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商務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文1

下面來(lái)看看Google Venture六個(gè)最酷的科技投資：

Impossible Foods：素食的肉類(lèi)與奶酪

Impossible Foods嘗試創(chuàng)造好吃兼健康的食物，團(tuán)隊(duì)有超過(guò)50多名科學(xué)家、工程師、農(nóng)民和廚師，Impossible Foods正在研究分子級(jí)別狀態(tài)下的動(dòng)物產(chǎn)品，以便利用植物重新組合出肉類(lèi)和奶酪。

“不依賴(lài)動(dòng)物、沒(méi)有負(fù)面的健康和環(huán)境影響，我們?yōu)槿祟?lèi)提供一些很好的食物?！?/p>

23 and Me:吐口水就可得DNA報(bào)告哦

只需取些你的唾液分析，便會(huì)獲得一份DNA分析報(bào)告，從而甚至找到自己的祖先。這份報(bào)告將向你展示你的血統(tǒng)混合情況，包括來(lái)自歐洲、非洲以及亞洲的比例，進(jìn)而將你的祖先劃定在某個(gè)大陸的特定區(qū)域。DNA數(shù)據(jù)可用于遺傳學(xué)研究，提交DNA樣本的用戶可以獲得230多個(gè)點(diǎn)位的分析報(bào)告，能用于發(fā)現(xiàn)潛在的遺傳疾病以及及早治愈。

售價(jià)只要99美元哦。

Digit:幫你從卡奴中解脫出來(lái)

Digit是一款免費(fèi)應(yīng)用，它會(huì)分析你的收入以及日常開(kāi)銷(xiāo)習(xí)慣做數(shù)據(jù)分析，這種服務(wù)會(huì)將這些錢(qián)轉(zhuǎn)移到儲(chǔ)蓄帳號(hào)中。這筆儲(chǔ)蓄可在一個(gè)營(yíng)業(yè)日內(nèi)轉(zhuǎn)回到銀行賬戶。Digit表示，他們永遠(yuǎn)不會(huì)取出超過(guò)你銀行賬戶余額的資金，為此你不必?fù)?dān)心支付透支費(fèi)。

(備注：國(guó)外很多銀行卡是分儲(chǔ)蓄賬戶和現(xiàn)金賬戶的，取現(xiàn)需要從現(xiàn)金賬戶中取出，兩者利息也不一樣)

Urban Engines:現(xiàn)實(shí)增強(qiáng)，防止駕車(chē)信息的盲區(qū)

Urban Engines是一款增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，無(wú)論你在哪里，都可以清晰虛擬地看到周邊的POI，例如火車(chē)站、街頭以及路線情況。研發(fā)團(tuán)隊(duì)也與許多城市合作，追蹤公共交通數(shù)據(jù)，將延時(shí)情況減少到最低。

Granular：數(shù)據(jù)分析提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率

Granular是一個(gè)幫助讓農(nóng)民更好地了解農(nóng)產(chǎn)品從耕種到收獲全周期的平臺(tái)。此系統(tǒng)可以讓農(nóng)場(chǎng)主時(shí)刻追蹤工人位置、監(jiān)督任務(wù)進(jìn)程、并提供出相應(yīng)的財(cái)務(wù)報(bào)告。

Google Ventures還參與投資了數(shù)據(jù)分析公司Farmers Business Network，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)參與者盡可能多地了解他們農(nóng)業(yè)生產(chǎn)周期與土地，以提高生產(chǎn)效率。

商務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文2

“小明”喜歡在剛上班時(shí)關(guān)注金融、證券的行情；在中午休息時(shí)，玩網(wǎng)頁(yè)游戲；晚上回家后上社交網(wǎng)站和視頻網(wǎng)站。平時(shí)，隨性了就會(huì)逛逛網(wǎng)上商城。對(duì)于網(wǎng)民“小明”的這些判斷，并不是空穴來(lái)風(fēng)。普通網(wǎng)民的行蹤和喜好，通過(guò)網(wǎng)宿CDN監(jiān)測(cè)所抓取的大量數(shù)據(jù)，就能形成一套精準(zhǔn)體現(xiàn)網(wǎng)民行為、喜好的分析報(bào)告。

根據(jù)網(wǎng)宿的數(shù)據(jù)分析，人們大多喜歡在剛上班時(shí)關(guān)注金融、證券的行情；中午休息時(shí)，網(wǎng)頁(yè)游戲則更受歡迎；下午股市、證券等網(wǎng)站的交易時(shí)間結(jié)束前，這類(lèi)網(wǎng)站會(huì)再度集中“迎客”；下班后，社交類(lèi)網(wǎng)站和視頻網(wǎng)站才是大多網(wǎng)民最?lèi)?ài)去的地方。而7×24小時(shí)開(kāi)業(yè)的網(wǎng)上商城已經(jīng)漸漸成為網(wǎng)民生活的一部分，隨時(shí)都會(huì)有人想要“逛逛街”。

北京人最?lèi)?ài)SNS

該報(bào)告顯示，SNS（社交網(wǎng)絡(luò)）的訪問(wèn)高峰出現(xiàn)在20:00；網(wǎng)頁(yè)游戲白天的訪問(wèn)高峰期出現(xiàn)在12:00，晚上的高峰期出現(xiàn)在19:00；視頻網(wǎng)站的訪問(wèn)高峰出現(xiàn)在21:00；政府和企業(yè)網(wǎng)站訪問(wèn)集中在工作時(shí)間；招聘類(lèi)網(wǎng)站網(wǎng)民訪問(wèn)峰值出現(xiàn)在工作日10:00～11:00；財(cái)經(jīng)類(lèi)網(wǎng)站的訪問(wèn)最高峰出現(xiàn)在上午9:00、下午13:00~14:00以及晚上21:00，而電子商務(wù)網(wǎng)站的訪問(wèn)時(shí)間整體比較平穩(wěn)，沒(méi)有明顯峰值。

網(wǎng)宿的報(bào)告還顯示，人口和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度對(duì)網(wǎng)民地理分布比例有重要影響，人口多、經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)地區(qū)網(wǎng)民訪問(wèn)比例越高，反之則比較低。2011 年第一季度， 對(duì)于SNS（社交網(wǎng)絡(luò)），來(lái)自北京、江蘇、山東的網(wǎng)民訪問(wèn)頻率最高；廣東、山東、河北的網(wǎng)民則更鐘愛(ài)網(wǎng)頁(yè)游戲；對(duì)電子商務(wù)類(lèi)網(wǎng)站的訪問(wèn)量，廣東、上海、北京最高；對(duì)視頻類(lèi)網(wǎng)站的訪問(wèn)量，廣東、浙江、江蘇排在前三位；訪問(wèn)政府、企業(yè)類(lèi)網(wǎng)站的時(shí)候，來(lái)自廣東、北京和江蘇三省的訪問(wèn)量名列前三。

Symbian依舊是老大

商務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文3

1課程性質(zhì)

本課程是云南經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院商學(xué)院為經(jīng)濟(jì)管理、商務(wù)管理、國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、藥品經(jīng)營(yíng)與管理專(zhuān)業(yè)學(xué)生開(kāi)設(shè)的一門(mén)專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課。本課程開(kāi)設(shè)的目的就是通過(guò)市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)的學(xué)習(xí)，使學(xué)生對(duì)市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)的基本理論和方法有一個(gè)大致的了解。本門(mén)課程的主要內(nèi)容有市場(chǎng)的調(diào)查的方式和步驟、市場(chǎng)普查、重點(diǎn)調(diào)查、典型調(diào)查、抽樣調(diào)查、市場(chǎng)觀察調(diào)查法、詢(xún)問(wèn)法、文案調(diào)查法、實(shí)驗(yàn)調(diào)查法等；市場(chǎng)的預(yù)測(cè)方法主要有專(zhuān)家預(yù)測(cè)法、德?tīng)柗欠ā㈩^腦風(fēng)暴、時(shí)間序列、相關(guān)回歸分析等。

2改革思路

2.1課程改革的目的在本門(mén)課程的教學(xué)中，要求學(xué)生能較好地完成調(diào)查方案設(shè)計(jì)、問(wèn)卷設(shè)計(jì)、調(diào)查分析報(bào)告撰寫(xiě)、預(yù)測(cè)分析報(bào)告撰寫(xiě)等模擬訓(xùn)練項(xiàng)目；切實(shí)提高了學(xué)生市場(chǎng)調(diào)查設(shè)計(jì)能力，數(shù)據(jù)處理與分析能力，調(diào)查報(bào)告和預(yù)測(cè)報(bào)告的寫(xiě)作能力，達(dá)到了課程教學(xué)目標(biāo)的需求。教學(xué)的效果要求主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

2.1.1培養(yǎng)高學(xué)生的解決實(shí)際市場(chǎng)調(diào)研方案撰寫(xiě)和問(wèn)卷設(shè)計(jì)的能力，絕大部分學(xué)生都能設(shè)計(jì)出較好的市場(chǎng)調(diào)查方案和調(diào)查問(wèn)卷。

