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  • 互联网是个神奇的网,大数据开发也是一种模式,你如果真想了解大数据,可以来这里,这...大数据的类型大致可分为: 传统企业数据(Traditionalenterprisedata):包括CRMsystems的消费者数据,传统的ERP数据,...

    互联网是个神奇的大网,大数据开发也是一种模式,你如果真想了解大数据,可以来这里,这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,我想说的是,除非你想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了。

    大数据的类型大致可分为三类:

    传统企业数据(Traditionalenterprisedata):包括CRMsystems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。

    机器和传感器数据(Machine-generated/sensordata):包括呼叫记录(CallDetailRecords),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digitalexhaust),交易数据等。

    社交数据(Socialdata):包括用户行为记录,反馈数据等。如Twitter,Facebook这样的社交媒体平台。

    大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种:

    客户群体细分,然后为每个群体量定制特别的服务。

    模拟现实环境,发掘新的需求同时提高投资的回报率。

    加强部门联系,提高整条管理链条和产业链条的效率。

    降低服务成本,发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    大数据的来源及应用,大数据主要有哪几种较为常用的功能
    http://www.duozhishidai.com/article-15386-1.html
    大数据工程师培训,需要学习的有哪些课程?
    http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html
    学习大数据去培训机构,国内哪个数据培训机构会好一些?
    http://www.duozhishidai.com/article-15057-1.html


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  • 大件物流公司 一、大件物流公司的业务可以分为几类 按照大件物流的业务,可以归为两—B2B和B2C两 B2B主要服务于家居或者家电行业包括(经销商、卖场以及品牌直营店)等,物流服务流程基本都...

    随着电商市场规模不断扩张,货运渠道,物流公司需求尤为明显,大件物流公司为满足市场需求,大件物流服务需求更是大幅增加,吸引了不少快运企业开始进行竞争。接下来我们就来聊聊大件物流有哪些公司?大件物流行业趋势。

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    大件物流公司

    一、大件物流公司的业务可以分为哪几类

    按照大件物流的业务,可以归为两类—B2B和B2C两类

    B2B主要服务于家居或者家电行业包括(经销商、大卖场以及品牌直营店)等,物流服务流程基本都是:工厂或物流中心发货,经干线运输直接送到销售地仓库,一般不经过中转。

    B2C按照商品购买渠道不同,分成线上B2C大件包裹配送和线下B2C大件包裹配送,运作模式与业务流程相比B2B则复杂得多,这里就不便多说。

    数据显示近年来,B2C大件快递已经逐渐成为线上大件快递主流,主要是大家电和家居产品两大品类。

    二、大件物流公司物流是什么意思?

    大件物流公司物流顾名思义就是体积和重量超过一半的标准货物,这种称之为大件。其中大件可以按照体积,重量,甚至商品种类又分为好几种:

    1.体积大的大件物有:超高、超宽、超长的三超大件,以及体积不规整的普通大体积物品;

    2.重量重的大件物有:超重货物;

    3.按照不同商品种类大件物:通常有大家电和家居产品等。

    三、大件物流的市场规模

    数据分析显示,我们国目前的物流主要以生活用品为核心。因此为家居,家电等行业提供的物流服务规模早已超过1亿元。以前的大件商品其实是不受物流企业欢迎额,但是随着客户需求的提高,市场容量逐渐变大。慢慢的大件商品销售全国化,近几年各类企业为拓展业务范围,纷纷涉足大件商品储运,挖掘其在物流市场的潜力。

    四、市面上的大件物流一般有哪些特点

    专业性:运输各个部门都需要专业人才,比如是司机、吊装人才,工程设计人才等等

    技术性:运输装卸设备技术要求高,经验需要足够丰富

    风险性:物流虽然投入大,物价值高,但是承运环节障碍多,

    特殊性:服务于特殊项目,运作工程具有特殊性、一次性、一般不再重复

    多样性:业务不仅包含公路、水路装卸运输,还涉及货物代理相关内容

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    随着大件物流行业的成熟,美泰物流网打造线上线下融合的趋势,成为首先实现线上线下融合的行业之一。

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  • 如今,为了满足企业主要需求,大数据工具正在迅速得到应用。在大数据技术作为概念和业务战略出现的十年中,涌现了执行各种任务和流程的数千种工具。而推出这些工具的提供商都承诺可以为企业节省时间和成本,并发现...

