述职范文|大数据分析解决方案(精华十四篇)

大数据分析解决方案(精华十四篇)。

一）大数据分析解决方案

职责描述：

1.协助构建云数字营销系统，针对外部市场及竞品数据加以整理建模，得出市场分析报告及洞察

2.针对内部数据，定期的端到端分析建模，形成业务洞察，平台洞察，产品洞察和用户洞察，内容洞察。指导各部门优化数字营销推广计划。

3.管理整体云数字体系包含数字营销体系平台建立，管理第三方供应商及对接内部各个数据生产出口。

任职要求：

数据挖掘、bi等相关经验。

python等。

聚类、回归、关联规则、神经网络等)及其原理，并具备相关项目经验

4. 精通使用sql访问和处理数据系统中的数据。

5. 了解常用分布式计算和存储框架hadoop/hdfs/hive/spark等，具备相关项目经验优先

6. 具备良好的数据敏感度，能从大量数据提炼核心结果，并用简洁清晰的方式呈现数据分析背后的业务逻辑。

部门沟通及资源整合能力，能够独立开展研究项目。

8. 有it及b2b行业经验者优先，有dmp平台建立经验者优先

二）大数据分析解决方案

数据分析的意义：

数据分析带来的价值让产品了解产品运营情况，了解用户需求和行为习惯，了解产品功能使用情况等等，属于产品人员最技术的技能。

数据类型：

一般的用户数据获取方式可以从页面js和服务器日志上获取;

常用的可以获取的`数据包括UV，PV，停留时间，点击热图，导入网站(关键词)，导出网站，具体的访问页面等等，还有客户端，新用户，用户流失，用户地区等数据进行分析，

加上时间参数等就可以获得大量的趋势性分析。

另外还有一些数据可以通过后台的数据请求次数和用户提交数据，例如用户的搜索命中率，用户UGC提交信息量，用户流程损耗量(任务完成量和时间)。

以上为定量数据。

其他定性数据包括用户操作流程，用户使用过程，用户行为，用户评价和反馈等。

对数据进行分析：

1、 数据的趋势

主要是居于时间变化呈现的数据量级的趋势统计

用户量，访问量，(注册量，活跃量)

用户提交信息量的变化趋势

重复访问用户比例、数量和新增用户用户数量、比例

2、 数据的权重

各个业务模块的访问权重占整个产品/频道的权重比例

各个页面停留时间权重

提交信息用户量和用户UV的比例关系

3、 数据呈现的用户行为

比如：

用户访问热图

用户直接访问、外站导入、搜索引擎的比例

用户搜索常用关键词，常标中的关键词，未标中的关键词

用户来源

用户停留时间

一跳率，二跳率等

产品对数据的态度：

1、 正确的态度

虽然是有点废话，但是需要强调。产品必须有明确健康的运营态度和运营价值观。

比如不鼓励非正常的PV，前台产品引导用户更好的互动和转发，后台设计引导发布编辑提交更有效的信息和信息关联。

2、 对数据敏感，发掘细节

对定量的数据和定性的数据都保持敏感，特别在持续对产品改进上，需要大量的数据。

三）大数据分析解决方案

游戏数据分析（充值分析）

在IB(道具消费)游戏中玩家的充值的额度，直接关系到最终的运营收入的。老板关心的数据是月充值量，充值账号数，这两个指标的月度变化趋势，还会做同比，环比的。

而作为分析人员就需要做更细化的分析了，列了一些常规分析内容，见图：

按地域维度划分充值额度与账号数，就可以看出哪些地方的人对这个款游戏的投入有多少，那位做地推时提供了一定的依据。

充值段月度变化趋势，是对账号充值量的变化的监控，可以看出有多少的账号数月度充值上的变化是增加的还是减少，如果是原来有1k的账号充值段是处于500~1000元这个区间内，下月时这1000的账号中有800个账号充值额变为1k~2k这段了，其中100个变为200~400这段了，剩下的100个账号还是处于500~1000这个充值段中，就可以看出这些绝大部分的玩家对玩游戏的投入是增加的。

1.指标解释

日回流充值统计日前30天无充值行为，但历史有充值且统计日有充值;

月回流充值帐号数上月无充值行为，但历史有充值，且本月有充值的帐号数;

日帐号回流充值收入统计日前30天无充值行为，但历史有充值且统计日有充值的账号的充值总和;

月用户回流充值收入上月无充值行为，但历史有充值，且本月有充值的用户的充值总和;

日用户回流充值收入统计日前30天无充值行为，但历史有充值且统计日有充值的用户的充值总和;

月回流充值帐号ARPU值月帐号回流充值收入 / 月回流充值帐号数;日回流充值帐号ARPU值日帐号回流充值收入 / 日回流充值帐号数;

月回流充值用户ARPU值月用户回流充值收入 / 月回流充值用户数;日回流充值用户ARPU值日用户回流充值收入 / 日回流充值用户数;

持续充值月持续充值上月有充值行为，且本月也有充值行为;

日持续充值统计日前30天有充值行为，且统计日也有充值行为;

月持续充值帐号数上月有充值行为，且本月也有充值行为的帐号数;

日持续充值帐号数统计日前30天有充值行为，且统计日也有充值的帐号数;

月持续充值用户数上月有充值行为，且本月也有充值行为的用户数;

日持续充值用户数统计日前30天有充值行为，且统计日也有充值的用户数;

月帐号持续充值收入上月有充值行为，且本月也有充值的帐号的充值总和;

日帐号持续充值收入统计日前30天有充值行为，且统计日也有充值的账号的充值总和;

月用户持续充值收入上月有充值行为，且本月也有充值的用户的充值总和;

日用户持续充值收入统计日前30天有充值行为，且统计日也有充值的用户的充值总和;

月持续充值帐号ARPU值月帐号持续充值收入 / 月持续充值帐号数;

日持续充值帐号ARPU值日帐号持续充值收入 / 日持续充值帐号数;

月持续充值用户ARPU值月用户持续充值收入 / 月持续充值用户数;