2.1.2培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與建模能力。

2.1.3培養(yǎng)學(xué)生的市場(chǎng)調(diào)查分析報(bào)告和預(yù)測(cè)分析報(bào)告的寫(xiě)作能力。

2.1.4培養(yǎng)學(xué)生的統(tǒng)計(jì)軟件的使用能力。讓大部分學(xué)生都能利用Excel、SPSS等統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、生成統(tǒng)計(jì)圖表，建立預(yù)測(cè)分析模型。

2.1.5鞏固了學(xué)生所學(xué)的其他專(zhuān)業(yè)知識(shí)。比較好地解決了知識(shí)轉(zhuǎn)化為能力的問(wèn)題，相關(guān)專(zhuān)業(yè)學(xué)科知識(shí)走向整合，最終形成良好的專(zhuān)業(yè)技術(shù)技能。

2.1.6通過(guò)本門(mén)課程的教學(xué)改革，讓學(xué)生畢業(yè)以后能夠真正的學(xué)會(huì)運(yùn)用本門(mén)課程相關(guān)知識(shí)來(lái)解決工作中的實(shí)際問(wèn)題。

2.2課程改革的必要性市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)課程教學(xué)改革的必要性主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

2.2.1學(xué)院辦學(xué)指導(dǎo)思想的要求該院定位于“職業(yè)教育院?！?、“培養(yǎng)應(yīng)用型專(zhuān)業(yè)人才”等辦學(xué)指導(dǎo)思想，為《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》課程建設(shè)和改革提供了導(dǎo)向。我們認(rèn)為作為商學(xué)院的經(jīng)濟(jì)管理、商務(wù)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等專(zhuān)業(yè)的學(xué)生應(yīng)具備較強(qiáng)的市場(chǎng)調(diào)研和市場(chǎng)預(yù)測(cè)能力，才能體現(xiàn)商學(xué)院培養(yǎng)應(yīng)用型專(zhuān)業(yè)人才的內(nèi)在要求。為此，市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)確立強(qiáng)化案例與項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)教學(xué)法，著力培養(yǎng)學(xué)生的市場(chǎng)調(diào)研和市場(chǎng)預(yù)測(cè)的意識(shí)，符合學(xué)院的辦學(xué)指導(dǎo)思想和定位的要求。

2.2.2課程性質(zhì)的要求《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》是在《管理學(xué)》、《經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)》、《市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)學(xué)》等課程基礎(chǔ)上開(kāi)設(shè)的。因此，市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)單純講授市場(chǎng)調(diào)查的理論和方法，勢(shì)必與其他相關(guān)學(xué)科在教學(xué)內(nèi)容上造成很大程度上的重復(fù)，達(dá)不到培養(yǎng)應(yīng)用型人才的教學(xué)要求。因此，市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)課程需要從應(yīng)用的角度組織教學(xué)，重視實(shí)踐性教學(xué)。

2.2.3教學(xué)實(shí)訓(xùn)、實(shí)踐提供的啟示過(guò)去我們?cè)谑袌?chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)課程教學(xué)中，存在著重理論、輕實(shí)踐的教學(xué)傾向，導(dǎo)致學(xué)生在學(xué)習(xí)本門(mén)課程后，仍然不會(huì)設(shè)計(jì)市場(chǎng)調(diào)查方案和問(wèn)卷，不會(huì)數(shù)據(jù)的獲取、處理和分析，寫(xiě)不出符合要求的市場(chǎng)調(diào)查報(bào)告和市場(chǎng)預(yù)測(cè)報(bào)告。后來(lái)，我們嘗試采用案例與模擬教學(xué)法，學(xué)生的市場(chǎng)調(diào)研和市場(chǎng)預(yù)測(cè)能力有了較大的提高。因此，市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)只有確立“強(qiáng)化案例與教學(xué)模擬、動(dòng)手實(shí)踐”的教學(xué)法，才能使本課程建設(shè)和改革具有特色。

3課程教學(xué)改革的路徑

根據(jù)近幾年的教學(xué)實(shí)踐來(lái)看，我們從教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)模式、教學(xué)方法手段、考核考試方式、實(shí)訓(xùn)實(shí)踐教學(xué)課等方面展開(kāi)教學(xué)改革。

3.1改革課程教學(xué)目標(biāo)我們認(rèn)為作為商學(xué)院的經(jīng)濟(jì)管理、商務(wù)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等專(zhuān)業(yè)的學(xué)生，通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，除了應(yīng)掌握市場(chǎng)調(diào)查和市場(chǎng)預(yù)測(cè)的基本理論和基本方法外，應(yīng)重點(diǎn)獲得五種能力：市場(chǎng)信息（數(shù)據(jù)）獲取、處理與分析能力；調(diào)查方案與問(wèn)卷設(shè)計(jì)能力；調(diào)查分析報(bào)告所撰寫(xiě)能力；市場(chǎng)預(yù)測(cè)分析與建模應(yīng)用能力；市場(chǎng)預(yù)測(cè)報(bào)告撰寫(xiě)能力。因此，本課程的教學(xué)目標(biāo)應(yīng)從過(guò)去以傳授知識(shí)為主向知識(shí)傳授與能力培養(yǎng)相結(jié)合、強(qiáng)化能力培養(yǎng)的方向改革。

3.2改革教學(xué)內(nèi)容根據(jù)作為商學(xué)院的經(jīng)濟(jì)管理、商務(wù)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等專(zhuān)業(yè)特點(diǎn)和培養(yǎng)應(yīng)用性能力原則，我們?cè)黾恿耸袌?chǎng)環(huán)境研究、市場(chǎng)供求研究、銷(xiāo)售潛力研究、消費(fèi)者市場(chǎng)研究、顧客滿意度研究、生產(chǎn)者市場(chǎng)研究、銷(xiāo)售潛力研究、產(chǎn)品市場(chǎng)研究、產(chǎn)品銷(xiāo)售市場(chǎng)分析、產(chǎn)品品牌研究、廣告研究等市場(chǎng)調(diào)研內(nèi)容的教學(xué)。同時(shí)增加統(tǒng)計(jì)軟件在數(shù)據(jù)處理和分析的應(yīng)用等等。

3.3改革課程教學(xué)模式《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》課程教學(xué)模式，是以市場(chǎng)調(diào)研和預(yù)測(cè)能力培養(yǎng)為教學(xué)目標(biāo)，以教學(xué)內(nèi)容更新和優(yōu)化為基礎(chǔ)，以案例和模擬訓(xùn)練為實(shí)踐教學(xué)平臺(tái)，以案例和項(xiàng)目分析為教學(xué)手段。

3.4改革教學(xué)方法手段主要采用能力培養(yǎng)為導(dǎo)向的課程教學(xué)方法手段?？傮w思路是將案例教學(xué)法、項(xiàng)目試驗(yàn)教學(xué)法、計(jì)算機(jī)軟件輔助教學(xué)法、模擬教學(xué)法引入教學(xué)中。

3.5改革考試方式傳統(tǒng)的閉卷考試以基本理論、基本知識(shí)和基本方法測(cè)試為主，難以測(cè)試學(xué)生的綜合應(yīng)用能力。本課程的教學(xué)目標(biāo)在于提高學(xué)生的調(diào)查方案和問(wèn)卷設(shè)計(jì)能力，數(shù)據(jù)處理與分析能力，調(diào)查報(bào)告與預(yù)測(cè)分析報(bào)告的寫(xiě)作能力。為了適應(yīng)本課程教學(xué)目標(biāo)的要求，我們采用綜合性測(cè)評(píng)的考核方式。

3.6改革實(shí)訓(xùn)、實(shí)踐教學(xué)模式本著提高學(xué)生市場(chǎng)調(diào)研和市場(chǎng)預(yù)測(cè)能力，實(shí)現(xiàn)教學(xué)目標(biāo)的要求，構(gòu)建了包括課程設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)軟件應(yīng)用、案例教學(xué)、課外實(shí)踐教學(xué)等方式相結(jié)合的實(shí)訓(xùn)、實(shí)踐教學(xué)體系式。

4教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)模式，考核考試方式、實(shí)訓(xùn)，實(shí)踐改革操作初步設(shè)計(jì)

4.1教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)模式初步設(shè)計(jì)根據(jù)作為商學(xué)院的經(jīng)濟(jì)管理、商務(wù)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等專(zhuān)業(yè)特點(diǎn)和培養(yǎng)應(yīng)用性能力原則，我們將教學(xué)體系分為市場(chǎng)調(diào)查和市場(chǎng)預(yù)測(cè)兩部分考慮，再分別從理論和實(shí)踐部分進(jìn)行設(shè)計(jì)。

