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白羊男夫妻 情侣配对统计
白羊男在恋爱阶段会选择射手女、水瓶女、处女女和天蝎女，而结婚时常会选择天蝎女、金牛女、天*女及摩羯女作为结婚对象。一句话总结：恋爱时找作的，结婚时找踏实的。
金牛男夫妻 情侣配对统计
金牛男在恋爱阶段会选择天蝎女、射手女、狮子女和摩羯女，将射手女、双子女、水瓶巨蟹白羊女作为结婚对象。一句话总结：经历了恋爱时天蝎摩羯的乏味，才知道双子射手活泼的重要。
双子男夫妻 情侣配对统计
由图中我们可以知道，双子男在恋爱时最常选择的也是双子女，其次是白羊处女和狮子女，而在结婚时，通常会被天蝎女、处女女和摩羯拿下。一句话总结：以不变应万变，松松拿下双子男。
巨蟹男夫妻 情侣配对统计
从图中我们可以看出，巨蟹男在恋爱时也是非常倾向天蝎女，其次就是傻白甜的白羊女；而结婚通常会选择双鱼女和金牛女。一句话总结：做个居家的男人，找个居家的女人。
狮子男夫妻 情侣配对统计
从图中，我们不难看出霸气的狮子男在恋爱时同样被心机girl天蝎女折磨的够呛，同样接受了金牛女的洗礼；结婚时则被柔情似水的双鱼拿下，同时也有不少选择了射手摩羯双子和白羊女。一句话总结：霸气狮子终会被柔情抚慰。
处女男夫妻 情侣配对统计
闷骚的处女男在恋爱时最常选择白羊女、双鱼女、双子女和狮子女；会选择天蝎女、狮子女、摩羯女作为结婚对象。一句话总结：婚前虐人，婚后**就是处女男的命运。
天秤男夫妻 情侣配对统计
天秤男恋爱和结婚差别较小，在恋爱时通常会选择狮子女、天秤女、巨蟹及双子女；结婚时常被狮子女、天秤女及水瓶女俘虏。一句话总结：爱上谁，就和谁结婚，这就是水瓶男。
天蝎男夫妻 情侣配对统计
腹黑天蝎男恋爱时容易爱上作妖的双鱼女、巨蟹女；而结婚对象通常是双子女、天秤女、水瓶女和巨蟹女。一句话总结：腹黑遇上水相和风向的女子们，要么被融化，要么被吹散！
射手男夫妻 情侣配对统计
花心的射手男在恋爱期间的确容易被超会做人的天*女和处女女吸引，同时也会很容易爱上双鱼女、金牛女和射手女；而结婚时则常会选择摩羯、金牛、天蝎这三大比较会谋划的星座女。一句话总结：不怕你花心，只怕你又花又没脑子！
摩羯男夫妻 情侣配对统计
务实的摩羯男在恋爱时就表现出了务实的本性，选择通常是金牛和天秤女；结婚则选择务实的摩羯女、傻白甜的白羊、温柔的双鱼女。一句话总结：摩羯男好好负责挣钱！
水瓶男夫妻 情侣配对统计
水瓶男在感情上可不是半瓶子水，恋爱时容易选择水瓶、狮子、白羊女；结婚时则会选择摩羯、水瓶、巨蟹、天秤女。一句话总结：终会选择和自己相当的女子！
双鱼男夫妻 情侣配对统计
多情的双鱼男恋爱会常常爱上双子女、双鱼女、水瓶女；而结婚则会选择巨蟹、处女和摩羯。一句话总结：爱情的幻想抵不过婚姻的现实！
1、视界高越云端，态度脚踏实地。
2、定位新时代，数据共精彩。
3、营销互动数据化，洞察先机赢天下。
4、数据分析新理念，专业服务心体验。
5、数据拆解一小步，商务未来一大步。
6、高效挖掘数据中的黄金。
7、数据精准到位，商机精彩加倍。
8、未来先人一步，数据查找端倪。
9、数据速搜准定位，高效分析大有为。
10、商务数据时代，效率自成一派。
11、洞悉先于人，数据赢天下。
12、未来可能，一数先机。
13、大数据*台万千，零误差定位领先。
14、强大数据库，定位更快速。
15、专业数据把关，商机处处领先。
16、智能数据分析，抢占市场先机。
17、数据分析在线，商机精准体验。
18、搜素大数据，定位云武器。
19、搜索分析数据，商机随心所欲。
20、未来市场怎么办，数据分析有答案。
21、快搜快算快分析，知己知彼知商机。
22、数据，早已看穿了一切。
23、商机魅力无限，数据精彩有约。
24、大数据，大智慧，大未来。
25、云*台，全智能，抢先机，有保障。
26、你来我网，数据共享。
27、数据时代，优效常在。
28、知己知彼，百战不殆。
29、数据分析网，专业圆梦想。
30、高效分析，挖掘商机。
31、智造先机，快数定位。
32、数据，精准营销新势力。
33、用数据刻画未来，用规律保障品质。
34、数据云*台，搜索赢未来。
35、商机千算万算，不如数据计算。
36、精于数据分析，提前洞察先机。
37、云*台，数据一网打尽。
38、让数据变成货币。
39、快搜快算快分析，有根有据有商机。
40、智造商务精品，数据精准开启。
41、网聚专业大数据，商机定位高效率。
42、定位高速，闲庭信步。
43、专业的云计算服务商。
44、分析数据，领先一步。
45、商机预言家，数据赢天下。
46、云数据，大分析。
47、搜数据天网恢恢，抢商机疏而不漏。
48、数据*台，分析未来。
49、网罗大数据，搜索云*台。
50、高效精准云算，用大数据说话。
1.雄关漫道真如铁，而今迈步从头越。
一、引言
大数据是一种重要的战略资源，在大数据环境下，世界成为一个统一的数据集合，人们用数据化思维和先进的处理技术探索海量数据之间的关系，从而构筑一个更加透明化、对称化的世界。大数据已经成为经济发展的巨大引擎，在提升产业竞争力、推动商业模式创新方面发挥出越来越重要的作用。国家审计应积极适应，全面服务经济发展需要，认真分析研究大数据对传统审计带来的挑战，创新审计思维、组织方式和技术方法，优化信息系统审计，提升审计数据分析能力，培养大数据人才，以应对大数据时代带来的深刻变革。
二、信息系统审计的基本类型
1.真实性审计
真实性审计主要是对被审计单位的信息系统以及电子数据的真实性、准确性、完整性进行的审核，为财务审计提供基础支持。面对信息系统存储、处理产生的海量数据，传统的审计技术方法已经捉襟见肘，难以实现有效地分析判断。因此，大数据环境下的审计首先必须核实被审计单位的电子数据，只有确保数据的真实和准确，才能确保根据数据进行的审计工作的有效性。审计人员核实信息系统中数据与实际业务流程符合程度，发现信息系统使用过程中的固有弊病，能够避免对假账进行有效审核的现象，提高财务审计的准确性。
2.安全性审计
安全性审计以被审计单位电子信息系统的安全防护为主要目标，确保信息系统的安全、持久、可靠运行。随着现代信息技术的迅猛发展，企业及党政机关事业单位正面临着前所未有的网络安全威胁。为确保财务审计的合理性，审计人员应从信息系统漏洞的防护人手，采取必要的防护措施，使信息系统存储、处理产生的重要数据免于因恶意篡改，或因未授权访导致的泄漏等问题，始终处于安全状态。
3.绩效审计
绩效审计是企业财务审计的核心内容，进行绩效审计主要是确保投人与产出之间的比值小于1绩效考核的对象不仅在于人，还在于对影响企业利润生产的主要因素的分析和审计，使企业获得直接的或间接的利润。基于大数据环境的信息系统审计使企业间接利润获取的主要途径，货币核算并不能作为企业审计的唯一内容。在企业绩效审核过程中，由于信息系统的流程复杂，且对操作人员具有较高的要求，因此如何衡量信息系统审计与成本投人之间的关系，是企业面临的主要问题。为提高信息系统的审计效率，应从系统的开发成本支出人手，降低信息系统的设计和应用管理，以降低审计系统风险。正确、合理地评价企业信息系统投资的绩效，给企业的投资者、债权人、管理者与经营人员提供专业的市场信息，能够确保企业审计的积极作用，促进审计部门的可持续发展。
三、大数据环境对信息系统审计的影响
1.庞大的数据信息影响审计效率
大数据环境除了为审计带来方便之外，繁杂的信息同时也影响了数据信息的审计。对于一些部门来说，审计信息包含了大量的文字信息、音频信息和视频图像等信息，信息处理存在一定的困难。加之一些被审计单位缺乏信息财务管理经验，在处理手段上缺乏先进性，尤其是在无关联信息处理上，更难发现问题。
2.大数据环境下的系统分布特征加大了审计难度
目前，随着分布式网络的快速发展，网络信息呈现出节点。在计算过程中，容易出现延迟，网络传输延时、不同的节点空间坐标都将给企业网络信息造成威胁。目前，企业多采取动态审计码获取的方式增加其安全系数，但与同时，这一方式也增加了审计难度。
3.审计范围增大，审计内容增多
大数据环境下，信息更新速度快，被审计单位的业务量也随之增加。另外，信息系统已经成为处理大量信息的被审计单位不可或缺的设施，为其提供管理效率化及使用便捷化。因此，审计内容不仅包括传统的审计内容，还包括被审计单位信息系统的基础设施控制与硬件控制，网络安全性能控制、系统开发、维护和控制。
4.新技术的发展对网络审计人员提出新的要求
随着网络技术的不断发展，基于云处理新技术、物联网业务大量出现，信息系统也变得更加先进和复杂。传统的审计技术已经不再适用信息系统审计的发展。也就是说，新技术对于信息系统审计人员提出了新的要求，其中包括扎实的财务信息基础、多元化的信息系统管理安全知识。但在更新发展过程中，审计人才的招聘和培养存在滞后性。如何培养专业性、复合型审计人才，提高审计项目质量值得审计机构深人研究。
四、大数据环境下信息系统审计的关键技术分析
1.基于网络基础的信息系统安全审计
安全审计是对被审计单位信息系统的监督管理行为，需要对网络信息进行实时跟踪，并提供数据记录。捕捉系统存在的安全隐患的系统信息并进行调整，并生成管理日志。针对目前情况下的先进的信息技术，开展基于大数据环境的安全审计，需要着重探索基于神经网络的安全审计技术，确保安全审训顷利开展。
2.基于大数据环境的信息系统审计证据生成技术
审计证据生成技术是指在计算机取证过程中使用信息系统整体保护措施。在确保大数据环境整体性的基础上对被审计单位数据进行有效的取证调查。其主要作用在于确保了审计原始数据的完整性，提高其安全系数。总之，审计证据生成技术尝试使用除信息系统以外的第三方公证机构，通过原始数据签名的方式来确保系统数据的完整性。
3.审计技术方案改革与完善
在传统审计基础上，实施网络审计方式，需要对相应的技术进行改进。其中包括：基于程序追踪、专家信息基础与管理控制测试矩阵相结合的审计技术，在被审计单位内部建立专业的审计信息系统，为被审计单位提供庞大的信息处理方式，并随着被审计单位发展对其进行完善。
参考文献：
[1]顾洪菲。大数据环境下审计数据分析技术方法初探[J]*管理信息化，2015,03:45一47.
