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 ?
程序化营销生态圈架构图
F —
1
OTV
r
1
? OTT
■
j _ -■
策珞支持
JS 介支持
大数据反哺 数据共孚与打通 产品目我更新与競
r 1^—
1 1 DS
P
>
k
J
数据流目循环 F 1 r
k
尿生 信息 1
"Ki
J
999 B ? ■
:
? ? ? ? ? ? ? ? MB ? ? ? ?
super acMftebfl media efxine
创意支持
项目服努
1 ,r
AD N
J
rz
r
?
*
场景
” >
k
多维走向
优化支持
可信广育投放体系
广育监测数据原生数据
搜索数据
置信区间
克价预测
引加模型
流式计算
A/BifflH 式
网民浏览数据
交互蛹
ma
营销服务
专业团臥实力服务：7*24小时实时服务
营销应用层
产品生态组合：营销应用价值,实现流星变现
算法层
算法云端卑群:系统自动匹配最佳算法隼合
数据层
生态圏底层：浩背大数据流
生态布局核心价值
打破数据孤岛
多方数据共手，数据 价值变现
,建立真正 DMP.
技术优化实现跨渠 道打通,统一标准 f 强化效果,真正实 现大数
据营销。
价值最大化
流暈在生态内自循
环■帮助生态迭代 性动态调整,提升 生态圈内流动的 数据帮助校正运 算偏差，产品实
不同产品间的流量 转化，营销转化。
准确性。
现目我更新与完
善。
跨屏七?8亿+
SameData-传漾大数据营销源动力
传漾DMP 产品samedata ,自发布以来受到超过
500+知名品牌客户认可,以其领先的人群数据库被行业称为
〃打开精准定向的黑匣子"
也是互联网精准企业中唯一开放后台受众数据库给 客户体验验证的精准广告供应商。
??? M ? ??
? ? ? ? ???? ? ? ? ? ???? ? ????
O
PC-11 亿+
□
MOB-8.6 亿+
uiiA^/ra-
L 仝
LEW
北?
LJ
的.即
U
卩曲
s
U??*
」购烁
LJSL ?
□也?
匚
dEXft-
匚 ■ □细畑.
□ P ?
□碍
:凹叼Q 口加玄2?
匚EQ ?
□ ?XE*r ? 匚號?
匚
MM ?
口 g.
—a + inuara
大数据收集源
大数据收集源
百度refer、腾讯、阿里
谷歌、运营商数据
传漾独有收集途径B广泛收集途径
弓叮鶯0电花仇￥
高效智能化广告发布平台
超过50%的艾瑞排名前200赢优険媒体
市场份额第一
富媒体发布管理平台
涵盖新浪、网易、腾讯、搜犯四大门户优质媒体
资源.覆盖超过1亿以上的主流受众辟体
广告监测系统
涵盖艾瑞、梅花网、凯盈、易观网等
原
生
投
放
数
交互数
据
点击、注册、
鈞售线索
广告数据
广告投放数据
原生数
据
电商、官网数
据、Minisite.
H5
合作媒体
PC端?5万多冢媒体；
MOB端-10万多个APP ;
OTT^-toplO厂家全覆盖
SameData-精
? ??
$upcr edvcrtsing media eng
人滸琢 :
数据鋅及挖掘
-W9EW Q ?订入爻据 E -
通过samedata□ “尺电亍产□企业市场?□理茨休闵■□林及文化”□ JffKSW??
□逸讯确▼□财i及法律一□报刊杂志▼□科乎科技?□贪敎俗仰*输入TA关键词，□交通?□ rtExs ▼□招聘孰业*□ KW^I ■□全8関3
口」直接筛选品牌口36谷及化&昂□両黄尿▼□运动▼口羸吿冬洽▼□E用医疗▼□ 3RZ ▼□勇《产■□ Q公用范?□公总?
目标受众。一人口将征匹配
t￡8!J：处：口粵
□ 18岁及以下
口女
□ 19-24$?口25?30岁
1
□ 31-35歹
敦ST：□功中及以下□冉申（中专）□大宁专科□大存科/樹5月收入:
□ 4000521 下□ 4000 6000元□ 6000 1000055^oooo-isgj iSlSW*
SACS
i*?s￡Jtys
S至ffi
询込现域V
V
■
33个兴趣大类t168个兴趣中类，857个兴趣小类
全方位细分受众兴趣属性
从性别、年龄、教育、家庭月收入（消费能力）
区分受众人口特征JI性
从受众的活跃时间段.活跃地域
活跃媒体等属性筛选网罗
SameData-adsame_ID让每个受众真实可见
Sa me Data-adsame
皿
讥
”44f ."131
?如
JniSA“XU?|
gH5Q^
?? 忙 esc
J!IIA.?4W^4r?
xv4.u4ni*t^n
択钉
32M2Mr ?
x*ai< “iti qh ieu>i ??F 2MWM2
w
?叫网
2MO9?1C4(A
Q ?小 6 ?2
中 y-毗心方
?a n?iC4?&
RW zwmo ：
QG15?Z XT 9-1-4791^^1
Q.W5R
力,创
［Y X>6小6応昨
Z!ijo^2?uvi?r
的"SZW
二.
?? It -Ol*x?
