大数据关于满意度
❶ 大数据的重要性体现在哪些方面
大数据是推动数字经济发展的关键生产要素
发展数字经济是实现经济高质量发展、构建现代化经济体系的必由之路。推进经济社会数字化转型实际上就是从工业经济时代向数字经济时代的转变。在这一转变过程中，数据发挥着至关重要的作用。
大数据是重塑国家竞争优势的重大发展机遇
世界各国都已充分认识到大数据对于国家的战略意义，并早早开始布局。国家间的竞争将从资本、土地、资源的争夺转变为技术、数据、创新的竞争。
大数据是实现治理能力现代化的重要创新工具
大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，推动政府数据开放共享，促进社会事业数据融合和资源整合，将极大提升政府整体数据分析能力，为有效处理复杂社会问题提供新的手段。
大数据是建设数字中国的关键创新动力
加快数字中国建设是以信息化培育新动能、用新动能推动新发展的重要举措。数字中国涉及内容十分广泛，面临的主要障碍就是各行业领域普遍存在的信息孤岛和数据烟囱。
关于大数据的重要性体现在哪些方面，环球青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
❷ 关于大数据的名言
年前，哈佛商业评论说数据科学家的是“二十一世纪最性感的工作”。但你知道做一个数据科学家意味着什么吗？来，我们先看看这些数据科学专家的名言。
Data scientists “tend to be “hard scientists”, particularly physicists, rather than computer science majors. Physicists have a strong mathematical background, computing skills, and come from a discipline in which survival depends on getting the most from the data. They have to think about the big picture, the big problem – DJ Patil, VP of Proct at RelateIQ
“数据科学家更倾向于是’硬科学家’ ，相对于计算机专业的，他们更像物理学家。物理学家有强硬的数学背景，计算机技能，并且来自一个靠数据吃饭的领域。他们需要从整体的角度思考，考虑比较宏大的问题。”–DJ Patil, Proct at RelateIQ的副总裁
“They need to find nuggets of truth in data and then explain it to the Business leaders” – Rchard Snee Emc – See more
“他们需要从数据中找到有用的真相，然后解释给领导者。” – Rchard Snee Emc
“A data scientist is someone who knows more statistics than a computer scientist and more Computer science than a statistician” – Josh Blumenstock
“数据科学家是一个比计算机科学家懂更多统计学，比统计学家懂更多计算机科学的人。” – Josh Blumenstock
“Data scientist is just a sexed up word for a statistician” – Nate Silver
“数据科学家只是‘统计学家’一个性感一些的名字。 ”– Nate Silver
“Data scientists are involved with gathering data, massaging it into a tractable form, making it tell its story, and presenting that story to others” – Mike Loukides, VP, O’Reilly Media
“数据科学家收集数据，把数据融入到易懂的形式中，让数据讲故事，并且把故事讲给别人听。”–Mike Loukides, O’Reilly Media的副总裁
“The data scientist was called, only half-jokingly, a caped superhero” – Ben Rooney
“数据科学家曾经被誉为戴着披风的超级英雄（当然只是开个玩笑）” – Ben Rooney
“Think analytically, rigorously, and systematically about a business problem and come up with a solution that leverages the available data”
“用分析的角度、严格、系统地思考业务问题，然后得出能够影响这些数据的解决方案。 ”– Michael O’Connell, TIBCO的高级分析总监
“Data Scientist = statistician + programmer + coach + storyteller + artist”- Shlomo Aragmon
“数据科学家=统计学家+程序员+讲故事的人+艺术家。“ – Shlomo Aragmon
“They are half hacker, half analyst, they use data to build procts and find insights” – Monica Rogati
“他们一半是黑客，一半是分析师，他们用数据来做产品、提出新见解。“– Monica Rogati
“A data scientist is someone who can obtain, scrub, explore, model and interpret data, blending hacking, statistics and machine learning. Data scientists not only are adept at working with data, but appreciate data itself as a first-class proct” – Hillary Mason, Founder at Fast Forward Labs
“数据科学家是懂得获取、清洗、探索、建模、解释数据的人，还要融合入侵技术、统计学和机器学习。数据科学家不仅要处理数据，还要把数据本身作为一个五星产品。”– Hillary Mason, Fast Forward Labs的创始人
现在，这里有个来自Drew Conway 有趣的图表，它解释了数据科学家到底意味着什么：
来看另一个简单的图。这是我自己关于整个数据科学过程的描绘。
那么， 数据科学家都做些什么呢？简单来说，他收集数据、清洗、创建数据集、分析数据然后提出新观点。他也尝试用现有的数据预测未来，帮助业务提高产品、服务的质量、顾客粘性。更好的质量意味着更能取悦顾客、获得收益。
这里有数据科学家最应该具备三个的特质：
1.一个优秀的数据科学家知道如何提出好问题
