企业竞争白热化，传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销，用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程，涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做，那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一：帮助企业分析目标客户 数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生，拥有一批真实用户后，根据这批核心用户的特征，可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同，可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值，甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 二：活跃率分析
活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道，一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍，僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术：一个是主成分分析，其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分，并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化，因为不同指标有不同的度量尺度，只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。 三：发现访问路径 根据用户在网页上流转的规律和特点，发现频繁访问路径模式，可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类，一类是有算法支持，另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合，可以针对不同群体的路径分析，优化页面布局，提升转化率，减少用户流失风险。不仅运营部门，产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。 为卖出更多产品和服务，数据分析师通常会用到以下一些模型。 一、商品推荐模型 推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等，其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景，如旅行根据机票推荐酒店，情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题，如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中，需要根据业务场景、充分利用各种算法优点，设计混合推荐算法，提升推荐质量。 二、交叉销售模型
Q/FY 成都市XXXX制造有限公司 企业标准 Q/FY 10-12(B/1) 代替 Q/FY 10-12(B/0 ) 数据分析控制程序 制: 核: 签: 标准化: 批准: 2018-03-06 发布2018-03-07 实施 成都市XXXX制造有限公司
目次 、八— 刖言 更改控制页 1.目的 2.适用范围 3.术语和定义 4.引用标准/文件 5.职责与权限 6.工作程序 7.记录 目次
本标准替代 Q/FY 010-12(B/0) ，除编辑性修改外，与其相比主要差异如下：——细化规定了数据分析职责等要求； ——规范与增加了相应表格； ——引用了 GJB 9001C-2017 质量管理体系中的要求。本标准由质量部提出。 本标准由质量部归口。本标准起草单位：质量部。 本标准主要起草人： XXXX 本标准为第二次修订 ,历次发布版本为 : Q/FY10-12(B/0 )
I