近期游览轨迹
i
ew
和
wg
?E'*
aicsai ?” r?HMl
1
2?Q?8H?M,
ftm
1 WWQtlUBM MSTTderr*.vat K ? *va?Amr3V? 1 K >W 二 r KSM1. ? eawi” 却 szw ? nV*?2：W4*2 *? iy 4 ">M44 ■cvQ n ??tMi SX&0 l> (V64WV WfkU 5SMB ? * ua? '< 23WW ? xi er n retMWZ XMti 22M t> wmieearrw ?|?ai 〔? eoz nnwi W .064WT t*?lt t5?arTw.mru■ M t vu w 11 sxsa ? 防 64" *>*J7 wMi 2 w.snm*ir*??z.f sa tW It ? I6JHA ?rw PiKU?22S ?* 4)^1I212VJ4< y M JOMVU l?2 Aim 站 ?xii a C7* nn>u4).Mirw rwti nvHUO.MUX) :hnx jituu*aiiAJ? wej ?'C 11 2> ?^MS4 ?OTr EgXMgZ^B OM- TO 逆 宀〉泗 e QG 2"?Z?M =￡w tn 二丿八槿爼万. tftu 222L R en o PW R3 5 ??* 11-21 US 貝 ra?T r ?T H3ir^?*AJ? 3n.. rwn I >H ?U ? nujts ?!C11 21 23： Jit t(1J? 7t(U?3 *ra? Jintn? nihND 21123 Xl^x MU.11 1?^0>N J?t1*U4t.flZlM XOT? RGII ?忖 QXH J11HU4* ME ■oar Qi BNle nniu*< I ?HXM R K 2 245 c p.xrAMm zgst xt j IK ^I "??'Z* "!_■ ?的: 2mgc*M 2、. d2S? Nf M )*^rs iH. c. 3HJC24C1KUJ* MW H " 5 e ?q i4cttfCh?R 小.9、 X2、1 丄 4 八心0E#■ a.sxaim |1V<.- ：G JW 2 m HU? @）活跃时间 受众PC 网络行为 座活跃IP 传漾多屏同源技术 ............................ IP UserID 跨屏usetJD 同_账号跨屏登录信息 Cook i e ……… 厂a d same_l1 一跨屏 D 1ID j AAID IDFA MAC WIFI 基于同一IP 一wifi的mob tv f 作为同源数揭， 数据信息补充 二^码互动触发 数据映射 通过数据模型学习,基于 IP.用户行为分析等推导 同源数据 SameData-无缝型摒投腿平台，支持全线产品 程序化DMP双生平台 快速指导优化投放 优化反馈更具有应用价值 更及时的数据反馈 Smartbid-智能算法、 Smartbid , AD 分析受众兴趣、属性分析媒 体、时间、内容分析地域、可见 性分析活跃时间…… 高效沟通 荣获两项国家专利 在合适的时间. 合适的媒体， 以合适的价格 曝光质重优化 CTR 实时优化 竞价价格优化 进程帧优化 给合适的受众 投放合适的品牌广告 传漾多重定向技术，智能优化应用 设置曝光次数.提升覆盖效果；也可实现跨屏屏控 人群定向 针对细分人群，进行分别触达 地懺定向 雌TA 活趺1W 电力营销大数据监控分析平台分析路亮 发表时间：2019-12-27T14:40:11.133Z 来源：《中国电业》2019年18期作者：路亮 [导读] 随着国家经济的快速发展，各领域不断的提高。 摘要：随着国家经济的快速发展，各领域不断的提高。本文以电力营销大数据平台的架构和基于大数据的客户服务态势监控进行分析。 关键词：电力营销；大数据监控；平台 引言 传统的营销数据分析仍停留在监控及统计相关指标阶段，对各类数据间的关联分析相对较少。随着IT技术的不断发展，大数据平台在供电企业营销管理中将发挥重要作用，从目前情况来看，供电企业营销系统积累了海量的存储数据，具备以营销大数据平台为基础开展数据挖掘及深入分析的条件与基础。 1电力营销大数据平台的基本概念 在了解电力营销大数据平台的基本概念之前，首先需要对电力营销有一个基本的了解。电力营销意味着在不断变化的电力市场中，电力客户需要关注电力供应和使用关系，使电力用户能够使用安全、可靠、合格、经济和可靠的电力产品及服务。以传统的能源营销理念，结合主要技术和大数据的特点，电力营销大数据平台可以简单地归纳为基于营销系统海量存储数据，利用先进的技术和方法，如数据存储、数据挖掘、数据分析、可视化展示等来实现预测分析、客户服务分析、营销精益化管理等功能，进一步提高营销服务能力和服务质量的平台。随着电力市场的不断发展，电网公司提出了营销配电等业务板块建设的集成协同运营机制，实现了信息共享、协调互动以及构建大型营销体系。 2电力营销大数据平台的架构 2.1存储 电力营销大数据平台架构设计应充分考虑存储技术，需要PB、ZB级的存储空间作为支撑，否则系统就很容易崩溃。因此，在进行存储应用时，我们可以从存储模块入手，为了降低该模块的硬件成本，提高硬件的可拓展性，将大数据存储模块与大数据处理模块构建在通用的服务器、操作系统或者虚拟机上建立存储单元，标准的普通服务器或者PC机即可成为基于该架构的终端组成单元。除此之外，存储还能在大数据调度框架之上作为企业级商业智能应用系统，用来进行查询、分析和统计等工作。 2.2操作系统 在进行操作系统的构建时，可以从四个方面进行考虑。第一，基础设施层。包括网络、服务器和存储等硬件资源以及操作系统，数据库和其他支持软件等软件资源数据源层分为数据访问和数据存储两个部分，数据访问由数据复制软件GoldenGate和ODI实现数据转换工具的数据存储使用关系数据库Oracle存储缓存数据，公司数据，系统支持数据。第二，接口交换数据业务逻辑层。平台管理软件实现业务逻辑包括模型管理、标准编码管理、数据转换管理、数据质量管理、主数据订阅管理、交换区域管理、平台资源监控和平台数据监控等八个组件和应用架构；第三，集成服务层。