郵政大數據分析

1. 大數據網貸多辦郵政工會會員卡會不會通過

"我國的徵信體系分為兩種。一種是央行徵信，另一種是央行牽頭開展的百版行徵信，也就是網權貸大數據。

查詢央行徵信需要本人攜帶身份證件前往當地的央行網點，自助列印簡版的個人徵信報告。

而查詢百行徵信的話就簡單的多， 並且由於百行徵信的覆蓋面廣，應用場合多，報告內容相比央行徵信要豐富不少，查詢起來也很簡單。

只需要打開微信，搜索：飛雨快查。點擊查詢，輸入信息即可查詢到自己的徵信。

相比央行的個人徵信報告，個人信用記錄的氛圍更加廣泛，出具的機構也更加多元，像松果查、芝麻信用分等，都屬於個人信用記錄的一部分，整體而言更類似於網上說的大數據徵信，是傳統個人徵信報告的有益補充。

目前，國家正在構建一張全方位無死角的「信用大網」，聯通社會，信息共享，無論是徵信報告還是個人信用記錄，都是其中的重要組成部分。保護好自己的信用，對每個人來說，信用才是最大的資產與財富。"

2. 對當前中國郵政的分析和對未來的展望

我感覺我們中國的郵政發展的越來越好，從快遞這一塊就可以看到，全世界任何一個國家都沒有我們中國發展迅猛。

3. 大數據分析 做的好的有哪些平台呢

最權威來的當屬NLPIR了。
NLPIR由專注於自大數據科學研究與工程應用融合領域的十多名博士碩士，傾力15年，持續創新而構建，該平台分別獲得了2010年錢偉長中文信息處理科學技術獎一等獎，國際與國內公開第三方的獨立評測綜合第一名。綜合平衡了效果與效率，實現了 「又好又快」的技術追求。

普適優勢
NLPIR提供雲服務，更多的是提供第三方二次開發介面，你無需訪問我們的伺服器，確保自身信息內容的安全性，開發平台兼容當前所有主流的操作系統與開發語言。

經驗優勢
十餘年中，NLPIR先後服務了全球30萬家機構。其中涵蓋了中央網信辦、中國證監會、中國人民銀行、國家統計局、國家氣象局等國家機構，中信信託、華為、人民網、中國移動、中國郵政等大型商業機構，以及中國科學院、清華大學、中國科技信息情報研究所等科研機構。