数据分析控制程序 1目的 规范数据的采集、分析和使用，以确定质量管理体系的适宜性和有效性，识别改进 的区域，为各项决策活动提供科学的依据。 2适用范围 本程序适用于本公司质量管理体系运行所产生的数据的收集、分析，以确保体系运 行的状况和米取措施的机会。 3术语和定义 本程序应用GJB 9001C-2017和GB/T19001: 2016《质量管理体系 要求》中的术语 和定义。 4引用标准/文件 5职责与权限 5.1质量部门负责数据分析的归口管理部门，负责本部门监测数据的收集、分析。 5.2其他各部门负责各自相关数据的收集、分析。 6工作程序 对产品质量和过程绩效与质量目标进行比较，识别改进机会。 6.2.1为了寻找数据变化的规律性，通常采用统计方法。 6.2.2公司基本统计方法的选择 4.1 Q/FY 01-00 《质量手册》 4.2 Q/FY 10-01 《文件控制程序》 4.3 Q/FY 10-02 《记录控制程序》 6.1 数据分析的范围: a) 顾客满意和（或）不满意的程度; b) 产品满足顾客要求的符合性；包括质量水平、技术水平等; c) 产品特性、过程特性及趋势，包括采取预防措施的机会; d) 供方及供应产品的信息（如供货质量状况、合同履约情况、售后服务情况等） e) 本公司质量有关的质量经济性分析数据等; 6.2 数据分析方法: f)
数据分析控制程序 1.目的 对与质量有关的数据进行适当收集和分析，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并识别改进的机会。 2.适用范围 适用于本所来自检验检测活动及其他质量活动数据统计、分析的控制。 3.术语 本程序采用了TSG Z7003—2004《特种设备检验检测机构质量管理体系要求》中规定的术语。 4.职责 4.1各相关科室收集相关信息，提供本科室质量目标数据及其他相关的数据，并定时上报质量负责人。 4.2质量负责人负责组织对本所的数据收集和分析进行管理。 4.3办公室负责对外数据的收集、统计、汇总、上报。 4.4所长负责对数据分析控制情况进行监督、检查。 5.工作程序 5.1数据分析应提供以下方面的信息 5.1.1用户满意或不满意的程度； 5.1.2服务满足政府和用户需求的符合性； 5.1.3服务、过程的特性及发展趋势，包括采取纠正和预防措施的机会。 5.2数据的收集 5.2.1质量负责人负责组织收集质量目标完成结果、内外部审核
情况、管理评审的输出、上级部门检查的结果及反馈、质量监督抽查等方面的数据和信息。 5.2.2技术负责人负责组织收集检验检测方面的数据和信息。 5.3可以采用的统计技术方法 5.3.1对用户满意度、质量审核分析等，一般采用调查表、统计表等方法。 5.3.2对质量目标的完成结果、服务情况、供方情况等，在受控状态下，一般采用抽样检验、调查表、统计表等找出过程的发展趋势。 5.4对数据分析的要求 5.4.1正确运用统计方法，确保数据的科学、准确、真实； 5.4.2对数据分析的结果应做出定性或定量的评价； 5.4.3根据评价的结果，寻找改进的机会。 5.5数据分析结果的处理 5.5.1数据统计分析的结果应传递给所长，由其组织从数据分析结果中寻找改进的机会，组织实施质量改进。 5.5.2数据分析的结果、质量改进的情况和建议作为管理评审的输入。 6.相关文件 6.1接受安全监察管理程序； 6.2内部审核程序； 6.3不符合控制程序； 6.4投诉与抱怨处理程序等。
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广东省民办职业培训机构综合情况数据分析报告2018版
报告导读 广东省民办职业培训机构综合情况数据分析报告旨在运用严谨的数据分析，以更为客观、真实的角度，对广东省民办职业培训机构综合情况进行剖析和阐述。 广东省民办职业培训机构综合情况数据分析报告同时围绕关键指标即民办 职业培训机构总数量，民办职业培训机构在职教职工总人数，民办职业培训机构在职教师数量，民办职业培训机构兼职教师人数，民办职业培训机构经费来源总数量，民办职业培训机构财政补助费，民办职业培训机构职业培训补贴等，对广东省民办职业培训机构综合情况进行了全面深入的分析和总结。广东省民办职业培训机构综合情况数据分析报告可以帮助投资决策者效益 最大化，是了解广东省民办职业培训机构综合情况的重要参考渠道。本报告数据来源于权威政府部门如中国国家统计局、相关科研机构及行业协会等，数据客观、精准。
目录 第一节广东省民办职业培训机构综合情况现状概况 (1) 第二节广东省民办职业培训机构总数量指标分析 (3) 一、广东省民办职业培训机构总数量现状统计 (3) 二、全国民办职业培训机构总数量现状统计 (3) 三、广东省民办职业培训机构总数量占全国民办职业培训机构总数量比重统计 (3) 四、广东省民办职业培训机构总数量（2015-2017）统计分析 (4) 五、广东省民办职业培训机构总数量（2016-2017）变动分析 (4) 六、全国民办职业培训机构总数量（2015-2017）统计分析 (5) 七、全国民办职业培训机构总数量（2016-2017）变动分析 (5) 八、广东省民办职业培训机构总数量同全国民办职业培训机构总数量（2016-2017）变动对 比分析 (6) 第三节广东省民办职业培训机构在职教职工总人数指标分析 (7) 一、广东省民办职业培训机构在职教职工总人数现状统计 (7) 二、全国民办职业培训机构在职教职工总人数现状统计分析 (7) 三、广东省民办职业培训机构在职教职工总人数占全国民办职业培训机构在职教职工总人 数比重统计分析 (7) 四、广东省民办职业培训机构在职教职工总人数（2015-2017）统计分析 (8)