为其他管理系统提供数据服务，包括数据访问Web服务实现的服务和通过JMS实现的消息传递服务；第四，表示层。基于业务逻辑层组件提供的功能，一系列完美匹配用户体验的接口由JSP/Servlet、AJAX、Flex、JavaSwing、HTML和CSS等技术手段实现。 2.3服务器 电力大数据平台的总体结构与电力系统中丰富的电力数据源流相结合，包括电力流量、信息流量、业务流量、故障流量和气象流量，然后从具体的工业应用中推导出来，作为传输和转换。负载控制系统，管理信息系统，监控和数据采集系统，能量测量系统都会在电力设备或在线监测系统等上分布、使用、调整。服务器的稳定关系到上述系统的稳定性以及可靠性。因此，建立一个具有完整功能、稳定的服务器是十分必要的。 2.4数据处理 数据复制的转型是强大的数据营销平台的主要功能。通过这一功能，庞大的电力营销数据平台实时从各个营销业务系统获取业务数据，并执行标准转换来标准化数据，为营销业务监控系统提供数据支持以及每个业务系统的数据查询。 3基于大数据的客户服务态势监控 3.1客户服务态势监控过程 借助大数据分析技术，并依靠多个大数据分析的模型与场景能够掌握客户服务的多层级、多维度数据标签。对于客户服务态势监控而言，就是在监控大屏中显示分析结果；首先借助客户关注的热点话题，掌握不同地区用户实际服务需求。接着，利用业务办理实时抢修、停电态势，体现用户需求的服务进程，从大方向了解客户落地与诉求的变化趋势。紧接着，借助服务渠道掌握供电企业提供的各项服务渠道整体使用状况以及业务分布状况，并对各渠道的服务能力进行初步评估，以此为根据判断是否存在漏洞。最后，借助特点事件态势、电力舆情态势、投诉全景态势以及客户满意度态势、投诉全景态势、电力舆情态势、热点事件态势掌握客户对电力服务全方位的整体评价，进而分析影响电力服务与客户满意度的主要因素。除此之外，客户服务态势监控应当以辖区GIS地图为依据，并新增钻取、元素以及浮层等功能充分表明客户服务态势。 3.2客户关注热点态势 以GIS地图为基础，对客户关注渠道分布、关注人群分布、热点区域分布以及关注热点构成等进行实时展示，同时紧密联系历史监控数据掌握动态变化趋势，从而全方位掌握用户关注热点情况，更能够提供多元化的自定义组合条件，进而掌握详细渠道、人群、区域以及热点的实际情况，也能够了解各热点之间的关系，为电力服务决策提供可靠依据。根据种类的不同，客户关注热点主要有服务质量、供电质量、电价电费以及供电业务等，而每个分类也包含多种热点，主要有电力积分、电e宝、电量异常、电压不稳、网点查询、电费缴纳、停电公告、进度查询、电力工程、窃电行为、故障检修、停电抢修、业扩咨询以及业扩受理等。 3.3关注热点构成 结合系统判断出来的用户关注热点，体现热点关注比例、关注量、分类以及热点明细等，借助颜色的不同对近段时间内热点的变化趋势进行判断。除此之外，也能够全面展示不同时间段，每个热点的实时变化状况。系统自动展示全部热点构成状况，能够自动组合显示部 前言 营销总经理这个职位压力大而且没有安全感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影响业绩。营销行业没有常胜将军，但是这个行业以成败论英雄。 营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎：营销总经理要遥控管理庞大的营销团队，服务于全国几千万家经销商和终端。工作千头万绪，哪怕每天干25个小时，工作还是俄罗斯方块一样堆积。 压力和杂务干扰之下，就容易迷失，做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型，帮助自己脱身庶务，联系市场实际，提升管理绩效。 营销总经理工作模型一：数据分析模型 一、营销总经理数据分析流程概述 数据分析好像“业绩体检报告”，告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。 如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题，没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题；就要思考有没有特殊原因——比如：天气下雨造成三天发货量下滑，天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货，所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因，确实属于业绩异常，就要立刻从这个指标着手深度分析：通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品（哪个产品需要重点管理）、发现问题区域（哪个区域需要重点巡查）、发现问题客户（哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常）。除非问题非常严重，一般营销总经理的数据分析下延到直接下级（大区或者省区层面）即可，然后要求问题区域的大区经理做出解释，拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析，寻找问题产品、问题片区和问题经销商。 数据分析得出结论就找到了管理重点，接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务（比如乡镇铺货）等等，整个分析流程图示如下： 《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用 日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。 此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。 为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。 