大數據感悟
㈠ 大數據培訓後有啥感想么
在北京千鋒，當時考慮的找一份實習工作，才去的，老師很負責
㈡ 大數據能預測走勢,范圍,感受,狀態嗎
這個絕對是可以的。曾經有一個案例，國外一家超市應用大數據分析，得出一個顧客未來需要買什麼商品，於是就把該顧客經常去的貨架上擺上預測未來可能買的商品，結果真的是如超市預料那樣。
㈢ 大數據告訴你老師眼中的好作文是什麼樣的
特點一：唐朝作品高居引用榜首
數據上說，深度閱讀已成為有效促進學生作文能力成長的重要來源。
從地域來看：學生作文有71.3%引用的是國內參考資料，28.7%引用了國外資料（中文翻譯）。這表明，國外作品已經成為孩子日常閱讀寫作的重要來源。
從時代來看：引用現代作品率為67.8%，其次是引用古代作品率為19.2%，而近代作品引用率最低，僅為13%；
從學生作文涉及的資料來看：傳統的書籍、報刊、期刊引用率為70.4%，歌曲引用率為18.9%，電視引用率為8.5%，電影引用率為2.3%。可見，歌曲已經成為閱讀之後，學生獲取知識、認識社會、感悟生活的主要信息來源。
值得注意的是，學生引用古詩詞的作文比例約占總作文數的3.8%，引用作品涉及詩人數量最多的朝代是唐代，其次是宋代和現代。
宋代的蘇軾以及他的作品佔了出現次數的榜首，其次是唐代的李白、晉代的陶淵明。
友情提醒：按照數據上的說法，未引用詩文的作文平均分為3.83分，引用詩文的作文平均分為4.11分，高出前者7.2%。so，積累點詩文到寫作文的時候還是能派上用場的~
特點二：「細節」成為好作文評語第一高頻詞
在評出的1680篇優秀作文中，細節描寫細致入微、生動形象是這類作文的普遍特點。在老師評語中，「細節」、「細致」、「細膩」等近義詞出現770次，為第一高頻詞，共同出現的高頻詞為「生動」。
在優秀作文評語中，老師重點關注學生作文的開頭、過程和結尾，認為他們的文章結構特點鮮明，首尾頗具特色，可圈可點。「結尾」一詞作為第二高頻詞出現了567次，「開頭」出現了355次，「過程」、「中間」等詞語共出現378次，和開頭、結尾相關的「呼應」一次出現了85次。
在中等作文評語里，「語言」為第一高頻詞，共出現940次，和「語言」共現的詞彙有「生動」、「流暢」，這兩個詞均為前50高頻詞，分別出現378次和231次。
而在較差作文的評語里，第一高頻詞為「題目」、「審題」等相近詞彙，其中「題目」出現148次。出現第二高頻詞為「網上」81次，「借鑒」、「照抄」等相近詞彙共30次。
看來，老師對審題不準、照搬網路的種種現象也是很不滿的~
㈣ 一次感受屬於大數據預測范圍嗎
一次感受一般屬於大數據的預測范圍之內，因為第1次感受所展現的心理特徵就是大數據的分析對象。
如果滿意請及時點贊哦，謝謝。
㈤ 科技帶來的變化有何感想
24年前的今天，中國用一條傳輸速率只有64K的國際專線，全功能接入國際互聯網，從此正式走入了互聯網時代。一個月後，中國國家頂級域名「CN」的根伺服器也在一批科學家的努力下「遷」回中國，結束了頂級域名伺服器由國外代管的歷史。
20多年來，互聯網技術更新迭代，商業競爭風雲激盪，恐怕誰也沒有預料到，當時只是第七十七個擁有全功能互聯網的國家，如今已成為全球互聯網最有影響力的國家之一，並正努力成為新一輪數字浪潮的領跑者。
初始寥寥無幾的中國網民，已擴展成如今近8億的龐大群體，互聯網對於人們生活的影響和改變無與倫比。智能手機、移動互聯網、在線社交軟體等，在90後「數字一代」眼中和空氣一樣不可或缺；網路購物、移動支付、共享經濟等新業態，已成為一種生活日常；
