数据工作室面对哪些客户

⑴ 从哪些维度进行客户数据分析是有意义的

客户数据分析是为了帮助更好的进行营销决策的，一般先要从购买的时间、商品、数量、消费数量来评价客户的价值；其次 就 是分析客户的性别、年龄还有地域分布；分析客户的相关收藏和购买 信 息了解客户的消费喜好。Chinapex创略公司提供 专 业的客户数据分析工具APEX NEXUS，企业可以将来自现场和非现场数据源的数据合并成一个360度的客户和受 众 文档，然后以各种不同的方式对该数据进行细分和分析。

⑵ 平面设计工作室应该怎么找客户

你以前做过设计创作，肯定知道是哪些行业的吧？那么你就先去这些行业的商家拜访一下，再看看有没有相应的行业QQ群微信群想办法加进去，给自己做下宣传，但基本上跑业务得看天赋
你以前做过的设计应该知道是哪些公司的吧？再去这些公司上门拜访一下，问下以前的设计是否满意？如果满意的话，以后有机会再合作，然后顺便提起自己另起炉灶了....

⑶ 做好客户管理需要对客户哪些数据分析

客户是企业的利润来源，客户管理对企业来说，可以说是发展之本，其重要性不言而喻。不过，客户管理可是有窍门的。在此，我作一些粗浅的分析，以期达到抛砖引玉之效。
第一步，明辨老客户的光环
在许多营销读本中，都提出开发一个新客户的成本是维持一个老客户的2~6倍。鼓励企业重视老客户的维护，以促成二次/多次销售，并带来新客户。但事实上，由于熟悉和“忠诚”，老客户往往会要求更多的价格优惠和服务项目，因而，在单笔业务上，老客户给企业带来的利润往往不及新客户。另一方面，如果企业做好老客户的维护工作，并且能够满足老客户不断增长的优惠需求，确实能带来新客户，并且成交率较高。但毕竟，由老客户介绍而来的新客户在整个客户群体中的比例是极小的。
在企业的业务过程中，都要面临一个客户范围扩张和收紧的过程，即前期大面积捕捉潜在客户，后期筛选高价值客户重点维护。经济学里有个着名的“二八定律”，即百分之二十的客户创造了百分之八十的利润。换言之，客户的价值是根据他的利润贡献率来衡量的。具体而言，有三方面的“指标”：购买时间（第一次购买时间和最近购买时间）、购买频率（在某一时间段内购买行为次数）、购买金额（历次消费额及总消费额）。这三大指标的价值在于，告诉你哪些老客户处于活跃期、哪些老客户处于休眠期，以及某个客户的活跃/休眠周期/增值空间等，便于“对症下药”。
从另一个方面来讲，新客户的价值辨别是没有依据可循的，唯一的依据就是我们的业务员能在第一时间抓住他的购买特征，并与之前的老客户进行类比，并据此进行有重点的拓展。
第三步，选择辅助工具
每个企业的客户数量，少则数百，多则成千上万，再加上各类销售数据……要把浩如烟海的数据梳理、分类整理完毕，决非易事。靠人工操作，明显是不现实的，这种情况下只能借助于IT技术。
Excel是许多企业电子化办公的第一步，也是企业极其熟悉的软件工具，但仅限于记录数据，其它功能有限。显然并不能满足企业客户维护的需求。这时候，企业需要借助专业的管理软件工具。以风语者为例，它的客户服务与销售分析功能，可以详细纪录客户信息，轻松跟踪所有联系信息、报价、订单、合同以及与客户有关系的利益相关者，自动抓取出A类客户。在服务过程的各个阶段，还能使用预测分析和历史服务纪录分析，以实时方式或在服务周期中评价客户满意度和可能产生的二次销售机会，实现客户的二次或多次开发，让企业的客户价值分析真正做到数据说话。对销售人员而言，算是一个不错的助力。
风语者之所以一面市就受到营销人员的欢迎，还在于它的自定义功能和知识库功能。营销人员在和客户沟通时，客户信息、过往案例、服务历史和支持知识等同步显示，为便捷的沟通提供可参考的依据。可不要小瞧这个小小的功能，想象一下，有一个几个月没联系的“老客户”今天联系他，打开软件就可以根据客户的实际情况和他天南海北地聊，既可以收集反馈意见，又能很快拉近和客户的距离，这可以说是用最小的维护成本轻松提升客户忠诚度的最好的办法。
第四步 客户管理的延续性
客户管理的延续性，不仅包含客户信息的延续，还包含客户维护和拓展经验、技能的延续。
在客户管理中，一个常见的问题让企业管理者头疼不已，即随着营销人员的岗位更替，老客户必须和接手的业务员重新磨合；如果磨合不好，轻则增加成本，重则客户流失，甚至成为竞争对手的客户。针对这种情况，企业更加需要风语者等管理软件来进行客户资料的收集和记录，变个人客户资源为公司客户资源。
许多企业在招聘销售人员的时候，不仅看重他以往的销售业绩，而且看重他在行业内的经验。新人顺利接手业务，不仅是客户信息的传递问题，还有更重要的一点，就是经验和技巧。现在，风语者等管理软件中，几乎能够提供业务员与客户沟通的全部资料，通话录音、E-mail、传真、来电详细记录等资料完全可以实现客观再现和共享，这样不仅便于老员工的交流和学习，更是新员工的宝贵学习资源。风语者知识库功能也为企业提供知识、文化传承的途径。