文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 数据分析平台 解决方案 成都四方伟业软件股份有限公司 2017年1月 目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 传统BI模式 ................................................................................. 敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10) 文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 多数据源 ..................................................................................... 数据建 模 ..................................................................................... 多维BI分 析 (18) 5.2.设计运行 (20) 文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 智慧教育大数据云平台 建 设 方 案 目录 第1章概述 (19) 1.1、 1.2项目简介 (19) 1.1.1、项目建设目标 (20) 1.1.2、项目建设内容 (21) 1.1.3、项目建设期限 (23) 1.1.4、xxx市智慧教育大数据云平台建设依据 (23) 1.1.4.1、平台定位 (24) 1.1.4.2、总体建设原则 (25) 1.1.4.3、建设方式采用购买服务的形式 (26) 1.2、参考文献 (26) 第2章需求分析 (29) 2.1、XXX市教育信息化整体情况分析 (29) 2.2、基础网络情况分析 (30) 2.3、基础设施及成熟软件分析 (30) 2.4、应用系统现状分析 (31) 2.5、教育局用户群体与需求分析 (31) 2.5.1、办公室 (31) 2.5.2、督导室 (32) 2.5.3、基教科 (32) 2.5.4、规划财务科 (32) 2.5.5、教科院 (33) 2.5.6、教师工作科 (33) 2.5.7、职成教科 (34) 2.5.8、学校安全管理科、综合改革与政策法规科 (34) 2.5.9、体卫艺科 (36) 2.5.10、教育装备服务中心 (36) 2.5.11、教育质量评价中心 (36) 2.5.11.1、管理应用建设 (36) 2.5.11.2、教与学应用建设 (36) 2.5.11.3、社会公众应用建设 (37) 2.5.12、人事科 (37) 2.5.13、电教馆 (37) 第3章建设思路和建设目标 (38) 3.1、总体建设内容概述 (38) 3.2、总体建设理念 (39) 3.2.1、搭平台 (39) 3.2.2、定标准 (39) 3.2.3、上应用 (40) 3.2.4、成体系 (41) 3.2.5、集中管 (42) 3.2.6、特色建 (43) 3.3、总体目标 (43) 3.3.1、培养人才目标 (43) 3.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (43) 3.3.3、平台建设目标 (44) 3.3.3.1、智慧教育平台建设标准化 (44) 3.3.3.2、平台云化 (44) 3.3.3.3、业务能力云化 (44) 3.3.3.4、服务集中化 (45) 3.3.3.5、应用移动化 (45) 3.3.3.6、应用扩展化 (45) 3.3.3.7、资源可持续化 (45) 3.3.3.8、管理可视化 (45) 3.4、总体架构设计 (46) 3.4.1、总体架构 (46) 3.4.2、云平台整体架构 (47) 互联网营销与大数据分析 大数据营销 大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。 大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。 大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]。 强调时效性[2]：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可 通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。 个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。 性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。 关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。 大数据营销的实现过程： 大数据营销[3]并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数 智慧城市顶层规划 设 计 方 案 北京XX科技有限公司 2019年X月 目录 第1章基本概况 (1) 1.1 某某市概况（要点） (1) 1.2 某某市管辖区-某某区概况（要点） (1) 第2章创建智慧城市可行性分析 (2) 2.1 需求分析 (2) 2.1.1 推进城镇化建设需要“智慧化” (2) 2.1.2 产业转型升级需要“智慧化” (3) 2.1.3 加强城市管理与运营需要“智慧化” (4) 2.1.4 提高生活品质需要“智慧化” (4) 2.2 现有基础条件和优势分析 (5) 2.2.1 现有基础条件 (5) 2.2.2 优势分析 (9) 2.2.3 可行性分析 (10) 2.3 风险分析及对策 (13) 2.3.1 