2.理解他手上的数据的结构
3.能够很好地解读这些数据
简单来说，数据科学就是关于提出合适的问题，然后提出有意义的见解来指导正确的决策。
摘自：36大数据
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❸ 什么是大数据以及大数据的特性有哪些
大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能内力。适用于大数据容的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据具备以下4个特性：
一是数据量巨大。例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的测试过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
❹ 什么是大数据大数据有哪些特点、意义和缺陷
大数据（big data），是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据的特点：
1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；
2、种类（Variety）：数据类型的多样性；
3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；
4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性（Veracity）：数据的质量
6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道
大数据的意义：
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的缺陷：
不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。” 这确实是需要警惕的。
❺ 如何在大数据背景下提高顾客对物流的满意度.docx
价格低廉：在大多数消费者看来，价格永远是其做出购买判断的首要因素。生活中，我们经常会看到一些大型超市在海报上写着“惊爆价”等购物信息。也正是这些惊爆价，起到了吸引人气的作用。因此，价格常常是商家惯用的吸引人气的方法之一。那些能够与其他卖场相区分，又属于大众消费的产品，尤其能够吸引消费者的眼球。这就要求卖场能够根据其他卖场的价格体系，对自己的商品价格进行调整，争取付出较小的代价，吸引较多的卖场人气。
交通便利：卖场的位置是否在居民区和购物中心附近，往往是决定消费人群是否愿意光顾的一个重要条件。因此，卖场周边的自然客流量常常是决定该卖场选址的一个重要因素之一。
商品充足：大卖场商品的充足与多样化，常常被消费者视为大卖场竞争实力的象征。大卖场的商品种类越是丰富，消费者对其的认可度越高，反之则越低。因此，几乎所有大卖场都在想方设法满足消费者对商品的多样化需求，让消费者尽量能够体验一站式购物。
店内特色：大卖场的店内特色，往往是让消费者对大卖场形成印象的一个决定性因素。要想让顾客形成对自己卖场的特殊印象，就必须抓住特色来做文章。通俗地说就是打造店内风格和特性。
购物环境：购物环境是卖场提供给消费者的另一种利益形式。在一个好的购物环境中购物，会让人觉得身心愉悦，产生更多的购物欲望。简单说就是“来了不想走，走了还想再来”。因此，近几年许多大卖场都在想方设法提高自己的购物舒适度，尽量扩大内部空间，加宽购物通道，增加照明，提供优美的音乐，增加内部通风功能设施等等。其目的就是希望顾客在购物时得到一种享受，将购物休闲化。
优质服务：卖场提供的优质服务，往往是让顾客感到贴心的地方，也是让顾客对卖场产生感性认识的地方。从某种意义上讲，卖场服务做得好不好，在消费者满意度中占很大比重。当然，卖场能够提供给消费者的服务有很多，并不仅仅局限于购物之中的服务，还包括购物前、购物后的服务。一个卖场服务意识的强弱，很大程度上体现在其对一些细节的处理上，如收银时顾客等候的时间、零币的调换等等。
❻ 以大数据为主题,写一篇1500字的文章
可参考下文9个关键字写写大数据行业2015年年终总结2015年，大数据市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工智能、物联网的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop供应商Hortonworks与数据分析公司NewRelic甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊2015年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。战略：国家政策今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进，这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面，成为国家战略计划的核心任务之一：2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，大力促进中国数据技术的发展，数据将被作为战略性资源加以重视;2015年10月26日，在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。挑战：BI(商业智能)2015年对于商业智能(BI)分析市场来说，正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以QlikView、Tableau和SpotView为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT为中心的BI分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。崛起：深度学习/机器学习人工智能如今已变得异常火热，作为机器学习中最接近AI(人工智能)的一个领域，深度学习在2015年不再高高在上，很多创新企业已经将其实用化：Facebook开源深度学习工具“Torch”、PayPal使用深度学习监测并对抗诈骗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司Perceptio……同时在国内，网络、阿里，科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。共存：Spark/HadoopSpark近几年来越来越受人关注，2015年6月15日，IBM宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与Spark相关的项目。与Hadoop相比，Spark具有速度方面的优势，但是它本身没有一个分布式存储系统，因此越来越多的企业选择Hadoop做大数据平台，而Spark是运行于Hadoop顶层的内存处理方案。Hadoop最大的用户(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中运行着Spark。