[2]丁淑芹大。数据环境下审计变革研究[J]财会通讯，2015,22:106-108.
【摘要】随着经济的发展及科技的进步，计算机审计理论得到迅速发展，计算机审计实务在实际工作中得到了充分的应用。文章在阐述计算机审计理论的基础上，分析了计算机审计应用过程中存在的问题并提出相应的改进意见。
【关键词】计算机审计 内部审计 应用
一、研究背景及意义
自20世纪90年代以来，经济全球化及一体化进程加快，信息技术的迅猛发展与之递相演进，与此同时，网络技术和电子商务在社会各界得到了广泛应用。从工业经济向知识经济转换的过程 ，企业所面临的外部环境发生了根本性的变化。为了适应不断变化的外部环境，创新是企业的首选。许多企业引入了企业资源计划的*台：将企业的整个业务流程视为一个紧密的供应链，该供应链上包含了采购、生产、销售等多个系统。不同系统的工作人员拥有其各自的登陆密码及账号。通过资源计划系统，企业不仅可以在一定程度上节省人力资源，而且还能为企业的决策者及时提供决策所需的信息。
为了保证我国经济的*衡健康发展，我国*在法律方面也做出了一系列的努力，从20世纪70年代末我国计算机审计兴起时起，我国陆续颁布和实施了《会计法》、《企业会计准则》、《注册会计师法》、《审计法》、《企业会计制度》等。为我国的会计和审计提供了日臻完善的法律环境。随着我国法律制度的日益完善和科技的进步，计算机审计得到了迅猛的发展。无论是外部审计还是内部审计，计算机审计理论的应用得到了广泛的应用。
研究计算机审计有积极的理论和实际意义。理论方面，有利于丰富和深化我国的审计理论，推动我国审计理论的发展。实务方面，有利于推动我国企业审计的实质性进展，及时发现我国审计中存在的问题、分析问题解决问题。
二、计算机审计的概述
（一）计算机审计
继手工审计之后，随着计算机的广泛应用，计算机审计应运而生，并迅速发展。计算机审计不仅意味着将计算机在审计领域中的应用和发展，而且更体现了审计实务与审计理论与计算机技术的发展递相演进。
（二）计算机审计产生的必然性与可行性：
必然性：随着信息化进程的发展，电子技术在会计领域得到了广泛的应用，手工化的财务流程被信息化所替代。财务软件的网络化、大型化进程加快，无论是财务处理的模式、财务处理的流程，还是财务部门的机构设置都发生了巨大的变化。而这些变化推动了计算机审计的发展。比如会计资料无纸化、会计信息修改的无痕迹化等为计算机审计发展的必然因素。
可行性：计算机行业的迅猛发展以及计算机向各领域的推进，是计算机审计发展的可行性。
（三）计算机审计的分类
依据不同的标准，计算机审计可以有不同的分类。根据性质不同，可以将审计分成两部分：审计实施和审计办公。审计办公是办公自动化的一种，是计算机应用于审计领域的基础，包括审计文档的编制、审计文档的保存，审计资料的汇总等。审计实施是通过使用计算机审计系统，辅助工作人员实施审计工作，并辅助审计人员得出最终的审计结果。
根据我国的相关法律规定，计算机审计包含两大部分：计算机所管理的数据的审计以及计算机本身的审计。
三、 计算机审计的风险
计算机审计的运行及发展为审计工作带来了方便，于此同时，计算机审计工作也存在诸多风险，这些风险主要表现在：
第一，审计软件自身存在的风险。这主要是审计软件自身所存在的不足，与开发人员的知识结构及创新精神有很大关系。比如审计软件的科研人员不了解会计及审计工作，从而导致其所开发软件无法实现要求。另外，部分审计机构在选择审计软件时过分强调成本，导致在采购软件时不注意产品质量，从而为其审计工作埋下潜在风险。对审计软件管理不善，也是潜在风险之一。
第二，过度依赖造成的风险。这主要是由于系统的操作人员在利用计算机进行审计时，过分依赖计算机审计结果所导致的风险。
第三，财会数据不真实所导致的风险。财务数据不真实主要是财务人员的主观原因。为了达到目的，财务人员可能会虚假、修改财务数据。资料修改的无痕迹化为计算机审计带来了相当大的风险。
四、 计算机审计应用过程中存在的问题及改进建议
（一）计算审计应用过程中存在的问题
计算机审计在应用方面存在的问题主要体现在两个方面：审计人员方面和审计资源方面。审计人员方面：审计工作人员缺乏应有的专业素质，难以满足计算机审计发展的要求。在加上审计人员薪资待遇偏低，高层人士留不住，中低层审计人员又难以熟练掌握计算机审计工作，计算机审计水*依旧停留在初始水*，尚未取得突破性的进展。审计资源方面：1.计算机审计资源匮乏，由于各方面因素的制约，审计资源仍然十分匮乏，不少审计机关尚未配足审计所需的计算机等硬件设施。2.计算机资源的利用度偏低。虽然有些审计机关已经配备了大量的计算机以供审计，但是因为缺乏相应的计算机审计软件以及审计实务的培训，计算机审计资源得不到充分的利用，计算机审计工作开展受到了限制。比如，不少审计部门利用计算机仅仅是运行简单的word和excel，严重浪费了审计资源。
甲方：______________________________________________________________(见*单位)
乙方：______________________________________________________________(见*人员)
为明确见*人员与见*单位的权利和义务，本着*等自愿的原则，甲、乙双方协商一致，签订本协议。
一、见*期限及工作安排
1、按照甲方的岗位需求，乙方经所在学校团委或 ____生就业服务机构推荐自____年____月____日至____年____月____日到甲方指定岗位见*。
2、甲方根据本单位具体情况，安排乙方见*活动包括必要的培训，以提高乙方的实践能力。
二、见*岗位
3、甲方根据工作需要和乙方所学专业，安排乙方到____________部门，从事________________________工作。见*期间，甲方可以根据其需要和乙方的具体情况对见*岗位进行调整。
三、双方的权利和义务
4、甲方在乙方见*期间，协助乙方所在高校对乙方进行管理;在乙方到岗前为乙方办理人身意外伤害 ，保额为____元;每月____日前向乙方提供____元的基本生活补助;有条件的单位为乙方见*期间的食宿提供便利;尊重乙方休息权;提供基本的劳动条件和劳动保护用品，保障乙方在见*岗位的安全;见*结束时与乙方所在学校共同对乙方进行考核鉴定，出具见*证明。
5、乙方在协议规定的时间内按照甲方安排的内容参加见*，按时完成见*期间甲方交付的任务和工作;遵守甲方的各项 ，保守甲方商业秘密、技术秘密。
四、违约责任
6、甲、乙双方任何一方违反本协议规定的各自应承担的职责和义务，即为违约，守约方有权终止本协议。
7、甲方未能及时足额为乙方办理人身意外伤害保险，致使乙方受损的，应予赔偿。
8、乙方违反甲方管理制度(包括保密制度)，甲方可以向乙方所在学校反映，根据情节轻重给予 或终止见*。如乙方因此给甲方造成损失的，甲方可要求乙方赔偿。
9、甲方未能按时足额向乙方支付基本生活补助，乙方有权追偿。
五、争议解决途径
10、甲、乙双方因执行本协议发生的任何争议，应先友好协商解决;协商不成，可以向相应的组织提出调解，调解不成立时，任何一方均可提请有管辖权的人民法院裁决。
六、其他规定
11、本协议未尽事宜，甲乙双方可补充约定或协商解决。
12、本协议正本一式三份，经甲方授权代表签字并加盖甲方公章和乙方签字后生效，甲乙双方各执一份为凭，另一份交乙方组织单位存查。
甲方(盖章)：__________乙方(盖章)：__________
授权代表(签字)__________授权代表(签字)__________
________年____月____日________年____月____日
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
据职业社交*台LinkedIn发布的《2016年*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*互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，*均跳槽速度为19.8个月。
