數據工作室面對哪些客戶

⑴ 從哪些維度進行客戶數據分析是有意義的

客戶數據分析是為了幫助更好的進行營銷決策的，一般先要從購買的時間、商品、數量、消費數量來評價客戶的價值；其次 就 是分析客戶的性別、年齡還有地域分布；分析客戶的相關收藏和購買 信 息了解客戶的消費喜好。Chinapex創略公司提供 專 業的客戶數據分析工具APEX NEXUS，企業可以將來自現場和非現場數據源的數據合並成一個360度的客戶和受 眾 文檔，然後以各種不同的方式對該數據進行細分和分析。

⑵ 平面設計工作室應該怎麼找客戶

你以前做過設計創作，肯定知道是哪些行業的吧？那麼你就先去這些行業的商家拜訪一下，再看看有沒有相應的行業QQ群微信群想辦法加進去，給自己做下宣傳，但基本上跑業務得看天賦
你以前做過的設計應該知道是哪些公司的吧？再去這些公司上門拜訪一下，問下以前的設計是否滿意？如果滿意的話，以後有機會再合作，然後順便提起自己另起爐灶了....

⑶ 做好客戶管理需要對客戶哪些數據分析

客戶是企業的利潤來源，客戶管理對企業來說，可以說是發展之本，其重要性不言而喻。不過，客戶管理可是有竅門的。在此，我作一些粗淺的分析，以期達到拋磚引玉之效。
第一步，明辨老客戶的光環
在許多營銷讀本中，都提出開發一個新客戶的成本是維持一個老客戶的2~6倍。鼓勵企業重視老客戶的維護，以促成二次/多次銷售，並帶來新客戶。但事實上，由於熟悉和「忠誠」，老客戶往往會要求更多的價格優惠和服務項目，因而，在單筆業務上，老客戶給企業帶來的利潤往往不及新客戶。另一方面，如果企業做好老客戶的維護工作，並且能夠滿足老客戶不斷增長的優惠需求，確實能帶來新客戶，並且成交率較高。但畢竟，由老客戶介紹而來的新客戶在整個客戶群體中的比例是極小的。
在企業的業務過程中，都要面臨一個客戶范圍擴張和收緊的過程，即前期大面積捕捉潛在客戶，後期篩選高價值客戶重點維護。經濟學里有個著名的「二八定律」，即百分之二十的客戶創造了百分之八十的利潤。換言之，客戶的價值是根據他的利潤貢獻率來衡量的。具體而言，有三方面的「指標」：購買時間（第一次購買時間和最近購買時間）、購買頻率（在某一時間段內購買行為次數）、購買金額（歷次消費額及總消費額）。這三大指標的價值在於，告訴你哪些老客戶處於活躍期、哪些老客戶處於休眠期，以及某個客戶的活躍/休眠周期/增值空間等，便於「對症下葯」。
從另一個方面來講，新客戶的價值辨別是沒有依據可循的，唯一的依據就是我們的業務員能在第一時間抓住他的購買特徵，並與之前的老客戶進行類比，並據此進行有重點的拓展。
第三步，選擇輔助工具
每個企業的客戶數量，少則數百，多則成千上萬，再加上各類銷售數據……要把浩如煙海的數據梳理、分類整理完畢，決非易事。靠人工操作，明顯是不現實的，這種情況下只能藉助於IT技術。
Excel是許多企業電子化辦公的第一步，也是企業極其熟悉的軟體工具，但僅限於記錄數據，其它功能有限。顯然並不能滿足企業客戶維護的需求。這時候，企業需要藉助專業的管理軟體工具。以風語者為例，它的客戶服務與銷售分析功能，可以詳細紀錄客戶信息，輕松跟蹤所有聯系信息、報價、訂單、合同以及與客戶有關系的利益相關者，自動抓取出A類客戶。在服務過程的各個階段，還能使用預測分析和歷史服務紀錄分析，以實時方式或在服務周期中評價客戶滿意度和可能產生的二次銷售機會，實現客戶的二次或多次開發，讓企業的客戶價值分析真正做到數據說話。對銷售人員而言，算是一個不錯的助力。
風語者之所以一面市就受到營銷人員的歡迎，還在於它的自定義功能和知識庫功能。營銷人員在和客戶溝通時，客戶信息、過往案例、服務歷史和支持知識等同步顯示，為便捷的溝通提供可參考的依據。可不要小瞧這個小小的功能，想像一下，有一個幾個月沒聯系的「老客戶」今天聯系他，打開軟體就可以根據客戶的實際情況和他天南海北地聊，既可以收集反饋意見，又能很快拉近和客戶的距離，這可以說是用最小的維護成本輕松提升客戶忠誠度的最好的辦法。
第四步 客戶管理的延續性
客戶管理的延續性，不僅包含客戶信息的延續，還包含客戶維護和拓展經驗、技能的延續。
在客戶管理中，一個常見的問題讓企業管理者頭疼不已，即隨著營銷人員的崗位更替，老客戶必須和接手的業務員重新磨合；如果磨合不好，輕則增加成本，重則客戶流失，甚至成為競爭對手的客戶。針對這種情況，企業更加需要風語者等管理軟體來進行客戶資料的收集和記錄，變個人客戶資源為公司客戶資源。
許多企業在招聘銷售人員的時候，不僅看重他以往的銷售業績，而且看重他在行業內的經驗。新人順利接手業務，不僅是客戶信息的傳遞問題，還有更重要的一點，就是經驗和技巧。現在，風語者等管理軟體中，幾乎能夠提供業務員與客戶溝通的全部資料，通話錄音、E-mail、傳真、來電詳細記錄等資料完全可以實現客觀再現和共享，這樣不僅便於老員工的交流和學習，更是新員工的寶貴學習資源。風語者知識庫功能也為企業提供知識、文化傳承的途徑。