政策风险 (13) 2.3.2 行为风险 (14) 2.3.3 经济风险 (16) 2.3.4 技术风险 (17) 2.3.5 实施风险 (17) 2.3.6 人才风险 (18) 2.3.7 某某市理性认识智慧城市系统 (18) 2.3.8 某某市确定智慧城市建设策略 (19) 2.3.9 某某市基本现状与建设智慧城市定位 (20) 2.3.10 继承国家课题成果降低风险高起点建设 (20) 2.3.11 某某市创新智慧城市建设机制 (21) 2.3.12 某某市全面梳理智慧城市业务并理清相关互系 (21) 2.3.13 某某市将实行设计与建设分开实施的原则 (24) 2.3.14 某某市将做好智慧城市顶层设计 (24) 2.3.15 某某市将实现政府管理与服务业务一体化改革 (25) 2.3.16 某某市智慧城市技术整合与创新 (26) 2.3.17 确定智慧城市工程同已建系统的关系 (27) 2.3.18 某某市利用智慧城市建设整合国家综合成果 (28) 第3章创建智慧城市的目标和任务 (30) 3.1 创建目标 (30) 3.1.1 “智慧某某市”发展预期 (30) 3.1.2 “智慧某某市”总体目标 (31) 3.1.3 “智慧某某市”创建目标 (32) 3.2 考核指标 (36) 3.2.1 信息基础设施建设 (36) 3.2.2 建设与宜居 (38) 3.2.3 管理与服务 (39) 3.2.4 产业与经济 (42) 数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术 全面的互联网信息采集：支持静态页面和动态页面的抓取，可以设置抓取 网页深度，抓取文件类型，以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、 数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理，包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取：根据信息不同来源，有效的进行海量不间断抓取，而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时：信息采集之后，对于相应的信息更新，要具备灵活的机制，保证内容的质量与完善； -结合权限：结合具体项目的流程，相应的文件都有不同的权限，抓取的时候，能够获得相关权限，以此在前台提供知识服务的同时， 满足对权限的控制； -支持录入多种格式的知识素材，包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档，包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取（如word文件里面嵌入visio的图片文件，word的图文框等）； -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集； -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源，导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行，无需人工干预； -用户可指定抓取网站列表，可进行自定义、删除、更改等操作； -用户可自定义开始时间，循环次数，传送数据库等参数； -自动检测网页链接，可自动下载更新页面，自动删除无效链接； -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤； -支持Proxy模块，支持认证的网站内容抓取； 营销数据分析报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT 2017—2018学年第一学期期末考试 《营销数据分析》实践考核 娇源直销店数据分析报告 项目名称：娇源直销店数据分析报告 专业：电子商务 学号： 姓名：刘娇 任课教师：黄艳 2017年12月30日 考核项目及要求 项目：娇源直销店数据分析报告 1．考核要点 (1) 掌握营销数据的收集方法； (2) 掌握常用的数据分析方法； (3) 掌握根据实际数据对网店（网站）进行营销数据分析的能力与方法； (4) 掌握对同类网店（网站）及所在行业进行对比分析的能力与方法。2．作品要求 学生根据自己选择的真实网店（网站）进行详细分析，收集数据并整理数据，对网店（网站）各个方面进行具体数据分析，并撰写完整的数据分析报告。 目录 1.运营基本概况 我的店铺换过两次产品，第一次我在阿里巴巴上选择的产品是笔记本，一直没有销量，于是就更换了产品，现在选用的是深圳市娇源生活用品有限公司，它是一家从事保健用品、化妆品、日用百货、电子产品的公司，拥有自己的品牌以及网站，而且价格是全网统一，我申请成为了分销商。 现在我淘宝店铺名称为娇源直销店，主营产品为美容美体仪器以及保健用品，现在店铺内有22个产品，现在所处行业层级是第一层级，店铺的地址 2.主体分析 流量分析 从图2-1-1可以看到近30天店铺流量，与前一个月相比，访客数下降了%,商品的访客数下降了%，跳失率下降了%，转化率上升了%。从图中数据可以反映出，店铺流量主要受PC端的影响，下降幅度较大，而且后期也没有上升的趋势，初步判断可能是PC端的某个引流渠道有异常。从整体上看，访客数的下降，以及对商品浏览量的下降主要是因为推广的力度大大下降了，跳失率的下降以及转化率的上升可能是因为双十二的促销活动，加入了双十二的促销活动以及对店铺产品搞得活动，再者就是加入了淘宝客的推广，吸引了访客浏览下单。PC端的淘宝免费下单转化率偏低，主要是淘宝搜索的下单转化率低，这直接证明了淘宝搜索的转化率影响到了全店的转化率，而且PC端淘宝免费流量占比最大，也直接反映出淘宝免费这个流量渠道的转化率严重影响到全店的转化率。 图2-1-1 流量概况 通过对店铺流量途径的分析，可以总结访客进入店铺的主要路径有以下几个： 针对上述对流量的分析以及流量入口分析，我们可以将流量来源进行细分然后分别针对不同的流量来源做出不同的管理计划。 