實體經濟和虛擬經濟進一步深度融合，萬物互聯將進一步縮小物理世界和網路空間之間的界限。有人還預測，工業革命之後，人們通常把「用電量」作為衡量經濟好壞的重要指標，數字經濟時代，「用雲量」將會成為一個重要的經濟指標。
當然，集技術、工具、平台和空間多種角色於一體的互聯網難說完美。脆弱的網路安全，易遭泄露的個人信息，乃至大數據時代的隱私挖掘，拼接成了互聯網版圖的陰影一面。創新有成的中國互聯網，遠沒到沾沾自喜的時候，要成為數字時代的領跑者，需要從自主創新和基礎支撐上下功夫：
在新一代信息基礎設施建設方面，還要好好爭取一番5G標準的話語權；晶元作為數字經濟中的「工業糧食」，中國還是世界最大的進口國，自主晶元研發任務非常重；從長遠看，前沿技術研發、數據開放共享、隱私安全保護、人才培養等方面也需要做好前瞻性布局。
科技潮流的追逐永遠在路上，互聯網的未來考驗著人們的想像力。從「K」到「G」，從互聯網到移動互聯網，從「地球村」到「命運共同體」，在變化中掌握不變的規律，是勇立潮頭的根本憑借，也是中國互聯網在未來繼續推動互聯網歷史進步、創造出互聯網最大價值的指引。
(5)大數據感悟擴展閱讀：
科技的作用：
1、社會進步
科學技術所開拓的生產力創造了高度發達的物質文明，但對科學技術的使用不當，又引發了世界范圍內極其嚴重的環境問題。
2、經濟發展
中國的勞動生產率只有發達國家的1/40。科學技術一旦轉化為生產力將極大地提高生產效率，從而推動經濟快速發展，其作用大大超過了資金、勞動力對經濟的變革作用。
3、軍事上戰鬥力
當今世界，和平與發展是時代的主題。但「冷戰」思維依然存在，霸權主義和強權政治仍是威脅世界和平與穩定的主要根源。科技強國已經成為現代國家的共同選擇。
㈥ 大數據分析讓個性化的客戶體驗不再遙遠
大數據分析讓個性化的客戶體驗不再遙遠_數據分析師考試
顧客通過多種渠道製造大量數據，企業則熱衷於利用這些信息來實現更為個性化的體驗。
分析公司Gartner表示，高級分析會成為客戶服務的關鍵，但是大數據分析的採用目前僅局限於不到一成的企業。 挑戰在於企業還在努力適應結構化數據，疲於根據自身的客戶關系管理(CRM)系統部署有效的分析框架，以及集成不同的內外部信息源。
然而，面對顧客通過數字技術參與而產生的快速變化的信息，企業需要及時作出反應。要想實時反應，使客戶感受到個體價值，企業只能通過高級分析來實現。
大數據為實現基於顧客個性的交互提供了可能，通過理解他們的態度，並對其他一些因素(如實時位置)進行分析以幫助實現多渠道服務環境中的個性化。
考慮個體行為
Aphrodite Brinsmead是分析公司Ovum的客戶關系高級分析師，她認為個性化和分析密不可分，並且在開發多渠道戰略時，企業需要考慮顧客的個體特性和行為。
他們應當回顧目前的行為，全網不同渠道的使用和用戶在不同渠道中的共同需求。在決定如何加入新渠道或連接新數據之前，了解趨勢是必不可少的。然後企業應該關注如何為顧客節省時間和精力，提高一次接觸解決率。他們應當努力在顧客轉換渠道的時候保留環境，使用分析法，將相關數據推送給顧客和代理商。
英國三大零售商之一樂購(Tesco)使用了Oracle的一套技術，包括它的客戶體驗產品，使公司成為了多渠道零售商。
找到顧客參與的偏好實踐和方式時個性化的關鍵，而數據分析就能夠解鎖這項技能並節省成本。Gartner表示，在各個渠道，包括網站，移動應用或客戶參與中心交互，都要有環境相關的知識。