⑷ 数据调研工作室干什么的啊创业项目

1.数据调研工作室干以下的创业项目的。
2.文本挖掘项目；2、网络安全大数据；3、健康状况预测；4、云服务器异常检测；5、大数据岗位招聘。

“大数据”一词对我们来说并不陌生，尤其近些年来随着数字经济的高速发展，大数据已经与我们完美地结合在一起，充斥于生活的点点滴滴：刷脸结算、实时监控、智能快递、精准营销、DNA序列解码、运动健康管理……大数据是一个令人兴奋的话题，它能帮我们探究出意想不到的发展模式和完美的解决方案。
1、文本挖掘项目
文本挖掘的市场需求量很大，练熟这个项目，那你瞬间会为自己拥有数据科学家的优势而洋洋得意。学员必须对给定的文档进行文本分析并将文档可视化。 你必须使用自然语言处理技术来完成此项任务。
2、网络安全大数据
该项目将研究大量数据中的长期和时不变的依赖关系。这个大数据项目的主要目的是通过利用复杂的多元时间序列数据的漏洞披露趋势来对抗现实世界的网络安全问题。
3、健康状况预测
它的目的在于通过海量数据集来预测健康状况。完成这个项目需要创建一个机器学习模型，该模型可以根据用户的健康属性准确地对用户进行分类，从而确定他们是否患有心脏病。

4、云服务器异常检测
在本项目中，将实施一种针对流式大型数据集的异常检测方法。该项目将利用两种核心算法——状态总结算法和新型嵌弧隐半马尔可夫模型(NAHSMM)来检测云服务器中的异常。
5、大数据岗位招聘
招聘对于任何一个公司的人力资源部门来说都是一项具有挑战性的工作。在这里，我们将创建一个大数据项目，该项目可以对线上发布的真实职位中收集的大量数据进行分析。
在数字经济时代，我们的生活正随着大数据、云计算、人工智能的快速发展而发生着越来越深的变革。大数据更被认为是“未来的新石油”，在经济建设和社会生活中发挥的作用日益凸显。
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⑸ 个人数据才是大未来 所有生意都是数据生意