4.1.1市場(chǎng)調(diào)查部分①市場(chǎng)相關(guān)概念、市場(chǎng)類(lèi)型等相關(guān)教學(xué)內(nèi)容介紹。②市場(chǎng)調(diào)查的主要內(nèi)容指標(biāo)介紹討論。主要內(nèi)容包括市場(chǎng)環(huán)境（宏觀、中觀、微觀）、市場(chǎng)供求、銷(xiāo)售潛力、消費(fèi)者市場(chǎng)、顧客滿意度、生產(chǎn)者市場(chǎng)、銷(xiāo)售潛力、產(chǎn)品市場(chǎng)、產(chǎn)品銷(xiāo)售市場(chǎng)分析、產(chǎn)品品牌、廣告等市場(chǎng)調(diào)研內(nèi)容的指標(biāo)體系提示討論。③市場(chǎng)調(diào)查方案、方式方法介紹。主要內(nèi)容包括市場(chǎng)調(diào)研方案的設(shè)計(jì)，市場(chǎng)普查、重點(diǎn)調(diào)查、典型調(diào)查、抽樣調(diào)查等，文案調(diào)研法、觀察調(diào)研法、詢(xún)問(wèn)調(diào)研法、實(shí)驗(yàn)調(diào)研法，還增加網(wǎng)絡(luò)調(diào)研法。④數(shù)據(jù)收集與整理理論教學(xué)，回顧統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)計(jì)算知識(shí)，EXCEL、SPSS軟件簡(jiǎn)單常見(jiàn)功能介紹。⑤實(shí)踐教學(xué)部分設(shè)計(jì)初步。在第一堂課的時(shí)候，就將學(xué)生按自由組合的方式，以6～8人為一組，成立“模擬調(diào)查公司”，并讓學(xué)生為自己的公司取一個(gè)名稱(chēng)，確定公司總經(jīng)理及內(nèi)部人員分工。在成立公司之后，告訴他們，先學(xué)理論知識(shí)，在學(xué)完市場(chǎng)調(diào)查的相關(guān)知識(shí)后將讓他們以模擬公司為單位，開(kāi)展一次真實(shí)的市場(chǎng)調(diào)查活動(dòng)，并且每個(gè)公司要完成一份調(diào)查報(bào)告，還要在課堂上來(lái)介紹分享自己的調(diào)查過(guò)程和調(diào)查結(jié)果。期望讓學(xué)生以這種特有的身份投入到學(xué)習(xí)中來(lái)，以提高他們的學(xué)習(xí)興趣，并且通過(guò)實(shí)際體驗(yàn)，更好地理解和掌握理論知識(shí)，也希望真實(shí)的調(diào)查活動(dòng)能激發(fā)他們認(rèn)真學(xué)習(xí)的興趣。在調(diào)查過(guò)程中主要讓學(xué)生體驗(yàn)幾種調(diào)查方法：文案調(diào)研法、觀察調(diào)研法和詢(xún)問(wèn)調(diào)研法。讓學(xué)生根據(jù)本組確定項(xiàng)目設(shè)計(jì)調(diào)研過(guò)程。過(guò)程中將涉及調(diào)查方案策劃、調(diào)研方法、時(shí)間安排、資料整理與分析、調(diào)查報(bào)告撰寫(xiě)等一系列環(huán)節(jié)。通過(guò)真實(shí)的調(diào)查活動(dòng)不僅能加深學(xué)生對(duì)理論知識(shí)的理解。還能在活動(dòng)中提高他們的團(tuán)隊(duì)合作能力、人際交往能力、思考問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力以及口頭表達(dá)能力。課堂情景模擬。觀察調(diào)研法、詢(xún)問(wèn)調(diào)研法兩種方法可采用課堂模擬教學(xué)。數(shù)據(jù)的收集與整理。對(duì)調(diào)查部分的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，包括圖表在EXCEL、SPSS等軟件中的制作。提出調(diào)查報(bào)告，進(jìn)行PPT概述介紹。

4.1.2市場(chǎng)預(yù)測(cè)部分①預(yù)測(cè)理論學(xué)習(xí)。包括預(yù)測(cè)相關(guān)概念、類(lèi)型，對(duì)于我們學(xué)院學(xué)生主要從定型預(yù)測(cè)方法的學(xué)習(xí)討論和定量的時(shí)間序列、相關(guān)回歸預(yù)測(cè)、抽樣調(diào)研的基本估計(jì)進(jìn)行教學(xué)。②實(shí)踐教學(xué)。觀看頭腦風(fēng)暴的視頻，看后確定學(xué)生關(guān)注熱點(diǎn)話題進(jìn)行模擬頭腦風(fēng)暴，讓學(xué)生切實(shí)了解頭腦風(fēng)暴的相關(guān)概念、操作步驟、實(shí)際應(yīng)用的意義。引入上機(jī)實(shí)訓(xùn)，提高學(xué)生利用計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)的能力。筆者設(shè)想在講授市場(chǎng)預(yù)測(cè)的內(nèi)容時(shí)引入上機(jī)實(shí)訓(xùn)。根據(jù)一些簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)走勢(shì)，設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單模型。

4.2考核考試方式初步設(shè)計(jì)

《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》考試改革先采用班級(jí)試點(diǎn)的形式開(kāi)展，實(shí)際操作成熟后進(jìn)行推廣至全部班級(jí)。主要采用能力測(cè)試為導(dǎo)向的考試方式。改革方案的總體思路是成績(jī)分兩個(gè)學(xué)期進(jìn)行評(píng)定，最后合成本課程的成績(jī)，最后按比例與平時(shí)成績(jī)合成總成績(jī)，分段測(cè)試的內(nèi)容如下：

4.2.1第一學(xué)期,創(chuàng)業(yè)計(jì)劃書(shū)撰寫(xiě)大賽階段根據(jù)問(wèn)卷設(shè)計(jì)、創(chuàng)業(yè)計(jì)劃書(shū)市場(chǎng)調(diào)查問(wèn)卷設(shè)計(jì)及實(shí)際調(diào)研報(bào)告撰寫(xiě)情況進(jìn)行能力評(píng)估。由班級(jí)內(nèi)部對(duì)市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)部分撰寫(xiě)情況進(jìn)行評(píng)定，分5等級(jí)進(jìn)行，即優(yōu)、良、中、及格、不及格，其中，90分（優(yōu)秀）以上按10%的比例進(jìn)行，80～90分（良好）按20%的比例進(jìn)行，其他不限比例。

4.2.2第二學(xué)期,市場(chǎng)調(diào)查校外實(shí)踐階段調(diào)研方案再加工，校外調(diào)查效果，調(diào)查報(bào)告再加工能力評(píng)估。成績(jī)?cè)u(píng)定應(yīng)根據(jù)調(diào)查方案和調(diào)查問(wèn)卷設(shè)計(jì)、調(diào)查數(shù)據(jù)分析與報(bào)告寫(xiě)作測(cè)試、市場(chǎng)預(yù)測(cè)分析與報(bào)告寫(xiě)作測(cè)試的質(zhì)量、篇幅大小、觀點(diǎn)（結(jié)論）是否正確，分析方法是否科學(xué)，內(nèi)容是否完整、要素是否齊備等評(píng)定成績(jī)。以上各階段以100分為滿分，按完成情況，由教師和學(xué)生組成考評(píng)小組進(jìn)行審核打分。

4.2.3平時(shí)成績(jī)，主要用到課率來(lái)衡量。平時(shí)表現(xiàn)不及格者，期末成績(jī)不予認(rèn)定，作缺考處理?？傇u(píng)成績(jī)=第一學(xué)期創(chuàng)業(yè)大賽成績(jī)、第二學(xué)期評(píng)定成績(jī)均值×70%+平時(shí)成績(jī)×30%

5市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)課程的改革效果

市場(chǎng)信息（數(shù)據(jù)）獲取、處理與分析能力；調(diào)查方案與問(wèn)卷設(shè)計(jì)能力；調(diào)查分析報(bào)告所撰寫(xiě)能力；市場(chǎng)預(yù)測(cè)分析與建模應(yīng)用能力；市場(chǎng)預(yù)測(cè)報(bào)告撰寫(xiě)能力。學(xué)生應(yīng)用能力和綜合素質(zhì)得到了明顯提高，也培養(yǎng)了學(xué)生的團(tuán)隊(duì)精神，鍛煉了學(xué)生獲取相關(guān)市場(chǎng)、產(chǎn)品等方面信息的能力，口語(yǔ)表達(dá)能力、發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力。

5.1課程改革效果

5.1.1提高學(xué)生獲取數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)與建模的能力。

5.1.2提高學(xué)生軟件使用能力，特別是Excel的統(tǒng)計(jì)功能，大部分學(xué)生能利用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、生成統(tǒng)計(jì)圖表，建立簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)分析模型；部分學(xué)生對(duì)SPSS軟件應(yīng)用能力也有一定的提高。

