大數據時代數據分析

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大數據時代數據分析范文第1篇

［關鍵詞］大數據　財務分析　信息共享　數據相關

大數據時代數據信息孤島及數據壁壘等現象將逐步消失，數據資源將實現開放、共享的新格局。如何利用大數據提高財務分析質量，發揮財務決策參謀作用，幫助企業提高經濟效益，實現價值最大化是財務人員轉型即將面臨的新問題。

一、傳統財務分析存在的不足

（一）財務分析只關注財務數據，不關注業務指標。傳統的財務分析主要集中在三張報表，就數據分析數據，強調數據之間的因果關系。雖然報表分析一定程度也能反映公司的盈利能力、償債能力等，但財務報表數據只是定量分析，且跟會計政策的選擇和會計人員的主觀判斷相關，尤其當業務部門和財務部門聯系不密切時，財務人員無法掌握生產經營環節中的生產要素、成本費用以及經營管理風險等信息時，對業務層面的分析也僅停留在表面，不能對投資者或者經營者提供具有實際價值的改進建議。

（二）財務分析只重視短期效益，不關注長期戰略目標。傳統的財務分析只選擇兩三年的數據對比，通常是與上年同期比較、與年度預算比較。由于分析期間短，易造成管理層只顧眼前利益，不考慮長遠目標。馬歇爾曾在分析成本問題時引入了時間因素，他認為，在短期內成本有固定成本和可變成本之分，但從長期看，所有的成本都是可變的。因此，對戰略目標執行情況進行評估時，需要選擇更長的時間跨度分析。

（三）財務分析只關注自身發展，不關注外部環境的變化。傳統的財務分析主要針對公司內部，個別延伸到行業分析。在競爭日益激烈的市場經濟環境下，只關心行業指標遠遠不夠，還要關心整個產業鏈的上下游變化。以鋼鐵行業為例，鋼鐵行業下游需求下降，整個鋼鐵行業都出現產能過剩的現象，如果財務不關注外部環境，那針對產能過剩提出的建議只是加快銷售，在當前的宏觀形勢下，顯然這個建議不切合實際。所以想做好財務分析，財務部門必須和業務部門通力合作，從外部數據中提取有價值的信息，為提高企業經濟效益出謀劃策。

二、大數據時代對財務分析的影響

（一）大數據時代能夠提高財務分析的維度。大數據時代可以取得數據的來源非常多，不僅有內部業務數據，還有政策數據、經濟數據等外部數據。數據的類型也多種多樣，包括量化數據和非量化的數據。數據的開放性和數據資源的共享能夠提高財務分析的維度，幫助財務人員多角度全面分析公司的經營情況和財務狀況。

（二）大數據時代能夠提高財務分析的深度。大數據時代更加關注數據間的關聯關系，運用大數據技術對歷年數據進行分析，通過對業務指標設定各種變量，根據變量之間的依隨變化找尋與財務數據的關聯關系，分析業務數據與財務數據之間的聯動效應。

（三）大數據時代能夠提高財務決策支持作用。大數據時代對企業決策所依據的信息完整性要求越來越高。企業在進行經濟決策時，不僅要從自身角度考慮，更要從整個經濟環境入手，引入外部數據源，進行多種數據的融合匯總，再運用大數據技術，從巨大的數據庫中提煉出有價值的信息，在數據的分析和預測的基礎上，幫助企業做出更為準確的商業決策，從而實現更大的商業價值。

三、如何利用大數據提高財務分析質量

（一）對歷史數據進行深加工，挖掘數據間的關聯。利用大數據的巨大數據源和數據處理能力，對企業成立以來的財務數據、業務數據以及行業數據進行加工整理，挖掘數據之間的關聯關系，找出企業內部的增值作業和非增值作業。在考慮戰略目標的前提下，幫助企業盡量減少或者避免那些帶來較少經濟效益甚至沒有經濟效益的非增值作業。