根據Gartner，向雇員提供環境知識能夠減少供應商提供回答的時間，這樣能夠提高能力和滿意度。它也符合經濟利益，因為每一個准確的知識管理規則到位，公司就能減少25%甚至更多的客戶支持費用。
要注意將內容與客戶數據連接的方式，根據客戶偏好，客戶服務才能收到個性化信息。通過一般顧客歷程的信息和支持性問題，企業就能預測客戶的需求。
將客戶作為個體來了解，讓他們感受極致流暢的歷程，是提供良好客戶體驗的關鍵，Jamie Turner說道，他是Postcode Anywhere的地址管理首席技術官。他認為個性化客戶服務對於在數字經濟中的生存是必不可少的。
「服務就像保險一樣——當你需要它的時候，就已經十萬火急了。它不應當耗人心力，也不應復雜，而應該是一個無摩擦、無痛的過程。那些了解到這一點的企業就能夠長期存活。網上的忠誠度很低，所以你需要努力奮斗才能保住消費者。太多的企業現在還在專注於開拓新顧客，而忽視了已有客戶的情緒。」Turner說道。
在數據分析上的投資
然而，沒有分析上的投資，要實現有效的客戶服務或體驗個性化也不簡單。這是大家都想要的，但也很難做好。我們都喜歡那種知道自己習慣的酒吧，那個無需動嘴就知道你想要什麼的角落商店。這就是個性化，但這很難實現規模化。
根據Turner的說法，好的分析能夠幫助企業變得更為主動，而無需根據顧客的期待做出反應。這對於我們來說非常重要，我們構建了一套技術來幫助我們理解和預測我們客戶的『感受』。這樣我們就可能佔得先機，走到顧客前面去。
他認為要開發能夠知悉客戶個體喜好與厭惡的更加智能的服務，大數據的角色非常重要：「大數據絕對是關鍵。它對於不同的人來說有著不同的意義，但是對於我來說大數據更像一種方法。它實質上就是要收集盡量多的數據，然後用機器學習這樣的技術來從噪音中篩選出重要的部分。而挑戰之一就在於實現實時反應，或者實時採取理想化的行動。」
他表示依賴通過大批量處理數據的出的洞察，這種一產生就已經過了有效期的「洞察」，早已不能滿足需求。
「人何以提供最好的服務?都是因為他們在不知不覺中處理了從行為中得到的大量暗示，並作出如何反應的即時判斷。將這一道理應用到技術上，能夠幫助我們提供真正自然和熱心支持的個性化服務，同時還能滿足顧客的需求。」Turner說道
尊重客戶的隱私
但是，數據越大，責任就越大。Ovum的Brinsmead認為最好的實踐意味著，分析但不入侵。 「要謹慎使用客戶數據推送產品和促銷，否則就會容易失去客戶的信任。」她說。
Brinsmead認為，企業使用數據要明智，並且不斷創新，通過將全網站、社交渠道，社區型信息，移動應用和自動聊天等整合信息。客戶不想離開移動應用去社區或者聊天室取得技術幫助。
理解客戶在歷程的不同階段選擇的交互方式也是很重要的，這很簡單就能實現。需要在線支持來回答的問題都會是包含私人信息，並且復雜或緊急的需求。企業應當知道什麼時候交互需要在線服務，並為客戶實現迅速連接。企業應當提前將顧客的網頁歷史或之前的問題這種環境提供給在線服務人員。
Brian Manusama是Gartner的一個調研主管，他表示使用大數據實現客戶服務的企業能夠為提供豐富、分析性、個性化的客戶服務，從而提高客戶滿意率。因此，這些企業通過可預測分析就能實現收益的增長，有利於企業的發展。在問題升級前避免問題，是減少支持費用和留住客戶的最明智方式。
「通過分析，企業能夠更好的理解客戶遇到的服務問題，做出行動來避免問題的發生，並在客戶向客戶服務求助之前解決問題。」Manusama表示。
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