根据*商业联合会数据分析专业委员会统计，未来*基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
北京数据分析*均工资：10630/月，取自15526份样本，较2016年，增长9.4%。
大数据俨然是当下热门的概念。和前些年“云计算”把人搞得云里雾里一样，围绕大数据也产生了无数迷惑人心的说法。归纳起来，各种说法都在强调大数据的“大”——规模庞大，计算复杂，等等。可惜说来说去，大数据到底是干嘛的，对工作有什么实际作用，能举出来的就只有干巴巴的几个例子而已。
怀着对各种“大数据”书籍的失望，我翻开了车品觉的《决战大数据》。让我意外的是，书名里虽然包含“大数据”，通篇讲的却是“数据”，而没有多少篇幅来强调“大”的神奇。我相信，这样一本基于经验而没有太多神奇理论的书，反而能帮很多人真正树立对“大数据”的准确认识。
《决战大数据》提到，大数据不只是规模大，更要求大家能驾驭数据。传统方式能应对数据的规模不大，可以挖掘出数据中的价值，很多时候靠的是基础直观的经验，比如经典的点击率、转化率等等数据，理解起来毫无门槛。这背后所掩盖的，是数据思维的断层：收集数据的人不知道数据会运用在什么地方，会怎么运用；运用数据的人不知道从哪里收集数据，收集什么数据。所以即便大家都在喊着“大数据时代”，思维方式却还停留在小数据的时代。怎样填充收集数据和运用数据的鸿沟，这是每家公司都需要思考的问题。
先看收集数据的方面。传统的思维模式下，因为数据收集和应用之间的关系简单直观，很多时候可以直接从结果倒退过程。要算转化率，很容易想到去收集点击率和购买率。相应的，点击率和购买率的数据收集，也有直接的目的，就是计算转化率。但是在大数据时代，背靠海量的存储和分析能力，再简单收集这两个数据，就显得非常原始了。
拿点击—购买来说，客户到底是用的什么浏览器，在什么网络进行的购买？在商品详情页是否执行了滚屏操作？如果执行了滚屏操作，是滚动到什么位置才下的订单？这样的数据如果不收集，事后也就无法复原。如果收集了，则可以相当精确地分析客户的购买行为，对商品详情页的排版起到非常好的指导作用，有效提高购买量。所以《决战大数据》提出，企业的数据部门应当从“根据需求被动收集数据”转向“主动养数据催生需求”，持续思考可以收集的数据，创造业务价值。
“养数据”的观点我是非常认可的，虽然我之前没有专门做过数据部门的工作，但经验已经无数次证明，在没有现实业务需求的情况下，有意识地收集运行和业务数据，未来需要分析和决策时就可以起到非常重要的作用。
数据养起来之后，无可避免地发现很多有意思的现象，甚至和简单直觉相违背，由此加深大家对数据的思考和理解。
很多网站都喜欢在用户注册时让用户填一些基本信息，比如性别、年龄等等。通常，大家会觉得性别是一成不变的固定属性。但是分析用户的购买行为，却可以发现用户的性别经常会变化。比如用户性别分明是男性，收货地址也不变，但只有晚上购买男性用品，早上和深夜的购买行为都体现出女性的特点。原因很简单，是全家人共用一个帐号（这种情况也很普遍）。掌握了这一点，在规划业务时就能更加细致，也找到更多的机会。车品觉说，淘宝的用户有8个性别，原因就在这里——2个性别很可能是常识的结果，但忽略了用户的实际使用情况；8个性别看起来违背常理，却是符合实际的。
车品觉进一步提出，大数据时代提供了海量数据的收集、存储、处理能力，其中要价值之一就是让数据符合实际，或者说，能最大限度地还原现实。
举个例子：某人早上上班，他在地铁里看到了某件商品在淘宝上的广告。到公司之后，因为时间还早，他打开电脑登录淘宝，找到了这件商品，经过比较选定了商铺准备下单。不凑巧，单还没下，他被领导叫去开会了。因为会议很无聊，他掏出手机上淘宝，直接购买了之前已经确定的产品。
在传统业务里，这个过程产生的数据会分配到三个领域：广告投放到购买，淘宝网站搜索购买行为，手机淘宝搜索购买行为。而且这三个领域是彼此孤立的：从广告端来看，投放广告的`人不知道具体哪些购买是广告直接带来的，所以业务非常粗疏；从网站端来看，这个用户搜索比价之后却没有下单，所以打算去分析到底页面应该如何优化；从手机端来看，用户没有任何比较，直接购买了某件产品，毫无征兆可言。
不得不承认，这种数据割裂的情形虽然怪异，却是普遍存在的，很多怪异的结果也正是来自于此。比如在很多公司，销售和售后的数据是分开的，所以冲销量的时候当然可以冲得很猛，超额完成任务，却看不到背后是退货率的急剧上升。
针对这种情况，《决战大数据》指出，大数据的发展方向之一，就是增强对现实的还原能力。在上面的第一个例子中，如果我们能还原出用户的购买行为与之前广告展示的直接联系，以及手机端“延续”了电脑端购买过程的信息，就可以从整体上把握整个购买过程，不必为各种怪异的结论大费脑筋。在上面第二个例子中，如果我们可以把“冲销量”所产生的结果全面集中展现出来，当然就可以避免退货率急剧上升的尴尬。
当然，要实现准确的还原能力，还有很长的路要走，但这个方向是没有错的。业界普遍认为，淘宝的广告投放效果比较好。但真的如此吗？就我所见，不光互联网媒体，甚至许多*媒的广告效果都不输于淘宝。不幸的是，其它媒体的广告投放，没有完整的数据追踪链条，也就无法准确还原广告产生影响的真实情况。结果就是，在淘宝投广告或许真实效果不一定最好，但能够完整追踪、有的放矢，自然更受广告主的青睐。
增强数据对真实场景的还原能力，这是《决战大数据》反复提到的“大数据”的价值。仔细想想，它强调更多的其实是“数据”，而不是“大”。这个观点我非常认可，在我看来，让大数据回归数据，是打破“大数据”的魔咒，让大数据真正发挥价值的有效途径——要知道，企业的经营行为，很多时候无非是基于过去和现在的情况，对未来做出判断和决策而已。
读车老师的作品《决战大数据》收货非常大。前前后后翻了两遍。醉心于后面的养数据。
数据分析可以分为两大块运营数据和数据化运营。这两者有较大区别。前者是要制造数据，养数据，企业要先有数据。我们如何养数据呢？用车老师的话说就是“先开枪，后瞄准”。这是一个很有意思的方法，先把各种数据存储起来，再针对我们的目标来定向的收集我们所需要的数据。车老师也说了，数据分析师必须要先体会数据是脏的，需要清洗。用阿里巴巴的例子“混，同，晒”，这是阿里巴巴数据分析师的内三板斧。“混”要求我们作为一个数据分析所做的分析报告一定要跟业务部门紧密结合，也就是要混入到业务部当中，跟业务部门的人多沟通，了解业务，使得数据分析结论落地！“通”即是把你所“混”的数据打通，前期后后逻辑要严密，数据与数据要跟业务联系得上。“晒”即是要学会如何数据可视化，把数据以最适当的方式晒出来！
除了内三板斧，还有外三板斧“存，管，用”。这里开始就是数据化运营了。我们从运营数据到数据化运营，是质的飞越。在我们曾经存储下来的数据中寻找价值，寻找我们业务所需要的答案，解决业务上遇到的问题。这是数据真正发挥价值和力量的时候。在这里书上的具体例子，我就不举出了。
运营数据到数据运营是一个数据积累到发挥作用的过程，我喜欢把这称作投资和收益。在运营数据的过程中，我们需要对数据做很多的标签，方便我们管理和调用，在数据收集的过程中，有些数据是负能量的，车老师教我们要用“小偷思维”，这很有意思。正能量帮助我们如何成功，负能量则帮助我们如何不失败，“小偷思维”帮助我们如何避免失败，避免在数据收集的时候被表象误导。数据运用得好帮助我们企业产生收益，运用得不好则产生坏处。