日持续充值用户ARPU值日用户持续充值收入 / 日持续充值用户数;

沉默充值月沉默充值上月有充值行为，本月有登录，却无充值行为;

日沉默充值统计日前30天有充值行为，统计日内登录，却无充值行为;

月沉默充值帐号数上月有充值行为，本月有登录，却无充值行为的帐号数;

日沉默充值帐号数统计日前30天有充值行为，统计日内登录，却无充值行为的帐号数;

月沉默充值用户数上月有充值行为，本月有登录，却无充值行为的用户数;

日沉默充值用户数统计日前30天有充值行为，统计日内登录，却无充值行为的用户数;

月帐号沉默充值收入上月有充值行为，本月有登录却无充值行为的帐号的上月充值总和;

月用户沉默充值收入上月有充值行为，本月有登录却无充值行为的用户的上月充值总和;

月沉默充值帐号ARPU值上月帐号沉默充值收入 / 当月沉默充值帐号数;

月沉默充值用户ARPU值上月用户沉默充值收入 / 当月沉默充值用户数;

流失充值月流失充值上月有充值行为，本月无登录，且无充值行为;

日流失充值统计日前30天有充值行为，但统计日内无登录，且无充值行为;

月流失充值帐号数上月有充值行为，本月无登录，且无充值行为的帐号数;

日流失充值帐号数统计日前30天有充值行为，但统计日内无登录，且无充值行为的帐号数;

月流失充值用户数上月有充值行为，本月无登录，且无充值行为的用户数;

日流失充值用户数统计日前30天有充值行为，但统计日内无登录，且无充值行为的用户数月帐号流失充值收入上月有充值行为，本月无登录且无充值行为的帐号的上月充值总和;

月用户流失充值收入上月有充值行为，本月无登录且无充值行为的用户的上月充值总和;

月流失充值帐号ARPU值上月帐号流失充值收入 / 当月流失充值帐号数;

月流失充值用户ARPU值上月用户流失充值收入 / 当月流失充值用户数;

月新增充值当月首次发生充值行为;日新增充值当日首次发生充值行为;

月新增充值帐号数当月首次发生充值行为的帐号数;

日新增充值帐号数当日首次发生充值行为的帐号数;

月新增充值用户数当月首次发生充值行为的用户数;

日新增充值用户数当日首次发生充值行为的用户数;

月帐号新增充值收入当月首次发生充值行为的帐号的当月充值总和;

日帐号新增充值收入当日首次发生充值行为的帐号的当日充值总和;

月用户新增充值收入当月首次发生充值行为的用户的当月充值总和;

日用户新增充值收入当日首次发生充值行为的用户的当日充值总和;

月新增充值帐号ARPU值月帐号新增充值收入 / 月新增充值帐号数;

日新增充值帐号ARPU值日帐号新增充值收入 / 日新增充值帐号数;

月新增充值用户ARPU值月用户新增充值收入 / 月新增充值用户数;

日新增充值用户ARPU值日用户新增充值收入 / 日新增充值用户数;

新增充值(全新) 首登帐号且第一次充值月新增充值(全新)当月首登且当月第一次充值;

月新增充值帐号数(全新)当月首登且当月第一次充值的'账号数;

新增充值用户数(全新)月新增充值用户数(全新)当月首登且当月第一次充值的用户数;

帐号新增充值收入(全新)月帐号新增充值收入(全新)当月首登且当月第一次充值的账号的充值总和;

用户新增充值收入(全新)月用户新增充值收入(全新)当月首登且当月第一次充值的用户的充值总和;

新增充值帐号ARPU值(全新)月新增充值帐号ARPU值(全新)月帐号新增充值收入(全新) / 月新增充值帐号数(全新);

新增充值用户ARPU值(全新)月新增充值用户ARPU值(全新)月用户新增充值收入(全新) / 月新增充值用户数(全新);

新增充值(老转新) 非首登帐号第一次充值月新增充值(老转新)非当月首登但当月第一次充值;

新增充值帐号数(老转新)月新增充值帐号数(老转新)非当月首登但当月第一次充值的账号数;

新增充值用户数(老转新)月新增充值用户数(老转新)非当月首登但当月第一次充值的用户数;

帐号新增充值收入(老转新)月帐号新增充值收入(老转新)非当月首登但当月第一次充值的账号的充值总和;

用户新增充值收入(老转新)月用户新增充值收入(老转新)非当月首登但当月第一次充值的用户的充值总和;

新增充值帐号ARPU值(老转新)月新增充值帐号ARPU值(老转新)月帐号新增充值收入(老转新) / 月新增充值帐号数(老转新);

新增充值用户ARPU值(老转新)月新增充值用户ARPU值(老转新)月用户新增充值收入(老转新) / 月新增充值用户数(老转新);

新增充值(老用户) 新增充值帐号中，其注册身份证在此之前有过其他的充值帐号月新增充值(老用户)历史充值用户的新开帐号在当月有第一次充值;

新增充值帐号(老用户)月新增充值帐号(老用户)历史充值用户在当月新开有充值行为的帐号数;

新增充值用户(老用户)月新增充值用户(老用户)历史充值用户在当月新开有充值帐号的用户数;

帐号新增充值收入(老用户)月帐号新增充值收入(老用户)历史充值用户在当月新开有充值行为的帐号的充值总和;

用户新增充值收入(老用户)月用户新增充值收入(老用户)历史充值用户在当月新开有充值帐号的用户的充值总和;

新增充值帐号ARPU值(老用户)月新增充值帐号ARPU值(老用户)月帐号新增充值收入(老用户) / 月新增充值帐号数(老用户);

四）大数据分析解决方案

姓名：

两年以上工作经验|男|26岁(1990年4月7日)

居住地：上海

电 话：157******(手机)

E-mail：

最近工作[9个月]