（二）打通業務到財務的信息通道，實現信息資源共享。建立全面的信息化系統，從業務前端開始采集數據，確保生產經營中各環節的數據信息，及時、完整、準確地傳遞到財務部門，實現企業業務流、信息流、資金流和價值流同步。讓財務全面深度融入業務，充分發揮財務管理的價值分析和控制職能，實現企業資源的高效配置和運用。

（三）加強對業務指標的分析，找出業務管理的薄弱環節。業務是企業的核心，財務報表是企業各項業務活動數字化的表現。因此，財務分析不僅要分析財務指標，還要對指標背后的業務情況進行全面了解。財務必須要懂業務，從業務角度觀察業務的變化對企業經營狀況的影響，同時，對業務分析的結果要及時反饋給業務部門，做好業務工作的服務保障，幫助業務更好的提升。

大數據時代數據分析范文第2篇

學校辦學理念和特色北京市門頭溝區新橋路中學（簡稱新中）建于1976年，2002年進行教育布局調整后遷到現址。目前，學校擁有38個教學班，現有教職工140余人，學生1100多人，是目前本區規模最大、人數最多、設施設備較為完備先進的一所普通中學。

作為門頭溝區的“窗口校”，多年來，學校堅持“面向全體、面向發展，辦有特色，穩步提高教育質量”的辦學方針，確立了讓校園書聲瑯瑯、歌聲瑯瑯、笑聲瑯瑯的辦學理念，不斷提高辦學質量，逐漸成為一所為全區普通家庭子女提供優質教育的學校。學校承辦了初中“宏志班”，贏得了學生、家長的信任與社會各界的肯定。

藝術教育是新中的辦學特色。成立27年的新中北京市金帆舞蹈團已成為門頭溝區的品牌，2004年，新中又被認定為京西太平鼓傳承校。該團曾先后參加、建國50周年、2008年奧運展演等大型文藝演出，并在全國、市區多種比賽中獲獎。2006年開始承擔北京市家長教師協會機制實驗校任務，先后被評為區家教協會工作先進單位和北京市德育成果一等獎、北京市經濟技術創新工程“優秀成果獎”。

數字校園核心需求

學校的核心任務是教育教學。數字校園建設與教育思想深度融合，與教學內容和方法深度融合，是數字校園建設的出發點和落腳點。數字校園核心需求就是更好地為教育教學服務。

在教學方面，減輕學生學習壓力，提高學生學習效率和自主學習能力，使學生樂于學習、善于學習是教育工作者永恒的課題。這也成為學校數字校園建設的重中之重。課前，教學資源庫的應用將日常教學中教師生成的優質教學資源循環流動起來，學校還購置了部分教學資源充實其中。課堂上，互動反饋教學系統已經常態化應用。課后，成績數據分析系統為教師和學生的教與學把脈。目前，學校還積極進行優質資源班班通的教學實驗。這些應用都很大程度上提高了教學效率和效果。

在德育方面，落實對學生過程性管理的數字化，體現全員育人、環境育人的教育理念。為此，我們建立了以學校德育部門為核心，各種角色的教師共同參與的“德育量化考評系統”。各種角色的教師分別對學生各個層面的表現，如藝術節、體育節、好人好事、眼操等量化為數據進行記錄，系統進行數據分析、數據挖掘，實現學生橫向的、縱向的表現可視化與圖表化，為教師的教育、學生的發展提供依據。

此外，我們還建立了以觸控LED電視機為載體的一個互動式的、動態更新的、更加豐富的數字校園文化系統，將學校藝術節、體育節、社會大課堂、校園風采、好人好事等內容及時，供學生瀏覽。基于此，實現環境育人的教育理念。

數字校園優秀成果

成績數據分析系統是學校數字校園項目中的一個特色模塊，也是學校運用最成熟的系統。承建方根據學校的特色需求，專門為學校定制開發多張“新中成績分析報表”，充分滿足了學校的需求，并且在原有需求的基礎上進行了很多優化設計，使學校教師應用更加方便、快捷。