⑷ 數據調研工作室干什麼的啊創業項目

1.數據調研工作室干以下的創業項目的。
2.文本挖掘項目；2、網路安全大數據；3、健康狀況預測；4、雲伺服器異常檢測；5、大數據崗位招聘。

「大數據」一詞對我們來說並不陌生，尤其近些年來隨著數字經濟的高速發展，大數據已經與我們完美地結合在一起，充斥於生活的點點滴滴：刷臉結算、實時監控、智能快遞、精準營銷、DNA序列解碼、運動健康管理……大數據是一個令人興奮的話題，它能幫我們探究出意想不到的發展模式和完美的解決方案。
1、文本挖掘項目
文本挖掘的市場需求量很大，練熟這個項目，那你瞬間會為自己擁有數據科學家的優勢而洋洋得意。學員必須對給定的文檔進行文本分析並將文檔可視化。 你必須使用自然語言處理技術來完成此項任務。
2、網路安全大數據
該項目將研究大量數據中的長期和時不變的依賴關系。這個大數據項目的主要目的是通過利用復雜的多元時間序列數據的漏洞披露趨勢來對抗現實世界的網路安全問題。
3、健康狀況預測
它的目的在於通過海量數據集來預測健康狀況。完成這個項目需要創建一個機器學習模型，該模型可以根據用戶的健康屬性准確地對用戶進行分類，從而確定他們是否患有心臟病。

4、雲伺服器異常檢測
在本項目中，將實施一種針對流式大型數據集的異常檢測方法。該項目將利用兩種核心演算法——狀態總結演算法和新型嵌弧隱半馬爾可夫模型(NAHSMM)來檢測雲伺服器中的異常。
5、大數據崗位招聘
招聘對於任何一個公司的人力資源部門來說都是一項具有挑戰性的工作。在這里，我們將創建一個大數據項目，該項目可以對線上發布的真實職位中收集的大量數據進行分析。
在數字經濟時代，我們的生活正隨著大數據、雲計算、人工智慧的快速發展而發生著越來越深的變革。大數據更被認為是「未來的新石油」，在經濟建設和社會生活中發揮的作用日益凸顯。
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⑸ 個人數據才是大未來 所有生意都是數據生意