5.1.3提高學(xué)生市場(chǎng)調(diào)查方案撰寫(xiě)和調(diào)查問(wèn)卷設(shè)計(jì)的能力，大部分學(xué)生能設(shè)計(jì)出較好的市場(chǎng)調(diào)查方案和調(diào)查問(wèn)卷，解決實(shí)際工作中遇到的難題。

5.1.4提高學(xué)生市場(chǎng)調(diào)查分析報(bào)告、預(yù)測(cè)分析報(bào)告的寫(xiě)作能力，大部分學(xué)生基本掌握了調(diào)查分析報(bào)告、預(yù)測(cè)分析報(bào)告的寫(xiě)作過(guò)程、技巧、方法和要求。

5.1.5鞏固了學(xué)生所學(xué)的其他專(zhuān)業(yè)知識(shí)，較好地解決了知識(shí)轉(zhuǎn)化為能力的問(wèn)題，通過(guò)市場(chǎng)調(diào)查、預(yù)測(cè)模擬等實(shí)踐，真正整合了《管理學(xué)》、《統(tǒng)計(jì)學(xué)》、《市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)》等學(xué)科知識(shí)。

5.1.6通過(guò)教學(xué)改革，我們正在將《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》申報(bào)為云南省精品課程。2012年由王召寶完成本校商學(xué)院輔導(dǎo)員工作情況調(diào)查報(bào)告、學(xué)生參與完成本校商學(xué)院班級(jí)管理情況調(diào)查報(bào)告，成果提交學(xué)校相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)，為學(xué)院學(xué)生管理工作提供決策依據(jù)，本年度商學(xué)院被授予“平安學(xué)院”；經(jīng)過(guò)本門(mén)課程的實(shí)踐，對(duì)學(xué)生參加創(chuàng)業(yè)大賽起到一定的幫助，據(jù)學(xué)校相關(guān)就業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，參與省級(jí)、國(guó)家級(jí)“挑戰(zhàn)杯”創(chuàng)業(yè)計(jì)劃大賽等競(jìng)賽的獲獎(jiǎng)大學(xué)生就業(yè)率100%；2013年參加云南省“高等職業(yè)院校技能大賽”高職組市場(chǎng)調(diào)查分析比賽（主辦方未公布最終結(jié)果）；2014年榮獲海峽兩岸市場(chǎng)調(diào)查大賽一等獎(jiǎng)。另外，由于該院學(xué)生數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較差，學(xué)生很難通過(guò)筆算掌握本門(mén)課程預(yù)測(cè)定量計(jì)算題，經(jīng)過(guò)考核方式改革，改變了過(guò)去出卷考試計(jì)算題空檔而導(dǎo)致分?jǐn)?shù)不高的尷尬局面。

5.2課程改革小結(jié)與不足

商務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文4

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)　企業(yè)　競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)　數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類(lèi)號(hào)：　G250.2　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：　A　文章編號(hào)：　1003-6938（2012）06－0009-06

1　引言

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)的普及利用，各種終端設(shè)備記錄了人類(lèi)社會(huì)復(fù)雜頻繁的信息行為從而產(chǎn)生了驚人的數(shù)據(jù)量。據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）的研究報(bào)告稱(chēng)，2011年全球被創(chuàng)建和被復(fù)制的數(shù)據(jù)總量為1.8ZB，并預(yù)測(cè)到2020年，全球?qū)碛?5ZB（1ZB=10億TB）的數(shù)據(jù)量［1］。大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域，被視為“未來(lái)的新石油”　，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素。隨著消費(fèi)者、企業(yè)、各個(gè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域不斷挖掘大數(shù)據(jù)的潛力，我們正處在一個(gè)巨大浪潮的尖峰，這個(gè)浪潮就是大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)創(chuàng)新、生產(chǎn)率提高、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)以及新的競(jìng)爭(zhēng)形勢(shì)和新價(jià)值的產(chǎn)生［2］。近年來(lái)，大數(shù)據(jù)技術(shù)研究和應(yīng)用迅速發(fā)展，許多國(guó)家已經(jīng)意識(shí)到了大數(shù)據(jù)的重要性，并作為戰(zhàn)略性技術(shù)大力推動(dòng)其發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代已悄然而至。

2　大數(shù)據(jù)的含義與特征

目前對(duì)大數(shù)據(jù)還沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的定義，通常認(rèn)為它是一種數(shù)據(jù)量很大、數(shù)據(jù)形式多樣化的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、數(shù)據(jù)科學(xué)家John　Rauser曾提到一個(gè)簡(jiǎn)單的定義：大數(shù)據(jù)是任何超過(guò)了一臺(tái)計(jì)算機(jī)處理能力的龐大數(shù)據(jù)量［3］。維基百科定義為：大數(shù)據(jù)是指無(wú)法在一定時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合［4］。百度百科定義為：大數(shù)據(jù)通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢(qián)。從各種各樣類(lèi)型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息的能力，就是大數(shù)據(jù)技術(shù)［5］。IBM從三個(gè)基本特性角度來(lái)定義大數(shù)據(jù)，即：“3V”：體量（Volume），速度（Velocity）和多樣性（Variety）。也有人為大數(shù)據(jù)包括三個(gè)要素，即：大分析（Big　Analytic）、大帶寬（Big　Bandwidth）和大內(nèi)容（Big　Content）［6］。

概括起來(lái)，大數(shù)據(jù)的特征主要體現(xiàn)在如下幾個(gè)方面：

（1）數(shù)據(jù)總量規(guī)模增長(zhǎng)巨大。同一類(lèi)型的數(shù)據(jù)在快速增長(zhǎng)，目前在傳感器網(wǎng)絡(luò)、地理信息導(dǎo)航系統(tǒng)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)（如微博）、即時(shí)通訊（如QQ）、電子商務(wù)（如淘寶）、數(shù)字圖書(shū)館、網(wǎng)絡(luò)日志等領(lǐng)域都產(chǎn)生了龐大的數(shù)據(jù)，規(guī)模在不斷擴(kuò)大。如淘寶目前每天活躍數(shù)據(jù)量已經(jīng)超過(guò)50TB，共有4億條產(chǎn)品信息和2億多名注冊(cè)用戶在上面活動(dòng)。零售巨頭沃爾瑪每小時(shí)都要處理100多萬(wàn)筆客戶交易，數(shù)據(jù)庫(kù)估計(jì)超過(guò)2500萬(wàn)億字節(jié)——相當(dāng)于美國(guó)國(guó)會(huì)圖書(shū)館書(shū)籍?dāng)?shù)的167倍，而移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶發(fā)送和上傳的數(shù)據(jù)量達(dá)到1.3EB［7］。

（2）數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的速度呈指數(shù)級(jí)持續(xù)增長(zhǎng)。目前很多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)都以驚人的速度增長(zhǎng)，根據(jù)WinterCorp的調(diào)查顯示，最大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)量每?jī)赡暝黾?倍（年均增長(zhǎng)率為173%），其增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)超摩爾定律增長(zhǎng)速度。照此計(jì)算，2015年最大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)量將逼近100PB［8］。大數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)性強(qiáng)，要求分析處理應(yīng)快速響應(yīng)，在動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境中快速完成分析過(guò)程，有些甚至必須實(shí)時(shí)分析，否則這些結(jié)果可能就是過(guò)時(shí)、無(wú)效的。如導(dǎo)航定位系統(tǒng)、股票分析系統(tǒng)等對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理有著較高的要求，大數(shù)據(jù)分析和處理的方法必須能快速地適應(yīng)相關(guān)業(yè)務(wù)更新頻率加快的需求。

（3）新的數(shù)據(jù)來(lái)源和數(shù)據(jù)類(lèi)型在不斷增加。目前產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域在不斷增加，數(shù)據(jù)類(lèi)型不僅包括普通文本、照片、動(dòng)畫(huà)、音頻與視頻等，還有像位置信息、鏈接信息等新類(lèi)型的數(shù)據(jù)。伴隨著社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)計(jì)算和傳感器等新技術(shù)不斷的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)中有許多是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，沒(méi)有特定的描述模型，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是不固定、不完全或不規(guī)則的。

（4）數(shù)據(jù)的價(jià)值日益突現(xiàn)。大數(shù)據(jù)猶如一座富礦，通過(guò)海量數(shù)據(jù)的處理、整合分析，可以發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)，從而創(chuàng)造新的更大的價(jià)值。大數(shù)據(jù)為許多行業(yè)帶來(lái)新的商機(jī)和發(fā)展機(jī)遇，充分利用大數(shù)據(jù)可為企業(yè)帶來(lái)強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力。大數(shù)據(jù)分析能從龐大的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)稀疏而有高價(jià)值的知識(shí)和規(guī)律，為預(yù)測(cè)和決策提供相關(guān)支持。如視頻監(jiān)控的數(shù)據(jù)量通常十分大，雖然絕大部分可能沒(méi)有實(shí)際利用價(jià)值，但幾秒鏡頭捕捉到某罪犯體貌特征，可能對(duì)公安部門(mén)而言就是十分珍貴的。大數(shù)據(jù)分析就是要進(jìn)行披沙揀金，發(fā)現(xiàn)這些珍貴的信息。