成績數據分析是對學校教學效果進行評價的重要手段及制定后續教學策略的重要參考。之前，學校使用Excel表格進行成績分析，每位教師都需要花費一定時間進行統計，還要逐層匯總，費時費力。我校建設數字校園之后，將成績數據分析系統納入其中。

2011年9月，學校對成績數據分析系統進行多層面、多層次的調研工作，調研范圍包括學校領導、教研組長、年級組長、骨干教師及教務處的相關教師等。調研中，教師們提出了很多切合我校實際的、有建設性的意見和建議。如針對我校宏志班、普通班不同層次的分析需求；班主任、任課教師、教學主任等不同層次的數據分析需求等。承建方根據學校的具體要求設計出符合實際的成績數據分析系統。

之后學校對系統進行了小范圍的試用，根據實際應用狀況又進行了多次的調整和修改。2011年11月，該系統正式投入使用，運行期間系統穩定性較好，現已相對成熟。

看似平常的成績數據分析系統集教學數據信息采集、教學數據深度挖掘、教學質量深度分析于一身，為我們進行教學干預提供重要的依據。

1.信息采集更加嚴謹

在此系統中，我們設置由備課組長錄入分數，只有教務主任才可以修改分數的規則，優化了我們的辦公程序。

2.教學數據深度挖掘

此系統生成16大類數據分析報表，由大類報表教師又可以通過查找、篩選等功能自己定制出個性化的數據報表。這些報表對錄入的數據進行了充分的深度挖掘，并且系統自動生成數據分析圖表，更加直觀地對數據進行呈現和分析。

3.教學數據的深度分析

通過對數據的深度挖掘可以實現對數據的深度分析，即實現對學情的分析、教學情況的分析。

（1）對學情的分析

通過“錄入小分”，系統可以對每道題的掌握情況都有清晰、全面的統計。通過這些數據，學生整體的弱項與強項，個別學生的弱項與強項都一目了然地呈現出來了。通過學情分析，教師可以準確定位教學的重點與難點，使教學更加有的放矢。

通過“班級成績匯總表”可以很清楚地了解到年級各班中學生學習的綜合狀況，既可以縱向分析，又可以橫向分析，便于學校綜合分析年級的學業情況。

通過“學科歷史”報表，教師可以查詢某位學生的各次考試情況，掌握該學生的學科動態、發展趨勢，從而確定和改進該學生的培養方案。

通過“得分率”統計報表，可以明確哪些題型學生得分率相對較低，明確學生哪方面的知識掌握不牢固，從而在后期的教學中著重復習和查漏補缺。

通過“分數段統計”報表，教師能清楚地掌握各班、各個分數段的分布情況，為教師的分層教學提供依據。

（2）對教學情況分析

通過“考試質量分析”報表，可以準確了解教師的教學情況和各班級學生的總體情況，明確整個年級的學科情況，從而為教師改進教學方式、備課組調整和改進整個年級的教學策略、學校對教師的工作指導提供了準確的數據依據。

通過“跨界對比”和“學生歷史”報表，便于備課組找到全組的問題。備課組能對教師的教學情況進行橫向及縱向的分析，以便更清晰地了解學生學習情況的變化趨勢，從而對教學效果進行診斷，明確教學策略。

總之，成績數據分析系統已經成為學校、教務處、班主任、任課教師進行學情分析、教學情況分析最得力的助手。此系統精準、翔實、高效的數據挖掘和分析功能為全校各角色的教師進行教學決策、教學干預起到了很好的指導作用。

數字校園在建設和應用過程中的后續思考

1. 在數字校園建設中的幾點體會

（1）前期調研很重要：學校在數字校園建設中，非常注重前期的調研。一方面是學校內部的調研。分批分期對學校的各個部門、各種人員進行不同層面、不同側面的調研。另一方面是“請進來，走出去”。“請進來”：請專家來校現場指導，提升、開闊我們的視野。“走出去”：學習其他學校的成功應用，成功經驗。這樣才能最大限度地使數字校園的建設源于需求、高于需求。

