大数据基本知识范文-盘古文库

大数据基本知识范文第1篇

一、企业知识管理的必要性

在数字化背景下, 组织在未来将面临许多前所未有的挑战。一方面, 信息过载, 随着数字化工作场所逐步形成, 信息越来越多, 被存储的范围越来越广, 这无疑是企业面临的巨大障碍。如果不能将分散在不同地点的内容链接起来, 企业将无法及时获取并使用这些分散的信息。因此, 企业应强调从大量杂乱的信息中提取有价值的部分, 并将其转化为知识。另一方面, 知识更新的速度非常快, 消费者的需求也在不断变化。这意味着企业很难及时对市场做出反应。目前, 千禧一代是最大和最具影响力的消费群体, 他们更追求个性化产品和独特的消费体验。传统的组织结构越来越难以满足日益多元化、差异化的客户需求。由此导致的创新驱动力不足也会使企业面临被淘汰的风险。

知识管理是构建一个以获取、创建、编码、共享、访问、应用和重用为过程的知识系统, 从而使组织达到最终目标知识创新。知识管理是在与客户互动的过程中创造、交流和应用知识来增加企业价值和维持竞争优势的过程。进行客户知识管理就是企业知识管理的工作之一。企业获得竞争优势的关键是利用知识管理技术实现企业与消费者之间的知识交流, 使组织更清楚地了解和学习客户的需求, 使知识成为有价值的资本。组织必须建立与客户的沟通机制, 将客户知识在员工之间共享, 接着将知识传递给组织的高层, 以便在市场上对定制产品做出决策。

二、企业内部与外部知识管理的过程

根据Bukowitz和Williams (2000) 的知识管理框架可知, 知识包括知识数据库, 关系, 信息技术, 通信基础设施, 环境响应能力, 组织智能和外部资源等。将外部与内部知识管理结合有七个阶段:

第一是获取, 企业需要尽可能的获得与客户相关的信息。但是, 知识分为显性知识和隐性知识, 显性知识是能用文字和数字表达出来的, 可以以大数据的形式进行分享与交流;隐性知识是无法用文字和数字表达, 隐藏与人头脑中的知识, 具有高度的主观性和个性化, 是信息技术所无法获取的。这就需要将隐性知识外化成显性知识, 企业需要设计一些流程来捕获客户的想法, 鼓励客户贡献隐性知识。如拜访客户、邀请客户体验产品与服务、组建专家团队等。

第二是使用, 组织需要以创新的方式将获取到的信息合整合起来。这是融合的过程, 即将显性知识转化成显性知识, 企业可以采取编码、分类的方式, 提高储存在不同地方信息的整合效率。在数字化时代, 企业将有更大可能借助于数字化工作场所的帮助。接着, 企业可以组织员工进行头脑风暴, 从已知的顾客消费行为中提出创新性的想法并记录下来。

第三是学习, 创建组织记忆使企业从成功 (最佳实践) 和失败 (吸取的教训) 中学习, 这是企业创造竞争优势的阶段, 是原有想法到产生新思路的过渡。企业可以定期组织研讨会或专家培训会, 员工通过反思经验, 把组织的显性知识转化为个人的隐性知识, 这是内化的过程, 每个人都将产生自己独特的想法。

第四是贡献, 意味着知识共享及使用, 但这些知识必须是存在并且有价值的。员工将自己的想法贡献给组织的知识库, 使个体的知识变得可见且可用, 将知识群化, 即通过激励机制将隐性知识转化为显性知识的过程。组织需要根据整合后的客户知识做出决策, 充分利用大数据为产品服务提供决策依据。

第五是评估, 即对智力资本的评估, 这一阶段关注组织如何以轻松灵活的方式将其知识转化为对客户有价值的产品和服务。面对市场环境的变化, 企业应该根据未来的知识需求扩展现在的智力资本, 企业还应该评估确定新的资本形式, 包括人力资本即能力、客户资本即客户关系, 组织资本即数据库、业务流程、基础设施、价值、文化, 智力资本即人力、客户、组织资本间的关系。

第六是建设与维持, 企业必须确保未来的知识资本将保持组织的竞争力。这关键就要识别“正确”的知识来满足市场需求, 从而抓住机会, 提高竞争力。企业可以通过网站与客户实时互动, 及时获得反馈。对于增长的知识, 如市场上客户偏好的趋势等, 企业应加大对其资源分配的比例并行引导, 发挥这些知识的潜在价值。