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 ? 智慧教育云平台基础平台建设方案 基础平台基于SOA技术体系搭建，清晰的分层结构设计,实现业务组件模块化、流程化，以下分别从三个维度进行平台的规划建设： 1 “教”与“学”：建立智慧学习体系、通过智能、简单、 生动的应用功能提高教师、学生的教与学效果。 2 开放共享、合作共赢：坚持“开放共享、合作共赢”的合 作伙伴发展战略，构建能力开放平台、在线教育商城、EP自助管理平台、SA自助管理平台等为第三方厂商的接入、产品上架、考核结算提供了配套的功能。 3 经营分析、产品优化：构建业务经营分析平台对海量数 据进行深度发掘，多维度分析，从而促进产品的升级优化。基础应用服务 基础应用服务主要包括基础门户、搜索引擎、认证中心、结算支付中心、数据云中心，如图4-1-1 所示： 图4-1-1 基础应用服务结构图 基础门户：面向不同用户提供统一服务窗口，教研员、教师、学生、家长、管理者、相关社会公众等用户都会通过信息门户使用各项服务功能。 搜索引擎：实现全局搜索，根据不同的应用场景，支持平台内结构化数据搜索、非结构化数字资源搜索、第三方搜索引擎集成以及面向互联网的内容搜索集成等。 认证中心：实现统一的授权机制及提供一套方便、安全的口令认证方法，让用户用一套用户名和口令就可以使用网络上其有权使用的所有业务系统。同时，集中统一建设身份认证平台，也有效的避免了系统分散建设过程中的重复建设问题，大大减少了总体的投入。 结算支付中心：实现统一的结算接口，对接银行网关，实现多元化的支付方式，如网银转账、支付宝支付等。 数据云中心：统一数据交换标准，建立安全高效、充分 共享的数据云中心，消除“信息孤岛”。 4 智慧学习体系 智慧学习体系从学、练、评、测、问五个方面进行深度发掘优化，如图4-1-2 智慧学习体系，为教师、学生提供多元化的教学模式以及评测模型，全方位的为老师提供教学指导，为学生提供量身定制的学习智能模型。 5 “学”：课前预习资源、课后复习资源、名师专题、在线 直播、在线仿真 实验、学习任务动态推荐 6 “练”：在线作业、口语作业、作业辅导 7 “问”：在线答疑、名师在线、悬赏问答 8 “测”：智能测评、预习测评、课后成果测评、智能组卷 9 “评”：学习成果报告、成绩分析、综合评价 实验二企业销售数据的分类汇总分析 实验2-1“北风”贸易公司客户特征分析 实验目的 ?理解数据分类汇总在企业中的作用与意义； ?掌握数据透视表工具的基本分类汇总功能； ?掌握建立分类汇总数据排行榜、生成时间序列、绘制pareto曲线图、计 算各地区客户分布、统计各地区客户的平均销售额和大宗销售时间序列的方法和步骤。 实验环境 ?microsoft office access2003； ?microsoft office query2003； ?microsoft office excel2003。 实验内容：“北风贸易”公司客户经理希望能获得有关客户特征的分类汇总数据，以便根据客户的特点，预测未来的销售情况、制订有关销售的策略。 客户经理希望能够利用数据透视表完成以下的汇总工作： 1.按照销售额汇总客户各年度销售排行榜，按照从大到小的方式排列，并且列出 各客户在各类别上的销售额。 实验步骤: (1).首先创建数据源:启动Microsoft Query程序,执行”文件/新建”命令,按下图 所示设置好数据源名字和相关定义,即完成了数据源的创建. (2).打开EXCEL，执行“数据/导入处部数据/新建数据库查询”命令，在Microsoft Query中数据的整理。 （导入的数据源数据） （按销售额从大到小汇总客户各年度销售排行榜） （3）列各客户在各类别上的销售额：从Microsoft Query中导入数据，再进行分类汇总，以下为所操作的过程图。 （导入的相关数据） （各客户在各类别上的销售额） 对以上图的一些说明：图中共有93个客户，产品类别共有是一直到BY列。 智慧城市大数据平台 项目建议书 目前国家高度重视智慧城市规划、建设，云数据中心是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态，是信息化发展的重大变革和必然趋势，是智慧城市建设的基础。 智慧城市实现资源整合，城市管理涉及城建、交通、医疗、环保、文化、教育、产业发展、社区管理服务等诸多领域，在传统的城市管理模式下，建立多方协调、资源共享的管理机制相对困难，智慧城市通过建立部门协作、全民参与的公共管理模式，促进官民互动、部门协同、信息共享、政务公开，使碎片化的公共管理和服务资源有效整合，既让政府部门及时摸清群众的需求，又让拉百姓实时了解有关政策，有助于提升政府的效率和决策水平。所以，大数据共享交换平台是智慧城市成败的核心。 DD州为了提高政府办事效能、提升为民服务水平、跟上时代步伐、创新发展，决定开展智慧城市建设工作。云数据中心和大数据共享交换平台作为智慧城市建设的基础核心先行。 一、建设DD州智慧城市云数据中心 （一）建设依据 1.《关于数据中心规划布局的指导意见》（工信部联通[2013]13 号），2013年1月 2.《国家绿色数据中心试点工作方案》，（工信部联节[2015]82 号），2015年3月 3.《国家电子政务总体框架》 4.《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》(国发〔2013〕 32号) 5.《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》 6.《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规﹝2011﹞567号) 7.《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信信函 ﹝2013﹞2号） 8.《智慧城市大数据共享交换平台规划指南(试行)》（住建部 ﹝2013﹞） 9.