4. 有誰知道大數據分析師培訓哪可以

一民教育吧。很多年了，都知道，升學率很高呢，沒得說

5. 怎樣分析郵件營銷數據

U-Mail郵件營銷平台認為，在郵件營銷中運用大數據，好處是多多的:
第一，是避免資源虛擲浪費的，在以前的傳統媒體如電視、雜志報刊上發布廣告，有點漫天撒網的味道，畢竟效果不好評估，潛在消費者的行為沒法跟蹤，而雖然可以反饋回來收視率等數據，但是很籠統沒有細化。在傳統媒體逐漸式微的當下，營銷的主戰場已經轉移到了互聯網領域，正變得越來越精細化、個性化，即使是財大氣粗的公司也懂得有的放矢這一原則的重要性，畢竟能節省下成本就可以集中資源對競爭對手擠兌和碾壓。
第二，運用大數據輔助分析也可以更好的把握潛在消費者的興趣愛好、心理特徵、經濟實力及行為習慣，從而有針對性的做出改善，提升服務水準。總而言之，大數據可以提高營銷的精準度、關聯性和決斷力。像U-Mail郵件營銷平台，按照發送成功數量計費，就相對公平，它讓用戶知道，自己的每一分錢都花在哪裡？有沒有落到實處？
那麼在一次營銷活動中，我們需要掌握哪些數據呢？U-Mail郵件營銷平台建議，應該廣泛調動多個平台軟體，接收許多渠道反饋來的數據，綜合起來為消費者建模繪圖，才能捕捉到准確清晰的輪廓。主要有這么幾個數據類型：
一、從U-Mail郵件營銷平台反饋來的數據
比如打開率、點擊率、轉換率等，U-Mail穩定高效的投遞性能，即使達到上千萬封數量，仍能確保高送達率和反饋回來准確的數據。用戶可以通過分析打開率和點擊率，結合目標群體的來源地域、閱讀時間點和時長等，來了解目標群體對哪些內容感興趣？從而對此修改自己的郵件模板、調整發送時機。
二、從網站、微博、微信、博客等反饋來的交互數據
比方說消費者的瀏覽欄目、網頁內容、瀏覽次數等，從而把握TA對什麼內容感興趣？於是在繼之的群發郵件中，發送針對性內容；同時我們也可以根據客戶的一些行為，比方說已選購商品卻放棄購物車之類行為進行補救。
三、客戶的歷史數據
我們知道，一些行業是有周期性的，比方說奶粉尿不濕之類母嬰產品，一般客戶一次性購買一批之後就得等上一段時間才有再有意向（為方便客戶選購，同時公司也更好的為客戶歸類，建議商家可以時間為單位，設計三個月套餐、半年套餐、一年套餐之類）；比方說家用電器，不可能客戶剛買了一個電冰箱，然後你還繼續向其推送冰箱品牌介紹廣告……所以營銷人員應該搜集客戶的歷史購買數據，把握TA在哪個時間段有購物習慣？以及TA購物的周期性特點。
四、客戶的興趣偏好數據
包括客戶通常接收信息的渠道，客戶做出購買決定時是聽從朋友意見還是媒體的介紹？客戶屬於哪個年齡階段？喜歡古典型還是時尚風格？……諸如此類數據同樣重要。
營銷人員建立起一個資料庫之後，還需要時時更新，排除掉那些無效的、過時的信息，最終篩選出起決定作用的數據指標，憑借這些數據給我們營銷指引方向，我們就能做到精準投遞。

6. 利用大數據進行郵件營銷的「3大邏輯」

利用大數據進行郵件營銷的「3大邏輯」

大數據和大邏輯，正在成為我們通向成功的路徑。正如在實踐郵件營銷的道路中，我們的郵件營銷生態系統變得更加復雜，我們也開始擁有越來越多具有價值的數據點，那麼接下來我們應該往哪裡走呢？我認為，接下來我們需要做的是，為復雜的郵件營銷生態系統構建一套邏輯運行方式，化繁為簡，藉助工具，去轉化這些潛在價值。那麼目前市場環境背景下，郵件營銷運作主要遵循哪些大邏輯概念？下面是全球領先的郵件營銷服務機構webpower中國區給客戶提供的開展郵件營銷活動的3個」大邏輯「，現摘錄如下，供開展郵件營銷活動的企業參考。

盡管理解和利用生命周期的邏輯病不是一個新的概念，許多電子郵件營銷者現在都開始應用它，欣賞它帶來的價值。生命周期郵件通常只佔整體郵件發送量的15％，但據稱可以產生收入的35％。

從客戶和產品這兩個最普通的視角，你就可以多種方式看到生命周期邏輯。一些品牌已經應該產品生命周期邏輯，通過針對他們的最暢銷產品簡單地發送補貨郵件提醒用戶重新回來購買，取得了巨大的成功。但是這種類型的邏輯也並適用於所有的產品。

曾經有人堅持說，他們的產品不需要「更換提醒」郵件。但是相反，我認為無論是長久耐用品，快消品，或者是介於兩者之間的商品，每個產品都有一個生命周期：積極的運動者需要以規律的頻率更換自己的跑鞋，汽車擁有者需要每隔一些年更換汽車等等。

我相信，一部分市場營銷者知道了facebook將終結@facebook.com後綴的電子郵件地址的消息，之後 @facebook.com的用戶能夠設置帳號，使@facebook.com郵箱中的郵件被轉發到他們設置的其他郵箱。

因此，類似於在去年雅虎宣布停止中國雅虎郵箱服務的事件後，webpower中國區建議，品牌通過給使用中國雅虎郵箱地址注冊的用戶發送關懷類郵件，或在郵件內增加「更換注冊郵箱地址」按鈕等方式，鼓勵用戶及時更換注冊郵箱地址，以確保用戶可以繼續收到發送的郵件。市場營銷者也可以對這部分用戶郵件地址數據等進行更新，重新激活這些郵件用戶等。抓住某些具體事件或時間框架，市場營銷者可以利用情境邏輯做很多的事情，雖然這種情景邏輯不一定經常可以利用。