第七是剥离, 对于不再产生价值的、不符合客户需求的智力资产, 企业应及时撤资, 如客户满意度极低的产品与服务。保留知识的机会成本分析应纳入企业管理中, 为了保持竞争优势和生存能力, 企业必须剔除不必要的部分。

这七个阶段可以分为两部分。第一部分包括获取、使用、学习、贡献。每个步骤与知识螺旋结构的外化、融合、内化、群化相对应。这一部分本质上是战术阶段, 是由市场驱动的机会和需求触发的, 这导致组织需要每天使用知识来响应这些需求。第二部分包括评估、建设与维持、剥离。这一阶段是更有战略性的长期过程, 是由宏观环境的变化触发的, 侧重于将企业智力资本与战略需求相匹配。

三、企业知识管理过程研究展望

大数据时代下, 知识管理的边界已经变得模糊, 知识管理的概念仅仅存在于企业内部是不够的。面对新的挑战, 企业要想成功, 行业想要永葆辉煌, 就必须改变传统意识。企业只有进行组织结构改革, 重视知识资本, 强调以先进技术为桥梁, 将内部知识管理与外部客户知识管理相结合, 才能促进组织创新, 提高核心竞争力。企业只有跨越组织边界, 统筹内外部知识与资源, 才能为创新提供更大的可能。

在未来, 大数据时代下的知识管理还有需要研究探索的方面。第一, 随着大数据时代的发展, 知识管理应该如何在数字化工作场所中应用?第二, 大数据所提供的始终是历史的信息, 知识管理如何在促进创新方面发挥实质性作用的问题仍未解决。第三, 以大数据为基础的知识管理中, 知识与信息的安全问题仍需被持续关注。

摘要：随着大数据时代的到来及新的创新格局的迅速改变, 尤其是以客户驱动的市场战略增加了对创新的、以用户为中心的产品的需求。企业如何调整组织实践来面对新的挑战值得探讨。本文认为企业应通过内部知识管理和外部客户知识管理来调整组织实践, 只有这样才能推动创新并获得竞争优势。

关键词：大数据,知识管理,分析

参考文献

[1] 丁雪辰, 柳卸林.大数据时代企业创新管理变革的分析框架[J].科研管理, 2018, 39 (12) :1-9.

[2] Dalkir, K. Knowledge Management in Theory and Practice[M].Cambridge, Massachusetts:MIT Press, 2017:44-48.

[3] 王战平, 柯青.客户知识管理概念研究[J].情报科学, 2004 (01) :19-21+91.

大数据基本知识范文第2篇

一、大数据时代知识管理与档案管理概念分析

知识管理是大数据时代的产物, 是网络技术下的管理方法, 研究对象属于无形资产, 也就是知识, 在互联网技术与信息化技术的帮助下, 企业能够深入挖掘来自各个渠道的知识, 并且实现知识的共享和创新, 以此不断进行循环, 企业利用知识提高竞争优势, 占据市场份额, 巩固市场地位, 从而获得经济效益。与之相关的是档案管理, 指的是对档案进行分析与整理的工作, 档案管理工作是我国档案事业的重要内容, 作为具有管理性和服务性的工作, 档案管理的对象就是资源, 面对档案之间过于分散杂乱的现象加以整理, 实现系统化、集中化的管理, 档案管理中包含档案收集、档案整理、档案价值鉴定、档案保管、档案编目检查、档案统计、档案编辑研究以及档案利用等八个步骤。

严格来说, 档案管理属于知识管理, 二者之间也有着交集, 知识管理以知识为对象, 档案管理以显性知识为对象, 而知识管理中包含的知识有显性知识和隐性知识, 也就是说二者的研究对象是相同的, 只是范畴大小不同。知识管理作为档案管理的高级手段, 管理范围比档案管理大出很多, 其中包含文件、音频、视频以及各种文档信息, 档案资源只是文件, 是知识中的一个部分[1]。