綜上所述，對(duì)于大數(shù)據(jù)中“大”的理解，主要有兩個(gè)方面，第一是指大量的、快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)，第二則是數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的價(jià)值量較大。可見(jiàn)，大數(shù)據(jù)之“大”，并不光是指數(shù)據(jù)的數(shù)量之大，它的意義還在于數(shù)據(jù)的價(jià)值之大。

3　大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的影響

情報(bào)研究是利用數(shù)據(jù)和信息提煉出有價(jià)值的情報(bào)，為決策提供有關(guān)方案，也就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、組織和解釋?zhuān)越沂酒錆撛诘闹R(shí)，轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行利用的情報(bào)。企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析就是從原始的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)關(guān)于競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和競(jìng)爭(zhēng)策略情報(bào)的過(guò)程，從而形成高附加價(jià)值的產(chǎn)品。因此，大數(shù)據(jù)分析在對(duì)象、運(yùn)用的方法和目標(biāo)等方面都與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究有許多交集，大數(shù)據(jù)的興起必然對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)產(chǎn)生深刻的影響。

3.1　企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力需要大數(shù)據(jù)的支持

數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)成為企業(yè)提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的利器。來(lái)自各個(gè)方面零碎的龐大數(shù)據(jù)融合在一起，可以構(gòu)建出企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的全景圖，洞察到競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的細(xì)微變化，從而快速響應(yīng)，制定有效競(jìng)爭(zhēng)策略。龐大的數(shù)據(jù)更具有統(tǒng)計(jì)意義，能為各種預(yù)測(cè)模型提供支持，從而能預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，幫助企業(yè)獲得先機(jī)。相關(guān)的數(shù)據(jù)整合在一起，能不斷產(chǎn)生新的信息和知識(shí)，有助于提高生產(chǎn)率、降低經(jīng)營(yíng)成本。如2008年初，阿里巴巴平臺(tái)上整個(gè)買(mǎi)家的詢(xún)盤(pán)數(shù)急劇下滑，自然導(dǎo)致買(mǎi)盤(pán)的下降，說(shuō)明歐美對(duì)中國(guó)采購(gòu)量在下滑。海關(guān)是賣(mài)了貨出去以后再獲得數(shù)據(jù)，而阿里巴巴提前半年時(shí)間就從詢(xún)盤(pán)上推斷出世界貿(mào)易發(fā)生變化了［9］。企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)不再只是勞動(dòng)生產(chǎn)率的競(jìng)爭(zhēng)，而是知識(shí)生產(chǎn)率的競(jìng)爭(zhēng)。數(shù)據(jù)是信息的載體，是知識(shí)的源泉，是企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值和利潤(rùn)的原材料，因此，基于知識(shí)的競(jìng)爭(zhēng)將集中體現(xiàn)在基于數(shù)據(jù)的競(jìng)爭(zhēng)上。正如馬云所說(shuō)，未來(lái)是數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)的時(shí)代，誰(shuí)擁有數(shù)據(jù)，誰(shuí)就擁有未來(lái)。如今各行各業(yè)都出現(xiàn)了以數(shù)據(jù)分析為競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)，它們都是在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上與其他企業(yè)展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)，以提升核心競(jìng)爭(zhēng)能力，保持或獲得行業(yè)領(lǐng)先地位，如谷歌、寶潔、沃爾瑪?shù)仁澜缰?。沃爾瑪就建立了一個(gè)超大的數(shù)據(jù)中心，其存儲(chǔ)能力高達(dá)4PB以上，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，沃爾瑪掌握了顧客的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣，不同商品一起購(gòu)買(mǎi)的概率，購(gòu)買(mǎi)者在商店所穿行的路線、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間和地點(diǎn)，從而確定商品的上架布局以及對(duì)分類(lèi)進(jìn)行優(yōu)化；決定對(duì)各個(gè)商店的不同商品進(jìn)行增減，以保持最優(yōu)的庫(kù)存，降低成本；洞察銷(xiāo)售全局，瞬間捕獲到各種細(xì)微的變化，從而快速響應(yīng)，制定營(yíng)銷(xiāo)策略；利用大數(shù)據(jù)工具對(duì)供應(yīng)鏈進(jìn)行分析以選擇供應(yīng)商、優(yōu)化物流配送方案和進(jìn)行價(jià)格談判等；利用大數(shù)據(jù)分析工具對(duì)熱銷(xiāo)商品品種和庫(kù)存的趨勢(shì)進(jìn)行分析，以選定需要補(bǔ)充的商品，分析顧客購(gòu)買(mǎi)趨勢(shì)和季節(jié)性購(gòu)買(mǎi)模式，以確定降價(jià)商品，并對(duì)其數(shù)量和運(yùn)作做出反應(yīng)［10］?？梢?jiàn)，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)的掌控可以形成對(duì)市場(chǎng)的支配，并且獲取巨大的回報(bào)。大數(shù)據(jù)是企業(yè)用于提升核心能力的重要手段，而為提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的大數(shù)據(jù)分析是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的重要范疇。

4.2　注重?cái)?shù)據(jù)的清洗與過(guò)濾

大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)所要處理的數(shù)據(jù)比較多，但數(shù)據(jù)的質(zhì)量往往參差不齊，如有些數(shù)據(jù)不一致或不準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)陳舊以及人為造成的錯(cuò)誤等，通常被稱(chēng)之為“臟數(shù)據(jù)”。由于數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，因而數(shù)據(jù)質(zhì)量顯得十分重要?！芭K數(shù)據(jù)”往往導(dǎo)致分析結(jié)果的不正確，進(jìn)而影響到?jīng)Q策的準(zhǔn)確性。由于大部分的數(shù)據(jù)庫(kù)是動(dòng)態(tài)的，許多數(shù)據(jù)是不完整的、冗余的、稀疏甚至是錯(cuò)誤的，這將會(huì)給數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)帶來(lái)困難。由于人為因素的影響，如數(shù)據(jù)的加工處理以及主觀選取數(shù)據(jù)等，從而使得數(shù)據(jù)具有某些噪聲，會(huì)影響數(shù)據(jù)分析模式抽取的準(zhǔn)確性。大量冗余數(shù)據(jù)也會(huì)影響到分析的準(zhǔn)確性和效率。因此，在數(shù)據(jù)挖掘分析時(shí)，首先需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，也就是要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行凈化和過(guò)濾，刪除一些無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)減少錯(cuò)誤和不一致性、解決對(duì)象識(shí)別的過(guò)程［12］。一般通過(guò)概率統(tǒng)計(jì)等原理查找數(shù)值異常的記錄。如在網(wǎng)站的日志文件數(shù)據(jù)處理中，可以通過(guò)檢查URL的后綴刪除認(rèn)為不相關(guān)的數(shù)據(jù)，可使用一個(gè)缺省的后綴名列表幫助刪除文件，去掉一些不能反映用戶行為的記錄，過(guò)濾一些請(qǐng)求錯(cuò)誤和失敗的記錄等。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，不能不計(jì)成本盲目的收集各種海量的數(shù)據(jù)，否則將成為一種嚴(yán)重的負(fù)擔(dān)。數(shù)據(jù)的體量只是大數(shù)據(jù)的一個(gè)特征，而數(shù)據(jù)的價(jià)值、傳遞速度和持續(xù)性才是關(guān)鍵。為了達(dá)到這些目標(biāo)，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)收集可以采用最小數(shù)據(jù)集的方法，指通過(guò)收集具有代表性的最少的數(shù)據(jù)，更好地掌握一個(gè)觀察對(duì)象所有的特點(diǎn)或者一個(gè)事件所處狀態(tài)，其核心是針對(duì)被觀察的對(duì)象建立一套精簡(jiǎn)實(shí)用的數(shù)據(jù)指標(biāo)，采用一定取樣標(biāo)準(zhǔn)選擇和過(guò)濾相關(guān)數(shù)據(jù)?？傊ㄟ^(guò)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的控制和管理，可以提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，進(jìn)一步提高競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作的效益。

4.3　關(guān)注新數(shù)據(jù)類(lèi)型的分析方法

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)無(wú)論是日常運(yùn)營(yíng)，還是重大戰(zhàn)略決策，都會(huì)在各種各樣的信息系統(tǒng)中留下各種數(shù)據(jù)記錄，這些數(shù)據(jù)通過(guò)技術(shù)整合起來(lái)，可以再現(xiàn)一個(gè)企業(yè)的運(yùn)行軌跡和發(fā)展全景。競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究就是發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的知識(shí)和模式，洞察企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，預(yù)測(cè)未來(lái)，從而獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。隨著信息技術(shù)的普及應(yīng)用，新的數(shù)據(jù)類(lèi)型不斷產(chǎn)生，下面一些新的數(shù)據(jù)類(lèi)型和分析方法值得關(guān)注。