公 司：XX有限公司

行 业：通信/电信/网络设备

职 位：移动数据分析员

最高学历

学 历：本科

专 业：计算机应用

学 校：华东交通大学

求职意向

到岗时间：一个月之内

工作性质：全职

希望行业：通信/电信/网络设备

目标地点：上海

期望月薪：面议/月

目标职能：移动数据分析员

工作经验

20xx/9 — 20xx/6：XX有限公司[9个月]

所属行业：通信/电信/网络设备

技术部 移动数据分析员

1. Lua语言脚本编写。

2. 移动增值业务数据提升测试分析。

3. 提升移动增值业务质量优化。

20xx/5 — 20xx/8：XX有限公司[1年3个月]

所属行业：通信/电信/网络设备

技术部 数据通信工程师

1. 自有业务脚本维护。

2. 增值业务日常拨测数据审核与统计，填写数据汇总。

3. 手机硬件、软件性能检测分析评估。

教育经历

20xx/9— 20xx/6 华东交通大学 计算机应用 本科

证书

20xx/12 大学英语四级

语言能力

英语(良好)听说(良好)，读写(良好)

自我评价

本人有较强的独立工作能力和良好的团队合作精神;在以前的工作中积累了一定的工作经验及技巧，可以胜任不同环境下的挑战，具有良好的计算机操作能力，兴趣广泛，爱好各项体育活动。

五）大数据分析解决方案

在全球经济放缓、国内GDP增速下滑、及国家实行汽车限购政策的今天，汽车行业面临较大的外部环境压力。另一方面，市场价格战也使得汽车利润率下降，加上国内外厂商也已经开始争夺中低端汽车市场，汽车行业竞争越来越激烈。汽车行业需要寻找新的突破口，需要由传统的硬件制造逐渐向提供高价值服务转变。

在互联网、大数据时代，如何实现以用户为中心的战略转变，如何利用大数据技术洞察消费者需求，这是汽车厂商急需解决的困惑：

1、 如何借助互联网渠道使汽车品牌得以迅速的传播；

2、 如何能够获得更多的互联网用户的关注；

3、 如何利用互联网做用户精准的营销；

4、 如何以用户为中心提供更好的`新媒体客户服务；

5、 如何通过用户反馈改进缺陷；

6、 如何收集舆情并提高快速反应能力；

百分点解决方案

互联网时代是真正以客户为中心的时代，客户在购买之前会到互联网上查询汽车相关的信息，进行车型、价格、经销商地址等方面的信息获取。同时，随着微博上发表用车感受。互联网渠道将日趋重要，传统客户关系管理已经不能满足互联网时代客户关系管理的需求，需要借助互联网、大数据分析更加精准地洞察用户。

百分点通过成熟的大数据技术提供汽车行业包括互联网用户行为的分析、潜客的获取、客户用户价值度分析、全生命周期管理等。解决方案包括：用户画像与分析、舆情监控与分析、数字精准营销、车联网、汽车后市场等。

汽车行业价值链大数据：

1、 整车厂：车辆基础数据，零部件数据；

2、 销售渠道：车辆区域销售数据，市场调研数据；

3、 用户：消费者数据；

4、 汽车：车载数据，汽车行驶数据；

5、 4S店：汽车维护数据；

六）大数据分析解决方案

一、备案情况概述

11月份武汉市商品房销售备案套数为12945套，销售备案面积为145.66万㎡，成交均价3847元/㎡，总成交金额56.0354亿元。本月日均备案套数431套，日均备案面积4.86万㎡。

与上月相比，本月销售备案套数增长幅度很大，涨幅达到122%!比今年销售状况最好的5月也多出18.7%。综合多方面因素分析，主要有以下两个方面的原因：一方面是自今年国家对房地产行业实施了空前严格的宏观调控以来，市场供求双方都对房地产市场保持观望态度。经过几个月的市场反应，被短暂压抑的市场需求开始释放，由此导致了销售量的剧增;另一方面，也是受国家调控影响，导致往年惯常的“金九银十”局面风光不再，而是出现向十一月转移的趋势，这也促进了本月销售量的增长。此外，在十月末有数个楼盘集中开盘，其销售合同备案的延迟到十一月，这也在一定程度上也促进了本月商品房销售备案量的增长。

房地产新政实施后的几个月内，除8月份处于市场销售淡季最低谷之外，其他几个月的销售量都稳定在相对较低的水平，即使往年市场反应良好的“金九银十”的这两个月的销售量也并没有与其他月份拉开差距。

单就本月销售套数激增这一指标来看，说明市场上仍然存在旺盛的需求。但也并不能就此说明楼市今后走势，究竟是强劲反弹还是昙花一现，需要今后的市场反应来印证。

虽然商品房销售备案套数前几个月基本保持平稳，但商品房成交备案价格却一直呈现微幅上涨趋势，本月成交价格涨幅不足1%。成交价格的持续微幅上涨从另一方面也反映出本地市场的健康和旺盛的需求。

二、销售备案数据分析

1.各区域备案数据

本月销售备案套数最多的区域为江岸区。该区在十一月并没有新项目推出，销售基本都是靠以前的项目的销售的拉动，这显示出该区域众多的供应体量和市场需求。武昌区本月销售备案套数位居第二，近几个月该区域推出新盘较多，且市场反应尚可，此外还有市场反映较好的项目合同延迟到本月备案的因素在内。由于江汉区本月推出新盘相对较多，且多集中在月末，因此虽然本月销售备案套数并不多，但在下月的销售备案情况中将会有体现。

2.各建筑类型备案数据

从销售备案套数方面来说，小高层和高层建筑类型的销售情况要好于其他建筑类型。特别是高层建筑类型，连续几个月的销售数据以及月度新盘状况都表明高层建筑已经成为现在房地产市场上销售和供应的主流。随着高层建筑的不断增多，多层和小高层比重将越来越小。而随着国家全面否决别墅用地，别墅在市场上的出现也将会是越来越少。