根據您的用戶行為定製化郵件並不是一個新的概念，但是如果在其中，特別是加入一些預測方法以推測下一個購買和互動，情況就可能變得非常復雜。比較基礎的應用就是針對「瀏覽-購物車丟棄行為」的用戶購物車丟棄提醒郵件。而更深層次的應用，如Booking等一些旅遊品牌可以利用有關目的地搜索或費用、星級、便利性等信息為規劃下一封郵件的內容提供指導。考慮到行為數據體積量是不斷呈增長趨勢的，如果企業可以通過設置邏輯參數，藉助智能化的BI計算預測模型，配以脫離人工操作的自動化郵件觸發，這樣對郵件營銷的效率和效益都是大大提升，目前國際領先的郵件營銷機構webpower中國區已經可以實現郵件營銷的自動化智能化。

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7. 大數據和物聯網將如何改變郵政服務

大數據和物聯網將如何改變郵政服務

你是否同時擁有「物聯網、數據策略與分析，以及郵政服務的運作、設施、產品和服務方面的專業技能和關鍵知識」？是的話，你可以試試向美國郵政署（United States Postal Service）投標，他們正在尋找合適的供應商來幫助他們實現「郵政物聯網項目」。如果你根本不知道我在說什麼，下面做了扼要介紹。

讓我們從那些顯而易見的事說起：很少有事物能像郵政服務那樣遍布各地，無處不在。另一點或許不那麼明顯：很少有人收集了如此大量的數據。郵政運營商從他們龐大的實體網路中收集了海量信息，例如，美國郵政署會對每個郵件和包裹掃描多達11次，這意味著每年共掃描1.7萬億次。其龐大的超級計算機數據中心已經是美國最大的數據中心之一。

美國郵政署監察長辦公室在今年5月發布的一份報告中寫道，在未來，「數量不斷增長的可操作數據的匯集，通過無所不在的網路連接整合和分享這些數據，以及分析學的快速發展，以上這三點的結合可能會為郵政運營商打開一個充滿機遇的新世界——郵政物聯網」。

郵政網路（郵車、郵筒、郵件和包裹、分揀中心等等）可能會配備低成本感測器，這將極大地增強郵政運營商收集有價值數據的能力。這個龐大的新數據來源可以幫助郵政服務提高運營能力和改善客戶服務，創造新的產品和服務，並為更有效率的決策過程提供支持。專家們指出，「郵政物聯網」還將對其他鄰近的非郵政行業產生積極的溢出效應，因為郵政服務自己收集或者找人代為收集的信息對其他人也同樣有用。

例如，讓郵車配備感測器可以降低車隊的維護費，優化行車路線，報告移動和無線網路的覆蓋盲點，監視環境狀況，探測有害的化學物質和污染。這些感測器收集的數據還能夠變成郵政服務新資產的基礎，為政府機構以及其他上市和私人企業提供服務。例如，可以把加速計放在郵車上，用來評估道路狀況和探測路面坑洞，然後將收集到的數據出售給市政局。

郵政大數據甚至還能幫助零售商進行新門店選址。這在德國已經有人付諸實踐：DHL向企業提供了一款付費使用的在線地理營銷工具，名叫Geovista。該工具將來自於德國郵政的地理數據、來自於其他機構的社會人口和住房數據以及有關消費模式的統計數據結合起來。這些信息可以幫助營銷人員進行新店鋪選址，並為銷售預測做好准備。開放數據還能為第三方開發者創造機會。法國郵政局正與創新軟體公司合作，希望利用其郵編、郵局位置、地址文件變動等資料庫來推出新服務。

