大数据论文
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大数据论文范文第1篇
客户关系管理是基于对客户数据的充分分析而进行的，作为客户关系管理的重要分支，数据处理与分析对客户生命周期管理的重要意义不言而喻。大数据时代下，随着数据处理工具与软件的飞速提升，对客户生命周期管理产生了新的革命。各类微信、网站等自媒体工具的发展更是为客户生命周期管理注入新的生机。
(一)大数据促进精准化传播沟通
利用各种数据信息的交叉检索，有助于楼盘项目寻找目标客户，并精准化信息。传统精准传播方式包括短信和DM直邮，但在大数据时代下，利用微信和网站等各种自媒体渠道工具，可以发送更多直观互动的信息。尤其在企业已实现酒店、百货、地产、消费品零售等跨行业规模化运作的时候，数据的综合利用显得尤为重要。通过将企业各业务模块的数据进行搜集和综合处理，可以确保客户资源的共享，更有利于企业品牌的传递，使客户在未到访楼盘项目售楼处之前，就已经对企业的实力建立信心。
(二)大数据有助于客户筛选
跟进传统的楼盘项目客户登记方式为纸质的上门客户登记本，大部分项目均未实现上门客户信息的电子化。借助明源软件、金鹏软件等销售软件及身份证识别器工具，可以推动客户信息电子化的录入，并提升客户信息的准确度。对客户的来源、性别、职业、置业需求等各类基础数据的汇总和交叉分析，能提升客户的精准跟踪，并结合客户的销售抗性进行有针对性的沟通，促进项目销售。
(三)利用数据化工具维护
成交业主满意度大部分楼盘项目在客户成交后，缺乏有效维护。在房地产行业圈层口碑效应不可忽视的背景下，客户成交往往意味着新的生意的起点。利用数据化的工具对成交客户进行跟踪维护，有利于持续跟进客户对楼盘项目的各种反馈，促进老带新的口碑传播、推荐以及重复购买，亦可持续提升客户的满意度。
(四)利用大数据进行业主需求
维护随着建筑科技与智能化的不断发展，居住环境也在不断升级。以往的开发商客户关系维护，仅到业主入伙截止。事实上，业主入伙居住后，对业主居住需求的跟踪和维护也是非常重要的。物业公司可以配合开发商，通过组织各类业主活动，获知客户的需求，例如：搬迁至另一个城市工作——产生异地置业的需求；对目前的居住环境产生升级换代的需求——产生新的高档次项目的购买需求等；这些种种需求，都是客户购买同一品牌楼盘项目的机会，通过对客户关系的维系，产生客户品牌忠诚，对于规模化开发的大企业尤为重要。
二、结束语
大数据论文范文第2篇
1国外研究综述
1.1旅游网络信息导引作用探究
近年来，国外学者针对无形信息流对有形人流的导引作用问题进行了有益探索，包括旅游网站信息对潜在游客导引作用的说明，旅游网站对有形人流的导引过程和导引机理分析。主要研究通过针对供需行为，对旅游网站在线服务能力和旅游网站使用者满意度之间的协同关系进行了研究，并提出了反映网站信息流与现实人流关联性的模型。
1.2基于网络搜索数据的时空导引作用的定量估算研究
基于网络搜索数据的预测研究始于医药领域，最早是利用网络搜索指数提前预测出流感发病情况及流感的死亡率。在房地产方面也有类似的实证研究，发现网络关注度对美国房屋的交易价格和交易量具有较强的预测能力；这些研究对基于网络搜索技术的旅游行为预测研究起到促进和深化作用。在量化研究方面，主要集中在建立回归分析模型，对美国零售业、房地产业、交通运输业、旅游行业的产品销量进行预测，在传统的回归模型的因变量中加入与预测对象有关的关键词关注度指数，预测结果的精度均有较大的改善。国外在宏观经济领域，通过网络搜索指数与宏观经济的研究主要集中在失业率、消费、股市指数、经济现象和经济衰退等方面。研究表明，在庞大的网络搜索数据被网络搜索工具记录下来的过程中，这些庞大的搜索数据与现实的社会行为之间存在一定的相关性。在旅游网络行为方面成果较少，大部分研究侧重于网络整体性信息与某些社会行为宏观的、概括性的关联性研究。
2国内研究综述
目前，我国学者对大数据相关问题研究较多，应用在各个领域，在旅游方面的研究主要集中在三个方面：大数据出现后对旅游业带来的影响研究；具体搜索引擎的数据与实际旅游市场需求的相关性研究；利用搜索引擎数据对旅游市场的预测方法研究。
2.1大数据对旅游业带来的影响研究