二、大数据时代知识管理对档案管理的启示分析

(一) 大数据时代知识管理给档案管理带来的影响

分析大数据时代背景下知识管理给档案管理带来的影响, 具体如下:首先, 知识管理工作更加便捷化, 档案保管更加容易, 大数据时代使二者结合在一起, 档案管理效率提高, 传统的档案管理都是纸质档案, 在保管单位进行保管, 不方便后续人们查阅, 随着时间的推移纸质档案会受到老化和损害。如今人们使用信息化技术与网络技术, 将档案变成电子的形式存档保存, 实现了档案管理和互联网的结合, 档案管理的工作效率大大提升;其次, 大数据时代背景下, 档案服务更加智能化, 档案管理工作不断改革创新, 人们应用先进的技术, 将过去纸质的档案以电子的形式保存, 在编程技术于数据库的支持下建立管理系统, 所有的资源经过整合被保存起来, 人们只需按照自己的要求检索即可;最后, 大数据时代下档案应用更加高效省时, 人们可以从海量信息中完成筛选与分析, 再将提取到的内容转化为知识资源, 一部分以档案的方式存储, 过去的档案管理只是整理档案库中的资源, 却没有进一步利用, 也没有挖掘档案资源的价值, 导致档案资源限制, 造成不必要的浪费。知识管理的出现使档案管理渠道被拓宽, 档案管理的流程不断得到丰富, 帮助人们从更深的层次开发和利用档案资源, 推动资源的高效率应用[2]。

(二) 大数据时代档案管理面临的困境

大数据时代下, 档案管理工作改革创新, 不断加以完善, 知识管理和档案管理结合, 在带来发展机遇的同时, 也让档案管理面临着挑战:首先, 档案管理观念发生改变, 传统的管理观念被挑战, 在过去人们进行档案管理的时候都秉承着收藏的理念, 希望保存档案的收藏价值, 而不是开发及利用这些资源, 这种观念已经无法满足大数据时代的需求, 使用下去只会影响档案事业的进步和发展, 甚至给企业和社会带来消极影响, 因此传统的档案管理理念遭受大数据时代的冲击是必然趋势。其次, 信息化技术影响下档案管理的方式方法面临困境, 在过去, 人们使用的档案管理方式十分落后, 甚至复杂多变, 管理起来耗费大量的人力和物力, 管理人员工作效率地下, 现如今, 大数据时代背景下, 知识管理和档案管理开始结合, 管理方法发生改变, 人们引进了先进的技术和管理设备, 研发了系统化和智能化的档案管理系统, 档案管理工作更加便捷, 方便人们继续发掘档案中深层次的知识资源, 发挥档案的实际价值, 也为用户提供更加高水平的服务。最后, 大数据时代发展下, 档案管理工作人员的素质面临挑战, 管理方式与工作理念发生改变, 但是管理人员没有变化, 这对管理人员的工作素质与专业技能是严峻的挑战, 档案管理工作如今有了新的任务和使命, 管理人员也被赋予新的角色, 地位有所提升, 但是工作职责也在扩大, 如果无法提升自己的专业素质, 则很难胜任这份工作[3]。

(三) 档案管理在大数据时代背景下应采取的措施

大数据时代的发展改变了传统的知识管理与档案管理, 推动了二者之间的有机结合, 如今, 档案管理工作面对着挑战, 不得不从自身实际发展情况出发, 采取积极的解决对策, 以此适应大数据时代的需求, 实现自身可持续化发展。建议档案管理工作从观念出发, 处理现代化管理观念, 要求档案管理部门放弃传统的思维方式, 明确档案的真正价值不在于永久收藏, 而是将档案中信息发掘出来, 实现知识的再利用。管理者需要学习国内外先进的管理思想与理念, 以知识挖掘和知识共享为主, 以用户为中心, 实现信息资源的有效共享, 发挥档案部门的优势。

大数据时代背景下, 深入挖掘档案资源内在价值, 档案部门馆藏资源尤其丰富, 这是巨大的知识财富, 工作人员需要从其中提取有利数据, 加强对数据的整合与分析, 将其化为有效知识。工作人员可以依托大数据应用技术, 发挥档案数据的新能量。该技术能够做到把历史数据串起来, 让历史数据动起来, 使历史数据活起来。可以有效利用数据资源, 对档案中的历史数据进行分析, 这些数据在一定程度上能够反映出经济社会发展规律, 为政府和企业决策提供依据。

根据档案管理的工作目标创建学习型管理组织, 综合型人才是档案管理部门对人才的需求, 工作人员不仅要有扎实的档案管理知识技术, 还要有专业技能水平和丰富的档案管理经验, 建议档案管理人员定期参加培训, 学习和借鉴西方先进的档案管理理念与管理方法, 学会应用现代化信息技术挖掘档案价值, 以此适应经济社会发展需要。档案管理组织必须经过长期学习才能被注入新鲜的血液, 才能拥有生命力, 建议档案管理部门进一步加大教育培训的投资力度, 学习先进的档案管理理念和管理方法, 加强部门内部的交流与沟通, 采用团队合作的方式建立档案管理知识体系, 积累组织内的知识资源, 实现知识的交流与共享, 提高管理水平与工作效率, 营造良好的管理氛围。