真正让我痴迷的是车老师通过企业数据的管理和运用升华到人的自我成长和管理。这与其说是一部企业大数据的管理案例书籍，倒不如说这是个人“大”数据与成长完美结合的管理书籍。车老师主张人人都是数据分析师，这是非常具有科学性的，因为我们对自己的能力和精力的评估，其实要依赖于自我的积累，很多人对自我认识不清，但是我们每天记录自己的时间花销或者知识吸收，当积累了数个月后（车老师说两个月）就可以看到自己跟以前有了很大的进步与改观！车老师以自己亲身的实践为例子，通过管理自己的知识让自己进步，四点起床，运用大数据来管理自己的时间和精力。这就是个人数据运营到运营数据的过程！在还不知道车老师的时候，我是看了《奇特的一生》柳比歇夫每天记录自己的时间花销整整55年，震撼于他的科学方法和伟大成就，我也就开始记录自己的时间花销，断断续续记录已有十个月之久，其中收益非常之大：帮助我判断自己学*某一个技能是方法不对还是时间未到，帮助我判断一天中我的学*时间少了还是多了，帮助我决定什么时候该要去体育锻炼了等等。这样的好处就好比如过去你学*某个技能看到一座大山在你前方，让你不知道何时才能跨过这座高山，而当你记录了你的时间花销后，你就知道当你练*到多少个小时之时就是你成功之日，这是不是有点像一万小时定律？
最后，感动于车老师的桑珠行动——帮助贫困地区的儿童健康成长。人格的伟大正是体现在为社会贡献价值之中，向车老师学*。
几乎是一口气读完此书的，读完后让我很激动。
之前看不过大数据方面的著作，但大多流于理论，而等到自己想要实践一些观念时却不知如何下手，这本书解决了这一问题，很多观点很实在，多为实践总结。我想这也许与作者本身有关系吧，现在市场上大数据作品的作者理论家或 “作家” 太多，而实干家太少，而本书作者车品觉为大数据的实践者，他本身是阿里巴巴商业智能部的副总裁、数据委员会会长，还拥有多元化与国际化的教育背景，这让其在理论层次和视野水*远远高于不少同行，加上作者服务电讯盈科、微软、 eBay、敦煌网等国内外知名企业的的行业经历，让他积累了非常丰富的实践经验，这也是本书如此鲜活的原因吧。
下面说说这本书的内容及我的感受，这本书有三个部分特别吸引我：
第一是“从数据运营到运营数据 ”的部分，
在这个部分中的 “数据化思考” ，作者提供给我们一个看待世界的不一样的角度，例如：别再做 “零和游戏” 、样本的偏见、用傻瓜的视角去观察、为什么数据会骗人等等，还有避免数据盲点的 “负能量思考” ，让我感受特别深。尤其是作为一个数据分析师一定要敢于 “破” ，要开放自己的思想，要从多角度寻找和分析数据，我想其实岂止数据分析师，其他人更要有这种思维和意识，用数据的思维来武装自己的思想，让自己看待世界的方式不一样。
第二部分是实操部分——数据化运营的内外三板斧： “混、通、晒” 和”存、管、用 ”
这一部分是实操，如果说 “从数据化运营和运营数据 ”这一部分讲的是武功心法的话，这一部分讲的就是制敌招数，能落地的招数，实战的招数，这也是本书与其它大数据书籍最大的区别——不空谈，拉出来练！在这里作者介绍了阿里巴巴在大数据运营方面的一些“招数 ”。
首先是“混、通、晒 “的” 内三板斧“，这是讲的更重要的是人的因素。
混：就是要经常跟一线人员在一起，让数据能支持一线人员的工作，而一线人员的反馈又能优化数据的运用，让大数据能落地、接地气；
通：我理解是要形成一个体系，不要把数据孤立的使用，能通过数据把公司的方方面面连接起来，用以指导公司的运营， “通则不痛、痛则不通”；
晒：是在“混 ”和“ 通”的基础上产生出来的最终数据表现，是基于人、商业和数据结合后的一种看数据和用数据的方法论，让数据有框架可依、有方法可用。
其次是“存、管、用 “的“ 外三板斧‘，这部分侧重的是数据。
存：指的是数据的收集，不仅仅是数据的收集方式，更重要的是这些数据是如何用 ？怎么用？让数据产生价值；
管：指的是如何管理和存储数据，学会用数据产品来解决获取及使用数据的问题；
用：即如何使用的问题，如数据的分裂与重组、建立用户标签等方式。
第三是个人大数据线的管理，这部分是让我最兴奋的部分。对于个人的大数据使用自己目前也做了一些尝试，如对自己时间和阅读行为的统计分析，对网络信息的搜集整理及对个人目标生活的管理等，虽然积累了一些经验，但毕竟对大数据是门外汉，很多东西还在探索阶段，在本书中看到作者分享的一些经验，获益匪浅。尤其是作者提到知识量的改变会影响思维方式的改变，这点我深有体会，因为正是阅读（知识的累积）改变了我，让我这个学机械专业、大学一般的一个普通人速度在某高手如云的互联网公司中快速成长。
在本书结尾，作者提出要像李小龙的格斗一样去思考，“以无法为有法，以去无限为有限”，用“迂回”的方式去实现目的、衡量每一个变化，寻找爆发点，无招胜有招，我想这就是作者关于大数据使用的终极心法吧！
最后，强烈推荐这么书，若企业想落地大数据，这本书会给你极具价值的参考；个人想快速成长，最后关于个人大数据的管理肯定给你一个不一样的自我管理的法。
决战大数据，从阅读本书开始！
项目名称：________系统硬件采购合同
合同名称：________________
招标编号：________________
甲方：(买方)广西____机器股份有限公司
乙方：(卖方)____________
甲、乙双方根据________年________月________日广西____机器股份有限公司采购项目的招标结果，甲方同意乙方为本项目________系统硬件采购合同的供应商，为了明确甲、乙双方的权利和义务，经双方友好协商一致，特订立本合同。
一、货物内容
货物名称：详见______：需求清单
型号规格及数量：详见______：详细配置清单。
二、合同金额
本合同金额为(大写)：________元(￥________元)人民币。
三、技术资料
甲方向乙方提供所招标采购的货物的有关技术资料。
乙方应按规定的时间向甲方提供使用货物的有关技术资料。
没有甲方事先书面同意，乙方不得将由甲方提供的有关合同或任何合同条文、规格、计划、图纸、样品或资料提供给与履行本合同无关的任何其他人。
即使向履行本合同有关的人员提供，也应注意保密并限于履行合同的必需范围。
四、知识产权
乙方应保证所提供的货物或其任何一部分均不会侵犯任何第三方的专利权、商标权或著作权。
五、无产权瑕疵条款
乙方保证所交付的货物的所有权完全属于乙方且无任何抵押、查封等产权瑕疵。如乙方所交货物有产权瑕疵的，视为乙方违约，按照本合同第12条第3款的约定处理。但在已经全部支付完货款后才发现有产权瑕疵的，除了支付违约金，乙方还应负担由此而产生的一切损失。
六、保证金
乙方原交纳的中标项目的投标保证金贰万元直接转为本合同的履约保证金。
履约保证金作为违约金的一部分及用于补偿甲方因乙方不能完成其合同义务而蒙受的损失。
乙方提供的货物经验收无质量问题，交货验收合格后，由甲方在五个工作日内无息退还。
七、交货期、交货方式及交货地点
交货期：合同签订生效后15天内。
交货方式：送货到甲方所在地，运输工具及运费由乙方负责
交货地点：广西____机器股份有限公司
八、货款支付和质保金
银行转账。乙方供货全部验收合格，并将货款全额增值税发票交给甲方，甲方在十五个工作日内将货款总额95%即 元整(即：____元)支付给乙方。货款余额5%即____元整(即：____元)作为质量信誉保证金，乙方供货全部验收完成之日起，一年内乙方能按时履行其服务，甲方到时将质量信誉保证金即____元整(即：____元)支付给乙方。
九、质量保证及售后服务
乙方应按招标文件规定的货物性能、技术要求、质量标准向甲方提供未经使用的全新产品。
乙方提供货物的质量保证期为自交货验收合格之日起不少于十二个月(具体按厂家提供的保修标准来执行)。在保证期内因货物本身的质量问题发生故障，乙方应负责免费更换。对达不到技术要求者，根据实际情况，经双方协商，可按以下办法处理：
⑴更换：由乙方承担所发生的全部费用。
⑵贬值处理：由甲乙双方合议定价。
⑶退货处理：乙方应退还甲方支付的合同款，同时应承担该货物的直接费用(运输、保险、检验、货款利息及银行手续费等)。
如在使用过程中发生质量问题，乙方在接到甲方通知后在规定时间内到达甲方现畅
在质保期内，乙方应对货物出现的质量及安全问题负责处理解决并承担一切费用。
上述的货物免费保修期按hp公司的标准，因人为因素出现的故障不在免费保修范围内。超过保修期的机器设备，终生维修，维修时只收部件成本费。
十、调试和验收