    如今,为了满足企业的主要需求,大数据工具正在迅速得到应用。在大数据技术作为概念和业务战略出现的十年中,涌现了执行各种任务和流程的数千种工具。而推出这些工具的提供商都承诺可以为企业节省时间和成本,并发现能够让企业获利的商业洞察力。显然,大数据分析工具的市场正在不断增长。

    许多大数据分析工具最初像大数据软件框架Hadoop一样都是开源项目,但商业实体迅速涌现,为开源产品提供了新工具或商业的支持和开发。

    而在这些工具中选择是一个挑战,特别是许多大数据工具只具有单一用途,而企业需要使用大数据完成许多不同的任务,因此企业的分析工具箱会变得过于充实。根据这个行业领域的专家顾问的建议,以下列出一系列主要的大数据分析工具,并列出三个主要类别。

    主要的大数据工具

    如上所述,大数据工具都倾向于单一使用类别,并且有多种使用大数据的方式。所以可以按类别分类,然后分析每个分析工具。

    大数据工具:数据存储和管理

    大数据都是从数据存储开始。这意味着从大数据框架Hadoop开始。它是由Apache Foundation开发的开源软件框架,用在计算机集群上分布式存储非常大的数据集。

    显然,存储对于大数据所需的大量信息至关重要。但更重要的是,需要有一种方式来将所有这些数据集中到某种形成/管理结构中,以产生洞察力。因此,大数据存储和管理是真正的基础,而没有这样的分析平台是行不通的。在某些情况下,这些解决方案包括员工培训。

    而这个领域的主要的大数据工具有:

    1. Cloudera

    基本上,Hadoop增加了一些额外的服务,企业将需要这些服务,因为大数据并不是一个简单的练习。 Cloudera的服务团队不仅可以帮助企业构建大数据集群,还可以帮助培训员工更好地访问数据。

    1. MongoDB

    MongoDB是最流行的大数据数据库,因为它适用于管理大数据经常出现的非结构化数据或频繁更改的数据。

    1. Talend

    作为一家提供广泛解决方案的公司,Talend的产品是围绕集成平台构建的,该平台结合了大数据、云计算、应用程序,以及实时数据集成、数据准备和主数据管理。

    Talend大数据集成包括数据质量和治理功能

    大数据工具:数据清理

    在企业真正处理大量数据以获取洞察信息之前,先需要对其进行清理、转换并将其转变为可远程检索的内容。大数据集往往是非结构化和无组织的,因此需要进行某种清理或转换。

    在这个时代,数据的清理变得更加必要,因为数据可以来自任何地方:移动网络、物联网、社交媒体。并不是所有这些数据都容易被“清理”,以产生其见解,因此一个良好的数据清理工具可以改变所有的差异。事实上,在未来的几年中,将有效清理的数据视为是一种可接受的大数据系统与真正出色的数据系统之间的竞争优势。

    1. OpenRefine

    OpenRefine是一款易于使用的开源工具,通过删除重复项、空白字段和其他错误来清理凌乱的数据。它是开源的软件,但它有一个可以提供帮助的大型社区。

    1. DataCleaner

    与OpenRefine类似,DataCleaner将半结构化数据集转换为数据可视化工具可读取的干净可读的数据集。该公司还提供数据仓库和数据管理服务。

    1. Microsoft Excel

    人们可以从各种数据源导入数据。Excel对手动数据输入和复制/粘贴操作特别有用。它可以消除重复、查找、替换,拼写检查以及用于转换数据的许多公式。但它很快陷入困境,并不适用于大数据集。

    大数据工具:数据挖掘

    一旦数据被清理并准备好进行检查,就可以通过数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的过程。

    数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂,但力求提供一个令人关注和用户友好的用户界面,这说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是:它们的确需要工作人员开发查询,所以数据挖掘工具的能力并不比使用它的专业人员强。

    1. RapidMiner

    RapidMiner是一款易于使用的预测分析工具,具有非常用户友好的可视化界面,这意味着企业无需编写代码,即可运行分析产品。

    1. IBM SPSS Modeler

    IBM SPSS Modeler是一套适用于企业级的高级分析的产品,用于数据挖掘。而IBM的服务和咨询无疑是首屈一指的。

    1. Teradata

    Teradata为数据仓库、大数据和分析以及市场营销应用提供端到端解决方案。这一切意味着企业的业务可以真正成为一个数据驱动的业务,并提供商业服务、咨询、培训和支持。

    像许多当前的大数据工具一样,RapidMiner解决方案也包含云计算解决方案

    大数据工具:数据可视化

    数据可视化是企业的数据以可读的格式显示的方式。这是企业查看图表和图形以及将数据放入透视图中的方法。

    数据的可视化与科学一样,是一种艺术形式。而大数据公司将拥有越来越多的数据科学家和高级管理人员,很重要的一点是可以为员工提供更加广泛的可视化服务。销售代表、IT支持、中层管理等这些团队中的每一个成员都需要理解它,因此重点在于可用性。但是,易于阅读的可视化有时与深度特征集的读取不一致,这成为了数据可视化工具的一个主要挑战。