伴随着大数据、云计算的产生及在各个领域的应用，很多学者提出了旅游大数据的概念，并从旅游大数据的产生，旅游大数据的挖掘，旅游大数据的应用方面提出了见解。伴随着网络技术的发展，旅游企业及用户对网络的使用，导致旅游数据信息爆炸性的增长，旅游数据已经形成一个巨大的海量信息空间，这些海量数据的产生，如何应用这些数据，找出规律，应用在旅游业当中。在大数据的挖掘方面，大多采用关联分析对旅游数据进行搜索，并从中找出出现概率较高的模式，或者通过数据的聚类与分类，分析旅游数据的相似性，为决策者提供决策支持。大数据在旅游行业的运用方面主要提出在旅游市场营销，线路优化、挖掘有价值的旅游信息方面。
2.2具体搜索引擎的数据与实际旅游市场需求的相关性研究
在大数据与实际旅游市场相关性研究方面成果较多，在搜索引擎的的选择方面，国内研究大多选择百度指数这种海量免费数据，并通过百度指数的搜索量和实际游客量之间的关系分析，主要研究体现在：搜索关键词的选取技术；网络信息流和实际游客量之间存在正相关性，网络空间信息流是一种重要的“前兆”导引现象。对关键词的选取，大多数研究中采取根据旅游活动的六大要素，或通过问卷调查、关键词推荐的方法获得；大多数研究选取了五一、十一等主要节假日的客流量及网络关注度进行对比，发现旅游网络关注度和景区客流量之间存在正相关关系；旅游者在产生旅游需求的前提下，通过网络提供的旅游信息进一步了解旅游地概况，为其旅游的目的地，因此，旅游者对旅游网络信息的关注度一定程度上昭示其出游行为，基于此，旅游信息流又是重要的旅游客流的“前兆”。
2.3运用大数据进行景区旅游市场预测的研究
对于旅游市场的预测研究成果较多，大多数研究都采用历史数据对未来游客量进行研究，在预测方法上不断创新，但在数据的选择上面基本停留在使用历史统计数据。运用大数据进行旅游市场预测研究的研究成果较少，大多数还停留在相关性研究方面。黄先开以北京故宫为例，建立了没有百度关键词和加入百度关键词的两种预测模型并进行了预测精度比较。运用带有百度关键词的模型可以实现利用当天及滞后1～2天的百度指数数据预测故宫当天的游客量，不仅增强了预测的时效性，还可以更加及时、准确地为故宫景区管理部门提供决策的依据。
3结论
大数据论文范文第3篇
在大数据时代，优质教育资源共享的主体包括共享的双方，也就是资源需方和资源供方。随着时代的发展，优质教育资源的供方不仅包括各级各类学校、教育职能部门、公益组织和科研机构等非营利机构，也可以囊括教育资源提供商，甚至个体也可以成为优质教育资源的供方。要促进优质资源的共享，就要充分发挥互联网的共享性、平等性、开放性特点，全面拓展优质教育资源供方的来源。优质教育资源的供需双方并非一成不变的，在大数据时代，要积极促进优质教育资源供需双方的相互转化，尽量做到各取所需、各尽其能，使优质教育资源的供需双方能够互相交叉和重叠。
二、大数据时代优质教育资源共享的运行系统
要提高优质教育资源共享的效率，促进我国高中教育的不断发展，就必须重视优质教育资源共享的运行系统建设，要使共享的优质教育资源能够满足我国高中教育教学的需要，从而使优质教育资源的利用效率得到提高。
1.优质教育资源共享的建设系统
优质教育资源共享运行系统的第一个环节就是建设系统，进行优质教育资源的汇集和开发工作。建设系统要将教育资源分为非数字化教育资源和数字化教育资源两种，对于数字化教育资源主要是直接汇集和开发，对于非数字化教育资源还要进行数字化加工和制作，使其符合媒体文件的载体和格式。建设系统还要将已有的教育资源进行汇集和整合，使其汇聚起来，能够进行推广、评估和归类。
2.优质教育资源的传送系统
传送系统主要负责传输和配送优质的教育资料。例如，可以向特定的目标区域进行优质教育资源的配送，包括少数民族地区、贫困地区等等。也可以通过对口帮扶的形式，使优质教育资源的供需双方结成对子。在大数据时代，要充分利用先进的社会计算、4G技术、三网融合、宽带网络等技术，提升优质教育资源的投入产出比。
3.优质教育资源的使用系统
使用系统要具备相应的硬件设备条件，使资源需方能够顺利获取教育资源。使用系统还应该具备指导、培训、高级检索等功能模块，使资源需方能够按照自己的具体需求获取和检索优质教育资源。需方也可以对优质教育资源进行再加工，例如，高中学校可以对先进的教育教学理念进行二次加工，使之能够与自身的教材版本、学情相符合。
4.优质教育资源的评估系统
大数据论文范文第4篇
1.海量信息思维模式