三、总结

总而言之, 大数据时代的到来, 人们的生活水平稳步提升, 在满足物质文化生活的同时, 人们对精神世界与文化质量有了新的追求, 希望得到更加丰富的知识积累, 实现自我成长。因此, 档案管理部门应该树立新的管理理念, 积极面对大数据时代带来的挑战, 将知识管理与档案管理进行有机结合, 挖掘档案资源更深层次的价值, 实现知识的共享, 推动档案管理事业的进步。

摘要：随着社会经济的发展与科学技术的进步, 大数据时代的到来改变了人们的工作方式, 知识管理和档案管理开始融合, 实现了现代化档案管理的改革创新。基于此, 本文以大数据时代知识管理对档案管理的启示作为研究对象, 分析知识管理和档案管理的概念, 探究二者之间的区别与联系, 分别从知识管理给档案管理带来的影响、档案管理面临的困境、档案管理应采取的措施等方面详细阐述大数据时代背景下知识管理对档案管理的启示, 从而达到档案管理的与时俱进。

关键词：大数据时代,知识管理,档案管理

参考文献

[1] 张丽.知识管理对事业单位档案管理的启示[J].农家参谋, 2017 (24) :243.

[2] 葛慧.试论知识管理在档案开发利用中的应用[J].赤子 (上中旬) , 2016 (16) :195.

大数据基本知识范文第3篇

一、法国电力

法国电力集团(EDF)是一家国有综合性跨国能源公司，拥有欧洲最大的电力生产系统，在核电、水电和可再生能源等清洁能源领域具有较强的国际竞争力。作为全球领先的电力基础设施服务提供商，法国电力公司非常重视大数据在企业运营分析管理中的作用，通过设立专业机构、完善数据基础、增强分析能力，不断发掘数据资产价值，为企业战略转型与服务升级提供有效的决策支撑。

(1)建立独立机构支持运营决策法国电力在客户关系管理数据库中，对用户信息进行全面搜集，成立运营分析中心，专门负责对客户数据进行分析，以对销售管理进行支撑。以项目制的形式负责向销售、营销和财务控制在内的六个业务部门提供客户行为分析支撑，以改善这些部门的服务质量并实现客户的最大化保留。

(2)运用大数据技术挖掘数据资产价值目前全法已经安装3500万智能电表，电表产生的数据量将在5-10年内达到PB级。智能电表采集的主要是个体家庭的用电负荷数据。这些电表数据，结合气象数据、用电合同信息及电网数据，构成了法国电力的大数据。考虑到大数据的广泛应用前景，针对自身海量数据的特性及其处理需求，法国电力的研发部门成立了大数据项目组，借助大数据技术研究海量数据的处理架构，实现用电负荷的精细化测量，降低信息决策系统与运行操作系统之间的延迟。

二、美国电力

美国在智能电网的工程应用方面处在世界前列，应用涉及用户行为分析、需求响应分析、设备风险分析、系统风险评估、能效分析、决策支持等多个领域。

美国BG&E公司利用C3能源分析引擎平台两项应用模块对其内部12个数据源系统及来源于其服务地区内的200万台智能电表的数据进行了集成，总计10TB的云图像数据，集成分析3500万条数据，每天约传输8GB/2.2亿条数据，年收益预计可达200万美元。其中，AMI 管理模块(图2-1)，可快速查看电表状态、隐患区域、部署进度以及焦点问题，优化AMI的全寿命周期管理，提高AMI系统运行效率，降低公司运行成本;收入保护模块(图2-2)能够识别欠费/窃电行为，改进收费和服务策略，降低非技术性线损。

图 2-1 C3能源分析引擎平台中AMI管理模块操作界面

图 2-2 BG&E公司收入保护模块界面

美国Con Edison公司与MIT、哥伦比亚大学联合开发了基于机器学习的配电网故障风险评估系统。该系统在纽约供电公司进行了试点应用(图2-3)，可针对馈线和设备(电缆、配变等)进行故障风险等级评估，用于指导停电检修、提高设施维护效率、提升配电网可靠性。