個人數據才是大未來 所有生意都是數據生意

下一個時代是氧氣的時代。在不久的將來，我們通過無線網路來傳輸的信息總量就會超過通過有線網路來傳輸的信息總量。
未來，數據會更多地在每個人的智能設備之間傳輸，不會回到發射塔、交換機或者「雲」裡面。到2020年，超過2/3的信息傳送距離不會超過1公里。
很多人說：我不會去跟別人分享我的醫療數據，財務數據，性生活。但這只是你現在的觀點。今後人們會去分享這些數據，我們現在還處於分享時代的早期。無人駕駛汽車今後將變成你的新辦公室，你用汽車接收的數據將比你坐在寫字樓里接收的數據更多。
比特幣真正帶來的顛覆是一種交流的感覺，而這種交流產生了錢一樣的價值。
到2050年，數據量將達到非常恐怖的100萬Zetabit。一個Zetabit是1萬億G。接下來這個時代就叫Zeta時代，而在Zeta時代之後，更大量級的信息用什麼來描述？英語已經詞窮了。我與很多語言學家聊過這個問題，他們都沒有答案。面對如此大的信息量，我們甚至沒有一個好的數學演算法去實時處理數據。怎樣利用這些數據，把數據變為有價值的東西？這裡面就有很多商機。
不同的商業時代使用不同介質傳遞信息。早期是銅，因為人們用電纜傳輸；然後進入硅的時代，硅製造成晶元。我認為下一個時代是氧氣的時代。在不久的將來，我們通過無線網路來傳輸的信息總量就會超過通過有線網路來傳輸的信息總量。
個人數據才是大未來
未來數據還有一個趨勢：如今很多數據都在洲際間通過海底光纜來傳輸，是地理位置之間的傳輸。但今後很多數據會留在本地進行處理，甚至以每個家庭為單位處理的信息總量可能會比留在本地的數據總量還要大。再擴大一個層面來說，我們每個人每天都會產生很多數據。在廣播時代，觀眾人數是一個很大的量級，由廣播台去觸及；到了互聯網時代，出現博客和社會化媒體，你成為了一個廣播台，可以擁有很多受眾，但你傳遞的信息量比較少，遠遠不如廣播台；後來出現了微信朋友圈，傳遞給相對少的受眾，但信息的總量非常大。我認為未來就是每一個人傳遞自己信息的時代。
亞馬遜那樣的大網站有一個節點去控制很多觀眾，我們稱之為「雲」；低一層次的就是一些本地的發送站，我們稱之為「霧」；而最底層的稱為網格，就是我們每一個人作為接收端。我預言，接下來數據會更多地在每個人的智能設備之間傳輸，不會回到發射塔、交換機或者「雲」裡面。我們自己就形成了一個小的區域網。到2020年，超過2/3的信息傳送距離不會超過1公里。那麼像WiFi、藍牙技術等目前雖然不是電信級別的技術，不是很嚴肅，利潤很低，市場很小，問題很多，但是不是有可能顛覆未來呢？
介入網路的能力重於所有權
另一個顛覆性的技術就是雲技術。在一個500人的團體里，信息量是500平方等級的；另一個500人團體的信息量也是500平方等級的。如果這兩個團體聯網，則能產生1000的平方量級的數據量，遠遠大於兩個500的平方。傳統擴大網路很簡單，就是把這些小的網路連起來，變成一個更大的網路。擴大網路規模帶來的增長是幾何倍數的。所以，有一個很大的雲，要比你把它分散成很多小的網路的價值更多。從這個互聯網角度看，人數越多，你提供每個客戶的成本就向零無限靠近，你基本上可以提供一個免費的服務。隨著雲技術的不斷發展，介入網路的能力要比實際擁有的所有權要更重要。由於物權是資本主義的基礎，現在我們在顛覆所有權，對資本主義就是一個很重要的事情。
所有生意都是數據生意
不管你現在做什麼行業，你做的生意都是數據生意。你關於客戶的這些數據，其實跟你的客戶對於你來說是同樣重要的。數據可以通過網路流轉，從一個格式變成另一個格式。數據不應該以它的存儲而定義，應該由它的流轉來定義。
