呼叫中心大数据分析
『壹』 云呼叫中心和传统呼叫中心在功能上有什么区别
云呼叫中心，可以从两点去解释：从技术方面讲，呼叫中心使用了云技术，故被称为云呼叫中心;从服务模式上讲，毋须采购设备，购买简单的终端设备即可使用，足够的宽带、一台可上网的电脑即可实现呼叫应用。
云呼叫中心可以做到硬件、软件虚拟化，并将接入，录音、筛选、监控等功能全部放入云端，网络资源可以做到按需配置、按需管理和调度。这样一来，工作人员无需知道后台运行几台服务器，只需准备好电脑、网络和人员，就可以灵活构建企业自己的呼叫中心，而且可以根据企业的业务和人员需求进行灵活扩展。这无疑将大大提高业务的上线速度，并保证良好的可扩展性。
与传统呼叫中心相比，云计算呼叫中心具有如下优势：
分布式部署和数据分析能力强
与传统的呼叫中心相比，云计算呼叫中心的核心优势在于分布部署和大数据分析能力。借助云计算的虚拟化和弹性优势，云呼叫中心可以跨地域协同工作、多分布点集中管理、统一路由统一排队，帮助客户节约成本，提升服务质量；逐点采集交互过程数据、结果数据，并结合分布式文件、内存、数据库及计算技术，对海量数据进行分析，帮助企业细化客户肖像，提高电销成交率和人均产值。同时用户可以随时随地以任意形式的终端接入呼叫中心平台实现跨地域协同工作，多点分布集中管理，摆脱了传统呼叫中心座席只能安于一隅的桎梏。分布部署同时可以实现对各种经营资源的整合，销售人员、客服人员、分支机构、产业链上下游资源等都可以在一个平台上高效协同和统一管理，能够使企业充分实现“云中运营、任意布局”。
成本低
云计算呼叫中心不必购买、安装昂贵的专业设备和系统，呼叫中心所需的全部软硬件都已经在运营商机房建设完毕，企业只需轻松开通业务即可接入。并且云化的自动集中式管理使得企业无需负担日益高昂的数据中心管理和硬件维护的成本，云计算可以最大限度地分摊用户成本，让用户充分享受低成本优势。
系统伸缩性强
云计算呼叫中心企业用户可以根据自身的业务状态，和员工人数等选择座席数量灵活开通，并且由云呼叫中心服务提供商负责完成所有的软件、硬件升级，帮助企业降低成本浪费的可能，提升企业的抗风险能力。
建设周期短
没有复杂的网络拓朴，部署快速、按需计费、管理便捷，在效率至上的今天，云计算呼叫中心更适合现代企业的业务需求和商业现状，尤其是跨地域的呼叫中心需要。
『贰』 大数据分析师必知的25个术语
最后，您将对Data Analytics中最基本的流程，工具和任务有基本的了解。在我们完全指导的数据分析入门课程中，所有这些内容都得到了详细介绍，该课程将使您从一个完整的初学者到对数据的了解仅一个月。现在，让我们打开前25个术语并找出其中的内容。
1.资讯主页
数据分析师使用数据可视化工具(通常称为仪表板)将接收到的所有数据转换为图表。从本质上讲，这是他们的控制室，他们可能花了很多时间来构建这个数据中心。确保告诉他们看起来很棒。
2.数据收集
一个相当宽泛的术语，用于描述收集数据的实际行为。根据业务或组织的性质，可通过多种方法收集数据。数据可以从在线调查的结果中收集，也可以通过记录进入购物中心的人员来往的传感器收集。数据分析师必须确保安全地收集数据且不会遇到问题。
3.统计
数据分析师应该至少对统计数据有基本的了解，因为他们经常在数据分析中发挥作用。重要的是要知道离散变量和连续变量之间的区别，数据分析人员将需要掌握统计模型。
4.数据建模
对于外行来说，很难建立数据模型。简而言之，数据模型用于映射数据需要流动的方式。使用文本和符号，可以更基本地了解复杂数据流及其移动之间的关系。一旦确定了数据的前进方向，就可以开始计划如何分析数据。
5.数据准确性
另一方面，数据准确性是一个非常简单的概念。您收集和记录的数据必须正确，否则将基于虚假信息做出业务决策。数据准确性的另一方面涉及数据收集的方法-应该有一种标准的方法来收集企业内部的数据，以确保一致的数据收集。
6.数据挖掘
数据挖掘是数据分析的核心-广义上讲，它是指搜索数据以识别模式和趋势的整个过程。数据分析师是信息产业的坚强后盾。
7.数据监控
预计数据分析师将定期检查数据的收集和存储，以确保其符合质量和格式标准。良好的数据监控做法可以避免在移动数据之前检查数据，从而节省了业务时间和金钱。
8.数据清理/数据清理
数据清理是指删除数据的行为，这将导致分析失真或不准确。如果您的数据很脏，或者是因为您收集的数据质量不佳，或者是因为其中包含的准确性不高，那么该是时候洗一下了，错误的决定将在此基础上做出。
9.预测分析
预测分析也称为预测建模，它涉及使用数据对未来结果进行假设和预测。必须使用预测分析来维持业务的竞争优势。
10.数据完整性