《国家智慧城市试点暂行管理办法》 10.《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》 11.《关于进一步加强政务部门信息共享建设管理的指导意见》 （发改高技【2013】733号） （二）建设思路 云数据中心的建设应以科学发展为主题，以加快转变发展方式为主线，以提升可持续发展能力为目标，以市场为导向，以节约资源和保障安全为着力点，遵循产业发展规律，发挥区域比较优势，引导市场主体合理选址、长远规划、按需设计、按标建设，逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。 规划智慧DD云数据中心的设计、建设基于大数据、云计算、物 营销数据分析总复习题汇总(doc 22 页) 部门： xxx 时间： xxx 整理范文，仅供参考，可下载自行编辑 营销数据分析总复习题 第一部分章节复习题 第一、二章 一、单项选择题 1.问卷设计中封闭式间题与开放式问题的区别是 A. 列出两个对立的答案，由被调查者选择一个 B. 列出多个备选答案，由被调查者选择一个 C. 列出多个备选答案，被调查者选择多个 D. 前者设立备选答案，后者不设备选答案 2．在给变量命名时，下面的提法正确的是： A．SPSS的变量名中不能有汉字 B．SPSS的变量名中可以有汉字，最多可以有8个汉字 C．SPSS的变量名中可以有汉字，最多可以有4个汉字 D．SPSS的变量名中可以有汉字，汉字个数没有限制 3．SPSS数据文件的扩展名是： A． .xls B．.sas C．.doc D．.sav 4．对于用SPSS读取Excel的数据文件，下面的提法正确的是： A．SPSS不能读取Excel的数据文件 B．如果Excel的数据文件首行有变量名，那么SPSS只能读取数据而无法读取首行的变量名 C．如果Excel的数据文件首行有变量名，那么SPSS不仅可以读取数据，而且可以读取首行的变量名 D．以上说法都不对 5. 横向合并数据选择怎样的菜单 A. Merger File B. Add Cases C. Merge Variable D. Add V ariable 二、多选题 1. 下列名称哪些可以在SPSS中充当变量名。 A．性别 B．XINGZHENGSHIYED C．行政事业单位 D．NIANNIN E. A！358 F. J5678 G. N_35678 H. ALL 2. SPSS有哪些数据类型。 A. 数值型 B. 定序型 C. 定类型 D. 字符型 E. 定量型 F. 日期型 G. 标准型 H. 圆点型 三、简答题 1. 按数据的计量尺度可将数据分为哪三类，这三类数据类型在SPSS中如何定义其尺度。并分别举例说明。 2、下面是每周去图书馆学习的次数的编码方案： 1=每天去1次 2=每周去2次或2次以上 3=每周去3次或3次以上 基于大数据的智慧教育云平台赋能 区域智慧教育发展 1.方案背景 随着教育信息化发展的不断深入，信息技术已渗透到教育的各个领域，教师针对性教学与学生个性化学习越来越成为学校教育信息化关注的焦点，然而在实际教学应用过程中，面临很多实际需要解决的问题。 数据及其价值的流失。在传统教学过程中，教师为了检测日常学习效果，常常会布置随堂练习和课后作业，随时统计这些数据需要耗费教师大量的时间和精力，这些数据就留在学生的练习册或者周测试卷里。每一次考试的数据，数据分析仅限于基于数据统计的分析，没有关联学生的学习行为以及其他维度，没有充分挖掘数据的价值。 对于教师而言，教师的教学过程未能实现精准化，教师以一人之力难以从预习、听课、复习、自学、作业、考试等各类场景应用中，观察并掌握全班所有学生的个性特点、学习行为与学业成果，更不能精准地指导每位学生的学习。 对于学生而言，学生的学习过程未能实现个性化，学生不能充分了解自己，教师又难以关注到每个学生，因此在课堂内外，即便有信息化应用的支持，也只能获得标准化的学习内容和学习策略指导。 对于教育管理部门而言，全校乃至全区域历次考试学情分析报告 不能及时掌握，只能掌握高利害的成绩报告，没有过程性的分析，不利于教学监管。 基于此，通过全过程伴随式的数据采集，全面进行数据的分析， 最后形成面向各个维度的学情分析报告，从而指导教师进行精准教学，学生进行个性化提升的项目显得尤为重要。国务院在《关于印发国家教育事业发展“十三五”规划的通知》中指出：“鼓励学校利用大数据技术开展对教育教学活动和学生行为数据的收集、分析和反馈，为推动个性化学习和针对性教学提供支持”。 学生学业质量也是教育教学的重要成果之一，建立中小学学业质 量分析，是对教学过程和质量进行指导管理的基础性建设，是提高教学质量和效能的有效平台，也是学校教育能力建设的重要组成部分。 2.方案目标 基于大数据的智慧教育云平台赋能区域智慧教育发展，按照国家、省、市教育信息化发展规划要求，在智能化信息生态环境中构建以学习者为中心的教学新模式，开展以大数据为基础的发展性评价、学习分析和个性化学习资源推荐，从传统的教、学、考、评、管等环节单点系统的垂直建设，向各系统相互协同的一体化建设转移；从单点系统应用向以大数据、云计算、移动互联为手段，以各级教育部门与学校互联互通、教与学大数据动态汇聚流转为基础的信息化方向发展；通过教学大数据收集、智能分析和预测帮助教师针对性的安排教学进 基于大数据平台的电力营销信息化建设分析 1蒋国宇 发表时间：2019-03-27T16:20:10.577Z 来源：《基层建设》2018年第35期作者： 1蒋国宇 2刘浩淼 3秦强 4耿嘉谣 5刘禹辰[导读] 摘要：传统的电力营销满足不了现在人们的需求，所以电力企业不断的改革和进步，电力企业提出了基于大数据平台的营销信息化建设规划。 1国网鞍山供电公司辽宁鞍山 114000 2国网鞍山供电公司辽宁鞍山 114000 3国网鞍山供电公司辽宁鞍山 114100 4国网鞍山供电公司辽宁鞍山 114000 5国网鞍山供电公司辽宁鞍山 114000 摘要：传统的电力营销满足不了现在人们的需求，所以电力企业不断的改革和进步，电力企业提出了基于大数据平台的营销信息化建设规划。