過去的數據時代，我們使用文件、文件夾、桌面這些東西。進入網路時代之後，數據就出現在網頁上、鏈接里。今天我們用雲，用標簽、流來比喻數據。對現在來說，文件夾、網頁什麼的就不是最重要的數據。所有的東西都在我們的數據流里，有信息、有新聞。過去的關鍵詞是我，現在的關健詞是我們；過去的關鍵詞是項目，現在的關健詞是數據。我們處於整個互聯網新時代的第一天，此時此刻最重要的。接下來我們就需要了解如何量化自己，我也一直在參與這樣的項目，把我們自身的一些信息去數據化。
我們使用很多設備去進行自我量化。我認識的一些人，會在身上裝40多個感測器，不停地檢測自己的數據。我曾經跟一個人打賭說，任何一個只要是人類用工具可以測量的數據，都一定在被測量。我們為什麼要跟蹤這些數據？有健康的原因，社交的原因，提高工作效率的原因。還有很多非常前沿的數據測量工具，比如說有一種工具可以去分析我們呼吸氣體裡面的化合物，通過分析呼吸來判斷你的血液情況。蘋果推出的手錶也是不停採集你的數據，通過APP進行處理。通過數據分析，我們可以看到哪天的工作效率最高，在那天我們吃了什麼，做了哪些事情來提高效率。我們就可以通過這樣的方式更好地了解自己，提高生產效率。
現在只是分享時代的早期
現在討論很熱的一個話題就是無處不在的攝像頭監控。然而互聯網總是希望去監控和採集數據，我們是很難去停止這個趨勢的。我們每一台手機上都有一個攝像機，這意味著全球一共有60億台攝像機。社會化媒體的興盛，讓我們總是不停在報告我們的位置。
我和斯皮爾伯格一起做了部電影叫《少數派報告》，男主角想從一直被跟蹤的環境里逃出去，但他發現，他每到一個地方，屏幕上的廣告都變成針對他的廣告。我們現在談論艷照門、國家安全局的棱鏡，我們都知道自己的數據一直被採集不安全。這些數據我們是無法停止被採集的，我們應該想的是，如何怎麼樣把採集數據的模式從由某一個機構來掌控，變成你我之間去互相觀察。比如，美國的警察帶了一個感測器攝像頭對市民進行實時監控，那麼反過來，市民也可以帶這個東西去監控警察對我們做了什麼。
個性化與透明度是正相關的。如果你完全把自己藏起來，不對別人分享任何數據，你的個性化也為零。如果你想成為一個有個性的人，就必須向外面展現你自己的數據，把你的信息傳達出去。
我們現在還處於傳統和前沿交替的年代，很多人說：我不會去跟別人分享我的醫療數據，財務數據，不會去跟別人分享我的性生活。但這些只是你現在的觀點。我認為，今後人們會去分享這些數據，我們現在還處於分享時代的早期。
增強現實、新交互界面與視覺跟蹤
大家都知道谷歌眼鏡，而現在的可穿戴智能隱性眼鏡可以直接貼在你的角膜上。可穿戴設備不止是眼鏡，它可能變成衣服。我們用它來接收數據，同時也在傳遞數據，通過各種摩擦跟它互動。我們還給盲人做了一個可穿戴式的背心，上面有攝像頭，可以看到前方，通過振動去告訴這個盲人怎麼走。
這些就是增強現實，我在大學里學的就是這個專業。增強現實把虛擬的物體跟你看到的真實世界通過某種方式結合在一起，這是很酷的。
新的交互界面，我在《少數派報告》中演示過。湯姆克魯斯在操作一台電腦的時候，並不是像我們這樣敲鍵盤，而是渾身都用起來去跟一台機器互動。我們身體的每一個部分都應該可以操作一台電腦。如果我要再做一個科幻電影，我絕對不會讓電影主角用鍵盤來操作電腦的，我會讓他做一些手勢，看上去就是在工作。
此外還有視覺跟蹤。它會跟蹤你的眼睛看的地方，知道你在看什麼。通過視覺跟蹤，我們還可以捕捉他的情緒，利用這些技術去跟蹤他的眼球，去看他在看哪些內容的時候情緒變化如何，據此去更改我們的內容。結果就是，我們在看屏幕的時候，實際上它也在看我們。我們就可以去根據這樣反饋來修改我們的作品。
語音技術也遠不止是蘋果的SIRI技術，比如說翻譯。有一種實時的翻譯工具，畫面拍的是西班牙語，顯示出來就變成了英語。這個是一個我們最後的一個人際交互的一個設想，就是除了前面說的這些，他是一個頭盔，你帶在頭上它會去捕捉你的想法，你可以通過你的想法去操縱電腦。
注意力在哪兒，錢就在哪兒