甲方对乙方提交的货物依据招标文件上的技术规格要求和国家有关质量标准进行现场初步验收，外观、说明书符合招标文件技术要求的，给予签收，初步验收不合格的不予签收。
乙方交货前应对产品作出全面检查和对验收文件进行整理，并列出清单，作为甲方收货验收和使用的技术条件依据，检验的结果应随货物交甲方。
甲方对乙方提供的货物在使用前进行调试时，乙方需负责安装并培训甲方的使用操作人员，并协助甲方一起调试，直到符合技术要求，甲方才做最终验收。
对技术复杂的货物，甲方可请国家认可的专业检测机构参与初步验收及最终验收，并由其出具质量检测报告。
验收时乙方必须在现场，验收完毕后作出验收结果报告;验收费用由乙方负责。
十一、货物包装、发运及运输
乙方应在货物发运前对其进行满足运输距离、防潮、防震、防锈和防破损装卸等要求包装，以保证货物安全运达甲方指定地点。
使用说明书、质量检验证明书、随配______和工具以及清单一并附于货物内。
乙方在货物发运手续办理完毕后24小时内或货到甲方48小时前通知甲方，以准备接货。
货物在交付甲方前发生的风险均由乙方负责。
货物在规定的交附期限内由乙方送达甲方指定的地点视为交付，乙方同时需通知甲方货物已送达。
[摘要]互联网时代的发展推动了数据和信息加速传播。大数据在这种大背景下应运而生，并逐步渗入到各行各业。而互联网企业通过大数据，促进信息的实效转化，为网络营销的精准决策和整个营销行业的发展提供了数据来源与支撑。文章主要通过阐述了大数据的定义、大数据的处理，进而总结大数据下网络营销管理优化措施及有效的网络营销策略，力求为各互联网企业的网络营销决策提供参考与借鉴。
[关键词]大数据;网络营销;互联网
1前言
21世纪是一个信息大爆炸的时代，各种各样杂乱无章数据的出现，一方面给企业以及人们的日常生活造成了一定程度的困扰;另一方面人们也想从这繁杂的数据中找出规律，发现商机，从而抓住商机，开拓新的市场。大数据的出现恰恰能妥善地解决这一问题，大数据分析技术是通过对海量的数据信息进行系统的筛选与分析，力求寻求其中的规律，从而为企业的经营决策提供有力依据与支撑，使企业的经营决策变得更加准确且高效。现今，社会上人们之间的交流越来越密切，科技在高速发展，大数据就应运而生。阿里巴巴创办人马云曾经在演讲中提到，未来的时代将是DT的时代，DT即DataTechnology数据科技，对大数据的分析是阿里巴巴的重点工作之一。[1]互联网在改变人们生活方式的同时也在改变企业的运作模式，这是信息技术发展的必然。然而随着大数据的来临，网络营销也在不断地进行营销模式与管理模式的创新，试图寻求企业与消费者的利益最大化。现在越来越多的企业通过互联网*台抓取到的消费者的各种数据进行分析整理，获取消费者的消费趋向及特征，以此为依据来制定相应营销策略，不仅可以提高市场决策的准确性，还能大大缩短市场调查与决策分析的时间，提高了企业的经济效益，促进企业各个环节的高效运作。因此大数据与网络营销的结合将是必然的，它将为企业开创全新局面，带来前所未有的.机遇，同时也带来了挑战。
2大数据概述
麦肯锡全球研究对大数据的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。[2]大数据技术在互联网时代的战略意义，不是在于掌握海量的数据信息，而在于对收集到的数据进行高度专业化处理，力求找出其中的规律与价值，为企业经营决策服务。[3]简而言之，大数据技术关键在于提高对数据的“加工处理能力”，通过“高加工”实现数据的“高增值”。它具有以下四大特征:分别为海量的数据规模、多样的数据类型、快速的数据流转和价值密度低，具体分析如下:
(1)海量的数据。从互联网或传统渠道收集到的海量数据，涉及面更广、种类繁多，只有运用大数据技术对数据进行分类，才能够满足企业的需求。
(2)多样的数据类型。大数据容纳的信息量大，信息种类也繁多，容量也比传统的数据仓库更大，通常有用户的查询信息、浏览信息、消费记录、消费周期等数据。
(3)快速的数据流转。大数据技术要求在短时间内对海量的数据进行高速处理，对庞大的数据进行分析、处理，从中找出有价值的数据资料，因此对数据的处理速度有很高的要求。(4)商业价值高，价值密度低。大数据需要从海量的数据当中提取出有价值的信息，对技术的要求很高，往往数据的价值密度低而商业价值高。
3大数据处理与网络营销
3.1大数据时代下的网络营销
网络营销是借助网络、通信和数字媒体技术实现营销目标的商务活动。其中可以利用多种手段，如微信营销、微博及博客营销、E-mail营销、视频营销等。大数据技术为网络营销带来了技术创新，也为企业带来了前所未有的机遇与挑战。网络营销的发展主要依赖于对消费者消费信息的了解，掌握了消费者消费信息相关的数据，就能够以此来制定合理化的营销策略，能够提前预测市场的发展方向，提高企业的生产效率，降低了企业的运营成本。同时也为企业开发新产品提供数据来源与支撑，有利于提高企业产品在市场的占有率。
3.2网络营销需要借力大数据
(1)科技的发展。互联网时代的到来，收集海量的数据信息显得更加简单可行，人们可以通过互联网*台收集到各种数据，还可以对数据进行反复的使用与共享，实现数据的循环利用，使数据创造出更多的价值。
(2)个性化需求的增加。社会的发展使人们的消费*惯与心理发生了显著的变化，不再希望自己所使用的产品与别人一样，希望自己是独特的，与众不同的，而企业恰恰能通过对消费者的消费偏好进行大数据分析，来为其制定个性化消费方案。
(3)用户数据易获取。互联网企业与传统的企业相比，其不同点之一就是数据的获取方式不同。传统企业能知道客户当时的需求和购买意向，但是无法获得更多与客户有关的信息与资料;而互联网企业通过用户的访问记录和消费行为
3.3商业定位的转变
大数据时代背景下，消费者对品牌的忠诚度不断下降，使得大数据时代商业模式必须从以品牌为中心向以消费者为中心转变。[3]阿里巴巴于2016年提出了以“消费者的生命周期”来做销售。充分体现了现在商业社会对品牌的转变逐步增加到了以消费者为中心的转变。在工业时代，我们无法获知消费者的翔实数据，但是在大数据时代下数据的原始积累和获取变得容易，借助于智能手机和穿戴设备等科技的发展，数据变得越来越翔实，因此让商家更容易全方位了解消费者，能够针对消费者做到千人千面。从而增加产品的依赖性和忠诚度。所以未来企业的竞争力逐步转变为:谁能提供专业化的产品和服务，谁能全面了解和分析信息，谁就会站在商业的浪潮上。
3.4商业理念
从以商品为主向服务转型大数据时代，消费者的知识水*越来越高，消费者会从已有的大量数据中全面了解商品的功能、价值等，如果仅仅是在商场或互联网简单的介绍商品品牌、包装及使用方法已经远远不能满足消费者的需求了。消费者依据大量的数据，对产品的了解程度甚至比营业员还要充分，因此企业不仅要非常精准地把商品构架、各种性能指标等解剖出来外，还必须向消费者提供大量的解决方案，即大数据时代企业卖出的不仅仅是简单的商品，而是方案的系统集成和商品的服务。所以转型势在必行，从以商品为主转向以服务为主，增加顾客对商品的忠诚度和依赖度，迎接新一轮的商业变革。
4结论
2016年是大数据的发展年，据保守估计，未来大数据的市场规模至少达到万亿元以上。在这股大数据时代背景下，消费者行为的变迁也越来越趋于不确定，移动互联网更是加速了这种不确定因素，电商和传统企业变得越来越离不开数据，数据即将成为未来企业的核心竞争力，企业要不断完善自己的企业治理结构，抓住市场潮流的变化，让不确定的消费者变得确定，这样才能有针对性地做到千人千面，提供个性化的商品和服务，在未来竞争格局中占据一*之地。
参考文献:
[1]AllisonCerra，KevinEasterwood，JerryPower.商业模式重构:大数据、移动化和全球化[M].北京:人民邮电出版社，2014:29-43.
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[3]黄升民，刘珊.“大数据”背景下营销体系的解构与重构[J].现代传播: *传媒大学学报，2012 ( 11) : 13 - 20.