个人数据才是大未来 所有生意都是数据生意

下一个时代是氧气的时代。在不久的将来，我们通过无线网络来传输的信息总量就会超过通过有线网络来传输的信息总量。
未来，数据会更多地在每个人的智能设备之间传输，不会回到发射塔、交换机或者“云”里面。到2020年，超过2/3的信息传送距离不会超过1公里。
很多人说：我不会去跟别人分享我的医疗数据，财务数据，性生活。但这只是你现在的观点。今后人们会去分享这些数据，我们现在还处于分享时代的早期。无人驾驶汽车今后将变成你的新办公室，你用汽车接收的数据将比你坐在写字楼里接收的数据更多。
比特币真正带来的颠覆是一种交流的感觉，而这种交流产生了钱一样的价值。
到2050年，数据量将达到非常恐怖的100万Zetabit。一个Zetabit是1万亿G。接下来这个时代就叫Zeta时代，而在Zeta时代之后，更大量级的信息用什么来描述？英语已经词穷了。我与很多语言学家聊过这个问题，他们都没有答案。面对如此大的信息量，我们甚至没有一个好的数学算法去实时处理数据。怎样利用这些数据，把数据变为有价值的东西？这里面就有很多商机。
不同的商业时代使用不同介质传递信息。早期是铜，因为人们用电缆传输；然后进入硅的时代，硅制造成芯片。我认为下一个时代是氧气的时代。在不久的将来，我们通过无线网络来传输的信息总量就会超过通过有线网络来传输的信息总量。
个人数据才是大未来
未来数据还有一个趋势：如今很多数据都在洲际间通过海底光缆来传输，是地理位置之间的传输。但今后很多数据会留在本地进行处理，甚至以每个家庭为单位处理的信息总量可能会比留在本地的数据总量还要大。再扩大一个层面来说，我们每个人每天都会产生很多数据。在广播时代，观众人数是一个很大的量级，由广播台去触及；到了互联网时代，出现博客和社会化媒体，你成为了一个广播台，可以拥有很多受众，但你传递的信息量比较少，远远不如广播台；后来出现了微信朋友圈，传递给相对少的受众，但信息的总量非常大。我认为未来就是每一个人传递自己信息的时代。
亚马逊那样的大网站有一个节点去控制很多观众，我们称之为“云”；低一层次的就是一些本地的发送站，我们称之为“雾”；而最底层的称为网格，就是我们每一个人作为接收端。我预言，接下来数据会更多地在每个人的智能设备之间传输，不会回到发射塔、交换机或者“云”里面。我们自己就形成了一个小的局域网。到2020年，超过2/3的信息传送距离不会超过1公里。那么像WiFi、蓝牙技术等目前虽然不是电信级别的技术，不是很严肃，利润很低，市场很小，问题很多，但是不是有可能颠覆未来呢？
介入网络的能力重于所有权
另一个颠覆性的技术就是云技术。在一个500人的团体里，信息量是500平方等级的；另一个500人团体的信息量也是500平方等级的。如果这两个团体联网，则能产生1000的平方量级的数据量，远远大于两个500的平方。传统扩大网络很简单，就是把这些小的网络连起来，变成一个更大的网络。扩大网络规模带来的增长是几何倍数的。所以，有一个很大的云，要比你把它分散成很多小的网络的价值更多。从这个互联网角度看，人数越多，你提供每个客户的成本就向零无限靠近，你基本上可以提供一个免费的服务。随着云技术的不断发展，介入网络的能力要比实际拥有的所有权要更重要。由于物权是资本主义的基础，现在我们在颠覆所有权，对资本主义就是一个很重要的事情。
所有生意都是数据生意
不管你现在做什么行业，你做的生意都是数据生意。你关于客户的这些数据，其实跟你的客户对于你来说是同样重要的。数据可以通过网络流转，从一个格式变成另一个格式。数据不应该以它的存储而定义，应该由它的流转来定义。