大数据培训去哪个机构好 大数据的火爆引来了一众学子的青睐，学习大数据的人随之增多，大数据学习你得知道大数据培训机构哪个好，只有在好的培训机构里接受培训你才能获得更好的知识，当然小编今天要说的不仅是大数据培训机构哪个好，还有一些大数据入门之前的知识小编也要为你普及。 大数据培训机构哪个好 要说大数据培训机构，那可是数都数不过来，但是，是金子总会发光，好的大数据培训机构必定会发扬光大，千锋教育就是一家在业内口碑非常不错的培训机构。 千锋教育大数据培训机构专注高学历IT职业教育,是中国IT职业教育领先品牌，它拥有众多实战派讲师，金牌讲师齐聚，主流巨擘带你引领大数据时代，在千锋教育大数据培训机构高薪就业并不是口号，千锋就业学员以行业最高薪资稳居榜首，并不是偶然，是经过教学+教研+项目指导+高强度训练锻炼出来的。 千锋教育大数据培训机构200余位业内强师100%全程面授，名师虽贵绝不省人工，面授虽繁必不减品质。以实战项目做指导，手把手纯面授，面对面现场教学。同时论坛辅导，上课资料录制，方便学生课后复习。严格保障教学质量等等这些都是千锋教育的发光点。进入千锋教育，深入了解它，你会发现这些只
是很小的一部分。 学习大数据要了解的问题 什么是大数据？ 所谓大数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 大数据技术的应用？ 随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据培训机构哪个好？当选千锋教育。
更改历史 1.0目的
采用适当的统计技术，对产品形成过程及产品质量进行控制，以利于及早发现问题采取预防措施，预防和控制问题的发生。 2.0范围 适用于产品质量及产品形成的各有关阶段。 3.0职责 3.1各职能部门负责统计技术的选定及实施。 3.2质管部负责对统计技术应用的监督管理及归纳分析。 3.3管理者代表负责组织对公司数据分析应用工作的开展、推广和指导。 4.0工作程序 4.1统计方法应用范围： 4.1.1市场预测（如调查表等）； 4.1.2产品开发阶段； 4.1.3过程控制和过程优化（如控制图、抽样技术、质量追踪反馈表、错误率、返工率等）； 4.1.4进货检验（如抽样技术、缺陷收集卡、排列图分析）； 4.1.5最终检验（如抽样技术、缺陷收集卡、排列分析）； 4.1.6产品使用过程中的失效分析（如缺陷收集卡、排列图分析等）； 4.1.7产品及过程分析（如因果图）。 4.2常用统计方法 4.2.1统计分析表（调查表）法 4.2.1.1.统计分析表法是以收集和记录资料的形式对数据进行粗略的整理和原因分析的一 种方法。 4.2.1.2.统计分析表法可用于市场预测和调查、收集各类质量特性数据，供质量改进使用， 也可用于成品检验情况分析。 4.2.2排列图法 4.2.2.1.排列图法是寻找影响产品质量的主要问题，即区分“关键的少数和无关紧要的多 数”，确定质量改进关键项目的一种方法。 4.2.2.2.排列图法可用于产品缺陷分析、成品一次交验合格情况分析、找出质量问题的主 要原因等。 4.2.3因果图法
4.2.3.1.因果图是用于寻找质量问题产生的原因，即分析原因于结果之间关系的一种方法。 4.2.3.2.因果图法分析找出质量问题产生的主要原因、可用于废品原因分析、成品装配一 次交检合格情况等。 4.2.4直方图法 4.2.4.1.直方图法是用于分析数据的分布状态，从而对总体分布状态及其特征量进行推新 的一种方法。 4.2.4.2.直方图法可从分布规律中分析产品质量状况和工序状态，可用于工序控制和工序 能力调查等。 4.2.5控制图法 4.2. 5.1.控制图是用于分析和判断工序是否处于稳定状态所使用的带有控制界限的一种方 法。 4.2. 5.2.控制图法主要可用于工序质量控制等。 4.2.6抽样检验 4.2.6.1.抽样检验是从产品中随机抽取若干个样品，测试其质量指标，从而对这一批产品 质量状况作出判断的一种方法。 4.2.6.2.抽样检验可用于成品入库检验情况等。 4.3统计方法的选用程序 4.3.1选定统计分析项目 4.3.1.1.由各职能部门根据工作中发生的问题，提出针对性的项目，明确分析目的后选定 分析项目。 4.3.2选定统计方法 4.3.2.1.由各职能部门制定人员，根据项目的目的、要求内容重点、分析范围等，选定最 能反映出问题所在的统计方法，交研发部统一登记于“统计技术应用一览表”。 4.3.3收集整理和鉴别资料 4.3.3.1.按统计方法收集整理和鉴别资料，包括来自监视和测量的结果及其他有关来源的 数据，并保证信息的准确性、可比性，且具有代表性，收集信息至少包括以下方 面的输入： a）反馈； b）产品要求的符合性；