（1）實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。如微博、短信等大量的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流，是一種十分重要的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)源。數(shù)據(jù)流挖掘是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單遍現(xiàn)行掃描，快速處理數(shù)據(jù)，提供實(shí)時(shí)近似結(jié)果的技術(shù)。如窗口技術(shù)采用分而治之的策略，將流數(shù)據(jù)按照特定的需求分配到不同的窗口，進(jìn)入窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)才會(huì)被處理，以減少分析處理的數(shù)據(jù)量；而概要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)技術(shù)將數(shù)據(jù)流進(jìn)行概括統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)代表原始數(shù)據(jù)，而不是保留數(shù)據(jù)流中的全部數(shù)據(jù)，從而減少處理的數(shù)據(jù)量［13］。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析的數(shù)據(jù)許多是連續(xù)、快速、隨時(shí)間變化的，對(duì)如此巨大的數(shù)據(jù)流，企圖存儲(chǔ)或者掃描所有的數(shù)據(jù)都是不實(shí)際的，只有采用動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)流挖掘分析技術(shù)才能有效解決數(shù)據(jù)的沖擊，獲得實(shí)時(shí)近似的結(jié)果。數(shù)據(jù)流挖掘技術(shù)能為競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)提供實(shí)時(shí)查詢(xún)服務(wù)和處理，從而促使企業(yè)的“觸角”保持足夠的敏捷性。

（2）動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。從時(shí)間的維度發(fā)現(xiàn)有關(guān)變化規(guī)律。時(shí)間序列分析是指從大量不同時(shí)間重復(fù)測(cè)得的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)前后數(shù)據(jù)相似或者有規(guī)律的模式、趨勢(shì)和突變的方法，主要的技術(shù)主要是相似模式發(fā)現(xiàn)，包括相似模式聚類(lèi)和相似模式搜索時(shí)間序列，采用的主要挖掘方法主要有小波變換法和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法［14］等。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，各種數(shù)據(jù)源源不斷的產(chǎn)生，比如交易數(shù)據(jù)、網(wǎng)站訪問(wèn)日志等，從中必然會(huì)呈現(xiàn)出時(shí)間上的規(guī)律，企業(yè)希望從積累了大量的歷史數(shù)據(jù)中分析出一些模式，以便從中發(fā)現(xiàn)商業(yè)機(jī)會(huì)，通過(guò)趨勢(shì)分析，甚至預(yù)先發(fā)現(xiàn)一些正在新涌現(xiàn)出來(lái)的機(jī)會(huì)，比如企業(yè)可以通過(guò)數(shù)據(jù)時(shí)間序列分析了解產(chǎn)品銷(xiāo)售的旺季和淡季，制定針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)策略，減少生產(chǎn)和銷(xiāo)售的波動(dòng)性，從而獲得利潤(rùn)和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

（3）關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)技術(shù)是分析數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，將孤立、離散的數(shù)據(jù)點(diǎn)結(jié)合產(chǎn)生數(shù)據(jù)鏈或者數(shù)據(jù)圖，隨后從多個(gè)數(shù)據(jù)源中查出匹配給定關(guān)聯(lián)模式的實(shí)例、最后再對(duì)匹配的實(shí)例評(píng)估。目前已應(yīng)用的主要方法有：圖論的稀有度監(jiān)測(cè)法、圖熵法和基于謂詞的邏輯歸納推理法等［15］。關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)技術(shù)特別適合于動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)未知的模式，而大數(shù)據(jù)中隱含了大量未知、潛在的關(guān)系，新模式的發(fā)現(xiàn)有利于企業(yè)采取“藍(lán)?！睉?zhàn)略，搶占先機(jī)，從而獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

（4）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析也叫鏈接挖掘，是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系分析探討網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及屬性特征，其挖掘重要任務(wù)的是基于鏈接的節(jié)點(diǎn)排序、基于鏈接節(jié)點(diǎn)的分類(lèi)、節(jié)點(diǎn)聚類(lèi)、鏈接預(yù)測(cè)、子圖發(fā)現(xiàn)等［16］。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，大量相關(guān)的數(shù)據(jù)聚合在一起，相互支撐解釋和印證，形成了復(fù)雜的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)之間的關(guān)系具有非常重要的價(jià)值，如通過(guò)消費(fèi)者行為的鏈接數(shù)據(jù)挖掘能發(fā)現(xiàn)傳銷(xiāo)顧客網(wǎng)絡(luò)，從而制定找出利潤(rùn)最大化的顧客群，又如從人際關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的中心度來(lái)分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，從而制定相關(guān)的競(jìng)爭(zhēng)策略等。

4.4　促進(jìn)數(shù)據(jù)分析的可視化

數(shù)據(jù)可視化技術(shù)指的是運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形或圖像顯示出來(lái)，并進(jìn)行交互處理的方法和技術(shù)，其本質(zhì)是從抽象數(shù)據(jù)到可視化結(jié)構(gòu)的映射。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)只是原材料，其真正的價(jià)值需要通過(guò)知識(shí)和情報(bào)來(lái)實(shí)現(xiàn)。企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析的結(jié)果必須是可理解的，才能較為容易地轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。可視化可以反映數(shù)據(jù)的語(yǔ)義關(guān)系，加快數(shù)據(jù)的處理速度，使龐大的數(shù)據(jù)得到充分有效利用；可以在人與數(shù)據(jù)間實(shí)現(xiàn)交互，幫助人們觀察到數(shù)據(jù)中隱含的問(wèn)題，為發(fā)現(xiàn)和理解有關(guān)規(guī)律提供有力工具?？梢暬垢?jìng)爭(zhēng)情報(bào)更加易于理解和運(yùn)用。采用一定的分析模型將相關(guān)的數(shù)據(jù)組織在一起，直觀地表達(dá)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)和競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)之間的邏輯關(guān)系，如進(jìn)行一些關(guān)聯(lián)分析，以生動(dòng)形象的方式顯示描繪人物、公司和事件之間的聯(lián)系，探索事件、人、地點(diǎn)、產(chǎn)品和組織間潛在關(guān)系并預(yù)測(cè)可能產(chǎn)生的結(jié)果，輔助決策過(guò)程。可視化可作為一種基礎(chǔ)技術(shù)嵌入到企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析工具中，人們總是希望看到研究報(bào)告中的生動(dòng)圖像，而不是一大堆枯燥的數(shù)據(jù)，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究結(jié)果通過(guò)可視化方式，采用不同數(shù)據(jù)維度提供給不同層次的決策者使用，便于理解，支持企業(yè)高效運(yùn)營(yíng)。因此，可視化技術(shù)是大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的有效工具。

4.5　探索大數(shù)據(jù)新的分析技術(shù)和工具的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)面臨的數(shù)據(jù)量是無(wú)法比擬的，對(duì)一些實(shí)時(shí)性要求較高的決策，分析方法的速度和效率顯得十分重要。傳統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析方法顯然難于處理不斷增長(zhǎng)的、龐大的、異構(gòu)的數(shù)據(jù)，只有借助新的處理技術(shù)才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)提取和清洗、分析和利用。目前大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)研究已取得一定的進(jìn)展。如“MapReduce”是一種簡(jiǎn)潔的并行計(jì)算模型，它在系統(tǒng)層面解決了擴(kuò)展性、容錯(cuò)性等問(wèn)題，通過(guò)接受用戶編寫(xiě)的函數(shù)，自動(dòng)地在可伸縮的大規(guī)模集群上并行執(zhí)行，從而可以處理和分析大規(guī)模的數(shù)據(jù)?！癕apReduce”具有簡(jiǎn)潔的模型、良好的擴(kuò)展性、容錯(cuò)性和并行性，可以進(jìn)行復(fù)雜深入的數(shù)據(jù)分析，隨著其性能的不斷改進(jìn)和分析能力的不斷增強(qiáng)，能夠幫助人們從大數(shù)據(jù)中分析和發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)［17］。如何提高數(shù)據(jù)挖掘算法的效率和適應(yīng)性，使挖掘方法具有一定規(guī)模的伸縮性，是數(shù)據(jù)分析較為突出的問(wèn)題。應(yīng)用實(shí)時(shí)性技術(shù)和分布并行算法技術(shù)是提高數(shù)據(jù)挖掘方法效率和實(shí)用化的有效途徑。此外，統(tǒng)計(jì)分析語(yǔ)言標(biāo)準(zhǔn)化也有助于提高數(shù)據(jù)分析效果。如R語(yǔ)言是主要用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖的語(yǔ)言和操作環(huán)境，其功能包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理系統(tǒng)、數(shù)組運(yùn)算工具、完整連貫的統(tǒng)計(jì)分析工具。R語(yǔ)言針對(duì)大數(shù)據(jù)將廣泛使用的統(tǒng)計(jì)算法進(jìn)行了優(yōu)化，能夠在短暫的時(shí)間內(nèi)從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有意義的信息［18］。目前業(yè)界對(duì)大數(shù)據(jù)的處理分析方法已開(kāi)始進(jìn)行了一些探索，并且開(kāi)發(fā)了一些相關(guān)的工具。企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究應(yīng)該針對(duì)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，吸收和融合數(shù)據(jù)挖掘分析新的技術(shù)方法，不斷創(chuàng)新和發(fā)展。

