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  • 内部环境--SWOT分析法

    千次阅读 2019-05-01 10:06:07
    一、SWOT分析的一般方法 SWOT分析是一种对企业的优势、劣势、机会和威胁的分析,在分析时,应把所有的内部因素(包括公司的优势和劣势)都集中在一起,然后用外部的力量来对这些因素进行评估。这些外部力量包括机会和...
    一、SWOT分析的一般方法
      SWOT分析是一种对企业的优势、劣势、机会和威胁的分析,在分析时,应把所有的内部因素(包括公司的优势和劣势)都集中在一起,然后用外部的力量来对这些因素进行评估。这些外部力量包括机会和威胁,它们是由于竞争力量或企业环境中的趋势所造成的。这些因素的平衡决定了公司应做什么以及什么时候去做。可按以下步骤完成这个SWOT分析表:
    (1)把识别出的所有优势分成两组,分的时候应以下面的原则为基础:看看它们是与行业中潜在的机会有关,还是与潜在的威胁有关。
      (2)用同样的方法把所有劣势分成两组。一组与机会有关,另一组与威胁有关。
      (3)建构一个表格,每个占1/4。
      (4)把公司的优势和劣势与机会或威胁配对,分别放在每个格子中。SWOT表格表明公司内部的优势和劣势与外部机会和威胁的平衡。
    在你的企业计划中,一定要把以下步骤都写出来:
       ①在某些领域内,你可能面临来自竞争者的威胁;或者在变化的环境中,有一种不利的趋势,在这些领域或趋势中,公司会有些劣势,那么要把这些劣势消除掉。
       ②利用那些机会,这是公司真正的优势。
       ③某些领域中可能有潜在的机会,把这些领域中的劣势加以改进。
       ④对目前有优势的领域进行监控,以便在潜在的威胁可能出现的时候不感到吃惊。

      二、公司的优势和劣势
      公司的优势是指在执行策略、完成计划以及达到确立的目标时可以利用的能力、资源以及技能。公司的劣势是指能力和资源方面的缺少或者缺陷。
      在为将来做计划时,确定企业的能力和资源代表的是可利用的优势还是劣势,这一点是很重要的。成功的决定因素指的是那些公司成功所必须具备的能力和资源。把这些与成功的决定因素放在一起,就可以形成一个表格,它反过来可以让你做一下比较:你的能力和资源与行业中重要的能力和资源的比较,这将有助于让你识别出公司目前的优势与劣势。

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  • 本文发表于刊物《广东通信技术》2003年11期... 构建分析型数据环境转换企业的经营分析方法  马根峰   (广东电信公用电话管理中心 广州 510635)   摘要 在电信市场尤其是公话市场竞争激烈的今天,为了更好地

            本文发表于刊物《广东通信技术》2003年11期。

     

      

            构建分析型数据环境转换企业的经营分析方法

                                                     马根峰  

                        (广东电信公用电话管理中心  广州 510635)

     

    摘要    在电信市场尤其是公话市场竞争激烈的今天,为了更好地了解市场和客户、提高中国电信企业自身的竞争力,构建分析型数据环境、转换企业经营分析方法来切实贯彻”以客户为中心”的经营理念已成为关键。笔者首先介绍了广东电信公话管理中心的数据组织及经营分析的现状,然后阐述了如何使用数据仓库技术对公话业务中的数据进行重新组织,如何使用分布式数据库来实现省公司及各分公司公话管理中心的经营分析人员进行”先高层后低层”的经营分析方法。

    关键词    数据组织;经营分析方法;数据仓库;分布式数据库;OLAP

     

     

            To set up analytic data environment and to convert analysis method in China Telecom

                                                             MA Gen-feng     

            (Public Payphone Center, Guangdong Telecom Corporation, Guangzhou 510635)

    ABSTRACT:  Today, the competition becomes more severe in telecom market, especially in public pay phone market. To set up the analytic data environment and to convert analysis method to carry out customer-centric management notion is the key for China Telecom to understand the telecom market and the customers better and to improve its capability of competition. Firstly I introduce how data is organized and actuality of analysis method at present in Public Payphone Center, Guangdong Telecom Corporation, then I illuminate how to re-organize the data of public payphone with Data Warehousing and how to carry out the analysis method that first high level data is analyzed and then low level data is analyzed with distributed database for the analysers in all Public Payphone Center, Guangdong Telecom Corporation and its filiales of Guangdong Telecom Corporation.