以往人们总是尝试先发现问题，再获取相关信息，探索解决之道。而大数据时代，人们总是先尽可能多的去获取和储存信息，而信息数据价值密度低、数据量大，当遇到问题时再尝试解决问题，其解决的效率和精准度率也有所提升。这种“海量信息”的思维在进行服装流行款式、流行色彩的市场调研时，依然十分适用。
2.新媒体思维模式
信息数据附着在各类新媒体之上，数据格式多种多样，从网页论坛、视频、网络日志、微博微信、甚至地理位置信息等等。新媒体思维正在改变服装市场的营销方式，服装企业传统的营销手段是实体店集中推广、平面广告以及电视媒体宣传，节假期间雇佣大量劳动力街头派发促销传单。而大数据时代，服装企业充分利用互联网的植入式广告、病毒式推广以及低成本营销，打造网络交易平台，全方位收集消费者信息数据，分析消费者潜在消费动机与偏好，从而在推广品牌的同时扩大销售量。
二、大数据时代对高校服装设计教育的启示
1.教学方式的变革
随着笔记本电脑、平板电脑逐步进入课堂，教材、教学活动不断被数字化，教育方法应以更丰富多彩的形式融入课堂。网络教学和讨论方式也是大数字时代课堂经常采用的一种教学方式。以服装设计课程为例，在服装风格与流派章节学习中，鼓励学生利用网络资源，进行相关文献查阅，了解不同历史时期服装风格的含义与表现，以演示文档的形式进行小组讨论，并设计“最受欢迎的大学生潮流服饰搭配”问卷进行市场调研，感受数据的多样性以及数据分析方法。
2.课程知识点的设置
“因材施教”的理念在班级授课制中开展有着相当的难度，在有限的教学时间和教学空间内，教师对学生的“材”无法充分的了解和引导。在大数据时代，教师可以对每个学生学习数据进行分析，将学生的整个学习过程数字化，例如知识点可以被数字化并与测试题建立联系，测试题中每道题的完成时间、错题数等都以数据的方式记录。计算机通过错题分析出每个学生对各章节知识点的掌握程度，从而从根本上落实“因材施教”的教育理念。在服装结构设计类课程中，将知识点与知识点进行组合并设计考核题目，例如人体测量部位与原型版的对照练习，放松量章节的知识点与不同类型板型对应，款式分析与服装风格分析相关联，从而建立知识点与测试题的联系，用相关性思维解决结构类课程中的每一个细节问题。
3.侧重对学习过程的评价
随着笔记本电脑、平板电脑逐步进入课堂，教材、教学活动不断被数字化，学生学习过程也将逐渐数字化，学生的学习过程更加受到关注，而对于这些数据的分析与利用，将使得每位学生的发展都有据可依。例如，在服装工艺类课程中，将更注重实验课程环节的设计与实验过程考核，根据自学能力、创新能力和动手能力来评定学生的综合成绩。鼓励学生海量收集学科咨询，通过自主学习发现问题解决问题，而通过不同考核项目的得分，分析学生的自学能力与学习类型。
三、大数据时代对高校服装人才培养提出的新要求
1.获取有效信息数据的能力
互联网上各类教学视频、教学文库林林总总，各类网络学院、网络公开课、精品课程应接不暇。高校须引导学生自主学习，加深学生对当今社会变革的理解和认知，使学生具有大数据思维能力和判别能力，能够在时间学习中利用资源，使数据为专业学习所用。
2.分析数据的能力
要求学生能根据不同的需求，利用有效的问题解决思想和方法论，最终形成有效的数据，并能够为大多数人使用。利用定量和定型的分析方法，挖掘数据之间的相关性，并形成数据分析报告。该项能力需在服装专业考察、服装创新实践平台等实践环节的课程中，得到充分的训练。
3.团队的建立和管理
大数据论文范文第5篇
大数据时代正带给企业根本性的变革，同时，也给职场精英们提供了机遇，但机遇与挑战并存。这对于初入社会的大学生而言，无疑是提出了一个巨大的挑战。
1.1大数据时代对大学生的数据驾驭能力提出了新的挑战
在大数据时代，大学生若想获得好的就业机会需要有较强的数据驾驭能力，即数据素养，在科学数据的采集、组织和管理、处理和分析、共享与协同创新利用等方面的能力，以及研究者在数据的生产、管理和过程中的道德与行为规范。而大学生们鲜有接触大量数据并从中剔除糟粕找寻有用数据的经历，顶多是进行过几次较浅显的问卷调查工作，对数据技术、数据分析方法及相关软件、国际数据化发展进程等知之甚少，在数据素养方面可以说是零基础。
1.2大数据时代对大学生理性思维能力提出了新的挑战