3.不同面积段备案数据

从备案套数数据分析，本月120㎡以下的房型占总体销售量的61.7%，比上月有小量的下降，但依然占据主要地位。而随着房价的持续上涨，120㎡以上的房型总价偏高，相对而言销售存在难度，因此目前这部分房型主要存在于高端住宅和新政实施以前动工的住宅项目中，在新建的项目中也存在部分。随着国家政策的落实到位和地方细则的出台，120㎡以下所占比重将会继续增加。

4.不同户型备案数据

本月销售备案情况显示占主要销售部分的房型是一室、两室两厅、三室两厅和四室两厅，其中三室两厅和两室两厅依然占绝大部分比重，这说明目前市场上的购房需求还属于合理正常化的阶段。而四室三厅、复式住宅和别墅等属于高端客户的户型的销售量比较一般，而这也与高端产品的销售特点是一致的。

5.不同档次备案数据

根据市场信息网统计数据，按不同的价格区间本文将交易价格在2500元/㎡以下的商品房列为普通住房，将交易价格在2500—5499元/㎡的商品房列为中高档住房，交易价格在5500元/㎡以上的(包含别墅)列为高档住房。

本月高档项目销售备案状况比上月有多好转，本月有金都汉宫等高端项目正式销售，且取得不俗的销售业绩，加上以往其他高端项目的销售拉动，备案也比较及时，因此数据有所上升。

占主要部分的还是中档项目即价格在2500-5499元/㎡区间内的项目，2500元/㎡以下的项目一般都在江夏、吴家山等远城区。而实际上，随着房价的上涨，市区内3500元/㎡以下的项目也是比较少了，主要集中在东西湖、后湖等板块，可以说3500-5499元/㎡这个价格区间的销量显示了大多数购房者的真实承受能力，这个价格范围内的项目一般处于中心城区或者近城区，生活便利，离原来的居住地点也不远，相对而言总价也还在可接受的范围内。

6.区域成交价格分析

本月成交备案价格最高的区域是武昌区，由于区域内集中了众多高档项目，而且具有良好的景观资源，因此武昌区的价格近来上涨较快，超过了江汉区。而汉阳区在几个代表性楼盘的拉动和新区建设的利好消息之下，区域成交价格也是持续上涨。

三、增量备案数据分析

1.各建筑类型增量分析

本月新增量中，高层建筑面积新增95.94万㎡，而小高层建筑由于增量较少，反而抵不上销量，两者权衡因此出现存量下跌的状况，也即小高层建筑本月新增量为零，且小高层存量消化了15.84万㎡。根据多方面数据综合分析，高层建筑本月销量和增量都有如此大的量可能有集中备案和报批因素。别墅出现增量则是新政以前的项目的后续工程。

2.不同面积段新增量分析

从上图可以看出本月各个面积段的增量中，140㎡以上的占50%以上，而综合市场因素分析，本月新增项目中并没有如此大的体量，因此本月新增数据依然存在集中备案因素，导致各面积段新增量数据较高。而91-120㎡面积段销售量大于新增量，使得该面积段的存量下跌。

从本月各面积段的增量数据来看，前一段时间趋于稳定的供应结构将会有一定调整，主要体现在大面积房型的供应量将会有一定上升。由于国家规定“90㎡以下户型占总量70%”的硬性指标，因此今后的结构调整仍将是个不得不重视的问题。

3.各区域新增量分析

本月各区域的新增量呈现出参差不齐的现象，武昌区和东西湖区由于几个大盘的推出导致新增量大，而汉阳、洪山等区域也有新项目推出，但新增量依然小于销售量，这反映出目前市场上仍然存在较大需求。

七）大数据分析解决方案

一、总体概况

在国家信息网络战略及“互联网+”战略实施的大力推动下，我区从政策、人才、产品等方面不断加大对电子商务发展的投入力度，取得了良好效果。20xx年，区内电子商务市场规模实现平稳增长，实现电商交易总额104亿元，较20xx年同比增长17 %。其中网络零售额全年累计33.9亿元，同比增长15%；农产品销售全年累计10.1亿元，同比增长5%。

二、电商成交指数分析

（一）电商交易总额。20xx年，区内全年电商成交总额达104亿元，同比增长17%，尤其是农产品上行增势喜人，但总体来看，电商交易总额增速较20xx年约28%的增长率有所放缓。究其原因：

一是政策和市场因素。20xx年以前，我区电商发展基础差，电商成交额度小，随着国家电商综合示范创建项目开展，上下行通道全面打通，大量财力、物力、人力投身其中，尤其是“电商服务中心—站—点”三级服务体系的建成，以智能网仓和城乡物流通道为基础的电商物流配送体系全面运行，以区域公共品牌“山韵黔江”及产品品牌为支撑的网销品牌体系初步形成，各大电商企业、电商平台、尤其是社群电商应势发力，销量节节攀升，促进了我区电商飞速发展。如今，随着国家电子商务法的颁布实施，各项政策企稳，区内电商活动也受到市场环境影响，开始进入稳定发展阶段。

二是基数因子的影响。一方面，随着网络支付设施的推广普及，选择微信、支付宝等进行线下交易支付的群体增长逐渐到达临界点，增势出现“梯度差”；另一方面，我区对周边市场具有一定辐射力，但市场容量仍然较小，反映在电商交易规模上，增长的难度将逐渐加大。

三是保量提质的需求。如今的新零售模式更加讲究“品质至上”和“内容为王”，我区电商开始进行资源和人力方面的优化整合，迈入更加注重品牌力和品质力的新征程，摒弃掉了过去一些粗犷化和原始化的发展模式，在保证总量有所增长的基础上，更加注重品质的提升。

（二）网络零售总额。20xx年，我区网络销售总额为33.9亿元，较20xx年同比增长15%，其中购进（产品下行）19.9亿元，卖出（产品上行）14.2亿元，二者同比增长率分别为14%、17%。与20xx年购进17.4亿元和卖出12.1亿元相比，绝对数值上都有较大的提升。