图2-3 配电网故障风险评估系统

美国Battelle研究中心利用IBM公司的流处理软件InfoSphere及高兼容性服务器Netezza开展太平洋西北智能电网示范项目(Pacific Northwest Smart Grid Demonstration Project)研究，该项目参与单位包括来自美国西北五州的11家公共或私人电力供应商，Bonneville电力局和华盛顿大学等，通过分析近6万名电力用户在动态电价下的用电信息，研究准实时条件下(智能电表采集频率5分钟/次)的需求响应、价格波动、能量消耗、窃电监测等交互行为。图2-4给出了华盛顿大学内建筑的用能情况，它集成了华盛顿大学校内建筑的智能电表数据，可分析各建筑用能情况与准实时天气关系等。

图 2-4华盛顿大学内建筑的用能分析

美国UCLA大学可持续发展中心(CCSC)联合LA水利电力部(LADWP)、政府规划办公室(GOPR)共同开发了洛杉矶电力地图(LA Electricity Map)。该地图以街区为单位将人口信息、收入信息、街区环境信息等社会经济信息与用电信息、用水信息、排放垃圾信息等耗能信息全部集合在一起，以加州地图形式展示了2011年1月到2012年6月之间数据(图2-5)，从而直观展示社区周期、能耗、碳排放量等可持续发展重要指标。为城市规划提供了直观有效的辅助依据，也可以按照图中显示的停电频率较高、过载较为严重的街区进行电网设施的优先改造。作为城市内能源应用趋势的可视化分析工具，该地图有助于更直观地讨论如何进行能源投资，提高能源效率以及制定公共政策。

图2-5 LA电力地图

为更新日趋老化的电力基础设施，同时也作为新的智能电网计划的一部分，芝加哥电力大力推广使用智能电表。预计到2018年，将有超过四百万智能电表被安装和投入使用，此举可为用户节约超过一亿七千万的费用。到目前为止，芝加哥地区已经有将近30万智能电表被安装且投入使用。很快，使用智能电表的居民将覆盖整个芝加哥地区。智能电表是智能电网技术的一个重要组成部分，它给人们提供了更可靠的电力支持和更多的省钱机会。智能电网计划致力于改造芝加哥的电力使用情况，使更多的家庭和企业节省资源和金钱。因此，芝加哥政府非常支持新一代的智能电网技术，并将此作为智能基础设施建设的一部分。新的基础设施投资，为长期的经济增长和居民生活水平的提高奠定了坚实的基础。此外，芝加哥电力在智能电表推广过程中同步规划建设AMI体系，贯通营销、GIS、工作指令、天气预测等多个信息系统，建立“用户智能平台”进行大数据关联分析，结果应用于供需求侧响应、能效、资产负荷分析等多个商业功能模块。

三、日本电力

日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题，日本总务省于2012年7月新发布“活跃ICT日本”新综合战略，今后日本的ICT战略方向备受关注。其中最为关注的是其大数据政策(从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力)，日本正在针对大数据推广的现状、发展动向、面临问题等进行探讨，以期对解决社会公共问题作出贡献。

2012年10月份，东京电力公开招标采购家庭用智能电表，大崎电器等公司参与投标，东电计划到2018年将90%的东电家庭用户的机械式电表更换为智能电表，总计约为1700万台。关西电力公司则采用大崎电器子公司enegate的智能电表产品进行试验运行，预计该公司今后的量产规模将达100万台，大崎电器今年的总投资额将达50亿日元。东光电器与东芝共同组建的东光东芝电表系统公司主要面向写字楼、公寓楼等开发智能电表，目前正积极拓展产品销路。此外，野村不动产也将于2013年开售公寓专用型节能电表。智能电表可以实现用电量数据在用户和供电公司之间的智能传送，能够有效节电，初步预计日本国内的市场规模约为7000万台，5年后智能电表的需求将占全部电表需求的80%。目前，东京电力与关西电力已经开始试运行智能电表联动系统，各电表厂商正通过加大投资、开发新产品等方式积极抢夺这一市场。大崎电器工业计划于年内依托埼玉县事务所新设智能电表工厂，产品主要面向东京电力公司，根据东电提供的设计规格进行研发、生产等作业。