过去的数据时代，我们使用文件、文件夹、桌面这些东西。进入网络时代之后，数据就出现在网页上、链接里。今天我们用云，用标签、流来比喻数据。对现在来说，文件夹、网页什么的就不是最重要的数据。所有的东西都在我们的数据流里，有信息、有新闻。过去的关键词是我，现在的关健词是我们；过去的关键词是项目，现在的关健词是数据。我们处于整个互联网新时代的第一天，此时此刻最重要的。接下来我们就需要了解如何量化自己，我也一直在参与这样的项目，把我们自身的一些信息去数据化。
我们使用很多设备去进行自我量化。我认识的一些人，会在身上装40多个传感器，不停地检测自己的数据。我曾经跟一个人打赌说，任何一个只要是人类用工具可以测量的数据，都一定在被测量。我们为什么要跟踪这些数据？有健康的原因，社交的原因，提高工作效率的原因。还有很多非常前沿的数据测量工具，比如说有一种工具可以去分析我们呼吸气体里面的化合物，通过分析呼吸来判断你的血液情况。苹果推出的手表也是不停采集你的数据，通过APP进行处理。通过数据分析，我们可以看到哪天的工作效率最高，在那天我们吃了什么，做了哪些事情来提高效率。我们就可以通过这样的方式更好地了解自己，提高生产效率。
现在只是分享时代的早期
现在讨论很热的一个话题就是无处不在的摄像头监控。然而互联网总是希望去监控和采集数据，我们是很难去停止这个趋势的。我们每一台手机上都有一个摄像机，这意味着全球一共有60亿台摄像机。社会化媒体的兴盛，让我们总是不停在报告我们的位置。
我和斯皮尔伯格一起做了部电影叫《少数派报告》，男主角想从一直被跟踪的环境里逃出去，但他发现，他每到一个地方，屏幕上的广告都变成针对他的广告。我们现在谈论艳照门、国家安全局的棱镜，我们都知道自己的数据一直被采集不安全。这些数据我们是无法停止被采集的，我们应该想的是，如何怎么样把采集数据的模式从由某一个机构来掌控，变成你我之间去互相观察。比如，美国的警察带了一个传感器摄像头对市民进行实时监控，那么反过来，市民也可以带这个东西去监控警察对我们做了什么。
个性化与透明度是正相关的。如果你完全把自己藏起来，不对别人分享任何数据，你的个性化也为零。如果你想成为一个有个性的人，就必须向外面展现你自己的数据，把你的信息传达出去。
我们现在还处于传统和前沿交替的年代，很多人说：我不会去跟别人分享我的医疗数据，财务数据，不会去跟别人分享我的性生活。但这些只是你现在的观点。我认为，今后人们会去分享这些数据，我们现在还处于分享时代的早期。
增强现实、新交互界面与视觉跟踪
大家都知道谷歌眼镜，而现在的可穿戴智能隐性眼镜可以直接贴在你的角膜上。可穿戴设备不止是眼镜，它可能变成衣服。我们用它来接收数据，同时也在传递数据，通过各种摩擦跟它互动。我们还给盲人做了一个可穿戴式的背心，上面有摄像头，可以看到前方，通过振动去告诉这个盲人怎么走。
这些就是增强现实，我在大学里学的就是这个专业。增强现实把虚拟的物体跟你看到的真实世界通过某种方式结合在一起，这是很酷的。
新的交互界面，我在《少数派报告》中演示过。汤姆克鲁斯在操作一台电脑的时候，并不是像我们这样敲键盘，而是浑身都用起来去跟一台机器互动。我们身体的每一个部分都应该可以操作一台电脑。如果我要再做一个科幻电影，我绝对不会让电影主角用键盘来操作电脑的，我会让他做一些手势，看上去就是在工作。
此外还有视觉跟踪。它会跟踪你的眼睛看的地方，知道你在看什么。通过视觉跟踪，我们还可以捕捉他的情绪，利用这些技术去跟踪他的眼球，去看他在看哪些内容的时候情绪变化如何，据此去更改我们的内容。结果就是，我们在看屏幕的时候，实际上它也在看我们。我们就可以去根据这样反馈来修改我们的作品。
语音技术也远不止是苹果的SIRI技术，比如说翻译。有一种实时的翻译工具，画面拍的是西班牙语，显示出来就变成了英语。这个是一个我们最后的一个人际交互的一个设想，就是除了前面说的这些，他是一个头盔，你带在头上它会去捕捉你的想法，你可以通过你的想法去操纵电脑。
注意力在哪儿，钱就在哪儿