一是随着时代的发展与电商基础设施的进一步完善，电商逐渐融入大家的生活，加之区内城乡居民的购买力逐步上升，网上购物成为一种消费新常态；

二是随着各类B2C、C2C电商用户群和商品种类不断发展，新型零售平台的服务功能逐步深化，促进了网购（下行+上行）的进一步发展；

三是区委区政府对电商，尤其是电商精准扶贫和乡村振兴的重视和大力扶持，一大批电商平台依托区内广大农村茁壮成长起来，带动了农特产品的上行销售。

（三）农产品销售额。20xx年，区内农产品网络销售额有所增长，突破10亿元大关。

一是产品溢价机会增大。我区位于武陵山区腹地，生态环境良好，农特产品具有一定的品质优势，如脆红李、猕猴桃、阳雀菌等大宗爆款商品在20xx年实现量产，增幅较大；

二是品牌推广效应拉动明显。通过“山韵黔江”及各乡镇多子品牌的共同包装和多维度场景化推广，为农特产品销售助力；

三是农产品深加工效益。区内逐渐形成了从农产品粗加工到深加工的产销一体化产业链，如红薯干、苕粉、渣海椒等；

四是统计口径不断优化。20xx年，各类电商企业的农特产品销售逐渐纳入统计，基本实现无漏报；

五是销售渠道增多。以前从单一淘宝店铺，发展成以京东、邮乐购、微商、微商城、有赞及自建平台、O2O线下体验直销店等多个销售平台共同发展销售渠道，基本上达到了有农产品就有电商，有渠道就有黔江农特产品。

三、电商发展趋势研判

第一，农村电商已常态化，市场竞争进行第三个阶段，重点在产品供应链上。如何让农产品电商化，具备利用电子商务进行销售的前期条件完善，如产品包装、策划、标准化、存储方式、可持续供给、运输等，实现农村电商提档升级触及农户，也就是电商生态链在农村的打造成为重点。

第二，城市供配系统通过电商方式将农村与城市进行有效链接。城市配送植根于打通“城市物流最后一公里”的解决方案，解决乡村振兴中货品进出的高效多样的问题将是重要抓手之一。

第三，品牌推动的农产品溢价将在农村电商中大放异彩。在“传统”的电商模式之外，会员制、预售制、众筹、认领等形式必将会更深一步融入电商，电商也将从“卖产品”慢慢过渡到“卖生活方式、卖情怀、卖格调”，社群电商将更加聚焦精准人群，发力细分市场。

第四，大数据驱动下的生产方式发生变化。大数据平台的建立和使用，可以将原始零散的低密度价值数据经过过滤、分析，建立模型，供决策使用，提前预测市场发展方向，有效提升效率，降低成本。

四、电商发展建议

一是提高对电商的认识，电商不是简单的商业行为，而是解决农产品品牌化、供应链，反作用于生产的一整套解决方案，不是商务委的一个简单工作，从发达地区的发展经验看，是以营造电商生态来推动产业发展或产业发展融入电商生态。

二是加大招商引资力度，力争引入成熟电商引领黔江电商跨跃式发展，导入成熟，大量的需求流量；

三是以电商园区智能物流，冷链物流为基础，打造黔江农特产品供应链服务体系；

四是加强对黔江农特产品的包装策划，打造一批电商爆品；

五是做好大数据运用，为黔江电商发展提供智力和决策支撑。

八）大数据分析解决方案

第一天：迈出大数据的第一步

今天是我在某知名科技公司开始实习的第一天，我被分派到了大数据分析团队。在我进入办公室的那一刻，就感觉到了浩瀚的数据世界正在向我招手。

上午，我参加了一场关于大数据分析基础知识的培训。讲师首先向我们介绍了什么是大数据以及其作用。在信息爆炸的时代，数据量不断增长，很多企业和机构都在面临如何处理和分析这些海量数据的困局。而大数据分析就是帮助他们从这些数据中获取有用的信息和洞察力，以便做出更明智的决策。

下午，我被分配了一项任务，要分析某个电商平台的用户行为。我需要从公司的数据仓库中获取相关的数据。这个过程并不容易，我需要熟悉公司的数据系统和工具，以便正确地提取数据。在我的导师的指导下，我顺利地完成了这个环节。

第二天：真正踏入数据的世界

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今天的任务是在获取到的数据上进行清洗和整理。在真正开始分析之前，数据的质量和结构是非常关键的。我首先使用了一些数据清洗的工具和技术，将数据中的冗余、重复和缺失的部分进行了清理。然后，我对数据进行了格式转换，使其适应后续的分析需求。

完成数据清洗后，我对这些数据进行了初步的探索性分析。我使用图表和统计指标来展示数据的基本特征和趋势。通过分析各个指标之间的关联性，我逐渐了解到用户的行为习惯和偏好。这让我对大数据的分析能力有了更直观的理解。

第三天：模型构建与分析

在前两天的基础上，我开始构建一个模型来预测用户的购买行为。模型的构建需要借助一些机器学习算法和工具，我对这些进行了进一步的学习和研究。我使用了一种广泛应用于预测问题的算法，并在我的数据上进行了训练和测试。

经过几次实验和调整，我的模型逐渐达到了一个令人满意的状态。我从中得出了一些重要的和洞察，例如最能影响用户购买的因素是什么，以及不同类型用户之间的差异。这些对于电商平台优化产品和服务都具有重要的指导意义。

第四天：提升数据可视化和呈现质量

为了更好地向团队和公司展示我的分析结果，我花了一些时间来提升数据的可视化和呈现质量。我使用了一些数据可视化的工具和技巧，以一种直观和易懂的方式展示我的分析结果。我合理地选择了图表的类型、颜色和布局，使得数据更容易被理解和接受。

下午，我向我的导师进行了一次小组报告。我详细地介绍了我的分析过程和结果，并回答了一些问题。通过与其他同事的交流和讨论，我不仅加深了对我的分析的理解，也从中获得了一些建议和改进的方向。

第五天：总结与反思

今天是我实习的最后一天，我花了一些时间来总结和反思这一周的实习经历。我深深体会到了大数据分析的重要性和挑战。分析海量的数据并从中提取真正有用的信息并不是一件容易的事情，需要我们具备广泛的知识和技能。