这次实训，除了让我对商业企业的基本业务有了必须了解，并且能进行基本操作外，我觉得自我在其他方面的收获也是挺大的。作为一名一向生活在单纯的大学校园的我，这次的实训无疑成为了我踏入社会前的一个*台，为我今后踏入社会奠定了基础。
首先，我觉得在学校和单位的很大一个不一样就是进入社会以后务必要有很强的职责心。在工作岗位上，我们务必要有强烈的`职责感，要对自我的岗位负责，要对自我办理的业务负责。如果没有完成当天就应完成的工作，那职员务必得加班;如果不留意出现了错误，也务必负责纠正。
其次，我觉得工作后每个人都务必要坚守自我的职业道德和努力提高自我的职业素养，正所谓做一行就要懂一行的行规。在这一点上我从实训单位同事那里深有体会。比如，有的事务办理需要工作证件，虽然对方可能是自我认识的人，他们也会要求对方出示证件，而当对方有所微词时，他们也总是耐心的解释为什么务必得这么做。此刻商业企业已经纳入正规化管理，所以职员的工作态度问题尤为重要，这点我有亲身感受。
最后，我觉得到了实际工作中以后，学历并不显得最重要，主要看的是个人的业务潜力和交际潜力。任何工作，做得时间久了是谁都会做的，在实际工作中动手潜力更重要。
因此，我体会到，如果将我们在大学里所学的知识与更多的实践结合在一齐，用实践来检验真理，使一个本科生具备较强的处理基本实务的潜力与比较系统的专业知识，这才是我们实训的真正目的。
很感谢实训单位给我这个这么好的实训机会，让我学*很多、成长很多、收获很多。
这次实*主要是xx工作，但我受益匪浅，感慨万千。我感受到最深的东西，有以下几点。第一，实*是对个人综合能力的考验。要想出色地完成工作，办公室的基础知识要深厚，需要必要的实际操作技能，操作技能，应对突发故障的能力，熟练使用办公室常用的软件。作为职员，要求很强的表达能力，同时引导自我思考，调节与人相处的氛围也要做好。(威廉莎士比亚、斯图尔特、实实在在)此外，还要有较强的应变能力、组织管理能力和坚强的毅力。第二，这次实*深刻意识到了积累知识的重要性。俗话说，要给学生一碗水，自己就要有一桶水。这句话给我留下了深刻的印象。以前觉得操作容易的office，但是当我的师父要求我完成某个产品统计的数据和记录时，我却一头雾水，感觉和*时电脑教室中学完全不一样。这也让我感到非常羞愧。NorthernExposure(美国电视)，电脑名言)以前的自我一直认为这些东西学得不好与专业没有太大关系，所以知道工作不是专攻一个方面，而是考察我们的综合知识水*。这次实*增强了我对毕业就业的自信和勇气。这次实*我觉得做得很好，很多同学认为自己以后进入企业都是可以胜任的。从这一点来看，我们在大学学到了很多东西，只是感受不到而已。因此，我们感到就业危机感是理所当然的，但不能过度自卑和担心。否则会妨碍自我学*。现在我们能做的就是多吸收知识，提高自己的综合素质这次训练可以说使我不仅学到了知识，还丰富了经验。也帮助缩小了练*和理论的差距。这次训练将有助于我更好地适应今后的工作。我会抓住实勋的机会，珍惜它。在今后的工作中，我们将不断把学到的理论知识和实践经验应用到失业中，努力实现梦想。最后，我感谢学院组织的这次非常有意义的训练，让我们学到了很多，也意识到了很多。
经过短短两周的专业认识实训，我深深体会到了自己在专业知识方面的欠缺和不足，也意识到了自己做为市场营销专业的学生，要想在以后的职业中崭露头角，除了要有过硬的理论知识，健康的体魄外，还必须具备良好的心理素质，使自己在以后的途中无论经历什么样的困难，都立于不败之地。
对这次实训，颇有体会。本次实训的任务是对自己专业的认识，通过老师的讲解与校外的参观相结合，*一步加深了我们对自己专业的认识。从而确定自己以后的努力方向。要想在短暂的实训时间内，尽可能多的学到东西，就需要我们跟老师或同学进行很好的沟通，加深彼此的了解。因为实训指导老师并不了解我们的学*能力和自己对专业所报的态度。这就需要我们跟老师沟通，让老师对我们有大体的了解，才可以对我们进行一些相关的指导工作。 “纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行！”在这短短的时间里，让我深深的感觉到自己在实际应用中所学专业知识的匮乏。让我真真领悟到“学无止境”这句话的涵义。而老师在专业认识周中所讲的，都是课本上没有而对我们又非常实用的东西，这又给我们的实训增加了浓墨淡采的光辉。我懂得了实际生活中，专业知识是怎样应用与实践的。在这些过程中，我不仅知道了职业生涯所需具备的专业知识，而且让我深深体会到一个团队中各成员合作的重要性，要善于团队合作，善于利用别人的智慧，这才是大智慧。靠单一的力量是很难完成一个大项目的，在进行团队合作的时候，还要耐心听取每个成员的意见，使我们的组合达到更加完美。
这次实训带给我太多的感触，它让我知道工作上的辛苦，事业途中的艰辛。让我知道了实际的工作并不像在学校学*那样轻松。
人非生而知之，虽然我现在的知识结构还很差，但是我知道要学的知识，一靠努力学*，二靠潜心实践。没有实践，学*就是无源之水，无本之木。这次实训让我在一瞬间长大：我们不可能永远呆在象牙塔中，过着一种无忧无虑的生活，我们总是要走上社会的，而社会，就是要靠我们这些年轻的一代来推动。这就是我这周以来实训的心得和感受，而不久后的我，面临是就业压力，还是继续深造，我想我都应该好好经营自己的时间，充实、完善自我，不要让自己的人生留下任何空白！ 这次调研过程中，由于人员有限，我们都是一人身兼多职的，可以说，我说够了有生以来能够说的会说的话，脸皮不是一般的脸皮了，包括在与顾客洽谈时的微笑。出去做了几天问卷，我嘴皮都起泡泡皮了，推销果然不是一般人都能做的。
实训中确实学到不少东西，也了解一些社会的现实性，包括人际交往，沟通方式及相关礼节方面的内容，对于团队营销来说，团结一致是首要这点我深有体会。团队营销注重沟通和信任，不能不屑于做小事，永远都要保持亲和诚信，把推销理论运用到具体实践中，不仅加深我对理论的掌握和运用，还让我拥有了一次难忘的推销实训旅程，这是这次实训最大的收获。
现在我对“一个人最大的财富是他的人生经历和关系网络”这句话非常的有感情，因为它确实帮了我们不少。
在填写调查问卷的过程中都是真实的，这在学校是不曾见过的。数据的真实性也大大增加了我们对数据分析的兴趣以及细心程度，让我们深刻感受到，作为一名营销人员在工作中式不能有半点马虎的，否则会给企业带来不可估量的损失！
通过这次实训，我们深刻的认识到团队合作的重要性，绝对不能把自己简单的看成某个个体。很多事情的圆满完成都是需要大家精诚合作的。在实训期间我们组10个人互相学*，相互帮助，共同努力共同进步。
除此课本上的知识毕竟有限。通过实训，我班同学都有这样一个感觉，课本上的理论知识与实际工作有很大差距，只有知识是远远不够的，专业技能急需提高。
从最初的笨手笨脚，到现在可以熟练填写问卷、熟练操作分析软件，这与我班每个人的努力是分不开的。十多天的实训，教会了我们很多东西，同时也锻炼了大家踏实、稳重的能力，每个人都很珍惜这来之不易的实训机会。
通过这次实训，我们深刻的体会到作为一名调研人员还要具备忍耐、坚持不懈和不耻下问的精神。在实际工作中经常会和不同的人打交道，然而他们的态度是不可恭维的，你会感觉到他的不耐烦以及他的高傲，所以这就需要学会沟通的方式及说话技巧，学会灵活面对。 通过这次实训，我班同学都收获颇丰，总体来说对这次实训还是很满意的。尽管实训很累，每天早出晚归。但真的很感谢学校能够提供我们这样好的实训机会，以及华拓给予我们的实训*台。尤其是市场营销专业，毕竟我们吃的是经验饭，只有多做，多说，才能熟能生巧，才能游刃有余！ 我们深刻的了解到，只有经历过，才知道其中的滋味”对于我而言，喜欢体验生活，可以说通过这次实训，真真切切的让我了解了什么是市场营销，让我对于市场调研最初的观点也有了本质性的改变！市场营销不仅仅是一份职业，更是一份细心+一份耐心+一份责任心=人生价值的诠释。即将走向工作岗位的我们更要不断加强自己的专业技能，社会不会要一个一无是处的人，所以我们要更多更快的从一个学生向工作者转变。为此我们将会在以后的日子里继续努力，不断激励经验，不断磨砺自己，早日走向工作岗位。
世界的本质就是数据，当你掌握了数据，你便掌控了世界—你可以轻而易举地通过数据中的相关关系预测事物的发展，将一切不利因素扼杀于摇篮之中—这远胜于＂防患于未然＂。
《大数据时代》一书，让我们在观念上有了三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。全书介绍了＂大数据＂时代三种大的变革：思维变革，商业变革和管理变革。在这些巨大变革如洪水一般的＂冲击＂之下，现代社会的运作方式必将有重大的改变，若不顺应这种变革的潮流，就像古*固步自封，最终被坚船利炮打开国门而自己还用着长钩铁戟抗争一样，不可避免被掠夺，被落于世界进程之后，所以我们必须转变我们的思想。