注意力经济是一个颠覆性的领域，注意力在哪儿，钱就在哪儿。很多人每天都在看邮件，花很多时间在邮件上，它占用我们的时间。于是有人说，你读邮件是应该能拿到钱的，因为你在花时间。如果读邮件都要给钱的话，那读广告是不是更要给钱呢？现在的广告投放模式是花钱投给广告公司，为什么不去直接把钱花在你的用户上，让他看广告就能拿到钱呢？这样我们就可以看这人的关注度在哪儿，然后用钱去买他的注意力，让他看我们的广告。这个人会影响其他的人，有影响力人的就应该给更多钱。
一种新的商业模式是，我们应该有权利去让自己成为媒体，在自己上面放广告去赚钱。比如一些博客的下面会放一个广告，看上去挺酷的，不像是一个广告，而博主能拿到钱。另外人们应该有能力去通过自己去制作广告赚钱。有消费者直接参与的广告制作、直接进行广告宣传，然后通过自己的社会化媒体变成社会化的一个广告。这彻底颠覆了广告行业。
远距离图像与视频技术
远距离图像也是一个颠覆性的领域，比如电话会议、远程医疗。Oculus是Facebook刚刚收购的一家虚拟现实公司，我试过他们的产品，感觉特别好，是一种全浸入式的体验，非常真实。Facebook花了10亿美元去收购这家公司。
除此之外还有各种屏幕，包括可折叠的屏幕。未来的屏，不仅仅是硬硬的一块，我们甚至可以把屏变得跟书一样，可以翻，可以折，里面的内容可变。还有一些没有屏的展示，比如说全息图。全息技术现在不完美，但以后可能也会对我们产生颠覆。我们现在已经不是读书的人，而是读屏的人。屏里面有各种各样的逻辑。
3D打印给我们带来的一个巨大颠覆就是，你以前认为硬件的那些东西，在未来都会变成软件了。3D打印出来的东西其实就是一个图纸，是能够更改的能够传输、修改的，是数据形成的。那么这就是一个跟我们现在谈到的这个各种各样的互联网设备一样，它里面是也芯片的，美国人有一种期望，利用3D打印技术重新让制造业回归美国，但也有一种说法，中国现在是3D打印的领袖。
人工智能是可购买的智慧
苹果的SIRI就是人工智能，你可以跟它对话。但我们看到的大多数人工智能没那么酷，都在后台运行。它可以处理X光片、处理法律证据、飞行问题等等。现在图形处理芯片的进步提升了机器学习能力，有一些机器可以看懂你的照片，告诉你这些照片是关于什么的，还可以跟你进行人际交互对话，目前还处在实验室阶段。
人工智能是你可以花钱购买的一种服务。通过人工智能去创业的公司，需要将人工智能运用到某一个特定领域去增加智慧。比如无人驾驶汽车，其实就是把人工智能的智慧放到车里。它的出现将影响交通状态、影响快递这样的行业和司机行业的人。而真正的革命是：这些汽车今后将变成你的新办公室，今后你用汽车接收的数据将比你坐在写字楼里接收的数据更多。
电子货币是一种交流
钱很重要，但钱现在是一种交流。所有跟沟通性质相同的领域，比如说分享、合作、跟踪、广播、阐述或者是识别，都带有交流的性质。有一种加密的货币叫比特币，意味着这种沟通交流也是加密的。比特币是一种加密的货币，但并不是隐形的货币。电子货币产生的交易都跟沟通一样，是可以跟踪的，其实是一种交流。所以比特币真正带来的颠覆是一种交流的感觉，而这种交流产生了钱一样的价值。
股权众筹的革命
美国现在有450个众筹平台，产生了一些非常成功的项目，它现在变成一个很大的生意，很多钱涌到这个领域。很多人用这个众筹网站并不是为了融资，而是用这个东西去做市场调查，去看看自己的商业计划书会不会受欢迎。最近众筹股权被承认了，这是一个非常大的革命。
如果我们穿越到1980年代，告诉那时的人，30年以后你们会有维基网络，会有今天各种各样很酷的技术，没有人会相信。展望今后20年，也是今天的我们难以想象的。我唯一知道的是，20年以后最伟大的产品，现在还没被发明出来，而你们作为创业者，就要去发明这些东西！虽然现在谷歌这样的高科技公司如此强大而成功，但我只想说，你们现在开始一点也不晚，而现在已经发生的事情根本就什么都不算。