通过这一周的实习，我不仅增强了对大数据分析的理论了解，更重要的是掌握了一些实际的操作和技术。我也深深意识到自己在这个领域还有很多需要学习和提高的地方。我将继续努力学习和实践，争取在大数据分析领域有所突破。

总结

通过一周的实习，我迈出了大数据分析的第一步。我了解了大数据分析的基本概念和原理，学习了一些常用的数据处理和分析工具。通过实际操作和研究，我获得了一些有关用户行为的重要洞察和，并提供了一些优化建议。虽然这只是一个短短的实习，但我深深感受到了大数据分析的重要性和挑战，也对自己在这个领域的未来充满了信心。

九）大数据分析解决方案

第一天：

今天是我大数据分析实习的第一天，我来到了一家国际知名的科技公司。作为一名大学生，我对大数据分析充满了好奇和热情，希望通过实习能够学到更多的知识和实践经验。当我来到公司的大数据分析部门时，被眼前的场景所震撼了。

办公室里面的布局非常现代化，大屏幕显示器挂在墙上，数据分析模型和图表不断更新，整个办公室充满了高科技的氛围。我被分配到一个项目组中，希望能够通过工作与其他成员紧密合作，共同完成这个项目。

第一天的任务是熟悉公司的数据分析软件和工具。我的导师李经理亲自带领我参观了公司的数据分析平台，向我讲解了各种数据分析工具的使用方法和技巧。通过他的指导，我更深入地了解了大数据分析的流程和操作，对于如何应用这些工具获取企业的核心数据有了较为清晰的认识。

在下午的时间里，我开始了第一次的实操。李经理给了我一份真实的数据，要求通过大数据分析的方法来提取其中有价值的信息。我兴奋地开始了探索数据的过程，通过使用SQL查询和Python编程语言，我提取了数据中的关键指标，并通过可视化工具将这些指标呈现在图表上。

第二天：

今天的任务是深入研究企业的客户数据和市场趋势。通过数据分析，我们可以了解到顾客的购买行为和偏好，从而更好地定位和推广产品。在团队会议上，我向经理提出了一些分析方向的思考，希望建立起一个全面而准确的客户画像。

经理很赞赏我的提议，并鼓励我继续深入挖掘。于是，我开始进行大规模数据的探索和清理。通过使用数据挖掘工具和机器学习算法，我筛选出了一些与客户购买行为相关的特征。然后，我使用分类算法构建了一个客户购买行为预测模型，通过对新的数据进行预测，可以预测到哪些顾客有更高的潜在消费能力。

第三天：

今天，我加入了一个跨部门的数据分析项目。这个项目的目标是分析企业供应链的运输数据，找出其中的瓶颈，并提出优化方案。我对于这个跨部门合作的项目非常兴奋，希望能够通过与其他部门的同事一起解决实际问题，来锻炼自己的团队合作和解决问题的能力。

在这个项目中，我主要负责运输数据的收集和预处理工作。通过与物流部门的同事合作，我获得了大量的供应链运输数据，并对其进行了清洗和整理，以便于后续的数据分析工作。

在对数据进行初步的观察后，我发现了一些瓶颈现象，例如运输途中的延误和货物损坏。我把这些问题与其他部门的同事进行交流，并提出了可能的解决方案。在大家的共同努力下，我们制定了一套完善的供应链优化计划，并通过数据分析工具对其进行了模拟和验证。

第四天：

今天，我参与了一个关于市场竞争分析的会议。在这个会议上，我们围绕着如何通过数据分析来了解竞争对手的市场策略展开了讨论。每个人都发表了自己的观点和见解，我也积极参与了讨论，并提出了一些基于大数据的竞争策略分析方法。

在会议结束后，我被委以重任，要求对竞争对手的市场数据进行深入的分析。通过运用市场调研方法和数据挖掘技术，我收集并分析了大量的市场数据，得出了一些有关竞争对手市场策略的。我将这些数据和整理成报告，并向团队进行了汇报。

通过这几天的实习，我对大数据分析有了更深入的认识和了解。在实际的项目中，我学到了很多实践经验和技巧，对于如何应用大数据分析来解决企业问题有了更清晰的认识。同时，通过团队协作和与不同部门的同事合作，我也培养了良好的沟通和合作能力。

大数据分析的实习让我对未来的职业发展有了更明确的规划和目标。我希望能够继续深入学习和探索，在大数据分析领域取得更多的成就和突破。我相信，只要保持学习和进取的态度，我一定能够成为一名优秀的大数据分析师。

十）大数据分析解决方案

分析摘要：xx厂是我国大型xx制造企业，按国际标准和国家最新技术标准，生产xxx类型xx、xx、xx等几个品种。经营管理情况复杂，工序环节多，产品结构变化大。我们利用填报的xxxx年xx省投入产出调查表，合计xx指标数值，以厦已有的投入产出辅助成果，第一次把企业内部与企业外部的经济联络以及企业内部的经济关系全部反映出来，使我们详细地系统地掌握了当年全部购入物资的来源与分配消耗构成；机床生产与社会各经济部门之间的经济联系和机床的销售去向确切地反映了固定资产和流动资金的增减变化况，以厦新创造价值的构成情况，并对企业经营管理活动进行了综合分析。

一、购入物资分析

xxxx年我厂购入的物资总金额中，省内产品占xx%，省外产品占xx%，其他占xx%。在全部购入物资总额中，按工业部门划分，属于黑色金属冶炼hax。的产品占xx%，电力工业占xx%，煤炭和石油产品占xx%，建筑材料厦建筑业产品占xx%。以上六个部门的工业产品占我厂购入物资的xx%，是我厂物资消耗的重点。特别是xx金属的购入量占总金额的一半以上，说明我厂要搞好物资管理，应该在xx金属的购入与管理方面狠下工夫。弄清与哪些物资部门有联系，确定舍理的供货地，以减少运输费用。把这个重点抓住了，我厂物资管理的经济效益将会有显著提高。