＂我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物间的相关关系＂，我想这句话是本书的核心思想。大数据时代，信息与数据已成为了一切的本源，我们生活在各种数据构成的海洋之中，如果从另一种视角看，就好像无数条＂看不见的线＂将我们与这些数据联系到一起，这是我们以前从未有过、从未想过的。大数据改变了我们以前的通过因果关系了解世界的方法，而提供了几种新的途径，因为，在大数据时代，我们可以分析更多数据，有时甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，也就是：样本＝总体；而且，当研究数据如此之多时，我们已不热衷于＂精确＂，而是＂混乱＂，若不接受＂混乱＂，那么有95％的非结构化数据无法利用，这将无法使我们构建完整的数据世界，在分析更多、更全面的数据之后，我们就可以从这些数据之中发掘它们的相关关系，即以＂是什么＂而不是＂为什么＂的角度看待数据，不用管其从何而来，只要分析其如何影响其他事物既可，即＂让数据自己发声＂，这些，彻底推翻了人类以前探索数据的方法，展现了一个全新的世界。
这种观念以惊人的力量给现知识状况带来了巨大的冲击，通过对海量数据的分析，获得巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。比如谷歌公司，2009年流感流行之时，通过检测检索词条，处理34.5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007、2008年的美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测结果与官方数据相关系数高达97％，这种大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为预测流感提供了一种更快速、高效的工具。
同时，虽然大数据可为人类造福、对抗病症，但这仅限于掌握这门技术而言，若不重视这种技术，当我们的对手早于我们一步构建这种数据网络之时，便是我们的灾难，想想，大数据虽核心的在于预测，当敌人通过这种手段预测我方下一步的行动，将是可怕的—比如你的导弹将从何处发射，将飞往哪，你的军队动向、目标，总之所有一切＂未来＂将掌控于敌手，敌方甚至可以借此发现那些将来有＂大作为＂的人，从而进行渗透或扼杀，这对我们的发展无疑是致命的，所以，尽快加速大数据系统的构建进程是必须的。
对于我们国防生，也必须顺应这种发展趋势，未来的时代必将是数据极易获取，数据网络共享化的时代，通过这些数据，建立数据模型，可以准确分析并给出适合每一个人的计划，如运动量、训练强度，可以＂先知、先觉＂，及时发现一个人的负面情绪前及时疏导，这些必将成为现实，我们必须跟进时代，做好准备，去应对大数据时代的一切！
《大数据时代》是英国维克托·迈尔-舍恩伯格教授的著作，这本书也被尊为国外大数据研究的先河之作。这本书最大的优点就在于作者利用上百个例子来对大数据的方方面面做了详细解说，让外行也很容易理解。结构上，作者通过大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革三个角度依次阐述，条理清晰。
所谓"大数据"，按作者的说法，就是"所有数据"。随着计算机运算速度和存储能力的发展，收集数据变得越来越简单，储存数据的成本越来越低。在过去，由于技术限制，人们做统计时只能收集有限的数据做样本，其中要考虑随机样本的选择，努力减小因样本问题出现的误差;统计结果往往不能重复使用，造成数据利用率低。而现在则可以做到"样本=总体"。数据的增多带来不可避免的精确性问题。 "小数据"时代，一个样本的错误就可以造成对总体估计的失败，幸运的是，"大数据"时代对精确性不再那么要求苛刻——也无法要求太严格——数据的数量足以弥补这一缺陷。在对思维变革这一部分的阐述中，最重要也是全书的核心观点就是大数据时代，我们应该从追求"因果关系"的旧思维方式向追求"相关关系"转变。 在我看来，这实际上是通过大数据来透视一种事物的发展趋势，而很多精确学科领域依然需要探寻"因果关系"解决更有针对性的问题，所以，这局限了这一转变只能在特定的领域发生。作者自己也说，"大数据的相关性将人们指向了比探讨因果关系更有前景的领域。"
大数据时代的数据获取方式是多种多样，数据形式也是千变万化，任何文字、行为、万物都可以被数据化后用来分析。对这些数据的利用，不仅要考虑到其初次使用价值，更要放眼它未来可能的用途以提高数据的利用率。当然数据并不是无限使用，时效、环境的变化肯定会对数据提出新的要求，所以数据的折旧也是应当考虑的。这又引出了对数据这一无形资产的估值可能性。对于Facebook, Twitter这样的公司来说，数据就是他们的核心，如何在资产负债表上给他们一个公正的体现正是我们需要考虑的。
大数据时代的价值链由三部分构成，我把它们简化为"生产—分析—使用"三个环节，这对应书中的三种类型公司： 第一种是基于数据本身的公司，第二种是基于技能，第三种则是基于思维。在大数据早期，技能和思维最有价值，但作者认为，最终，大部分的价值还是必须从数据本身来挖掘。这是假定了一个成熟的市场，人人都了解了大数据的用途。
对于普通人来说，大数据时代最关心的还是隐私问题。不知不觉中，个人的一举一动都暴露在*甚至私人企业之下，还面临潜在的泄露风险。对此，作者提出了使用者承担责任的解决办法，而不是过去那种流于形式的使用授权。大数据甚至能预测一个人的犯罪动机，这给监管者带来的难题是，预测一个人要犯罪，惩罚还是不惩罚?在这点上，社会达成"个人仅需对行为而非动机负责"的共识非常重要。
大数据时代的风险控制靠的是"算法师"，类似会计师一样的职业，对大数据的准确度或有效性进行鉴定。这能在一定程度上防止数据滥用的发生和数据独裁。当今的法律亦需对大数据监管进行修订补充。
当代大数据发展主要由科技公司推动，相信在不久的将来更多的传统领域会意识到大数据的重要性。但我们也应该保持清醒，大数据并不是万能药，对某些领域或环节，使用大数据是一种简单且实用的选择;但对某些领域，盲目使用大数据只会适得其反。
信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据，只是试图首先说明信息、数据的关系和不同，也试图说明，为什么信息时代转变为了大数据时代？大数据时代带给了我们什么？
信息和数据的定义。*解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。这是否是《大数据时代》一书所未曾阐述的背景材料？
在《大数据时代》一书中，大数据时代与小数据时代的区别：
1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。作者语言绝对，却反思其本质区别。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理？这也是明智之举。
2、使用用途。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。
3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。
4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为，小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。
数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示？银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。
我主要读了第一部分和第三部分。
第一部分是大数据的思维变革，作者舍恩伯格提出了三个观点，一是＂不是随机样本，而是全体数据＂，二是＂不是精确性，而是混杂性＂，三是＂不是因果关系，而是相关关系＂，作者被誉为＂大数据时代的预言家＂，抛出的观点是掷地有声的，下面我将谈谈我对这三点的理解。
对于一，我们必须承认我们以往做的处理抽样数据得到结果的方法，是省时省力省钱的，而且判断结果是相对高精准的，如人口普查这一案例，如果采用全体数据进行统计分析的话，工作难度是相当大的，最后的结果也不会很满意，这是得不偿失的。但是随着数据处理技术的飞速发展，我们已经具备了处理大量数据的能力，如果在数据分析过程中采用全体数据，就能避免抽样数据可能由于选取偏见带来的非随机性，处理全体数据也必将成为一种趋势。用在国防生管理工作中，就是管理层要对每个个体都给予充分的关心与互动，对于优秀的固然要偏爱，但是对于较差的也要保持＂不抛弃不放弃＂的态度，让每一个个体都找到自己的定位与价值。
对于二，作者强调通过掌握更多的数据，暂时牺牲精确性，关注更多容易被忽略的细节，来做更多的事，得到更多的结果，也就是说我们要有一定的包容错误的能力。我们在收集数据时，要主动获取更多的数据，少加一些限制性条件，然后应用我们处理大数据的能力，或许会获得意想不到的结果。作者举了一个谷歌翻译系统的例子，通过英语作为中转，进行各语言之间的转换。此处的启发就是用我们最擅长的途径，不拘泥于特定规则，来达到我们的目的，也就是说我们要先认清自己，不去刻意的模仿，找出最适合自己的一套方法。