质量管理：数据分析控制程序 1、目的 收集和分析适当的数据，以确定质量管理体系的适宜性和有效性，并识别可以实施的改进。 2、适用范围 适用于对来自监视和测量活动及其他相关来源的数据分析。 3、相关/支持性文件 《过程和服务的监视和测量程序》 《文件控制程序》 《记录控制程序》 《纠正措施程序》 《预防措施程序》 4、职责 4.1质量管理部 a)负责归口管理公司对内、外相关数据的传递与分析、处理； b)负责统计技术的选用、批准、组织培训及检查统计技术的实施效果。 4.2各部门 a)负责各自相关的数据收集、传递、交流； b)负责本部门统计技术的具体选择与应用。 5、工作程序 5.1数据是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息。
5.2数据的来源 5.2.1外部来源 a)政策、法规、标准等； b)地方政府机构检查的结果及反馈； c)市场动态； d)相关方（如业主和住户、供应方等）反馈及投诉等。 5.2.2内部来源 a)日常工作，如质量目标完成情况、服务质量检查与考评记录、内部质量审核与管理评审报告及体系正常运行的其他记录； b)存在、潜在的不合格，如质量问题统计分析结果、纠正预防措施处理结果等； c)紧急信息如出现突发事故等； d)其他信息员工建议等。 5.2.3数据可采用已有的质量记录、书面资料、讨论交流、电子媒体、通讯等方式。 5.3数据的收集、分析与处理 5.3.1对数据的收集、分析与处理应提供如下信息； a)业主和住户满意或不满意程度； b)服务满足业主和住户需求的符合性； c)过程、服务的特性及发展趋势，包括采取预防措施的机会； d)供方的信务标准类数据的收集分析，并负责传递至相关部门。对出现的不合格项，执行《纠正措施程序》。
哪个大数据编程培训机构比较好 千锋小编认为“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。大数据（Big Data）又称为巨量资料，但它的主要作用并不是收集资料、数据，而是对数据进行分析、挖掘及处理。那想要进入大数据领域，学习大数据编程怎么样？有前途吗？ 首先来解决大数据编程学习怎么样？ 当今世界，科技进步日新月异，互联网、云计算、大数据等现代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式，深刻展示了世界发展的前景。作为中国政府重点扶持的新兴产业，大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经极其广阔，未来的互联网就是大数据和云计算的天下，不管你是否认同，大数据时代已经来临，并将深刻地改变着我们的工作和生活。 大数据编程学习正是我们的发展机遇，进攻大数据领域的绝佳时机。拿千锋大数据专业的学生举例来说吧，在大数据学完之后两周内学生全部就业，并且平均薪资达到14644元，这对于一个刚刚毕业的学生来说真的是一个很高的起点。
大数据时代下，我们能做些什么？ 一个简单的例子就是你常用的网购APP的推荐商品，都是根据你日常的购买习惯、消费情况以及你近期或者是之前购买过的东西，进行推荐的。这里包含了，数据的采集及分析，这个只是简单的应用例子。 新浪微博是大数据时代典型的产物，微博颠覆了传统意义上普通信息媒介的传播方式，它具有传播速度快，传播范围广的特点，能在短时间形成飓风的传播效应，进而形成广泛的影响力。 大数据时代什么最贵？ 十年前，葛大爷曾说过，“21世纪什么zui贵?”—“人才”，深以为然。而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才。大数据时代下的人才才是未来各大知名企业争抢的目标。 当大数据的大浪凶猛袭来时，要么你冲上浪尖，做时代的弄潮儿，要么被打入海底，做鱼儿的晚餐。大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经非常的广阔，未来的互联网就是大数据和云计算的天下，大数据和云计算技术将是每一个IT