二、物资消耗分析

在奎年购入的物资总额中，物资消耗中xx%，用于增加固定资产的占xx%，其他占xx%。从物资消耗的比重看，产品消耗占主要部分。再从工业生产物资实物量消耗分析看，在xx生产过程中，直接消耗的物资主要有金属材料、燃料、动力和工具。其中钢材每天平均需要量为xx吨，l燃料油xx吨，煤xx吨，电xx万度。接物资消耗值量分析，在万元产值中，物资消耗总量为xx元，其中xx金属加工业的产品为xx元，有色金属加工业的产品为xx元。从单位产品耗用量看，每台xx产品平均投入的xx原料xx公斤，xx原料xx公斤。

三、产出效益分析

x年我厂生产xx产品xx台套，产值xx万元。出售半成品厦工业性作业产值为xx万元，合计现价工业总产值为xx万元。创造工业净产值xx万元，占工业总产值的比重为xx%，比上年提高了xx%。主要是由于工业总产值比上年提高了xx%，物耗只比上年提高了xx%，同期净产值比上年提高了xx%；万元产值的构成中，材料消耗为上年的xx%，动力、燃料消耗为上年的xx%，这两项指标说明由于产量的增长使万元产值中原材料比重降低，经济效益也比上年提高。

四、产出流向分析

xx年xxx产品产量xx台，上年生产而由用户退货xx台，本年收入量合计为xx台。本年销售量xx台，按实物量计算商品销售率为xx%。在销售产品中，售给本省的占xx%，售给省外的占xx%，出口的`占xx%。说明产品的覆盖面较大。

通过上述分析，我们对全厂的耗用物资、货源构成、物耗去向，核算了大量的系数，这对确定企业的中长期计划有重要的作用。如xxxx年确定机床产值xx万元，根据测算系数，需要钢材xx吨，实际耗用量为xx吨，这是由于钢材利用率提高了xx%，节约钢材xx吨，系数测算与实际耗用的误差率为xx%。预计经过几年的实际测算和系数的调查，将对计划的编制起到更大的作用。

十一）大数据分析解决方案

十二）大数据分析解决方案

一、营业收入

1、酒店财务部提供数据(单位：人民币万元)：

2、分析原因(要求：由酒店总办牵头销售部、营业部门作出分析，要求简单、清晰，每个分析不能超过三个小点，特殊的可以另行报告)

A、完成指标――采取哪些有效措施：

B、未完成指标――具体原因分析：

C、与去年同期相比(含同期月份及截止同期月份的累计)――上升及下降原因分析：

D、未完成指标――下一步准备采取哪些措施(以下措施下个月要分析成果)：

E、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：

二、直接营业成本(毛利率)

1、酒店财务部提供数据(单位：百分比)：项目7月份本月指标本月完成本年指标本年累计完成去年同期差异

毛利率

2、分析(要求：由酒店总办牵头营业部门作出分析，要求简单、清晰，每个分析不能超过三个小点，特殊的可以另行报告)

A、完成指标――采取哪些有效措施：

B、未完成指标――具体原因分析：

C、与去年同期相比(含同期月份及截止同期月份的累计)――上升及下降原因分析：

D、未完成指标的――下一步准备采取哪些措施(以下措施下个月要分析成果)：

E、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：

三、税金

项目7月份本月指标本月完成本月完成率本年指标本年累计完成本年累计完成率去年同期累计增长率

税款

1、酒店财务部提供数据(单位：人民币万元)：

2、分析(要求：由财务部进行分析)

A、已完成指标采取过哪些有效措施：

B、未完成指标原因分析：

C、与去年同期相比(含同期及年累计)上升及下降原因分析：

D、在未完成指标的情况下，下一步准备采取哪些措施(以下将作为下个月分析重点)：

E、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：

四、能源

项目7月份本月指标本月完成本年指标本年累计完成全年能耗比指标截止本月能耗比去年同期能耗比差异

能源额

1、酒店财务部提供数据(单位：人民币万元，百份比)：

2、经营分析(要求：由酒店总办牵头各能源责任部门作出分析，(证券交易所挂牌交易。19xx年,主营业务规模和资产收益率等指标,在所有商业上市公司中排第一,进入国内上市企业100强。

19xx年,郑百文在中国股市创下每股净亏2.54元的最高记录。19xx年,郑百文一年亏掉9.8亿元,再创中国股市亏损之最。20xx年3月,郑百文刊登债权人中国信达资产经营公司要求其破产还债的公告,8月22日起已暂停公司股票的市场交易。

五、财务分析说明

依据郑百文公布的xx―20xx年中期财务报告、会计师事务所审计报告,以及通过其他公开渠道取得的有关资料,对该公司进行财务分析。需要特别说明的是：

1、财务报表和审计报告说明

（1）郑百文在19xx年度财务报表附注中承认：部份会计记录混乱,会计处理随意,内部往来长期未核对清理。

（2）郑州会计师事务所、天健会计师事务所对其所做的xx年、xx年和20xx年中期审计报告,均因郑百文“所属家电公司缺乏可信赖的内部控制制度、会计核算方法具有较大的随意性”,以及“无法取得必要的证据确认公司依据持续经营假定编制会计报表”而拒绝发表意见。

（3）截止20xx年6月30日,郑百文未能按期偿还银行借款已达21亿元,对该破产申请事宜及可能面对的由其他债权人提出法律诉讼所产生的后果,目前难以估计。

2、会计制度说明

郑百文在会计制度一致性上存在较大差异。公司对1999年12月31日应收款项余额按一年以内10%、一至两年60%、二至三年80%、三年以上100%的比例计提了坏帐准备；对存货中家电类商品按20%、其他商品按10%的比例计提了存货跌价准备；对长短期投资分项以其可收回金额低于帐面价值的差额提取了长短期投资减值准备。但到20xx年中期,却又大幅度改变了相关资产损失准备的计提方法,即暂不计提短期投资跌价准备、应收帐款坏帐准备、存货跌价准备和长期投资减值准备。