注意力經濟是一個顛覆性的領域，注意力在哪兒，錢就在哪兒。很多人每天都在看郵件，花很多時間在郵件上，它佔用我們的時間。於是有人說，你讀郵件是應該能拿到錢的，因為你在花時間。如果讀郵件都要給錢的話，那讀廣告是不是更要給錢呢？現在的廣告投放模式是花錢投給廣告公司，為什麼不去直接把錢花在你的用戶上，讓他看廣告就能拿到錢呢？這樣我們就可以看這人的關注度在哪兒，然後用錢去買他的注意力，讓他看我們的廣告。這個人會影響其他的人，有影響力人的就應該給更多錢。
一種新的商業模式是，我們應該有權利去讓自己成為媒體，在自己上面放廣告去賺錢。比如一些博客的下面會放一個廣告，看上去挺酷的，不像是一個廣告，而博主能拿到錢。另外人們應該有能力去通過自己去製作廣告賺錢。有消費者直接參與的廣告製作、直接進行廣告宣傳，然後通過自己的社會化媒體變成社會化的一個廣告。這徹底顛覆了廣告行業。
遠距離圖像與視頻技術
遠距離圖像也是一個顛覆性的領域，比如電話會議、遠程醫療。Oculus是Facebook剛剛收購的一家虛擬現實公司，我試過他們的產品，感覺特別好，是一種全浸入式的體驗，非常真實。Facebook花了10億美元去收購這家公司。
除此之外還有各種屏幕，包括可折疊的屏幕。未來的屏，不僅僅是硬硬的一塊，我們甚至可以把屏變得跟書一樣，可以翻，可以折，裡面的內容可變。還有一些沒有屏的展示，比如說全息圖。全息技術現在不完美，但以後可能也會對我們產生顛覆。我們現在已經不是讀書的人，而是讀屏的人。屏裡面有各種各樣的邏輯。
3D列印給我們帶來的一個巨大顛覆就是，你以前認為硬體的那些東西，在未來都會變成軟體了。3D列印出來的東西其實就是一個圖紙，是能夠更改的能夠傳輸、修改的，是數據形成的。那麼這就是一個跟我們現在談到的這個各種各樣的互聯網設備一樣，它裡面是也晶元的，美國人有一種期望，利用3D列印技術重新讓製造業回歸美國，但也有一種說法，中國現在是3D列印的領袖。
人工智慧是可購買的智慧
蘋果的SIRI就是人工智慧，你可以跟它對話。但我們看到的大多數人工智慧沒那麼酷，都在後台運行。它可以處理X光片、處理法律證據、飛行問題等等。現在圖形處理晶元的進步提升了機器學習能力，有一些機器可以看懂你的照片，告訴你這些照片是關於什麼的，還可以跟你進行人際交互對話，目前還處在實驗室階段。
人工智慧是你可以花錢購買的一種服務。通過人工智慧去創業的公司，需要將人工智慧運用到某一個特定領域去增加智慧。比如無人駕駛汽車，其實就是把人工智慧的智慧放到車里。它的出現將影響交通狀態、影響快遞這樣的行業和司機行業的人。而真正的革命是：這些汽車今後將變成你的新辦公室，今後你用汽車接收的數據將比你坐在寫字樓里接收的數據更多。
電子貨幣是一種交流
錢很重要，但錢現在是一種交流。所有跟溝通性質相同的領域，比如說分享、合作、跟蹤、廣播、闡述或者是識別，都帶有交流的性質。有一種加密的貨幣叫比特幣，意味著這種溝通交流也是加密的。比特幣是一種加密的貨幣，但並不是隱形的貨幣。電子貨幣產生的交易都跟溝通一樣，是可以跟蹤的，其實是一種交流。所以比特幣真正帶來的顛覆是一種交流的感覺，而這種交流產生了錢一樣的價值。
股權眾籌的革命
美國現在有450個眾籌平台，產生了一些非常成功的項目，它現在變成一個很大的生意，很多錢涌到這個領域。很多人用這個眾籌網站並不是為了融資，而是用這個東西去做市場調查，去看看自己的商業計劃書會不會受歡迎。最近眾籌股權被承認了，這是一個非常大的革命。
如果我們穿越到1980年代，告訴那時的人，30年以後你們會有維基網路，會有今天各種各樣很酷的技術，沒有人會相信。展望今後20年，也是今天的我們難以想像的。我唯一知道的是，20年以後最偉大的產品，現在還沒被發明出來，而你們作為創業者，就要去發明這些東西！雖然現在谷歌這樣的高科技公司如此強大而成功，但我只想說，你們現在開始一點也不晚，而現在已經發生的事情根本就什麼都不算。