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⑹ 万方数据知识服务平台的典型客户

（一）高校用户
清华大学、北京大学、中国人民大学、北方交通大学、华南师范大学、北京工业大学、北航大学、北京理工大学、北京科技大学、广西大学、中央民族大学、北京师范大学、中国农业大学、北京林业大学、四川大学、北京中医药大学、北京邮电大学、北京化工大学、对外经济贸易大学、重庆大学、天津大学、天津医科大学、南开大学、国防科学技术大学、太原理工大学、内蒙古大学、辽宁大学、大连理工大学、东北大学、西南财经大学、大连海事大学、吉林大学、延边大学、东北师范大学、四川农业大学、哈尔滨工业大学、哈尔滨工大、东北农业大学、复旦大学、电子科技大学、同济大学、上海交通大学、华东理工大学、东华大学、西南交通大学、上海第二医科大、华东师范大学、上海财经大学、南京大学、苏州大学、东南大学、西北工业大学、西安交通大学、西北大学、兰州大学、南京航空航天大、南京理工大学、中国矿业大学、河海大学、南京师范大学、浙江大学、南京农业大学、中国药科大学、江南大学、厦门大学、中山大学、安徽大学、中国科学技术大、暨南大学、华南理工大学、福州大学、南昌大学、山东大学、中国海洋大学、长安大学、石油大学、郑州大学、武汉大学、华中科技大学、西安电子科大、中国地质大学、武汉理工大学、湖南大学、中南大学、第二军医大学、新疆大学、首都师范大学、首都医科大学、北京第二外国语大学、中国音乐学院、国家行政学院、国家会计学院、中科院研究生院等全国600多所大学院校。
（二）科研机构用户
中国农科院、中国林科院、中国医科院、中国工程院、中国社科院、中国航天科技集团、航空航天信息中心、核工业信息中心、船舶情报中心、建材情报所、中国人事科学研究院、中国建筑设计研究院、中国市政华北设计研究总院、中国大唐集团技术经济研究院、中国检科院、航天一院、航天二院、航天三院、航天五院、航天科工集团四院、中国测绘科研院、中国有色工程设计研究总院、中国铁道科学研究院、中国农业化机械研究所、中国水利水电科学研究院、中国石化科学研究院、中国石油勘探开发研究院、中国纺织科学研究院、中国水产科学研究院、公安部科技信息研究所、信息产业部电子科技情报研究所、铁道第三勘察设计院、国家体育总局体育科学研究所、国家电力科学研究所、环境保护科学研究院、中科院上海生命科学研究院、中国科学院上海原子核研究所、中科院上海应用物理所、中科院武汉文献情报中心、中科院海洋研究所、中国科学院新疆分院文献信息中心、中科院遥感卫星地面站、中国科学院大连化学物理研究所、中科院生态环境、中科院系统多个研究院所、北京社科院、上海社科院、福建社科院、甘肃社科院、钢铁研究总院、北京航天自动控制研究所、运载火箭研究院、电子科技信息所、煤炭科学研究院等各大研究院所。
（三）图书馆
国家图书馆、首都图书馆、泰达图书馆、浙江省图、陕西省图、福建省图、山东省图、广西省图、四川省图、吉林省图、辽宁省图、甘肃省图、山西省图、河北省图、安徽省图、湖南省图、黑龙江省图、湖北省图、重庆市图、郑州市图、吉林市图、温州市图、广州市图、海南市图、天津市图、哈尔滨市图、宁波市图、长春市图、重庆市图、上海市图、三亚市图、沈阳市图、桂林市图、合肥市图、秦皇岛市图、中国地质图书馆、石景山区图书馆、昌平区图书馆、朝阳区图书馆等各省市区县图书馆。
（四）省级市级情报所