Cloudera和Hortonworks将Spark列为他们Hadoop发行的一部分。Spark对于Hadoop来说不是挑战和取代相反，Hadoop是Spark成长发展的基础。火爆：DBaaS随着Oracle12cR2的推出，甲骨文以全新的多租户架构开启了DBaaS(数据库即服务Database-as-a-Service)新时代，新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年，除了趋势火爆，12c多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。据分析机构Gartner预测，2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%，而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比，DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。
❼ 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
大数据分析让个性化的客户体验不再遥远_数据分析师考试
顾客通过多种渠道制造大量数据，企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示，高级分析会成为客户服务的关键，但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据，疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架，以及集成不同的内外部信息源。
然而，面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息，企业需要及时作出反应。要想实时反应，使客户感受到个体价值，企业只能通过高级分析来实现。
大数据为实现基于顾客个性的交互提供了可能，通过理解他们的态度，并对其他一些因素(如实时位置)进行分析以帮助实现多渠道服务环境中的个性化。
考虑个体行为
Aphrodite Brinsmead是分析公司Ovum的客户关系高级分析师，她认为个性化和分析密不可分，并且在开发多渠道战略时，企业需要考虑顾客的个体特性和行为。
他们应当回顾目前的行为，全网不同渠道的使用和用户在不同渠道中的共同需求。在决定如何加入新渠道或连接新数据之前，了解趋势是必不可少的。然后企业应该关注如何为顾客节省时间和精力，提高一次接触解决率。他们应当努力在顾客转换渠道的时候保留环境，使用分析法，将相关数据推送给顾客和代理商。
英国三大零售商之一乐购(Tesco)使用了Oracle的一套技术，包括它的客户体验产品，使公司成为了多渠道零售商。
找到顾客参与的偏好实践和方式时个性化的关键，而数据分析就能够解锁这项技能并节省成本。Gartner表示，在各个渠道，包括网站，移动应用或客户参与中心交互，都要有环境相关的知识。
根据Gartner，向雇员提供环境知识能够减少供应商提供回答的时间，这样能够提高能力和满意度。它也符合经济利益，因为每一个准确的知识管理规则到位，公司就能减少25%甚至更多的客户支持费用。
要注意将内容与客户数据连接的方式，根据客户偏好，客户服务才能收到个性化信息。通过一般顾客历程的信息和支持性问题，企业就能预测客户的需求。
将客户作为个体来了解，让他们感受极致流畅的历程，是提供良好客户体验的关键，Jamie Turner说道，他是Postcode Anywhere的地址管理首席技术官。他认为个性化客户服务对于在数字经济中的生存是必不可少的。
“服务就像保险一样——当你需要它的时候，就已经十万火急了。它不应当耗人心力，也不应复杂，而应该是一个无摩擦、无痛的过程。那些了解到这一点的企业就能够长期存活。网上的忠诚度很低，所以你需要努力奋斗才能保住消费者。太多的企业现在还在专注于开拓新顾客，而忽视了已有客户的情绪。”Turner说道。
在数据分析上的投资
然而，没有分析上的投资，要实现有效的客户服务或体验个性化也不简单。这是大家都想要的，但也很难做好。我们都喜欢那种知道自己习惯的酒吧，那个无需动嘴就知道你想要什么的角落商店。这就是个性化，但这很难实现规模化。
根据Turner的说法，好的分析能够帮助企业变得更为主动，而无需根据顾客的期待做出反应。这对于我们来说非常重要，我们构建了一套技术来帮助我们理解和预测我们客户的‘感受’。这样我们就可能占得先机，走到顾客前面去。
他认为要开发能够知悉客户个体喜好与厌恶的更加智能的服务，大数据的角色非常重要：“大数据绝对是关键。它对于不同的人来说有着不同的意义，但是对于我来说大数据更像一种方法。它实质上就是要收集尽量多的数据，然后用机器学习这样的技术来从噪音中筛选出重要的部分。而挑战之一就在于实现实时反应，或者实时采取理想化的行动。”
他表示依赖通过大批量处理数据的出的洞察，这种一产生就已经过了有效期的“洞察”，早已不能满足需求。
“人何以提供最好的服务?都是因为他们在不知不觉中处理了从行为中得到的大量暗示，并作出如何反应的即时判断。将这一道理应用到技术上，能够帮助我们提供真正自然和热心支持的个性化服务，同时还能满足顾客的需求。”Turner说道
尊重客户的隐私
但是，数据越大，责任就越大。Ovum的Brinsmead认为最好的实践意味着，分析但不入侵。 “要谨慎使用客户数据推送产品和促销，否则就会容易失去客户的信任。”她说。
Brinsmead认为，企业使用数据要明智，并且不断创新，通过将全网站、社交渠道，社区型信息，移动应用和自动聊天等整合信息。客户不想离开移动应用去社区或者聊天室取得技术帮助。
理解客户在历程的不同阶段选择的交互方式也是很重要的，这很简单就能实现。需要在线支持来回答的问题都会是包含私人信息，并且复杂或紧急的需求。企业应当知道什么时候交互需要在线服务，并为客户实现迅速连接。企业应当提前将顾客的网页历史或之前的问题这种环境提供给在线服务人员。
Brian Manusama是Gartner的一个调研主管，他表示使用大数据实现客户服务的企业能够为提供丰富、分析性、个性化的客户服务，从而提高客户满意率。因此，这些企业通过可预测分析就能实现收益的增长，有利于企业的发展。在问题升级前避免问题，是减少支持费用和留住客户的最明智方式。
“通过分析，企业能够更好的理解客户遇到的服务问题，做出行动来避免问题的发生，并在客户向客户服务求助之前解决问题。”Manusama表示。
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❽ 什么是大数据，大数据有什么特点
大数据具有4v特点，即volume(大量)、velocity(高速)、variety(多样)和veracity(精确)，其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。比如微码邓白氏通过数据分析发现采购a产品的用户80%也会要同时采购b产品，而采购周期大约是3个月，这样就可以每三个月来向采购a产品的客户推送一次信息，推送的时候除了a产品的信息也同时推送b的信息。