（2）培訓推廣很重要：學校的數字校園建設非常注重培訓推廣使用。采取以任務驅動的方式進行各個模塊的培訓，按每個模塊應用的不同角色分批培訓，以達到較好的應用效果。在教學中是以賽帶訓、以點帶面的方式進行推廣，形成學校的信息技術應用骨干隊伍，最終廣泛普及應用。

2. 我校進一步的建設計劃

（1）成績數據分析系統和德育量化考評系統的數據深度重組與挖掘。

不管是教育還是教學，對象都是學生，而學生的健康成長與這兩方面都密不可分，或者說，教育和教學本來就應該是一個整體。學校將成績數據分析系統和德育量化考評系統進行整合重組，通過數據的深度挖掘，更全面地了解學生，評價學生，為學生的發展與教育提供依據。

（2）優質資源班班通的教學實驗。

學校作為北京市“優質數字資源班班通”項目的實驗校，將逐步推進此項工作。

專家點評：

1. 特色與優點

該學校圍繞教學需求開發的成績數據統計分析系統充分考慮了學生學習成長過程，反映了班級的學科掌握情況，有助于學校從橫向、縱向對年級各班的學情整體了解、有助于分層教學的開展、有助于教師有針對性地開展個性化教學和改進整體教學策略。

大數據時代數據分析范文第3篇

這位CEO手下的經濟學家描繪出一片慘淡的景象，并且計算出經濟低迷對公司意味著什么。但是最終，他還是在自己價值觀念的指引下做出了決定。

這家銀行在意大利已經有了幾十年的歷史。他不希望意大利人覺得他的銀行只能同甘不能共苦。他不希望銀行的員工認為他們在時局艱難之際會棄甲而逃。他決定留在意大利，不管未來有什么危機都要堅持下去，即便付出短期代價也在所不惜。

做決策之時他并沒有忘記那些數據，但最終他采用了另一種不同的思維方式。當然，他是正確的。商業建立在信任之上。信任是一種披著情感外衣的互惠主義。在困境中做出正確決策的人和機構能夠贏得自尊和他人的尊敬，這種感情上的東西是非常寶貴的，即便它不能為數據所捕捉和反映。

這個故事反映出了數據分析的長處和局限。目前這一歷史時期最大的創新就在于，我們的生活現在由收集數據的計算機調控著。在這個時代，頭腦無法理解的復雜情況，數據可以幫我們解讀其中的含義。數據可以彌補我們對直覺的過分自信，數據可以減輕欲望對知覺的扭曲程度。

但有，些事情是“大數據”不擅長的，下面我會一一道來：

數據不懂社交

大腦在數學方面很差勁(不信請迅速心算一下437的平方根是多少)，但是大腦懂得社會認知。人們擅長反射彼此的情緒狀態，擅長偵測出不合作的行為，擅長用情緒為事物賦予價值。

計算機數據分析擅長的是測量社會交往的“量”而非“質”。網絡科學家可以測量出你在76%的時間里與6名同事的社交互動情況，但是他們不可能捕捉到你心底對于那些一年才見2次的兒時玩伴的感情，更不必說但丁對于僅有兩面之緣的貝阿特麗斯的感情了。因此，在社交關系的決策中，不要愚蠢到放棄頭腦中那臺充滿魔力的機器，而去相信你辦工作上的那臺機器。

數據不懂背景

人類的決策不是離散的事件，而是鑲嵌在時間序列和背景之中的。經過數百萬年的演化，人腦已經變得善于處理這樣的現實。人們擅長講述交織了多重原因和多重背景的故事。數據分析則不懂得如何敘事，也不懂得思維的浮現過程。即便是一部普普通通的小說，數據分析也無法解釋其中的思路。

數據會制造出更大的“干草垛”