以电力营销系统的海量电力数据为依据，充分挖掘电力数据中有价值的信息，实现业务趋势预测、营销策略制订等，在此基础上有针对性地优化营销方式，改善服务模式。营销信息化包括基于大数据平台的全方位服务体系、基于移动互联网的智能营销服务和大数据平台的技术架构。 关键词：大数据平台；电力营销信息化；建设分析 引言 电力营销相对来说比较复杂，牵扯到不同类型的电力数据。除动态数据外，我们也应当对数据作出综合地分析，梳理数据彼此的相关性与影响。然而，电力营销尚未具备很高的信息化水平，数据分析与挖掘能力也不是很高，这就降低了营销水平与服务品质。为了改善营销水平，我们应当借助大数据平台来开展信息化建设。 1电力营销信息化管理的重要性 在企业经营发展的过程中，往往要求有关经营者能够做好相关的管理工作，因为这样才能起到一定的规范作用，进而取得令人满意的效果。而在电力营销的过程中，同样也需要有关人员能够做好相关管理工作，而信息管理就是电力营销工作中的重要内容，特别是在大数据时代的背景下，每天都有大量的信息产生，做好其信息化的数据管理则是必然的要求，这就要依靠先进的信息技术，建立健全相关的信息管理平台，以实现电力营销水平的提高，增加一定的经济效益，更好的促进企业的良好发展。可见，做好电力营销信息化管理至关重要。 2电力大数据 2.1电力大数据平台及其特征 电力大数据平台是指利用各种先进的技术和方法，如数据集成管理技术、数据存储技术、数据挖掘技术、数据计算方法等，充分挖掘电力数据中有价值的信息，实现业务趋势预测、营销策略制订等，从而提高电力企业的经营发展水平以及经济效益。电力大数据的特征可以用“4V”概括，即规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和价值性（Value）：（1）规模性是指电力数据量庞大，数据流已从GB、TB级上升至PB、EB、ZB级；（2）多样性是指数据类型繁多，包含结构化、半结构化和非结构化的数据；（3）高速性是指数据以数据流的形态快速、动态地产生，数据处理的速度也必须同时达到高速实时处理；（4）价值性是指电力数据蕴含着简单数据处理无法获取的潜在价值。 2.2电力大数据关键技术 电力大数据关键技术是为了满足电力数据的飞速增长，以及各项专业工作、电力工业发展和经济发展的需要。包括集成管理技术、分析技术、处理技术、数据可视化技术等。（1）集成管理技术电力企业数据集成管理技术是将来自2个或多个应用系统的数据进行合并，创建一个具有更多功能的企业应用过程。从集成的角度看，就是把不同来源、格式、特点、性质的数据在逻辑或存储介质上进行有机地集中，存储为一系列面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，从而为系统提供全面的数据共享。（2）分析技术电力大数据的分析技术是指利用统计学和计算机科学等学科中的关联分析、机器学习、数据挖掘、模式识别、神经网络、遗传算法等分析技术从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规律，为决策人员提供决策支持。（3）处理技术电力大数据的处理技术包括分布式计算技术、内存计算技术、流处理技术等。分布式计算技术用于解决大规模数据的分布式存储与处理；内存计算技术用于解决数据的高效读取和在线的实时计算；流处理技术用于处理实时到达的、速度和规模不受控制的数据。（4）可视化技术电力大数据的可视化技术是指借助图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，便于对数据的理解和认识。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。 3电力大数据平台中电力营销信息化建设的方式分析 3.1加强电力大数据平台的安全性 若要针对电力营销系统建立完整的大数据平台，电力企业应当确保大数据平台足够安全、平稳，注重对电力数据进行管理。为确保大数据平台自身的安全性，企业需抓好信息安全，并维护内部数据环境以及平台安全，从根本上提升大数据平台总体的安全系数，将建立电力大数据平台当作电力企业眼前的首要工作，对病毒隐患进行综合排除，设计网络防火墙。另外，电力营销人员应当培养和树立足够的安全意识，健全信息化体系。 3.2构建全方位服务体系 电力营销在实施信息化建设时，应注重对信息化建设体制作出创新。将集约化理念作为营销活动的指导，促进不同部门彼此的联动性，促进统一调度，保证营销系统的合规化，对不同营销环节作出良性地整合，建立起良好的整体，确保营销系统的集中化。利用远程抄表、流程监控、业务终端、信用管理、风险预警、营销稽查以及短信平台，同时包括电子文件或是财务EＲP协同等进行横向协同，确保信息共享，使营销数据能够从纵向上完成上报，建立和营销数据为支撑的共享系统。 3.3优化配置好信息数据资源 若要突出大数据平台的功能和地位，我们应当将大数据引入至电力营销日常的业务活动中来，了解和得到市场上的各类电力信息，同时明确反馈，对电力行业中出现的信息数据进行统筹与分配。故而，电力企业需抓好信息化建设，建立良好、完整的信息平台，分配专业人员来管理和维护平台，保证大数据平台能够在安全的状态下运转，维护企业自身的信息安全，保障最佳的经济和社会权益。电力营销大数据监控分析平台分析路亮
销售数据分析
城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用
商业智能BI 数据分析平台解决方案
智慧教育大数据云平台规划设计方案
互联网营销与大数据分析
大数据+智慧城市云平台整体方案
数据处理平台解决方案设计.pdf
营销数据分析报告
智慧营销大数据分析平台解决方案
智慧教育云平台基础平台建设方案
企业销售数据的分类汇总分析方法
智慧城市大数据平台项目建议书
营销数据分析总复习题汇总(doc 22页)
基于大数据的智慧教育云平台赋能区域智慧教育发展
基于大数据平台的电力营销信息化建设分析 1蒋国宇
相关主题
文本预览