    KEY WORDS: Data structure; Analysis method;Data Warehousing; distributed Database; OLAP

     

     

     

    1         引言

     

           随着中国电信业改革的进一步深化,目前的电信市场已经形成了多家电信运营商共同竞争的局面。面对日益激烈的市场竞争尤其是公话市场上的竞争,如何更好地了解市场和客户、提高中国电信企业自身的竞争力,如何转换企业的经营分析方法来切实贯彻”以客户为中心”的经营理念,这成为我们所面临的紧迫问题。

           而在广东电信公用电话管理中心,由于公话业务的复杂性造成了针对于各个业务的事务处理(OLTP)应用的分散性,最终造成了业务数据分散于各个操作型环境中以及数据存在不一致性的现状。在这样数据分散的操作型环境中,要想进行”先高层后低层”的话务分析及话务动态分析,即按照地区→市县→支局→话机的层次,并结合发生公话业务的终端的用户类型来进行的话务分析方法,复杂度是相当大也是不现实的。而日趋成熟的数据仓库技术则提供了”先高层后低层”的话务分析方法的有力支撑。它通过对操作型环境数据的挖掘并重新组织,然后将数据根据不同的分析目的而将数据按照不同的综合程度来设置不同的粒度来组织,最终形成一个综合的、面向分析的环境。经营分析人员就可以利用OLAP工具或技术人员编写的OLAP分析工具对数据仓库中的数据进行”先高层后低层”的话务分析方法。并且在进行客户分析时还可以将客户按照对企业贡献的大小进行分类管理,来切实贯彻”以客户为中心”的经营理念。

     

     

    2  广东电信公话管理中心数据组织及经营分析的现状

     

      2.1 数据组织的现状

           在广东电信公用电话管理中心,各种类型公话终端的话机资料、各种类型公话终端及全省发生200业务的固定电话的话务的关系模式如下:

    •  各种类型公话终端的话机资料的关系模式为

              PhoneTypeInfor_xxxx(电话号码,地区代码,市县代码,支局代码,,话机类型)

    • 各种类型公话终端的话务的关系模式为

               PhoneTypeFee_xxxx(电话号码,总次数,通话总时长,总金额,市话次数,市话时长,市话金额,,地区代码)

                              xxxx表示年月,如0302代表2003年2月的话机资料或话机话务

           在公话中心内,一方面业务数据分散于操作型环境中,例如IC话机的话务,由于存在IC和200两种业务,而IC和200业务的计费分别由IC和200计费系统来完成,技术人员对于一个计费月内IC话机话务信息的统计也就分散于操作型环境中的两个数据库表中,这更增加了对IC话机话务分析的复杂性。另一方面业务数据又存在着不一致,比如在各种类型公话终端话务表中,终端的地区代码与终端资料表中地区代码存在着不一致;

     

     

      2.2 经营分析的现状

           由于业务数据分散于操作型数据环境中,并且都是细节级的数据,这就制约了经营分析人员的分析方法。在广东电信公用电话管理中心,目前对于公话终端、IC及200业务主要进行较高层面的话务分析及话务动态分析,如分析某一计费月全省各公话终端、IC及200业务的话务指标,各分公司公话终端、IC及200业务的话务指标以及上述指标在几个计费月的变化。

     

     

     

    3  构建分析型数据环境

     

           对于较高层面的话务分析及话务动态分析而言,经营分析人员即使知道了全省或部分分公司的话务变化,也无法找出其中的原因或规律。同时也不符合”以客户为中心”的经营理念。要想解决上面的问题,必须对话务数据按照不同的综合程度来设置不同的粒度,分析人员在分析高层话务变化的时候就可以从数据仓库中粒度较低的表中逐级地分析话务的这种变化,最终找出话务变化的原因或其中的规律,从而为管理者制定下一步的决策提供依据。