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⑹ 萬方數據知識服務平台的典型客戶

（一）高校用戶
清華大學、北京大學、中國人民大學、北方交通大學、華南師范大學、北京工業大學、北航大學、北京理工大學、北京科技大學、廣西大學、中央民族大學、北京師范大學、中國農業大學、北京林業大學、四川大學、北京中醫葯大學、北京郵電大學、北京化工大學、對外經濟貿易大學、重慶大學、天津大學、天津醫科大學、南開大學、國防科學技術大學、太原理工大學、內蒙古大學、遼寧大學、大連理工大學、東北大學、西南財經大學、大連海事大學、吉林大學、延邊大學、東北師范大學、四川農業大學、哈爾濱工業大學、哈爾濱工大、東北農業大學、復旦大學、電子科技大學、同濟大學、上海交通大學、華東理工大學、東華大學、西南交通大學、上海第二醫科大、華東師范大學、上海財經大學、南京大學、蘇州大學、東南大學、西北工業大學、西安交通大學、西北大學、蘭州大學、南京航空航天大、南京理工大學、中國礦業大學、河海大學、南京師范大學、浙江大學、南京農業大學、中國葯科大學、江南大學、廈門大學、中山大學、安徽大學、中國科學技術大、暨南大學、華南理工大學、福州大學、南昌大學、山東大學、中國海洋大學、長安大學、石油大學、鄭州大學、武漢大學、華中科技大學、西安電子科大、中國地質大學、武漢理工大學、湖南大學、中南大學、第二軍醫大學、新疆大學、首都師范大學、首都醫科大學、北京第二外國語大學、中國音樂學院、國家行政學院、國家會計學院、中科院研究生院等全國600多所大學院校。
（二）科研機構用戶
中國農科院、中國林科院、中國醫科院、中國工程院、中國社科院、中國航天科技集團、航空航天信息中心、核工業信息中心、船舶情報中心、建材情報所、中國人事科學研究院、中國建築設計研究院、中國市政華北設計研究總院、中國大唐集團技術經濟研究院、中國檢科院、航天一院、航天二院、航天三院、航天五院、航天科工集團四院、中國測繪科研院、中國有色工程設計研究總院、中國鐵道科學研究院、中國農業化機械研究所、中國水利水電科學研究院、中國石化科學研究院、中國石油勘探開發研究院、中國紡織科學研究院、中國水產科學研究院、公安部科技信息研究所、信息產業部電子科技情報研究所、鐵道第三勘察設計院、國家體育總局體育科學研究所、國家電力科學研究所、環境保護科學研究院、中科院上海生命科學研究院、中國科學院上海原子核研究所、中科院上海應用物理所、中科院武漢文獻情報中心、中科院海洋研究所、中國科學院新疆分院文獻信息中心、中科院遙感衛星地面站、中國科學院大連化學物理研究所、中科院生態環境、中科院系統多個研究院所、北京社科院、上海社科院、福建社科院、甘肅社科院、鋼鐵研究總院、北京航天自動控制研究所、運載火箭研究院、電子科技信息所、煤炭科學研究院等各大研究院所。
（三）圖書館
國家圖書館、首都圖書館、泰達圖書館、浙江省圖、陝西省圖、福建省圖、山東省圖、廣西省圖、四川省圖、吉林省圖、遼寧省圖、甘肅省圖、山西省圖、河北省圖、安徽省圖、湖南省圖、黑龍江省圖、湖北省圖、重慶市圖、鄭州市圖、吉林市圖、溫州市圖、廣州市圖、海南市圖、天津市圖、哈爾濱市圖、寧波市圖、長春市圖、重慶市圖、上海市圖、三亞市圖、沈陽市圖、桂林市圖、合肥市圖、秦皇島市圖、中國地質圖書館、石景山區圖書館、昌平區圖書館、朝陽區圖書館等各省市區縣圖書館。