2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。

四、澳大利亚电力

澳大利亚国家电力委员会从2007 年开始在全国范围内推行高级量测体系(Advanced Metering Infrastructure，AMI)项目，引入分时电价(基于时间间隔计量)，使用户能够更好地管理电能消耗。澳大利亚政府推行电力市场的改革不仅仅是为了提高供电效率，而且通过改善电价制度，提高对能耗的控制以及减少温室气体排放。2011年，澳大利亚电力巨头新南威尔士州能源公司宣布开始一项全新的智能电表项目。这一项目旨在使其用户更好的管理和控制用电量。部分用户作为志愿者可以选择安装电表，并将通过电脑、智能手机和网络浏览器的操作及应用对用电量进行详细记录。事实上尽管输电网络已经运营了数个世纪，但网络运营商在输电网的维护和输电网低压段输送损耗等问题上仍缺乏经验。到目前为止，公共事业部门虽然已经在整个城市的高压输电段布置了输送损耗监控，但对于低压段的输电线路故障和输送损耗还依赖于用户传递过来的信息。

五、中华电力

大数据基本知识范文第4篇

百度质量度最重要的因素：

1.标题

2.描述

3.排名

a.标题和描述一定要包含关键字,描述的话出现2~3次是很必要的

b.标题通顺是前提，这个看起来很简单,但一定要按照语法去分析

c.独特有吸引力的标题是不错的写法,能得到更高的关注和点击

一些公司做百度推广，在百度网页的排序是根据公司投放广告的质量度和竞价排名综合起来而定的，那么请问这个所谓的公司主广告质量度是依据什么而定的呢?

百度质量度最重要的因素：

1.标题

2.描述

3.排名

a.标题和描述一定要包含关键字,描述的话出现2~3次是很必要的

b.标题通顺是前提，这个看起来很简单,但一定要按照语法去分析

c.独特有吸引力的标题是不错的写法,能得到更高的关注和点击

d.按照顾客的心里需要写标题更能引起顾客的共鸣

百度质量度之所以那么捉摸不定我觉得最主要是质量度的算法跟出价排名关系太大

如果竞争对手排名拍在你前边了,不好意思第二天你的质量度都会降低

为什么这样呢?嘿嘿百度是很狡猾的

百度就是利用这个质量度，加快顾客的竞争和使自己利益最大化

举个例子：

当你排到第一的时候,你的质量为1.1你现在的综合指数是10*1.1=11

排在第四的竞争对手的质量度会比你低，假设是0.9如果这个竞争对手要超过你的话他必须出到12.3

12.3*0.9=11.07

这时候你的排名下来了，你的质量度肯定会下来比如说是1.0这时如果你要重新排到第一的话必须出道12.4块

这样一次简单竞争循环，就可以吧价格托高2块多

以前没有质量度的时候，很可能只是提高0.02分钱

质量度而不是简单的为了提高用户体验和节省我们的成本

百度质量度最主要的目的是加快顾客的竞争和使百度利益最大化

点评：

百度的质量度关系到企业做百度竞价的直接效果和成本，本文分析了百度竞价质量度的影响因素。中小企业在做百度竞价的时候可以参考本无。

哈哈人生的百度博客

医疗行业百度竞价账户的几个问题

Sep 29 医疗行业百度竞价账户的几个问题

admin PPC竞价排名 2010-9-29

作为领导，如果你问百度账户管理人员以下四个问题，如果都很清楚，那恭喜你，贵院百度竞价，是坐等客户上门了。我曾问过很多医院的百度调词人员，很少有完整回答出来的。

第一个简单问题：“我们的百度账户有多少个计划，多少个单元，关键词总共有多少个?”

这个问题可能会遇到辩解，看下百度账户不就知道了吗?但试想一般医院会以科室作为计划，小病种作为单元。如果你连竞价的科室，小病种有哪些，有多少等都了如指掌，你是一个合格的调词人员吗?

况且一般有单独人员来管理百度竞价账户的医院，一般一个月百度竞价费用都是十几万，几十万，甚至上百万。由于你个人的粗放管理会造成多少钱的浪费。

第二个问题：“我们的百度账户关键词点击率，展示率是多少?”

关键词点击率简单，就是展示了多少次，点击了多少次，每个月点击率是否绘图了，是波动图，还是上升趋势图?即使领导不问，这个表你做了吗?