這一觀點是由納西姆塔勒布(Nassim Taleb，著名商業思想家，著有《黑天鵝：如何應對不可知的未來》等書作)提出的。隨著我們掌握的數據越來越多，可以發現的統計上顯著的相關關系也就越來越多。這些相關關系中，有很多都是沒有實際意義的，在真正解決問題時很可能將人引入歧途。這種欺騙性會隨著數據的增多而指數級地增長。在這個龐大的“干草垛”里，我們要找的那根針被越埋越深。大數據時代的特征之一就是，“重大”發現的數量被數據擴張帶來的噪音所淹沒。

大數據無法解決大問題

如果你只想分析哪些郵件可以帶來最多的競選資金贊助，你可以做一個隨機控制實驗。但假設目標是刺激衰退期的經濟形勢，你就不可能找到一個平行世界中的社會來當對照組。最佳的經濟刺激手段到底是什么？人們對此爭論不休，盡管數據像海浪一般涌來，就我所知，這場辯論中尚未有哪位主要“辯手”因為參考了數據分析而改變立場的。

數據偏愛潮流，忽視杰作

當大量個體對某種文化產品迅速產生興趣時，數據分析可以敏銳地偵測到這種趨勢。但是，一些重要的(也是有收益的)產品在一開始就被數據擯棄了，僅僅因為它們的特異之處不為人所熟知。

數據掩蓋了價值觀念

大數據時代數據分析范文第4篇

隨著大數據技術的發展，人們在日常生活方面的質量得到了很大程度上的提高，大數據融入了人們日常生活的各個方面。同時，大數據技術和計算機軟件技術二者已經實現了深度融合，也讓大數據技術在未來發展中有了更大的空間，但是還存在一些需要解決的問題，這也就意味著相關研究人員，需要對其在應用方面進行更加深入的研究，讓其在具體應用過程當中自身的價值能夠得到充分的發揮。

2計算機軟件處理技術的作用

大數據時代背景之下，計算機軟件技術其實就是對于相關科學技術在理論方面實行了有效融合，通過監測、傳輸、分析等方式，對相關數據進行有效分析以及處理，進而對更多的新內容進行有效獲取。計算機軟件技術其主要應用就是，在企業管理的相關數據庫中進行有效應用。如果企業要實現更好的運作以及發展，就需要對計算機軟件技術進行相關研發以及應用，這樣不僅可以讓人力、物力得到有效節約，還能夠讓企業在運營方式方面朝著更加專業化以及科學化的方向發展。計算機軟件信息技術的發展，在很大程度上對于傳統的辦公方式起到了有利的轉變，讓辦公人員在公務處理能力以及辦公效率方面得到了很大程度上的提升[1]。

3大數據時代之下的計算機軟件技術

3.1云儲存技術

對于人們當下的日常生活來說，要想實現更加高效的便利性，就需要對云儲存技術進行有效應用。云儲存技術相比較于以往儲存技術來說，具備著更大的優勢性，云儲存技術其實就是對傳統技術展開的有效優化以及改進，進而得到快速發展的一項技術。通常來說，要想實現隨時隨地地下載以及瀏覽云儲存當中的一些內容以及資源，通常只需要在網絡終端方面對網絡進行有效連接就可以，但是相對于傳統的儲存技術來說，這樣的操作很難得到有效實現。同時在云儲存技術當中，人們可以對所需要的資料進行有效的歸納以及整理，然后還可以對其在有需求時進行及時提取。云儲存技術當下在大數據時代，在發展當中可謂是一種必然的趨勢，可以在大數據時代的發展當中對于各項需求進行有效滿足，對于海量的數據進行科學合理的有效分類，使人們日常生活工作更加便捷高效[2]。

3.2信息安全技術

對于信息安全而言，在互聯網當中可謂是一個相對普遍的問題，因為互聯網本身具有開放性的特點，這就對于資源在管理方面來講，屬于一項弊端。網絡上的資源會由于自身具備的開放性，受到一些不明病毒或者是黑客的攻擊，這就會造成資源破壞和丟失。互聯網其實可以對大多數技術進行有效的支持以及運行，但是對于資源以及數據而言，它們之間都是互聯互通的，這就在一定程度上給數據以及資源在安全方面帶來了威脅。因此，需要對計算機信息安全技術進行有效的設計，盡量讓互聯網在安全問題的方面得到有效的保障，讓人們在使用互聯網的時候，對于資源在安全性方面得到有效的保障。對于當下的互聯網而言，信息安全這項技術在保障方面起到了不可或缺的重要作用，但是在提升方面還是有著很大的發展空間，通過計算機信息安全的相關技術，可以對大數據的發展起到更好的推動作用。