从零基础到精通入门，大数据分析培训课程可以这么学 大数据是一门复杂的学科，学起来相对于其他学科比较难，这与他的薪资是想匹配的，我们都知道，对于大数据人才，公司都是视为瑰宝的，薪资给的都比较高，对于大数据分析培训课程来说，只是可以让你系统的学习大数据知识，找到大数据的项目进行实战，相对于自学来说时间会短一些，学的更加系统一点。下面关于大数据分析培训的问题来纠正一下对于培训观念的正确理解以及有些大数据培训的偏见的一些看法： 1、有很多不经过培训的大数据工程师经常说不需要培训，但当你错失了毕业前的机会，或者你自己当初没好好学(大家都会犯错误)，你再想入这个行，又没有人脉，你除了找培训还有什么办法呢。有很多大学，老师就没项目，学生到哪去参加项目。 2、还有一些没经过培训的大数据工程师瞧不起培训过的，事实上，经过培训出来的，现在变成大牛的，大有人在，有CEO的，有首席架构师的，只是起步的方式不一样，英雄不问出处 大数据培训和你学习一样，首先要注意以下四点： 1、学习的第一个月是关键，再累再苦一定要努力和坚持，过了一个月后，后面学习越来越轻松;4个多月学习你当成一次旅行，有兴奋自然有辛苦，只要坚持一个月，只要坚持一个月，只要坚持一个月，重要的事说三遍! 2、学大数据无非是多敲代码，碰到问题15分钟解决不了就问老师。帮你卸下包袱，轻装前进，才是培训机构的价值，多敲代码多问老师。 3、想成为好的大数据工程师，在解决了问题以后要思考为什么，有没有更好的办法，掌握编程思想的工程师才叫工程师，否则就是代码民工，你的职业生涯发展会受到不少限 制。 总之：大数据培训要根据自己的自身情况来看，不管是培训还是自学都需要好好学习，对目标有不断的追求，不断完善自己。 了解了大数据分析的具体情况大家有没有想跃跃欲试呢？现在就给大家推荐一个优秀的平台——容大职业全平台大数据分析课程。不仅聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，即使刚开始学习的小白也可以掌握了解大数据分析。 希望以上这些对于想学大数据分析的人有所帮助！更多大数据课程相关问题，欢迎咨询容大
秦皇岛市XX医学系统有限公司 质量管理体系文件 文件名称数据分析控制程序文控标识 文件编号CMS-02-841 版本 C 编制部门品质部生效日期2017/6/1 发布签署 姓名职位签署签署日期编制毕X梅质保工程师 审核会签审核—— 批准杨X山总经理 发放范围□市场部□销售管理部□研发中心□采购部□生产部□仓储部□物流部□电子商务部□技术支持中心□人力资源部□品质部□办公室 □国际贸易部□ 发放方式□电子文档□纸文档□光盘+签署页 归档方式□电子文档编写/打开软件：_______________ □纸文档□光盘+签署页 更改记录 版本/修订 次数 更改页修改码更改单号更改主要内容生效日期加盖红色受控印章的硬拷贝文件受控。使用前，请核实文件是否为有效版本。
文件名称数据分析控制程序文件编号CMS-02-841 版本/修改码 C 页码第 1 页共 4 页 1 目的 收集、整理和分析适当的数据，以评价质量管理体系的适宜性和有效性，并识别可以实施的改进机会。 2 范围 适用于对来自监视和测量活动及其他相关来源的数据的收集、整理、分析和利用。 3 职责 3.1品质部负责协助相关部门选用统计技术、组织培训及检查统计技术的实施效果。 3.2各职能部门负责按相关文件要求收集、传递、整理、分析来自监视和测量活动的数据；负责本部门统计方法的具体选用、实施和应用情况报告。 4程序 4.1信息是指有意义的数据。对数据进行统计、分析形成价值的信息，也为控制质量和进行决策提供依据。数据和信息是公司的重要资源。 4.2数据的来源 4.2.1外部来源 1)政策、法规、标准等； 2)地方政府机构检查的结果及反馈； 3)第二、三方审核结果； 4)市场、新产品、新技术发展方向； 5)相关方（如顾客、供方等）反馈及投诉等。 4.2.2内部来源 1)产品实现、过程控制和体系运行的记录，如质量目标完成情况、检验试验记录、内部质量审核与管理评审报告及体系正常运行的其他记录； 2)存在、潜在的不合格，如质量问题统计分析结果、纠正预防措施处理结果等； 3)其他信息，如员工建议等。 4.3数据的收集、分析与处理 数据的收集可以直接利用已有的质量记录、书面资料，也可以采用交谈、调查、电子媒体、通信等方式进行。 4.3.1对数据的收集、分析、处理应能提供如下信息： 1)顾客反馈（包括满意和不满意）； 2)产品满足顾客需求的符合性； 3)过程、产品的特性及其发展趋势，包括采取预防措施的机会； 4)供方的信息等。 4.3.2外部数据的收集、分析与处理 4.3.2.1品质部负责行业主管部门、认证机构监督检查的结果的收集分析，并负责传递到相关部门。对出现的不合格项，执行《纠正措施和预防措施控制程序》。 4.3.2.2 政策法规类信息由品质部及相关部门收集、分析、整理、传递。 4.3.2.3 销售管理部、国际贸易部、技术支持中心、电子商务部等部门积极与顾客进行沟通，以满足顾客需