在終端用戶方面，郵政大數據可以促進形成以消費者為中心的新型投遞服務。報告的作者們引用了SoPost平台的例子。在英國，該平台讓人們把Facebook和Twitter賬戶作為郵寄禮品或者產品小樣的地址，而無需寫明實際的詳細收貨地址。在瑞典，DHL正在測試「眾包快遞」，讓個人也有機會把裝著網購產品的包裹直接送到其他終端消費者的面前。通過一款手機應用，這項名叫MyWays的服務把那些需要靈活選擇收貨時間的人和那些願意順路運送包裹以便賺點小錢的人聯系起來。

考慮到上述以及其他的好處，監察長辦公室在6月17日發布招標通告，希望找到一家公司，幫助他們充分利用郵政服務產生的所有數據，並想出新的方法來圍繞這些數據構建創新式服務。投標者有希望贏得10萬美元合同。

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8. 目前郵政的大數據平台中的數據規模已經達到多少p的數據量

PA052697984652011-12-1016:00:00|當前處理：包裹單(郵政查詢)已簽收|處理機構：八坼處理時間處理單位郵件狀態2011-11-2317:25:08六道灣郵政支局交寄寄達地----江蘇省蘇州市吳江市2011-11-2319:59:00烏魯木齊市到達處理中心2011-12-0710:14:00上海郵區中心局到達處理中心2011-12-0723:40:00蘇州市到達處理中心2011-12-0906:01:00吳江市到達處理中心2011-12-1008:20:51八坼到達投遞郵局2011-12-1009:02:57八坼到達投遞郵局2011-12-1016:00:00八坼包裹單(郵政查詢)已簽收單位收發章

9. 大數據分析平台那家好，有給推薦個比較好的平台。

最權威的當屬NLPIR了。
NLPIR由專注於大數據科學研究與工程應用融合領域的十多名博士碩士，傾力15年，持續創新而構建，該平台分別獲得了2010年錢偉長中文信息處理科學技術獎一等獎，國際與國內公開第三方的獨立評測綜合第一名。綜合平衡了效果與效率，實現了 「又好又快」的技術追求。

普適優勢
NLPIR提供雲服務，更多的是提供第三方二次開發介面，你無需訪問我們的伺服器，確保自身信息內容的安全性，開發平台兼容當前所有主流的操作系統與開發語言。

經驗優勢
十餘年中，NLPIR先後服務了全球30萬家機構。其中涵蓋了中央網信辦、中國證監會、中國人民銀行、國家統計局、國家氣象局等國家機構，中信信託、華為、人民網、中國移動、中國郵政等大型商業機構，以及中國科學院、清華大學、中國科技信息情報研究所等科研機構。

10. 大數據分析網上培訓機構哪個好

目前2020年大數據分析網上培訓較好的機構有：

1、達內教育

2、新東方XDF

3、好未來TAL

4、學大教育

5、弘成教育

6、等等其他教育機構

(10)郵政大數據分析擴展閱讀：

選擇大數據分析培訓機構的注意事項：

1、宣傳與實際課程相對應

部分機構為了擴大招生，將自身的大數據開發課程包裝成為大數據分析培訓，雖然大數據開發技術最終可以實現大數據分析的部分功能需求，

但真正的大數據分析課程不僅要包括大數據技術實現、數據收集、數據預處理，還需要包括數據分析的方法以及最終數據分析結論應用和落地等方面的業務內容。

所以學習大數據分析課程可以從事部分大數據開發工作，但是大數據開發並不能掌握到大數據分析的核心知識。

2、課程內容與企業實際需求對應

參加培訓最終目的必然是提高自身水平或者實現高薪就業，無論是哪個目的，最終結果都是為了能學習到企業實際需求的技術。

所以在選擇培訓機構的時候一定要仔細觀察該課程的課程大綱，是否與目前企業招聘需求想匹配。對於企業招聘需求，大家可以直接通過招聘網站找到對應崗位的招聘要求。

3、課程服務到位學到真本領

參加培訓與自學最大的不同，不僅僅是課程內容，更重要的是培訓機構提供的課程服務能幫助大家更快更好的掌握技術。

數據分析的老師都是目前企業中相關崗位的領導人物，因此你在學習基礎知識點的同時，可以掌握到企業實際應用的案例。