（四）省級市級情報所
天津情報所、上海情報所、湖南情報所、四川情報所、南京情報所、山西情報所、遼寧情報所、廣西情報所、江蘇情報所、浙江情報所、河南情報所、山東情報所、陝西情報所、湖北情報所、河北情報所、沈陽情報所、內蒙古情報所、新疆情報所、福建情報所、重慶情報所、成都情報所、南京情報所、哈爾濱情報所、常熟情報所、南寧情報所、唐山情報所、柳州情報所、大慶情報所、合肥情報所等各省市情報所。
（五）醫葯機構
中國醫學科學院解放軍醫學圖書館、中科院上海生命科研院國家葯檢所、山東省醫科院中國疾控制中心、北京疾控中心、上海疾控中心、朝陽疾控中心、吉林省衛生信息研究所、上海醫學科技情報所、廣東醫學情報研究所、福建省醫學科學研究所、寧波市醫學信息研究所、綿陽市醫學情報所、國家葯檢所、國家葯品檢定所、福建省醫學科學研究、山東省醫科院、威海市衛生局信息中心、北京協和葯廠、天津生物化學制葯廠、天津工業微生物研究所、天津葯物研究院、沈陽三生制葯、中國葯學會、中國醫學會、三元基因、神威葯業、紫竹葯業、北大維信、拜耳公司、諾華制葯、輝瑞制葯、西苑醫院、德國默克、華聯制葯、上海羅氏、協和醫院、天壇醫院、同仁醫院、中日友好醫院、北京口腔醫院、甘肅中醫學院、廣州中醫葯大學、北京大學醫學部、哈爾濱醫科大學、同濟醫學院、北京中醫葯大學、南京中醫大學、湖南中醫學院、長春中醫學院、成都中醫葯大學、湖北中醫學院、蘭州醫學院、貴陽中醫學院、浙江中醫學院、南京醫科大學、貴陽醫學院、贛南醫學院、安徽醫科大學、溫州醫學院、福建醫科大學、北京石景山醫院等全國重點醫學院校及重點醫葯機構。
（六）企業機構
中海石油、中國石化、中國石油、中國航空工業、中國兵器工業、中國網通、中國移動、中國寰球、中國通用技術、國電信息中心、中國五礦集團、中鐵十六局、中鐵十八局、中國電子科技、中國電投國家電力公司、廣州電力集團、國華電力、京能熱電、勝利油田、中國礦業、山東鋁業、中冶京城、石家莊鋼鐵、天津鋼鐵、燕京啤酒、三菱電梯、美的集團、開灤集團、揚子石化、山東魯能、陝西飛機工業集團、四方繼保、寧波方太廚具、鞍鋼、泰鋼、寶鋼、首鋼、馬鋼等各大企業用戶。
（七）政府機構
國家食品葯品管理監督局、國家體育總局、中國建築一局、信息產業部、北京市發改委、中央電視台、中國汽車技術研究中心、中國交通通信中心、中共北京市委人民政府信訪辦公室、國家廣電總局、國務院發展研究中心、國家海洋局、環境保護部、國家認證認可監督管理委員會、中國疾控中心、中國氣象局、民用航空總局、中國地震局、國電信息中心、中國民政局、國家知識產權局、天津市知識產權局、中國環保局、園林綠化局、中國醫學會、中國葯學會、交通部、公安部、安全部、中國煙草專賣局、韓國貿易館、比利時使館、美國大使館、中國科學技術交流中心、中國銀行業監督管理委員會、中國銀行、太平洋證券、華夏銀行、深圳科技創新、科技部科技評估中心、中國工商銀行、教育部考試中心、國家開發銀行、北京市民政局、長江發改委、上海教育委員會、廣東生產力促進中心、江西科學院等各個政府用戶 。