3.3云儲存服務技術

隨著大數據的發展，云儲存服務技術在應用力度方面，已經得到了極大程度的提高。計算機軟件當中這項技術的具體應用，不僅可以對于傳統計算機在存儲模式方面展開全方位的完善以及優化，還可以讓計算機在存儲的時候最大程度地避免受到時間和空間方面的雙重限制，進而讓計算機存儲在大數據時代下的發展要求可以起到最大程度的保障作用。而且將云儲存的服務技術在大數據時代進行具體應用，通過對網絡連接進行有效強化，能夠讓大數據存儲技術在現實當中的作用得到有效增強，同時還可以對用戶起到一定保障作用，讓其通過各種特定的渠道，對于之前所存儲的一些相關數據信息，通過一些特定渠道進行有效瀏覽，還可以方便用戶對于各種數據信息進行及時有效的處理，如果在存儲過程當中出現一些突發問題，還可以進行快速及時的處理。為了對云存儲的服務技術進行有效的強化，就需要對大數據時代中的網絡存儲在作用效果方面進行突出。那么相關工作人員對于云儲存的服務技術在現實作用以及計算機存儲單元的相關結構方面，對于具體狀況就要進行有效了解，這點必須有足夠的保障，讓計算機結構當中基礎功能的各項優勢得到充分顯現，讓各項基礎信息在存儲效果方面得到非常有效的提升。而且大數據環境之下，對于用戶信息在服務狀態以及基礎信息存儲的效果方面，也相應提出了更高程度上的要求，這就應該對于云儲存的服務技術和大數據時代之間，在關聯效果方面進行非常有效的強化，那么在有必要的時候，有關部門還可以對云儲存服務技術進行有效的借用，進而對各項數據信息在整理方面可以更加高效。在大數據時代之下，對于云儲存服務技術，在聯系方面要進行更加有效的突出，讓云儲存服務技術在大數據時代的應用價值得到有效的提高以及體現[3]。

4計算機軟件技術在大數據時代之下的具體應用

4.1企業管理層中的應用

在企業中可以對管理者起到有效的幫助作用，讓其對多個部門進行有效實時的掌握，對于多條業務線在核心目標方面進行精準掌控，對于訂閱報表實行定期的自動化推送，對業務決策進行相應支持，對市場變化進行有效應對。針對管理進行概述，讓數據具備實時性，對公司中不同團隊以及不同業務的運作情況方面進行及時反映，及時發現相關問題，及時進行決策。常規報告、定制報告這些都可以及時推送到領導者的郵箱中，而且報告還可以在內容方面實行靈活的定制，讓自動化成為一種辦公習慣。

4.2運營中的應用

在營銷方面形成一舉兩得的全方位模式，對于不同情況之下的用戶人群實行精準的定位，然后在營銷方面實行多樣化的個性指導，對于用戶在操作方面要具備一定的針對性。對于用戶進行有效細分，有目標地進行營銷，然后對普通用戶群體進行有效鎖定，分組組建群體，組建一些永遠保留群體，然后推出一些大數據之下的相關營銷內容，使用語義分析以及深度學習的模型構建相關引擎。那么推薦結果就可以使用數據分析的模型，進行多個指標、多個維度的實時性、效果性的分析。在反饋方面既快速又及時，迭代特征集以及算法模型都會相應更加精準，進而讓客戶在粘性程度方面可以得到有效提高，同時讓用戶保有量得到有效的提高。對于用戶整體的保有量進行有效的分析以及顯示，對于那些長期沒有登錄的用戶進行有效鎖定，然后推送一些營銷的相應模式，對于流失用戶進行有效的挽救。對于用戶進行深入有效的分析，綜合用戶的各種行為對操作數據進行交叉行為的分析，對于核心用戶的具體特征進行有效洞察，然后對于用戶的行為輪廓進行準確勾勒[4]。