关键词展示率(指关键词通过创意显示的比例)。比如你的账户有五千个关键词，通过创意显示出来的有多少?当然，假如你一个单元一个关键词一个创意，那么展示率会比较高;如果你词单元分类很细的话，展示率也不一定非要给予过多关注。

但问题是假如你的展示率很低呢?五千个词，能展示出来的仅仅两百个呢?那么直接的结果就是用户体验度差，即使患者点击了，可能指向的内容也不是他需要了解的，结果是转化率的降低，这不是一种浪费呢?所以请认真分单元，认真写创意，链接地址和对应的内容都需要精耕细作。

第三个问题是关于百度关键词质量度。

质量度是用户体验，是游戏规则，更是百度的另外一面。我在此不想说质量的理论说法，大家都知道什么叫质量度，以及所谓的影响质量度的因素。

请大家看下自己的百度账户，请问达到三颗星的关键词有多少?这个问题也太简单了吧。

那我再细问一下，你的百度账户点击次数超过100次的关键词，达到三颗星的有多少?达到500次，1000次的，还能发现三颗星的吗?

怎么回事?

随着关键词点击次数的增加，三个星就像阴沉的夜空里的星星，没几颗了吧。这个就是我想说的。这是百度玩的好把戏。

百度推出质量度，也可以说是从用户体验的角度出发。同时对医院而言，质量度高，花的钱就少，所以大家都用心分单元，用心写创意等，以期关键词获得较高的质量度。所以这个手段或多或少是对用户体验有帮助。

但对商业百度而言，假如热门的词，流量大的词，能通过大家的努力获得很高的质量度的话，百度钱不就少赚了吗?!所以事实情况是，点击次数高的词，质量度普遍较低;长尾的词，点击少的词，可能有不少质量度很高，三个星星一大把。表面看，哇，我的百度账户好多词都是三颗星啊。实际呢，大家明鉴。

第四个问题，为什么就我一个相关关键词，位置还是上不去。

例举：一个客户的百度账户，地区限制为上海市，他的一个长尾关键词“痔疮治疗技术最好的技术”，假如全上海内只有他一个上线了这个关键词，并且出价也较高。那么这个词他能拍到百度左侧或者右侧第一吗?有人会说，就这一个词做竞价，肯定能排上的啊。呵呵，是的，但有一个前提是，痔疮相关的词出价都不高，病人搜“痔疮治疗技术最好的技术”,百度为了所谓的用户体验，可能就是他的，位置靠前。但现实的情况是，目前各个行业竞争大，像痔疮这样的关键词，流量大，竞价的人肯定多，出价也很高。即使上海市无第二家做“痔疮治疗技术最好的技术”这个词，他也不一定获得很好的位置。百度会把痔疮相关出价高的排前面，不然我百度如何赚更多的钱呢!这个现象在百度竞价中，绝对是真实出现的。遇到这个现象的人不在少数。不就是钱嘛，大家明白其中的道理就是了。

最后随便评价下百度凤巢系统，宣传说左侧的位置少了。更多的放右侧。在右侧，有个前提，敏感一点的，长尾的，左侧显示的少，像广告，一行的;但流量猛的，价格高的，左侧多，显示也不是一行，跟百度快照一个样。这就是百度竞价，哦不对，叫百度推广，多温文尔雅。

大数据基本知识范文第5篇

成都国信安大数据班由副教学总监，优秀讲师带队并亲自授课，秉承成都国信安一贯的专业品质态度，在课程质量，学生素质，就业服务上相当严格要求，并以学业满意就业为目标，打造国内优秀大数据培训班，感兴趣的同学不妨关注国信安教育基地了解一下吧。

成都国信安独具特色的5R体系

5R系统是实训解决方案和学员中国电科、中国网安服务的指导原则。即“真实的企业环境(Real Working Environment)”、“真实的项目案例(Real Training Projects)”、“真实的项目经理(Real Project Managers)”、“真实的工作压力(Real Work Pressure)”和“真实的工作机会(Real Job Opportunities)”。

(1)真实的企业环境

成都国信安IT培训基地建于成都高新区，按照成都国信安IT培训基地的功能布局和风格进行实训环境设计，包括实训教室、实训工位和会议室三大功能区，让学员在实训的过程中感受到大型软件公司的真实工作环境。

(2)真实的项目案例

基地根据高校的培养计划和需求，遵守客户的保密法律要求，从中国电科、中国网安的业务中精心挑选了数十个大、中型实训项目案例进

行改造，保留关键的技术点，适合在1~3三月内学生通过团队合作来完成。

(3)真实的项目经理

成都国信安IT培训基地拥有50余位年轻精英型学位研究生导师、120余位IT企业项目总监和70余位平均6年以上实战开发经验的专职讲师等。项目实战训练对师资的技术经验、项目管理经验和授课水平均具有很高的要求，成都国信安的师资均为资深技术主管或项目经理，参与了母公司中国电科、中国网安的多个中、大型项目的开发，具有丰富的项目开发和团队管理的经验。