天津情报所、上海情报所、湖南情报所、四川情报所、南京情报所、山西情报所、辽宁情报所、广西情报所、江苏情报所、浙江情报所、河南情报所、山东情报所、陕西情报所、湖北情报所、河北情报所、沈阳情报所、内蒙古情报所、新疆情报所、福建情报所、重庆情报所、成都情报所、南京情报所、哈尔滨情报所、常熟情报所、南宁情报所、唐山情报所、柳州情报所、大庆情报所、合肥情报所等各省市情报所。
（五）医药机构
中国医学科学院解放军医学图书馆、中科院上海生命科研院国家药检所、山东省医科院中国疾控制中心、北京疾控中心、上海疾控中心、朝阳疾控中心、吉林省卫生信息研究所、上海医学科技情报所、广东医学情报研究所、福建省医学科学研究所、宁波市医学信息研究所、绵阳市医学情报所、国家药检所、国家药品检定所、福建省医学科学研究、山东省医科院、威海市卫生局信息中心、北京协和药厂、天津生物化学制药厂、天津工业微生物研究所、天津药物研究院、沈阳三生制药、中国药学会、中国医学会、三元基因、神威药业、紫竹药业、北大维信、拜耳公司、诺华制药、辉瑞制药、西苑医院、德国默克、华联制药、上海罗氏、协和医院、天坛医院、同仁医院、中日友好医院、北京口腔医院、甘肃中医学院、广州中医药大学、北京大学医学部、哈尔滨医科大学、同济医学院、北京中医药大学、南京中医大学、湖南中医学院、长春中医学院、成都中医药大学、湖北中医学院、兰州医学院、贵阳中医学院、浙江中医学院、南京医科大学、贵阳医学院、赣南医学院、安徽医科大学、温州医学院、福建医科大学、北京石景山医院等全国重点医学院校及重点医药机构。
（六）企业机构
中海石油、中国石化、中国石油、中国航空工业、中国兵器工业、中国网通、中国移动、中国寰球、中国通用技术、国电信息中心、中国五矿集团、中铁十六局、中铁十八局、中国电子科技、中国电投国家电力公司、广州电力集团、国华电力、京能热电、胜利油田、中国矿业、山东铝业、中冶京城、石家庄钢铁、天津钢铁、燕京啤酒、三菱电梯、美的集团、开滦集团、扬子石化、山东鲁能、陕西飞机工业集团、四方继保、宁波方太厨具、鞍钢、泰钢、宝钢、首钢、马钢等各大企业用户。
（七）政府机构
国家食品药品管理监督局、国家体育总局、中国建筑一局、信息产业部、北京市发改委、中央电视台、中国汽车技术研究中心、中国交通通信中心、中共北京市委人民政府信访办公室、国家广电总局、国务院发展研究中心、国家海洋局、环境保护部、国家认证认可监督管理委员会、中国疾控中心、中国气象局、民用航空总局、中国地震局、国电信息中心、中国民政局、国家知识产权局、天津市知识产权局、中国环保局、园林绿化局、中国医学会、中国药学会、交通部、公安部、安全部、中国烟草专卖局、韩国贸易馆、比利时使馆、美国大使馆、中国科学技术交流中心、中国银行业监督管理委员会、中国银行、太平洋证券、华夏银行、深圳科技创新、科技部科技评估中心、中国工商银行、教育部考试中心、国家开发银行、北京市民政局、长江发改委、上海教育委员会、广东生产力促进中心、江西科学院等各个政府用户 。

⑺ 中国人寿综拓客户数据仓库中包含以下哪些客户

现有客户，潜在客户。中国人寿综拓客户数据仓库会根据每年人口增长率进行统计，从而确定现有客户和潜在客户。中国人寿属国有大型金融保险集团，也是资本市场重要的机构投资者，业务范围全面涵盖保险、投资、银行三大板块。

⑻ 数据分析师主要做什么

数据分析是干什么的？

在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。

数据分析有什么用?