4.3相關產品中的具體應用

對用戶行為進行有效跟蹤，對于核心流程進行有效分析以及轉換，對于修訂計劃進行快速形式的驗證，讓新用戶可以得到最大程度上的保留，讓老用戶可以得到最大程度上的消耗。對于用戶轉型進行最大程度上的改進，對于核心轉型的流程，比如：開戶、注冊、支付等進行漏斗形式的分析，對于虧損問題進行及時有效的洞察，對于用戶轉型進行有效改進。讓用戶在保留率方面得到最大程度上的提高，對數據進行驗證時要使用當下最流行的功能，進行迭代形式的A/B測試，對于效果進行有效評估，對于功能進行有效增強，對于活動性以及保留率進行有效增強。對用戶體驗進行有效改善，對于用戶在行為路徑方面進行有效的跟蹤，對于站內的一些流量進行合理的分配，對于產品交互與布局進行合理的微調，讓用戶體驗得到有效的提升。

4.4在市場營銷部門中的應用

通過優質的渠道尋找相應的最優資源，對營銷策略進行有效調整，讓領先轉化率得到有效提高，進而讓市場上的整體投資在回報率方面得到有效提高。針對流量進行有效跟蹤并進行相應的測量，然后對能力進行牽引。對于新用戶在渠道來源方面進行有效溝通，使用相關數據分析對于渠道在拉動能力方面進行直觀性質的有效評估。對于通道質量實行有效的分析轉換，并且進行有效識別。對于注冊轉型以及支付轉型進行有效分析，對于渠道創新質量要實行端到端的具體衡量，對于渠道營銷的整體策略要進行不斷的整體優化以及調整。對于網站進行整體優化，對于線索進行轉化以及完善，對用戶行為進行有效跟蹤，對于內容交互以及瀏覽體驗進行有效優化，對注冊線索在轉化率方面進行有效提高[5-6]。

5結語

綜上所述，我國計算機軟件技術當下正在和大數據實現著飛速融合，而且關系日益緊密。當下人們對于大數據相關的概念，在接受程度上越來越高，就未來發展而言，大數據技術研發一定會更加全面以及到位，進而為我國信息行業在未來發展中提供非常大的助力。

【參考文獻】

[1]侯聰聰.大數據環境下計算機軟件技術的應用探討[J].電腦迷，2018(3):52.

[2]林蘭芝.大數據環境下計算機軟件技術的應用分析[J].電腦迷，2017(17):43.

[3]劉甜.大數據時代下計算機軟件技術的應用探索[J].計算機產品與流通，2019(6):20.

[4]李子強，戴文雄.基于大數據背景下計算機軟件技術的應用研究[J].計算機產品與流通，2019(2):9.

[5]崔妍.大數據時代計算機軟件技術應用研究[J].信息與電腦(理論版)，2020，32(4):15-16.

大數據時代數據分析范文第5篇

經濟社會不斷發展，助推了現代信息技術的革新，大數據逐漸成為時展的先聲，成為社會進步的見證。大數據是若干數據的集合，匯總了海量數據信息，成為巨大的資源庫。為了快速處理數據，提取有效信息，大數據技術應運而生[1]。大數據含括的內容非常廣泛，除了傳統數據之外，還包括一些視頻數據、音頻數據等等。大數據的處理方式復雜，對技術提出要求，云計算滿足了數據需要，開發了大數據的信息價值，應用范圍正在不斷擴大。