对于三，作者指出知道＂是什么＂就够了，没必要知道＂为什么＂，乍一看这个观点觉得有点无脑，但是结合第二点就合理了，降低对精确性及原因结果的要求，通过对相关数据的广泛分析，进而得到更丰富更多元的结果。如购物时，系统的购物推荐，并不是肯定你会购买，仅仅是你感兴趣进而可能会买就足够了。其实作者对＂相关关系＂的强调，主要是大数据强大的预测能力，而且这种预测性能还是相当精确的。以上只是我用作者的观点佐证他自己的观点，证明其一定的合理性，但是我是不完全认同的，在航天领域，我们对成功率的要求是极高的，尤其是载人航天领域，我们必须做到万无一失，我们对每一个结果都会深究其根，找出原因。对于国防生体能成绩的分析也是如此，结果只是我们的一个评价机制，而最重要的还是产生这一结果的原因及过程。
第三部分是大数据的管理变革，本来以为作者会讲点如何通过大数据来改革管理机制和提高管理效率，没想到作者只是讲了大数据其实就是我们的隐私的暴露，提出了要让数据采集管理公司对数据的使用负起责任的解决途径。个人感觉，一是我们在*时要意识到个人隐私的保护，而是相关法律政策的完善，真正的让大数据服务我们的工作生活，而不是一种变相的威胁。
这本书比我预想的可读性强多了……
深入简出，以简明扼要的概括性观点和国外各种著名的事例解释，让外行人一眼明白大数据时代是什么，做什么，对未来生活有何益处，有何副作用。
首先改变我的认知的是，大数据的特点不是大，而是全。一改传统的抽样数据属性（因为以前的计算机无法存储运算收集这么庞大的数据），用整体的数据形成了一个更宏观的上帝视角，进而发现更多意想不到的结论。
其二是分析的思路由因果关系发展到关联关系。因果关系容易理解，因为人们去医院检查出了感染病所以要对这个人隔离治疗，对周围的人隔离检查，这个地域可能是重要爆发点。然而关联关系则是更加意想不到，比如谷歌公司利用人们的搜索关键字预测出感染病的爆发，这便不是因果，不是搜索了流感就一定患了病，这只是有关联，只有当拿到全面的数据，关联性才能形成一个结论。
应该说，大数据的时代会带来新一波思想的冲击，不再是按部就班地推导式逻辑，而是由现象直接得出结论的跳跃式思维，以海量数据的比对和验证显示出的新的关联。
大数据时代的分析与预测会达到前所未有的准确和预见性，会让人们更容易得出最优解，选择不再变得那么纠结，广告更知道给什么人投，新闻更知道哪一类人爱看哪一个，地块更知道是需要住宅还是办公，区域更知道是适合作为经济现代化的中心还是环境优美宜居的景区。
然而，大数据时代带来的问题也令人细思极恐。
其一，最直观的就是隐私泄密问题。信息时代的今天，几乎没有人是脱离网络通信生存的。而我们的无数信息也无时无刻不在沿着网络线传输到看不见的地方。这是十分可怕的，因为你搜索到每个关键词，点击的每个页面、看过的每个图片甚至和别人交谈的每一句话都暴露在开发者眼中。这些信息被记录下来，联系起来就可以勾勒出一个完整的个人档案，可能比你自己填写的还要准确。如果只是作为记录还好，如果被别人，比如说你家附*的小偷利用这分析哪家有钱又经常不在家比较好偷…
其二，大数据分析通过分析人们的喜好选择，得出人们最偏爱的选项，对人们选择产生影响……如此其实会产生一层问题，人们会知道他们想知道的而还有很多他们应该知道的被过滤掉了。人们会越来越分裂越来越偏执以自我为中心。也就是说过度的迎合市场不见得会一直长盛不衰。
其三也是最最可怕的，和电影里动漫里的幻想那样，利用大数据对人是否有犯罪动机进行评判与预测…那么对数据预测的即将犯罪的人我们应不应该逮捕呢？说逮捕，其并未造成犯罪事实，说不逮捕，可能就无法阻止一场惨剧……
大数据带来冲击带来革命也带不安……但是就像法律上有律师来填补漏洞或者说为人们辩护，也许未来真的会有算法师成为大数据时代中新一代维护秩序的职业。
辩证地，准备迎接更加普及化的大数据时代吧。
我们已经在大数据里生活了好多年，而最*观看了《大数据时代》带给了我的是更多的思考。随着互联网的快速发展，特别是*年来，随着社交网络，物联网，云计算和各种传感器的广泛应用，具有大量，多样性和强时效性的非结构化数据不断涌现。数据存储和分析技术的重要性难以实时处理大量非结构化信息。大数据的概念应运而生。如何获取，汇总和分析大数据已成为广泛关注的热门问题。
对于普通企业而言，大数据的作用主要体现在两个方面，即数据的分析和使用以及二次开发项目。通过分析信息的大数据，不仅可以挖掘隐藏数据，还可以通过这些隐藏的消息，通过销售实体，增强其客户来源。至于数据的二次开发，它用于网络服务项目。通过总结和分析这些信息，我们可以开发出满足客户需求的个性化解决方案，并创造一种新的广告和营销方式。
同时作为一名人力资源工作者，我也在想人力资源管理因为大数据而获得价值提升的可能，但也有可能在大数据的海洋中迷失方向。伴随着业务发展要求及劳动力的变迁，人力资源管理从最初行政事务性的人事管理，到聚焦资源使用效率的人力资源管理，再到目前追求有竞争力投资回报的人力资本管理，管理内容不断丰富，管理模式不断创新，其价值也不断得到提升。
过去，人力资源管理没有太多数据的支撑，决策常常依靠直觉、经验和个人偏好。大数据时代的来临，让人力资本用数量的方式来进行投资分析和管理成为可能。但未来的挑战不是数据缺乏，而是如何有效地选取和利用数据，而不会在数据的海洋中迷失了方向。
2012年，麦肯锡提出了“大数据时代”的说法，用最通俗的说法来说，就是这个世界的各行各业，将会出现海量信息，即“信息爆炸时代”。而这些信息，都是由各种数据组成，通过收集、整理、分析、研究这些数据，就能找到对自己有利的方法。夸张一点说，掌握了大数据，就掌握了未来。时代的步伐进入了2019年，许多企业都在谈“大数据时代”，都在研究如何与时俱进，将“大数据”与数据分析融入到企业管理中去，为自己带来创新性的优势。归根到底，大数据时代下企业人力资源管理的创新，还是通过数据化信息的动态收集和梳理，对企业人力资源的不同模块进行分析，从而达到全面提升人力资源管理水*的目的。
书中虽只是阐述了大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并未提及会对我们教育教学产生什么影响，但在这样的大环境之中，我们同样可以获得启示，寻求大数据在教育工作中可实现的价值。
1、教师角度：从基于经验到基于数据的教学转型
“经验主义”是指形而上学的思想方法和工作作风，其特点是在观察和处理问题的时候，从狭隘的个人经验出发，不是采用联系、发展、全面的观点，而是采取鼓励、精致、片面的观点。在教学中，我们有时会凭借以往经验认定本节课学生的起点，从而制定教学目标、重难点以及教学过程。这往往忽略了上届学生和这届学生是有差异的，这班学生和另一班学生也是存在差异的，那如何准确把握学生的起点呢？我想可以借助前测数据，它可以为有效教学指明了方向。
如教学“复式统计表”时，前期查找资料的时候就发现早在一年级上册P96的时候学生就见过复式统计表，意让学生初步认识统计表，渗透统计思想。而二三年级的书中练*也多有涉及，就是这种复式统计表没有“表头”，生活中的复式统计表也很多。既然在以前练*时碰到这么多次复式统计表，学生对复式统计表到底认识多少呢？我们对157名学生进行这样的调查，第1题：像上表这样的统计表以前见过吗？见过约占65%，没见过约占35%，学生在练*中碰到过、生活中也经常看见，但还是约35%的学生回答自己没见过，说明学生*时在看这个复式统计表的时候就浮于表面，所以这节课我们重点应该让学生经历复式统计表的产生过程，加深学生对复式统计表的印象。第2题：上表中的16表示什么意思？能完整表达出二班身高在130~139厘米的学生有16人，约占41%；表达一半，如二班16人，或130~139厘米16人，约占22%，其他约占37%，真正能正确读懂复式统计表的学生一半不到，需要在课中进行读图方法的指导。而知道这个表叫做复式统计表的学生不到20%。
基于这样的前测数据，我们将原先的教学设计进行修改，制定出符合这样学情的教学目标、教学重难点和教学流程，以实现“以生为本”的课堂。同样练*课和复*课，也可以借助本班学生的错题数据，准备适合这个班学生情况的教学设计。
2、学生角度：建立数据分析观念
未来肯定是“大数据时代”，那我们的`学生作为未来的主人，在小学时应该掌握什么样能力呢？我想数据分析观念必不可少，2011年修订的《义务教育数学课程标准》（以下简称《课标》）把过去核心词里的“统计观念”，改成“数据分析观念”，就是希望身为老师的我们知道，数据分析是很重要的，并且希望教学能够构建适当的背景，让学生感受到数据分析是很重要的。那到底要让学生掌握数据分析观念的什么知识呢？
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