     

       3.1 使用数据仓库对数据进行重组

         3.1.1  数据仓库简介

           数据仓库技术是用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的,面向主题的,集成的,不可更新的、随时间不断变化的数据集合。它通过将数据按照不同的综合程度(即粒度)来组织,以满足不同分析的需要。

     

     

         3.1.2  公话业务数据仓库中的主题

           考虑到公话中心经营人员的分析要求,确定了公话业务数据仓库的主题域:客户。

           由于公话业务中客户的定义比固网客户和移动网客户更复杂,存在着两个定义,传统上也是目前广东电信公话管理中心侧重于将它定义为发生公话业务的公话终端、固网终端和移动网终端。在广东电信目前公话终端包括200专用话机、IC话机、IP超市话机、IP公话话机和有人值守公话(人工代办);另一方面也是比较反映客户本质的,将它定义为使用公话业务的客户,目前包括200卡用户、IC卡用户。

           但由于目前移动网终端发生公话业务的话务量非常小,所以在终端中暂时不将移动终端考虑在内;此外,对于卡类用户中的200充值卡用户,由于其使用卡具有一定的固定性(同用完一张公话卡再使用另一张公话卡的用户相比),分析起来就有一定的实际意义,并且在全省一个月中发生话务的近二千万张200卡中,三四百万张200充值卡的通话收入占了200业务通话收入的30%以上,所以基于上述两个因素的考虑可将数据仓库中卡类用户界定为200充值卡用户。

     

     

         3.1.3  基于关系数据库的数据仓库的星形模式

           星形模式是基于关系数据库的数据仓库中的一个著名概念,由于星形连接模式的设计思想能够满足人们从不同观察角度(维)分析数据的需求,所以在基于关系数据库的数据仓库的设计中广泛地使用了星形模式。在星形模式下,事实表中包含着用于分析的指标和联接众多维表的主键。

     

     

         3.1.4  公话业务中的数据仓库设计

           在公话业务中,以终端用户为例,星形模式中的事实表包含着话务指标(如市话、国内长话、国内长话、IP国际长话等话务的通话次数、通话时长和话费以及话务合计)及众多维表(如地区维表、话机维表、话机类型维表和时间维表)的主键。如下图1、图2和图3所示:

     

                                             

     

     


            …            

       

     

     

         3.1.5  公话业务中的数据仓库数据的生成

           数据仓库中数据的生成包括操作型环境数据的挖掘和数据仓库中数据的生成这两部分的内容。在这一步里所要做的工作是接口编程,以实现将操作型环境下的数据装载进入数据仓库环境。建立和设计这个接口,不仅要对数据进行抽取,而且还要从面向应用和操作的环境生成完整的数据。公话业务中数据仓库的生成见图4所示:

     

                     

     

                  

      3.2 用分布式数据库实现分公司的数据访问

           通俗地说,分布式数据库系统就是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。如今的大型数据库系统如Oracle、Sybase、Informix及MS SQL Server都支持分布式数据访问技术。

           对于公话业务中的分布式数据库而言,可采用重构法创建。重构法是根据系统的实现环境和用户需求,按照分布式数据库系统的设计思想和方法,采用统一的观点,从总体设计做起,包括各站点上的数据库系统,重新建立一个分布式数据库系统。根据分布式数据库设计中的一个主要原则-数据和应用实现最大程度的本地性,加上各分公司只是对分公司内部的客户进行话务分析,所以在分片设计中的非冗余分配时,可对广东电信公用电话管理中心数据仓库中的全局模式依据它的地区代码进行水平分片,并且不采用冗余分配。

           分公司公话中心数据仓库的数据生成可使用分布式数据库中的快照技术,根据地区代码对省公司公话中心数据仓库中各关系表建立快照。与直接通过链接服务器的分布式数据库访问技术相比较,采用快照技术的优点是各分公司经营分析人员在进行话务分析时,有比较快的响应时间。