3、有关结论说明

本报告主要是站在股东的立场上,分析其经营、管理方面存在的问题及亏损的主要原因。由于受资料、时间及其他条件的限制,报告得出的有关结论,可能存在着片面之处,请阅读者予以注意。

六、行业比较分析

要了解郑百文的财务状况和经营成果,有必要首先放在整个行业的大环境中进行比较分析。

1、行业比较说明

比较的范围选择是：商业板块中20家上市公司。这些公司是：武汉中商、武汉中百、昆百大、合肥百货、华联商城、中商股份、百隆科技、青百A、百大集团、王府井、杭州解百、重庆百货、兰州民百、东百集团、西安民生、中兴商业、豫园商城、益民百货、新华股份、津劝业。

比较的年度选择：1998―20xx年中期,其中每股收益的比较是xx―20xx年中期。

比较的指标选择：每股收益、主营业务收入、主营业务利润、应收帐款周转率、存货周转率。

2、行业比较结论

2.1、xx―20xx年中期,商业板块每股收益总的呈下降趋势。其中xx―97年高度稳定,1998―20xx年中期大幅下滑。郑百文每股收益,在xx―xx年与行业平均值接近,但在xx―20xx年中期,不仅远低于行业平均值,也远低于行业的最低值。郑百文每股收益的下降,有大环境的影响,但更主要的可能是它自身经营管理中存在问题。

2.2、xx―20xx年中期,商业板块的主营业务收入平均值变动较小,变动幅度不超过10%,但郑百文的主营业务收入大幅下降,下降幅度均超过50%以上。xx年,郑百文主营业务收入居行业之首,但主营业务利润不仅远低于行业平均值,也远低于行业最低值,居行业亏损之首,这是极不正常的。

2.3、xx―20xx年中期,商业板块应收帐款周转率平均值呈减缓的趋势,但周转还是非常快的,xx年为52次,xx年为45次,行业最低值也分别为12次和10次,而郑百文只有4次和2次,显著低于行业最低水平,形成呆坏帐损失的风险很大。

2.4、xx―20xx年商业板块存货平均周转率虽呈减缓趋势,不到1个百分点,但郑百文存货周转率大幅下降,下降幅度超过3个百分点,这说明郑百文的营销方式或存货质量可能出现了问题。

从行业比较初步看出,1998年开始,郑百文的每股收益、主营业务收入、主营业务利润出现大幅度下滑,应收帐款周转率、存货周转率明显减缓。下面,有必要对其财务状况、获利能力、现金流量进行进一步分析。

十三）大数据分析解决方案

数据分析方案是一种在大数据时代快速发展的工具和技术，用于帮助企业和组织从海量数据中提取有价值的信息和见解，以支持决策和战略规划。一个有效的数据分析方案涉及数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化等多个环节，确保提供准确、可靠、易于理解的结果。本文将详细介绍一个典型的数据分析方案，并探讨其在现代企业中的重要性。

首先，一个成功的数据分析方案需要从多个数据源中收集数据。数据源可以包括企业内部的数据库、外部供应商的数据、社交媒体平台和在线调查等。收集的数据应涵盖多个维度，如销售数据、客户数据、市场数据和竞争数据等，以提供全面的信息。

其次，对于收集到的数据进行清洗是非常重要的。在数据分析中，原始数据通常是杂乱无章的，包含缺失值、异常值和错误值等。因此，数据清洗是指对数据进行校正、填充和删除等操作，以确保数据质量和准确性。只有干净的数据才能产生可靠的分析结果。

接下来，数据分析是数据分析方案的核心环节。数据分析可以采用各种技术和工具，如统计分析、机器学习和人工智能等。通过数据分析，企业可以揭示隐藏在数据背后的趋势、模式和关系，从而发现市场机会和问题。在这一环节中，合适的数据分析方法和算法的选择非常重要，以确保分析结果的准确性和可靠性。

最后，数据可视化是数据分析方案的关键组成部分。数据可视化通过图表、图形和仪表板等形式将数据结果可视化展示，以便用户能够直观地理解和解释数据分析结果。数据可视化不仅提供了对结果的直观感受，还可以帮助用户发现数据中的新趋势和关系，从而更好地支持决策和战略规划。

在现代企业中，数据分析方案的重要性日益凸显。通过数据分析，企业可以深入了解市场需求、客户行为和竞争态势，从而制定更具针对性的营销策略和战略规划。同时，数据分析还可以帮助企业发现问题和风险，并及时采取相应的措施，以增强企业的竞争力和决策能力。

总之，一个有效的数据分析方案可以为企业提供宝贵的信息和见解，帮助企业从海量数据中提取价值，并支持决策和战略规划。通过数据分析，企业可以更好地了解市场、客户和竞争，发现机遇和问题，并做出更明智的决策。因此，现代企业应重视数据分析，建立完善的数据分析方案，以保持竞争优势和持续增长。

十四）大数据分析解决方案

姓名：XXX

性别：男

年龄：25

教育经历：

院校：蓝翔技校

专业：计算机软件

学历：专科

主修课程：

数据库原理、软件工程

获奖情况：

连续2年获得校三好学生、二等学习优秀奖学金

全国大学生计算机竞赛市二等奖

项目经验：

20xx、1x-至今

单位：翰威特咨询公司分公司

职责：与客户进行电话沟通，详细介绍调研项目和调研流程并回答客户疑问，曾一天接打客户电话100余个；

筛选分析调研数据，使用EXcel处理超过2万个样本数据，具有丰富的数据处理经验；

翻译20xx年翰威特全面薪酬评估研究对85个部门超过1000个职位的工作描述，中文译文达10万字；

参与相干公司北京分公司、天宇客货运输服务有限公司（日本通运株式会社在中国的合资公司）的人力资源咨询项目，与客户公司20余名高级管理人员面对面进行访谈；

自我评价：本人性格开朗，思想正直，诚信，稳重。工作认真踏实，责任心强，善于独立思考，分析问题，解决问题。

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