⑺ 中國人壽綜拓客戶數據倉庫中包含以下哪些客戶

現有客戶，潛在客戶。中國人壽綜拓客戶數據倉庫會根據每年人口增長率進行統計，從而確定現有客戶和潛在客戶。中國人壽屬國有大型金融保險集團，也是資本市場重要的機構投資者，業務范圍全面涵蓋保險、投資、銀行三大板塊。

⑻ 數據分析師主要做什麼

數據分析是干什麼的？

在企業里收集數據、計算數據、提供數據給其他部門使用的。

數據分析有什麼用?

從工作流程的角度看，至少有5類分析經常做：

• 工作開始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做

• 工作開始前預測型分析：預測一下目前走勢，預計效果

• 工作中的監控型分析：監控指標走勢，發現問題

• 工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對策

• 工作後的復盤型分析：積累經驗，總結教訓

⑼ 大數據室如何應用的有什麼大數據平台的推薦呢

大數據如何應用到各個行業，需要根據企業需求進行定製化互聯網解決方案。應用的行業也非常的廣泛的，有工程機械行業、紡織行業等等。工業大數據平台可以選徐工信息漢雲這類有硬實力和方案定製軟實力的品牌。隨著5G快速普及，徐工信息漢雲也將幫助更多企業釋放物聯網大數據的潛能，帶領行業一起跨入5G時代。

⑽ 大數據工作都做什麼。我對大數據感興趣，想從事這方面的工作，但是不知道他具體是要做什麼。求解~~

大數據相關工作崗位很多，有大數據分析師、大數據挖掘演算法工程師、大數據研發工程師、數據產品經理、大數據可視化工程師、大數據爬蟲工程師、大數據運營專員、大數據架構師、大數據專家、大數據總監、大數據研究員、大數據科學家等等。

數據分析師：
工作內容：
a.臨時取數分析，比如雙11大促活動分析；產品的流量轉化情況、產品流程優化分析，等等；
b.報表需求分析--比如企業常見的日報、周報、月報、季報、年報、產品報表、流量轉化報表、經營分析報表、KPI報表等等；
c.業務專題分析：
精準營銷分析（用戶畫像分析、營銷對象分析、營銷策略分析、營銷效果分析）；
風控分析（策略分析，反欺詐分析，信用狀況分析）；
市場研究分析（行業分析、競品分析、市場分析、價格分析、渠道分析、決策分析等等）；
工具和技能：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、X-Mind、Excel、PPT
技能：需掌握SQL資料庫、概率統計、常用的演算法模型（分類、聚類、關聯、預測等，每一類模型的一兩種最典型的演算法）、分析報告的撰寫、商業的敏感性等等；

數據挖掘工程師：
工作內容：
a.用戶基礎研究：用戶生命周期刻畫（進入、成長、成熟、衰退、流失）、用戶細分模型、用戶價值模型、用戶活躍度模型、用戶意願度識別模型、用戶偏好識別模型、用戶流失預警模型、用戶激活模型等
b.個性化推薦演算法：基於協同過濾（USERBASE/ITEMBASE）的推薦，基於內容推薦，基於關聯規則Apriot演算法推薦，基於熱門地區、季節、商品、人群的推薦等
c.風控模型：惡意注冊模型、異地識別模型、欺詐識別模型、高危會員模型、
電商領域（炒信模型、刷單模型、職業差評師模型、虛假發貨模型、反欺詐模型）
金融領域（欺詐評分模型、徵信評分模型、催收模型、虛假賬單識別模型等）
d.產品知識庫：產品聚類分類模型、產品質量評分模型、違禁品識別模型、假貨識別模型等
e.文本挖掘、語義識別、圖像識別，等等
工具和技能：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib等等
技能：需掌握SQL資料庫、概率統計、機器學習演算法原理（分類、聚類、關聯、預測、神經網路等）、模型評估、模型部署、模型監控；

數據產品經理：
工作內容：
a.大數據平台建設，讓獲取數據、用數據變得輕而易舉；構建完善的指標體系，實現對業務的全流程監控、提高決策效率、降低運營成本、提升營收水平；
b.數據需求分析，形成數據產品，對內提升效率、控製成本，對外增加創收，最終實現數據價值變現；
c.典型的大數據產品：大數據分析平台、個性化推薦系統、精準營銷系統、廣告系統、徵信評分系統（如芝麻評分）、會員數據服務系統（如數據縱橫），等等；
工具和技能：
工具： 除了掌握數據分析工具，還需要掌握 像 原型設計工具Auxe、畫結構流程的X-Mind、visio、Excel、PPT等
技能：需掌握SQL資料庫、產品設計，同時，熟悉常用的數據產品框架

數據研發工程師：
工作內容：
a.大數據採集、日誌爬蟲、數據上報等數據獲取工作
b.大數據清洗、轉換、計算、存儲、展現等工作
c.大數據應用開發、可視化開發、報表開發等
工具和技能：
工具：hadoop、hbase、hive、kafaka、sqoop、java、python等
技能：需掌握資料庫、日誌採集方法、分布式計算、實時計算等技術