从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：

• 工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做

• 工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果

• 工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题

• 工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策

• 工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

⑼ 大数据室如何应用的有什么大数据平台的推荐呢

大数据如何应用到各个行业，需要根据企业需求进行定制化互联网解决方案。应用的行业也非常的广泛的，有工程机械行业、纺织行业等等。工业大数据平台可以选徐工信息汉云这类有硬实力和方案定制软实力的品牌。随着5G快速普及，徐工信息汉云也将帮助更多企业释放物联网大数据的潜能，带领行业一起跨入5G时代。

⑽ 大数据工作都做什么。我对大数据感兴趣，想从事这方面的工作，但是不知道他具体是要做什么。求解~~

大数据相关工作岗位很多，有大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据研发工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师、大数据专家、大数据总监、大数据研究员、大数据科学家等等。

数据分析师：
工作内容：
a.临时取数分析，比如双11大促活动分析；产品的流量转化情况、产品流程优化分析，等等；
b.报表需求分析--比如企业常见的日报、周报、月报、季报、年报、产品报表、流量转化报表、经营分析报表、KPI报表等等；
c.业务专题分析：
精准营销分析（用户画像分析、营销对象分析、营销策略分析、营销效果分析）；
风控分析（策略分析，反欺诈分析，信用状况分析）；
市场研究分析（行业分析、竞品分析、市场分析、价格分析、渠道分析、决策分析等等）；
工具和技能：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、X-Mind、Excel、PPT
技能：需掌握SQL数据库、概率统计、常用的算法模型（分类、聚类、关联、预测等，每一类模型的一两种最典型的算法）、分析报告的撰写、商业的敏感性等等；

数据挖掘工程师：
工作内容：
a.用户基础研究：用户生命周期刻画（进入、成长、成熟、衰退、流失）、用户细分模型、用户价值模型、用户活跃度模型、用户意愿度识别模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、用户激活模型等
b.个性化推荐算法：基于协同过滤（USERBASE/ITEMBASE）的推荐，基于内容推荐，基于关联规则Apriot算法推荐，基于热门地区、季节、商品、人群的推荐等
c.风控模型：恶意注册模型、异地识别模型、欺诈识别模型、高危会员模型、
电商领域（炒信模型、刷单模型、职业差评师模型、虚假发货模型、反欺诈模型）
金融领域（欺诈评分模型、征信评分模型、催收模型、虚假账单识别模型等）
d.产品知识库：产品聚类分类模型、产品质量评分模型、违禁品识别模型、假货识别模型等
e.文本挖掘、语义识别、图像识别，等等
工具和技能：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib等等
技能：需掌握SQL数据库、概率统计、机器学习算法原理（分类、聚类、关联、预测、神经网络等）、模型评估、模型部署、模型监控；

数据产品经理：
工作内容：
a.大数据平台建设，让获取数据、用数据变得轻而易举；构建完善的指标体系，实现对业务的全流程监控、提高决策效率、降低运营成本、提升营收水平；
b.数据需求分析，形成数据产品，对内提升效率、控制成本，对外增加创收，最终实现数据价值变现；
c.典型的大数据产品：大数据分析平台、个性化推荐系统、精准营销系统、广告系统、征信评分系统（如芝麻评分）、会员数据服务系统（如数据纵横），等等；
工具和技能：
工具： 除了掌握数据分析工具，还需要掌握 像 原型设计工具Auxe、画结构流程的X-Mind、visio、Excel、PPT等
技能：需掌握SQL数据库、产品设计，同时，熟悉常用的数据产品框架

数据研发工程师：
工作内容：
a.大数据采集、日志爬虫、数据上报等数据获取工作
b.大数据清洗、转换、计算、存储、展现等工作
c.大数据应用开发、可视化开发、报表开发等
工具和技能：
工具：hadoop、hbase、hive、kafaka、sqoop、java、python等
技能：需掌握数据库、日志采集方法、分布式计算、实时计算等技术