    1. Tableau

    作为这一领域的领导者之一,其数据可视化工具专注于商业智能,无需编程即可创建各种地图、图表、图形等等。Tableau总共有五款产品,其中有一个名为Tableau Public的免费版本供潜在客户试用。

    1. Silk

    Silk是一种简单版本的Tableau,Silk可让企业将数据可视化为地图和图表,而无需任何编程。它甚至会尝试在第一次加载时自动将数据可视化。它还使得在线发布结果变得容易。

    1. Chartio

    Chartio使用自己的可视化查询语言,只需点击几下即可创建功能强大的仪表板,而无需了解SQL或其他建模语言。与其他不同的是,企业直接连接到数据库,因此不需要数据仓库。

    IBM Watson Analytics

    IBM Watson Analytics是机器学习(ML)和人工智能(AI)的结合,可帮助提供智能数据科学助理,为业务分析师和数据科学家提供广泛的数据科学技能集的用户指南。
    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.在学习大数据之前,需要具备什么基础
    http://www.duozhishidai.com/article-12916-1.html
    2.大数据工程师培训,需要学习的有哪些课程?
    http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html
    3.大数据的特点是什么,大数据与Hadoop有什么关系?
    http://www.duozhishidai.com/article-13276-1.html


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  •  风险管理可分为控制型和财务型两大类。  1、控制型风险管理技术  控制型风险管理技术的实质是在风险分析的基础上,针对企业所存在的风险因素采取控制技术以降低风险事故发生的频率和减轻损失程度,重点在于...

      风险管理在整个企业的经营管理过程中,可以说是重中之重。它包含在企业整个生产经营过程中,所以对于风险管理工作一定要重视。风险管理分为哪几类?

      风险管理可分为控制型和财务型两大类。

      1、控制型风险管理技术

      控制型风险管理技术的实质是在风险分析的基础上,针对企业所存在的风险因素采取控制技术以降低风险事故发生的频率和减轻损失程度,重点在于改变引起自然灾害、意外事故和扩大损失的各种条件。主要表现为:在事故发生前,降低事故发生的频率;在事故发生时,将损失减少到最低限度。控制型风险管理技术主要包括下列方法:

      (1)避免

      避免是指高潮回避损失发生的可能性,即从根本上消除特定的风险单位和中途放弃某些既存的风险单位,采取主动放弃或改变该项活动的方式。避免风险的方法一般在某特定风险所致损失频率和损失程度相当高或处理风险的成本大于其产生的效益时采用。它是一种最彻底、最简单的方法,但也是一种消极的方法。避免风险的方法有时意味着丧失利润,且避免方法的采用通常会受到限制。此外,采取避免方法有时在经济上是不适当的,或者避免了某一种风险,却有可能产生新风险。

      (2)预防

      损失预防是指在风险事故发生前,为了消除或减少可能引起损失的各种因素而采取的处理风险的具休措施,其目的在于通过消除或减少风险因素而降低损失发生的频率。这是事前的措施,即所谓“防患于未然”。

      (3)抵制

      损失抵制是指在损失发生时或损失发生之后为降低损失程度而采取的各项措施,它是处理风险的有效技术。

      2、财务型风险管理技术

      由于受种种因素的制约,人们对风险的预测不可能绝对准确,而防范风险的各项措施都具有一定的局限性,所以某些风险事故的损失后果是不可避免的。财务型风险管理技术是以提供基金的方式,降低发生损失的成本,即通过事故发生前的财务安排,来解除事故发生后给人们造成的经济困难和精神忧虑,为恢复企业生产,维持家庭正常生活等提供财务支持。财务型风险管理技术主要包括以下方法:

      (1)自留风险

      自留风险是指对风险的自我承担。,即企业或单位自我承受风险损害后果的方法。自留风险是一种非常重要的财务型风险管理技术。自留风险有主动自留和被动自留之分。

      自留风险的成本低,方便有效,可减少潜在损失,节省费用。但自留风险有时会因风险单位数量的限制或自我承受能力的限制,而无法实现其处理风险的效果,导致财务安排上的困难而失去作用。

      (2)转移风险

      转移风险是指一些单位或个人为避免承担损失,而有意识地将损失或与损失有关的财务后果转嫁给另一些单位或个人去承担的一种风险管理方式。转移风险又有财务型非保险转移和财务型保险转移两种方法

      A、财务型非保险转移风险。

      财务型非保险转移风险是指单位或人人通过经济合同,将损失或与损失有关的财务后果,转移给另一些单位或个人去承担。

      B、财务型保险转移风险。

      财务型保险转移风险是指单位或个人通过订立保险合同,将其面临的财产风险、人身风险和责任风险等转嫁给保险人的一种风险管理技术。

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空空如也

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企业主要分为几大类