用数据推动精准运营的解决方案,本文是关于浅谈类论文如何怎么撰写跟解决方案和运营和精准相关本科毕业论文范文.
浅谈论文参考文献：
一、大数据思维
大数据并不是一门高深的“技术”,而是一种思维方式.他更加注重个体特征的综合分析,从而得出更有针对性的决策和判断.目前,大数据已经在多个领域中显示优势,比如：通过用户行为分析,帮助商家实现精准广告投放,内容推荐,产品的优化.通过用户地理位置分析：可以用于O2O, 商家推荐,交友推荐.大数据时代,人们对待数据的思维方式也是在发生转变：
1）需要全部数据而不是样本数据.传统的统计学是对抽样进行分析,而大数据的思维方式是总体思维,这样能够更加全面、立体、系统地认识总体状况.2）关注效率而不是精确度.当面对海量、即时数据时,绝对的精准不再是追求的主要目标,适当忽略微观层面上的精确度,反而可以在宏观层面获得更好的洞察力.3）关注相关性而不是因果关系.大数据思维一个最突出的特点,就是从传统的因果思维转向相关思维,也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”.传统的因果思维是一定要找到一个原因,推出一个结果来.而大数据没有必要找到原因,只要发现这种迹象的时候,就可以去做一个最有利于自己的决策.
二、中心业务数据现状
大数据思维,通过客户信息,把与之相关数据联系在一起,用大数据思维,获得智能化商业模式.理解数据的人,应当发现问题；每天我们都与业务数据,报表数据,用户数据打交道,那么这些数据是否存在价值？是否能支撑领导的经营决策？1）信息的孤岛化.目前我们的业务数据分散在通信、电视、信息主营业务支撑系统中, 业务数据零散,共享困难,无法及时准确的反应运营的状态.2）报表的高冷化.传统的报表只是对某个时间经营状况的反应,并不能反应某种趋势情况.报表的指标为常态化、固态化,真正读懂报表数据的人不多.3）数据分析的传统化.分析数据基本依赖于报表.分析结果靠经验得出,缺乏科学有效分析方法予以支持.
三、解决方法
1）数据统一和整合: 将跨系统,跨业务的数据进行统一和整合.同时保证数据的质量和真实性. 2）数据存储: 保证数据的读取和访问速度.3）数据分析: 用科学的方法寻找数据和数据之间的关系.
四、全业务营收数据分析
对全业务数据分析将条线式分析转变为矩阵式分析
条线式分析：数据的逐级汇总,类似于报表数据.
矩阵式分析：也就是多维的分析方法,首先要确定分析的维度和指标.那么数据立方体是多维矩阵一种,让用户从多个角度探索和分析数据.经常用的方法：钻取（Drill-down）、上卷（Roll-up）、切片（Slice）、切块（Dice）以及旋转（Pivot）数据分析的过程是持续地与业务碰撞的过程,这是一个反复建模分析,反复验证解释的过程.也就是说要以业务为核心,业务决定数据分析的方向和重心.要想做好数据分析,方法如下：
1）想得清：根据运营需要,想明白哪些方面需要数据分析？分析的维度、指标是什么？ 2）提得全：明确问题后,需要把涉及的数据全部提出来.3）看得懂：拿到数据后,能通过数据分析的方法,发现趋势、规律、问题 .4）玩得转：在发现问题后,能透过现象看到本质,查找出问题背后的原因.5）用得上：所以在得出数据分析的结果时,能客观地对待,并经得起推敲.
数据分析方法 .1）趋势分析：查看一段时间某一数据的变化趋势,得出某一个业务上升、下降、平稳、波动等趋势信息 .2）对比分析：自己和自己比,看趋势、找规律；自己和别人比,找差异、问题. 3）细分分析：无细分, 毋宁死.能拆分就拆分,颗粒度放到最细,从根本找原因.
结论
通过对大数据思维的认识,完成中心业务营收数据的分析,为之后数据挖掘潜在客户以及客户分析奠定理论基础.H
（作者单位：天津市大港油田信息中心）
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