在大数据时代，人们对于过往经验的依赖程度降低，而对数据分析得来的实时结果信任度大大提升，因此赢得就业竞争需要大学生具备理性、逻辑性强的思维方式，从而能冷静、不带感彩地处理和分析数据，得出客观的结论。而大多数中国学生的理性、批判性思考的能力偏弱，缺乏个人的独立思考，且文科专业尤其是语言类专业的课程设置对培养大学生理性思维能力的作用较小，大学生的理性思维能力亟待提高。
1.3大数据时代对大学生精确、快速、实时行动的能力提出了新的挑战
大数据时代信息瞬息万变，因此数据也是具有时效性的，要获取实时数据反馈就必须有精确快速的反应能力和行动能力。一部分平常对于生活中的信息疏于收集的大学生可能会缺乏对信息的敏锐度，从而导致其较慢的反应力和行动能力，若其这方面的素质没有得到提高，则可能会在工作中产生在数据分析工作完成后却发现得出的结论已不具时效性的情况，导致丧失最佳的工作机遇，降低了自身的职业发展竞争力。
2如何在大数据时代提高大学生就业竞争力
大数据时代带给了大学生数据分析能力、思维方式、科学精神、行动力等方面的就业挑战，因此政府、各高校及大学生自身都应积极应对挑战，从不同层面克服困难，共同提高大学生在大数据时代的就业竞争力。
2.1高校、政府应建立大学生就业大数据分析机制，做好大学毕业生的就业、创业服务工作
大学生就业大数据分析离不开大数据的支持，而大数据的建设是一项科学、有序、动态且可持续发展的系统性工程。政府需要从建立运行机制、规范建设标准、建设共享平台、提供专业队伍等多方面进行支持，且通过建立各高校就业数据库，分析各校历年就业率与其获国家资源倾斜度的关系，也能调节教育支持的力度，更好地帮扶教育产业。除此之外，将就业数据库数据与就业市场相关数据相比，还能帮助人力资源供需双方形成更理性的预期，减少就业矛盾，实现人力资源市场的多赢。而学校通过广泛收集历年大学生就业期望、就业去向等信息，并将其数据化，收入数据库，能有效预测毕业生就业率、就业去向。
2.2高校应推行大数据战略，让大数据走进课堂教学，培养大学生大数据意识
各高校应结合大数据时代特征进行教学改革，推行信息化管理与信息化教学。学校的管理与教学活动都存在着固定性与周期性，如对教师的考核、学生测试成绩分析、就业情况分析等，可以利用计算机分析这些数据并推荐合适的解决方案；课堂上，教师也应顺应信息化教育，突破传统的教学方式，通过“微学“”微课”等方式提高学生的学习兴趣，从而提高学习的效果。同时，知识点也可以通过数据化与测试题建立联系，计算机可以通过分析错题数、做题时间等数据为老师提供不同学生对于不同知识点的掌握情况。只有在校园中营造一种大数据氛围，培养学生们利用数据分析找寻有用信息的习惯，才能让他们具备大数据意识，做好走进大数据时代职场的准备。
2.3大学生要提高数据驾驭能力，透过数据看本质
大学生可以多对社会热点问题进行实践调研，通过访谈、问卷调查等方式获取大量真实数据，然后通过整理分析这些数据锻炼自己的数据驾驭能力。在整理实践调研的数据时，掌握图表分析、数据模型及数据分析软件的使用方法，如Hadoop、MapReduce等，提高数据分析的工作效率和准确性。除了加强数据分析技术的学习外，也需要补充来自统计学、数据挖掘等学科的理论知识，为数据分析提供理论支持。同时，勤思考、多动手、多总结的做法也能帮助大学生透过数据看本质。海量数据中不乏有虚假、消极、错误的数据信息，因此大学生必须具备良好的数据分析能力。数据分析就是一个不断假设、验证的过程，耐心、肯钻研的科学精神能够帮助大学生在一次次的假设验证后找到本质的规律。通过不断地实践练习，提高对数据的敏感度、分析能力，为日后职场中更好地开展数据分析工作打下基础。
2.4大学生应养成独立思考的习惯，培养逻辑思维和理性思维方式
大数据时代是鼓励个性化的时代，鼓励通过数据挖掘发现隐藏于数据下的种种规律，要做到这点，大学生必须要有独立思考、不受常规想法束缚的能力。美国计算机专家埃齐奥尼尔购买机票后却发现周围比他买票晚的乘客票价居然比他的便宜，本来是再普通不过的生活现象，但这却引发了这位专家的思考。他分析到若获得美国每一条航线上每一架飞机内的每一个座位一年内的综合票价的数据库，就可以预测飞机票的涨跌势，为消费者提供参考。这样的思考促使他最终创立了Farecast票价预测工具，顾客平均每张机票可节省50美元。独立思考不是漫无目的地想，而是有逻辑地思考。大学生要注意在日常生活中就养成逻辑推理的习惯，在问“是什么”后还要问“为什么”，尝试通过自己的推理找到答案，这是大数据时代对人才的要求。
3结语