5　結(jié)語(yǔ)

企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)可以幫助企業(yè)洞察競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，發(fā)現(xiàn)新的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、判斷競(jìng)爭(zhēng)的發(fā)展性動(dòng)向，及時(shí)做出相關(guān)的反應(yīng)，從而獲得較大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。大數(shù)據(jù)提供了一個(gè)全新的信息生態(tài)環(huán)境，給企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究帶來(lái)了深刻的影響，促使其不斷地創(chuàng)新和變革，以適應(yīng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代獲取核心競(jìng)爭(zhēng)力的需求。大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究將走傳統(tǒng)情報(bào)分析方法與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合的發(fā)展道路。目前基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究剛剛起步，許多問(wèn)題仍然需要進(jìn)一步探討。

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商務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文5

有意思的是，趙宇辰曾經(jīng)供職于LinkedIn，要知道，數(shù)據(jù)科學(xué)家的概念最早就是由LinkedIn提出的。

定位為新型移動(dòng)CRM軟件的銷(xiāo)售易為什么會(huì)需要人工智能？是未雨綢繆？還是趕時(shí)髦？

AI在企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)中扮演什么角色？

在今年的全國(guó)兩會(huì)上，人工智能首次被寫(xiě)入政府工作報(bào)告，這意味著，人工智能技術(shù)已經(jīng)上升為國(guó)家戰(zhàn)略。

一般大家會(huì)認(rèn)為，AI就是個(gè)高端的機(jī)器人，或者是個(gè)會(huì)下棋的AlphaGo。其實(shí)，這只是人工智能在應(yīng)用層面很小的一部分。

我們?cè)谔詫殹⒃趤嗰R遜上買(mǎi)東西，總會(huì)收到各種推薦，而這些推薦總是正中下懷；甚至托福、GRE在線模擬考試中，作文可以“電腦自動(dòng)判分”；還有跟春天的花一樣燦爛，在朋友圈頻頻刷屏的“微軟識(shí)花”……所有這些，都是AI的應(yīng)用點(diǎn)?！吧窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)也好，分類(lèi)器也罷，大家并不會(huì)覺(jué)得后面是什么算法在驅(qū)動(dòng)。”趙宇辰說(shuō)。

以上的這些，也只是人工智能在消費(fèi)級(jí)領(lǐng)域的一些應(yīng)用。

在美國(guó)，企業(yè)級(jí)市場(chǎng)對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)的研究早已如火如荼，正在從BI（商業(yè)智能）向AI方向發(fā)展，美國(guó)企業(yè)級(jí)服務(wù)巨頭們也正在開(kāi)發(fā)各類(lèi)基于AI的企業(yè)應(yīng)用。

IDC最新研究報(bào)告顯示，到2018年，55%的企業(yè)以及ISV開(kāi)發(fā)者都將在產(chǎn)品中嵌入至少一個(gè)認(rèn)知AI或機(jī)器學(xué)習(xí)的功能，在商業(yè)分析工具領(lǐng)域，這一比例將會(huì)更高。

對(duì)此，銷(xiāo)售易創(chuàng)始人兼CEO史彥澤表示：“新的技術(shù)趨勢(shì)也給CRM企業(yè)帶來(lái)新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。未來(lái)的CRM不僅僅是幫企業(yè)定義一些工作流或者實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)售自動(dòng)化，而且是要往智能化方向發(fā)展，真正為企業(yè)帶來(lái)幫助和產(chǎn)生價(jià)值。一套承載了公司最核心數(shù)據(jù)的智能化CRM管理系統(tǒng)，對(duì)未來(lái)企業(yè)智能化運(yùn)營(yíng)、精準(zhǔn)決策和高效管理有著巨大的意義?！?/p>

傳統(tǒng)的客戶服務(wù)和客戶管理方式都是透過(guò)單向客戶信息來(lái)進(jìn)行互動(dòng)來(lái)往的，比如通過(guò)知道客戶的聯(lián)系方式，利用郵件、通訊軟件、電話與客戶溝通，但如果之后的商務(wù)往來(lái)中需更多的使用協(xié)助與效率增進(jìn)就變得更為困難，這正人工智能在商業(yè)協(xié)作領(lǐng)域的商機(jī)所在。

AI能否重構(gòu)CRM？

Gartner2016年的CRM市場(chǎng)分析報(bào)告通過(guò)對(duì)Salesforce、SAP、Oracle、Microsoft、Adobe 等 CRM 供應(yīng)商進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得出了“分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能是CRM未來(lái)發(fā)展方向”的結(jié)論，認(rèn)為這將在未來(lái)3年內(nèi)徹底改變CRM。

CRM的本質(zhì)是客戶關(guān)系管理，最大特點(diǎn)是連接內(nèi)外。過(guò)去，傳統(tǒng)CRM定義銷(xiāo)售、市場(chǎng)、客服、自動(dòng)化，其實(shí)是銷(xiāo)售記錄管理。“傳統(tǒng)CRM是將內(nèi)部打通，而在數(shù)字化時(shí)代，更重要的是如何把外部的合作伙伴、經(jīng)銷(xiāo)的合作伙伴，以及合作伙伴服務(wù)的合作伙伴，甚至把最終用戶給連接起來(lái)。”史彥澤補(bǔ)充道，“當(dāng)內(nèi)外部全盤(pán)聯(lián)通起來(lái)以后，這中間就產(chǎn)生了非常大的化學(xué)反應(yīng)和變化?！?/p>

據(jù)史彥澤透露，銷(xiāo)售易會(huì)在今年內(nèi)陸續(xù)幾條重要的產(chǎn)品線，從而完成人工智能和大數(shù)據(jù)重構(gòu)CRM的布局。

銷(xiāo)售易在年初宣布完成2.8億元D論融資時(shí)，史彥澤表示，該輪融資資金將用于加強(qiáng)產(chǎn)品和技術(shù)方面的能力提升。時(shí)隔2個(gè)月，趙宇辰的加入可謂是銷(xiāo)售易在這一方向深耕的標(biāo)志性動(dòng)作，

商務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文6

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；地方本科院校；經(jīng)管人才培養(yǎng)

中圖分類(lèi)號(hào)：G4

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

doi：10.19311/ki.1672-3198.2017.08.085

地方本科教育必須面向區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，加快改革，實(shí)現(xiàn)經(jīng)管人才的供給側(cè)改革。統(tǒng)計(jì)大數(shù)據(jù)的到來(lái)，經(jīng)管專(zhuān)業(yè)擔(dān)負(fù)培養(yǎng)與社會(huì)需求匹配的可以進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘及分析的人才，這亟待改革大數(shù)據(jù)時(shí)代的經(jīng)管人才培養(yǎng)方案。進(jìn)行經(jīng)管人才供給側(cè)改革有必要，研究經(jīng)管專(zhuān)業(yè)大數(shù)據(jù)人才教學(xué)改革極具現(xiàn)實(shí)意義。首先，從《2013年大數(shù)據(jù)市場(chǎng)應(yīng)用與趨勢(shì)調(diào)研報(bào)告》顯示，全球28%的企業(yè)和中國(guó)25%的企業(yè)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析市場(chǎng)，淘寶，阿里巴巴等都在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行消費(fèi)者消費(fèi)喜好，發(fā)現(xiàn)空白細(xì)分市場(chǎng)進(jìn)行藍(lán)海戰(zhàn)略營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃。利用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)中的推斷統(tǒng)計(jì)結(jié)果具有一定的抽樣誤差更迫切需求大數(shù)據(jù)經(jīng)管人才。歐美著名大學(xué)和國(guó)內(nèi)名校（北大、人大MOOC）的在線教育平臺(tái)，為傳統(tǒng)教育帶來(lái)挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，獲取知識(shí)渠道多樣化，人才培養(yǎng)方式通過(guò)利用有效的知識(shí)平臺(tái)，促進(jìn)師生教學(xué)共長(zhǎng)，努力培養(yǎng)具有創(chuàng)新能力和意識(shí)的應(yīng)用型人才極具意義。

1 大數(shù)據(jù)時(shí)代經(jīng)管人才必備的技能

當(dāng)前，我國(guó)高校培養(yǎng)的大數(shù)據(jù)分析人才集中于計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)，人工智能等理工科極強(qiáng)的學(xué)科，市場(chǎng)對(duì)大數(shù)據(jù)人才的需求分別在各個(gè)專(zhuān)業(yè)尤其經(jīng)管專(zhuān)業(yè)的大數(shù)據(jù)人才（金融、會(huì)計(jì)學(xué)、市鲇銷(xiāo)調(diào)查等等）需求量極大，對(duì)從事經(jīng)管行業(yè)的經(jīng)管人才特提出更高的要求。