大數據對社會發展產生重要影響，對企業的輻射作用非常大。以營銷為例，大數據匯總了用戶的需求信息，企業依靠大數據技術，能夠對用戶需求進行分類，并根據用戶需求提供相應服務，提高內部的營銷水平。大數據為企業營銷指引了正確的方向，企業可以根據大數據制定營銷管理目標，預測市場的發展方向，獲得更多的發展機遇。當然，大數據也給企業帶來了挑戰：在大數據時代，市場處于時時變化之中，企業必須構建現代化的營銷體系，加大產品創新力度。同時，企業需要不斷更新營銷理念，順應市場的發展變遷，創造更多的經濟效益。鑒于大數據有利有弊，企業必須采用高效營銷策略，不斷提升自身的營銷競爭力。

二、大數據時代企業的營銷策略

（一）開展數據營銷

在大數據時代背景下，企業營銷出現了新變化，傳統營銷方式逐漸落后于時展的潮流，企業需要把握機遇，充分認識大數據特征，并依靠大數據進行營銷。與傳統營銷相比，大數據營銷更具挑戰性，其可能獲得的收益也更多。大數據以互聯網作為依托，企業可以調用互聯網中的數據信息，把握用戶的最新需要，并根據用戶需求優化設計產品等。我國推行市場經濟，全球化加速了國內市場和國外市場的整合，企業所處的市場環境更加復雜。大數據對國內外市場數據進行了匯總和分類，企業可以根據市場數據制定營銷策略，在第一時間了解市場的變化信息。營銷部門根據數據設定營銷策略，能夠創造更多的經濟效益，并搶先在競爭對手之前推出新產品。為了提高數據營銷效率，企業需要做到以下幾點：第一，企業應該獲得更多市場數據。部分企業眼光狹隘，僅僅對月份市場數據進行了調研，以偏概全對市場認知不足，難免在市場競爭中陷入不利位置。針對這一情況，需要放長眼光，獲得更多數據，并對數據發展趨勢進行分析，從中洞察用戶的個人需求等，理解消費者的消費情感。同時，企業要對市場發展方向進行預測，以便快速調整營銷策略，提高營銷質量。第二，企業應該引導客戶參與。企業需要秉持消費者優先的原則，讓消費者投入營銷工作之中，為營銷部門提供可行性意見，增進彼此之間的聯系，深化消費者對企業的情感體驗。第三，企業應該開展精準營銷。不同消費者群體有著不同的消費需求，企業需要獲取不同消費者群體的消費記錄數據，進行一對一的產品信息推送[2]。

（二）構建數據平臺

在大數據時代背景下，企業之間的各部門需要建立互通聯系，各部門需要共享客戶數據庫內的信息，并依據客戶數據庫開展各項工作。在傳統營銷過程中，客戶數據受到了忽視，客戶需求并沒有得到充分滿足，企業與客戶并未建立對話關系，其推出的產品營銷范圍有限。針對這一情況，企業需要改進營銷行為，打造專業化的營銷數據平臺，并將客戶數據作為重要資源。一方面，企業應該引入更多的技術資金，引進大數據技術，形成完善的客戶數據庫，并要求各部門共享信息，根據數據捕捉客戶的消費動態，記錄客戶的消費行為，分析客戶的消費習慣等，對客戶的消費傾向進行有效預測。另一方面，企業應該制定市場調研表，對競爭對手的產品信息進行獲取，關注競爭對手的最新動態，并制定相應的營銷方案，在競爭中占據有利位置。為了避免數據泄露，企業應該采用數據加密技術等，對數據平臺進行定期更新和維護。

（三）培養新型人才

傳統營銷人才并未充分認識到大數據技術的重要作用，對大數據內涵不甚了解，針對這一情況，企業應該加快人才培養的步伐，打造專業化的數據營銷人才團隊。首先，企業應該加大宣傳力度，明確大數據的重要作用，并定期開展培訓教育工作，對營銷部門進行培訓。其次，企業應該將培訓考核和營銷人才的薪資待遇聯系在一起，以培訓考核結果分配薪資，增強營銷人才的警惕意識。再次，企業應該邀請技術人員開展講座等，為營銷人才介紹數據收集、數據管理的方法等，不斷增強營銷人才的數據分析能力。