(4)真实的工作压力

在项目实战过程中，模拟客户代表给予项目组施加真实的项目压力，例如需求变更、新技术风险、工期变更、人员变动等问题时，让实训学生来应对，从而培养学生承受压力的能力，为以后走上工作岗位可以从容应对各方面的压力而成为企业的栋梁。

(5)真实的工作机会

为了解决学生的就业问题，基地建立了人才服务部，收集企业的人才需求，基地根据企业需求对学生进行定向培养，培养符合企业的要求，同时实训基地同样注重对学员职业规划和职业道德方面的教育，有计划的组织母公司中国电科、中国网安及合作伙伴企业到实训基地进行现场招聘和面试，满足学生就业需求。

成都国信安IT培训基地有真实的软件开发为背景，学习之后可以直接入职中国电科、中国网安，与其选择苦苦对比各大培训机构，不如直接搭上成都国信安这条大船，直接与IT企业对接。

四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。每到中考季，很多初中生总是为自己的未来前途担心，尤其是一些学习成绩不好的初中生，他们不知道中考没考上怎么办。同时许多家长也担心，自己的孩子年龄还小，进入社会显然不合适。这个时候职业培训学校更加适合，放眼众多学院，四川国信安职业培训学校无疑是非常合适的。

一说起it培训，很多人都表示苦不堪言，总有人被虚假信息坑过。很多人表示自己对其一窍不通，实在不知道怎么办才好。别着急，让小编为你奉上这些必备小技巧，带你快速简单的上手。接下来就让小编带你来看看it培训的相关情况吧~带你了解it培训~

年年都是有毕业季就业难得问题，为什么有的人就业那么轻松?选择真的大过努力吗?今年有一个获批的新增专业备受瞩目数据科学与大数据技术，如果没法进入这个专业，你的选择是培训学习，那么大数据培训机构有哪些呢

那么对于刚刚高考，选择专业的同学，要注意了，“大数据”概念再火热，填报志愿的学生和家长也要冷静，这几个问题必须先想好：

当前大数据行业真的是人才稀缺吗? 学了几年后，大数据行业会不会产能过剩? 大数据行业最终需要什么样的人才? “热门专业”填报，有哪些注意点?

接下来科多大数据就带你们看看分析结果：当前大数据行业真的是人才稀缺吗?

对!未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大?

根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。

其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。

大数据行业未来会产能过剩吗?

提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中

关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：

不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”; 完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成;

数据分析人才仍然极度匮乏。

4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?

基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。

对此，LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。

在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。

在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩?

王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。”

需要什么样的大数据人才?

今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大

学，一共35所高校获批该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。

大数据人才培养涉及到两方面问题：

交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配; 学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。

对于第一个问题，“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年，教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业，电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大，但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才，原因何在?

职业规划专家姜萌认为，并不是某一个专业对应一个行业热点，而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业，我们到电子商务公司里会发现，不是学电子商务的人在做这些工作，而是每个专业各司其职，比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的，而不是一个人来复合一堆专业特点。”

大数据专业的人才培养也同样走复合型路线，复旦大学大数据学院的招生简章显示，学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科，具备典型的交叉学科特征。

LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出，“从企业应用的角度来看，大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的，大数据作为一个人才培养方向还在探索中，在这个阶段，高校尝试开设硕士课程是很好的实践，但开设一类的本科专业还为时过早。”

另一方面，专业人才培养的周期较长，而行业热点不断更新轮替，中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。

王迪认为，“从今天的产业实践上看，大数据领域依然是从现有专业中挑选人才，教育和市场发展总是有一定差距的，学生本科四年，加上硕士阶段已经是七年之后的事情了，产业已经演进了很多，而教学大纲并不会跟进得那么快。”

因此，尽管大数据的应用前景毋庸置疑，但在人才培养层面，复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。

面对热门专业，志愿填报需要注意啥?

了解了大数据行业、公司和大数据专业后，姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业，提出了几条建议：

报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考上是冷门，但行业需求大，就业率更高。

选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。

志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去

三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。

最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。

如果大家需要了解大数据课程或者是获取相关课程资料，可以登陆我们的官网http://进行了解

大数据基本知识范文第6篇