1.1 較強(qiáng)的經(jīng)管專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)

一個(gè)優(yōu)秀的經(jīng)管數(shù)據(jù)分析人員，首先應(yīng)該具備扎實(shí)的統(tǒng)經(jīng)濟(jì)管理專(zhuān)業(yè)基本理論。經(jīng)管大數(shù)據(jù)分析人才需要較強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)及統(tǒng)計(jì)學(xué)能力，既要具備對(duì)現(xiàn)象的敏銳洞察力，又要有專(zhuān)業(yè)的經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)，扎實(shí)的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)理論基礎(chǔ)，又要有大數(shù)據(jù)的挖掘能力及收集數(shù)據(jù)的能力。因此，大數(shù)據(jù)經(jīng)管人才具備的行業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備越扎實(shí)，善于捕捉行業(yè)發(fā)展的熱點(diǎn)與方向的能力越強(qiáng)，切合行業(yè)實(shí)際需要的分析結(jié)論越具有現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)意義，這是大數(shù)據(jù)時(shí)代經(jīng)管人才的復(fù)合型能力的體現(xiàn)。

1.2 計(jì)算機(jī)軟件操作能力

傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論及傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)軟件（excel、spss）僅僅能體現(xiàn)學(xué)生的動(dòng)手能力，動(dòng)動(dòng)鼠標(biāo)能完成基本的數(shù)據(jù)分析，但對(duì)于數(shù)據(jù)分析模塊及分析原理并不清楚，同時(shí)對(duì)計(jì)算機(jī)的編程能力較弱。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析范圍不是抽樣調(diào)研數(shù)據(jù)，不是傳統(tǒng)的入戶調(diào)查數(shù)據(jù)，而是對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘及分析歸類(lèi)、分析得出結(jié)論，數(shù)據(jù)海量是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)軟件完成不了的，大數(shù)據(jù)背景下，經(jīng)管人才一定要具備計(jì)算機(jī)軟件操作機(jī)編程能力，它主要涉及到數(shù)據(jù)庫(kù)、程序設(shè)計(jì)、軟件開(kāi)發(fā)等計(jì)算機(jī)軟件的各個(gè)方面。掌握的計(jì)算機(jī)能力水平越高，能夠挖掘的數(shù)據(jù)信息越豐富，提供決策支撐力度就越大，發(fā)現(xiàn)空白市場(chǎng)，潛在客戶的能力就越強(qiáng)。

1.3 扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)

大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的基石是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)主要的分析方法是統(tǒng)計(jì)和推斷統(tǒng)計(jì)，通過(guò)樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)量推斷總體參數(shù)過(guò)程，從而描述總體特征。經(jīng)管人才必備的實(shí)踐能力必須首先建立在具有扎實(shí)統(tǒng)計(jì)理論基礎(chǔ)之上的人才。擁有統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)理論知識(shí)，利用概率論及數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題便能熟能生巧。大數(shù)據(jù)知識(shí)的掌握及充分利用，必須以統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)為前提。

2 大數(shù)據(jù)經(jīng)管人才模式構(gòu)建

我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之迅速，如何在現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)條件下尋求新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉，發(fā)現(xiàn)新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空白，是建立在定性和定量分析的基礎(chǔ)上，尤其定量分析及其重要。因此，構(gòu)建大數(shù)據(jù)經(jīng)管人才模式勢(shì)在必行。首先是要培養(yǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用型教師團(tuán)隊(duì)。大數(shù)據(jù)人才模式的構(gòu)建首先需要培養(yǎng)教育新思想的應(yīng)用型教師團(tuán)隊(duì)，高校教師學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，要主動(dòng)充實(shí)自己，尋求專(zhuān)業(yè)前沿知識(shí)。應(yīng)用型地方本科院校應(yīng)鼓勵(lì)授課教師向雙師雙能型轉(zhuǎn)化，取得相關(guān)經(jīng)管職業(yè)資格證書(shū)，并去企業(yè)兼職，這樣才能成為理論兼實(shí)踐相結(jié)合的實(shí)用性人才。同時(shí)，要培養(yǎng)校外知名專(zhuān)家到學(xué)校開(kāi)設(shè)專(zhuān)題講座，補(bǔ)充學(xué)校師資力量，只有與社會(huì)需求匹配的教師才能培養(yǎng)出與社會(huì)需求匹配的人才。其次是開(kāi)放互動(dòng)教學(xué)，培養(yǎng)具有數(shù)據(jù)素養(yǎng)的大數(shù)據(jù)經(jīng)管人才。傳統(tǒng)灌輸式的教學(xué)方式及單一教學(xué)手段是當(dāng)前課堂教學(xué)的主流，利用互動(dòng)式思維，研討式教學(xué)理念培養(yǎng)學(xué)生、激勵(lì)學(xué)生的問(wèn)題意識(shí)及批判思想，用收集大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)案例教學(xué)、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析及相關(guān)問(wèn)題挖掘?qū)W生的潛能。譬如，教師上課時(shí)，可以設(shè)計(jì)一個(gè)大型項(xiàng)目，需要大數(shù)據(jù)挖掘，學(xué)生組隊(duì)進(jìn)行挖掘數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)并設(shè)計(jì)算法，同時(shí)編程建模，撰寫(xiě)分析報(bào)告，從項(xiàng)目設(shè)計(jì)到結(jié)論生整個(gè)流程都是由學(xué)生完成。學(xué)校要多鼓勵(lì)學(xué)生積極參加大學(xué)生各類(lèi)創(chuàng)新實(shí)踐項(xiàng)目比賽，從比賽中提升自己，鍛煉學(xué)生的實(shí)踐創(chuàng)新能力。第三充分利用校企合作平臺(tái)，提升學(xué)生認(rèn)知數(shù)據(jù)信息的重要價(jià)值。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，經(jīng)管尤其金融等行業(yè)以及電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)的人才供需錯(cuò)位。當(dāng)前教學(xué)內(nèi)容重理論輕實(shí)踐，重系統(tǒng)缺針對(duì)性，加速供需錯(cuò)位比。因此，學(xué)?？梢源罱ㄐＦ蠛献髌脚_(tái)（非學(xué)校、企業(yè)、社會(huì)本位模式）的第四種“學(xué)校+企業(yè)”復(fù)合教育模式。該模式培養(yǎng)的經(jīng)管人才以市場(chǎng)和社會(huì)需求為導(dǎo)向，整合雙方優(yōu)勢(shì)資源，進(jìn)行交換和合作，人才既有扎實(shí)理論基礎(chǔ)，又有企業(yè)實(shí)踐能力，并能在企業(yè)合作中完成自己不具有知識(shí)的積累，這將是學(xué)校完成大數(shù)據(jù)經(jīng)管人才培養(yǎng)的重要補(bǔ)充和深化。校企教育平臺(tái)建設(shè)（筆者所在院，現(xiàn)在正在逐漸搭建的與蘇州產(chǎn)業(yè)園區(qū)的冠名班正是基于此思路）同時(shí)可以從具體的項(xiàng)目招收，共同構(gòu)建課程體系，并共同修訂現(xiàn)有人才方案完成大數(shù)據(jù)經(jīng)管人才的培養(yǎng)，并從供給側(cè)經(jīng)管人才結(jié)構(gòu)改革方面實(shí)現(xiàn)人才的匹配供給，從而培養(yǎng)出具有獨(dú)立利用大數(shù)據(jù)思維及能力進(jìn)行經(jīng)管數(shù)據(jù)挖掘、整理分析、管理與決策的經(jīng)管復(fù)合型人才，以適應(yīng)社會(huì)發(fā)展之需。

3 結(jié)語(yǔ)

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，經(jīng)管數(shù)據(jù)的海量特征，尤其金融會(huì)計(jì)行業(yè)的整體數(shù)據(jù)規(guī)模巨大特征，其客戶及商業(yè)商戶交易數(shù)據(jù)的價(jià)值既蘊(yùn)含商機(jī)又能開(kāi)拓潛在市場(chǎng)，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展將會(huì)帶來(lái)巨大變革，但當(dāng)前經(jīng)管大數(shù)據(jù)挖掘人才稀缺，形成了供需錯(cuò)位的現(xiàn)象，通過(guò)大數(shù)據(jù)應(yīng)用型經(jīng)管人才的培養(yǎng)，培養(yǎng)高水平及實(shí)踐性較強(qiáng)的經(jīng)管人才既能適應(yīng)當(dāng)前的社會(huì)發(fā)展，又能對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到重大貢獻(xiàn)，同時(shí)也能解決畢業(yè)生一畢業(yè)就面臨失業(yè)的尷尬局面。因此，地方高等院校培養(yǎng)實(shí)踐性、應(yīng)用型的經(jīng)管人才勢(shì)在必行。

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