     

     

     

    4  转换经营分析的方法

     

      4. 1  维度转换

           维度转换是改变一个报告或页面显示的维方向。例如,转换可能包含了交换行和列,或者把一个行维移到列维中去,等等。

           在公话话务的动态分析中,主要是对时间维度进行转换。对于关系模式R(地区代码,时间代码,话费,通话次数,通话时长,┉),由于存在列维-时间维,所以在使用SQL查询获得N个时期内哪些维维成员(如地区维表中某个地区)的话务发生了某种变化时,存在不便之处,只能通过联接N个关系模式R的JOIN查询。而使用OLAP工具时,则可以将关系模式R中的时间维度转换,形成关系模式R’(地区代码,时间1的话费,时间1的通话次数,时间1的通话时长,┉, 时间N的话费,时间N的通话次数,时间N的通话时长),这样就可以只对关系模式R’进行查询就可以获得结果。

     

     

      4.2  进行”先高层后低层”的分析方法

           在构建了基于关系数据库系统的省公司公话中心公话业务数据仓库及生成了各分公司公话中心数据仓库中对应数据表的快照之后,省公司公话中心及各分公司公话中心的经营分析人员就可以使用OLAP工具或自已编写的OLAP工具来进行基于星形模式的数据仓库中各粒度表的话务分析,或者对各粒度表进行维度(主要是时间维度)的旋转来满足话务动态分析的需要。

     

     

                     

     

     

     

    参考文献:

    1  王珊 · 数据仓库技术与联机分析处理 · 北京:科学出版社,1998.6:4-44,85-112

    2  Michael Corey(美),Michael Abbey(美) · SQL SERVER 7 Data  Warehousing · 北京:希望电子出版社,2000.1:60-70

    3  邵佩英 · 分布式数据库系统及其应用 · 北京:科学出版社,2000.6:32-57

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  • 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

    很多做数据分析或者刚接触数据分析的小伙伴,不知道怎么做数据分析。一点思路都没有,今天就给大家盘点数据分析师常用的数据分析方法。希望看完此文的小伙伴,有一个清晰的数据分析思维。

    方法论和方法有什么区别?

    方法论是从宏观角度出发,从管理和业务的角度提出的分析框架,指导我们接下来具体分析的方向。方法是微观的概念,是指我们在具体分析过程中使用的方法。

    数据分析方法论

    数据分析的方法论很多,这里我给大家介绍一些常见的框架。

    1、PEST分析法

    PEST 为一种企业所处宏观环境分析模型,从政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology)四个方面分析内外环境,适用于宏观分析。

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    四点因素也被称之为“pest有害物”,PEST要求高级管理层具备相关的能力及素养。PEST分析与外部总体环境的因素互相结合就可归纳出SWOT分析中的机会与威胁。PEST/PESTLE、SWOT 与 SLEPT 可以作为企业与环境分析的基础工具。

    2、SWOT分析法

    从优势(Strength)、劣势(Weakness)、机遇(Opportunity)、威胁(Threat)四个方面分析内外环境,适用于宏观分析。

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    SWOT分析法是用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁,从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。运用这种方法,可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究,从而根据研究结果制定相应的发展战略、计划以及对策等。

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  • 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。  ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并...
    利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

      ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等,如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类,这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中,从而大大增加了商业机会。

      ②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系,其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面,如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

      ③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

      ④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则,即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现,即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中,通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈 骗预测等决策支持提供参考依据。

      ⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式,这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取,可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征,利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

      ⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识,如分类中的反常实例,模式的例外,观察结果对期望的偏差等,其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中,管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

      ⑦Web页挖掘。随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及, 使得Web上的信息量无比丰富,通过对Web的挖掘,可以利用Web 的海量数据进行分析,收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息,集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息,并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆,对这些信息进行分析和处理,以便识别、分析、评价和管理危机。
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企业内部环境分析方法有哪些