数据完整性是数据在其整个生命周期中的维护和保护。它涉及安全性，备份和删除重复数据。
11.数据提取
数据提取是从数据源中获取数据以进行存储或处理的实际过程。通常，数据在提取时是非结构化的，并且可以采用任何形式，例如表和索引。
21. API
应用协议接口是使一系列功能自动化的现成代码，通常用于数据分析。为了加快预测分析的过程，API用于快速处理和摘要数据。我们需要将信息转换为智能，而API通过执行与此类工作相关的通常单调的任务，使数据分析师的工作变得更轻松。
22.数据充实
关于客户数据，数据充实的过程涉及第三方数据与现有数据的合并。“丰富”一词涉及这样的事实，即当您向其中添加额外的数据时，原始数据变得更加有价值。这一切与了解更多有关您的客户有关，并且当配备了这些知识后，品牌便可以个性化他们的营销。
23.数据可访问性
通过改善数据的可访问性，其他涉众可以使用此类数据来影响自己的决策。公司员工对数据的了解越多，他们就越有能力做出明智的决策，从而在竞争中处于领先地位。
24.数据核对
数据协调本质上是一项检查，旨在确保数据迁移正常运行。将目标数据与原始源数据进行比较，以检查所有计划中的事情。重要的是要证明迁移没有遇到问题。
25.数据标准化
为了允许将不同的数据集一起使用，必须确定一种通用形式。本质上，这是将不同的变量放在相同的范围内的行为，以便可以对它们进行比较和对比。此过程发生在从源中获取数据之后，然后再将其加载到目标系统中。
所以你怎么看?所有大数据分析师必知的25个术语和过程乍一看似乎令人生畏，但如果其中任何一个引起了您的兴趣，为什么不参加我们的数据分析入门课程而又走得更远呢?除了这篇文章之外，大数据分析师必知的25个术语我们还介绍 了数据分析师和数据科学家之间的差异，而我们的数据分析师薪资指南将使您了解作为数据分析师可以赚到的钱。
『叁』 为什么大数据与客户分析有所不同
为什么大数据与客户分析有所不同
大数据，这个术语已被过度使用，同样也被过度误解。现在我们陷入了这样一个怪圈：每个人都在谈论这件事，每个人都认为别人在做这件事，所以每个人都说他们正在做这件事。
下图的谷歌趋势曲线向我们展示了在过去几年里每个人都在谈论的大数据的搜索量变化情况：
谈论大数据
很多人可以就大数据的话题夸夸其谈，但很少有人会意识到大数据对于他们的业务的真正意义。许多人在讨论如何管理大数据，但只有很少的人会仔细考虑如何去使用大数据。也就是说，简而言之，大数据和客户分析之间存在着较大的差距。事实上，在Gartner最近的调查报告中，超过50%的受访企业表示他们不知道如何从大数据中获取价值 .
到目前为止，大部分的讨论都是关于大数据的IT问题的。这些问题的重点是，应该如何对体积巨大的数据进行合理的组织、标记、清理并把它存储起来。就大数据的话题我们可以讨论的内容很多，比如数据存取、数据安全、数据的存储和吞吐量等等…… 这些都是很重要的内容。但如果你是一个公司的老板，这些应该是你最不需要担心的事情。你真正需要担心的是这里边有没有一些东西可以促进你的客户关系管理。对于大多数公司（这里指的是Adobe数字营销的客户）来说，大数据的目的是让你对你的客户可以有更深入的了解。
一个很不好的现象是，当业内的人谈及大数据时，往往都是专注于数据量的大小。数据量的大小是无关紧要的；大规模数据的问题已经基本得到解决。重要的是，企业可以用这些数据来做什么。如果你不使用这些数据来产生驱动营销和业务决策的洞察力，那么即使你使用了非常有效的方式来存储了海量的数据，这对于你的企业也不会有什么促进作用。需要明确的是：能够正常运行数据查询是一回事，而能够为你的企业产生驱动战略规模化的见解则是另一回事。
Adobe是大数据技术的深度用户，管理着数十PB的数据，30分钟内处理的交易比整个信用卡处理网络一天内处理的交易还要多，运行处理大量的数据这并不能算是Adobe的目标，Adobe的真正目标是帮助客户获得所需要的可操作的规模化的见解。
仅有少数真正懂得大数据、能从数以PB计的数据量中获取到见解的分析师是不够的。公司里所有人都应该把客户数据使用起来。比如，营销人员和呼叫中心都应该能够基于前期客户与公司的互动预测客户的需求。 如果那丰富的客户与品牌的互动数据不能在公司中得到充分利用，那么这些数据的意义就不能真正体现出来。
所有的这一切意味着你需要使用收集到的数据更好地了解客户，并不断优化客户体验。这可能意味着你需要为每个客户提供一些不同的东西。这其中的关键是要想清楚如何利用大数据为每个客户量身定制有意义的信息。例如，联想采用客户分析以了解客户在数字属性与呼叫中心之间的访问过程 ,从而为客户提供更贴切的用户体验。这将产生可衡量的有利于促进业务发展的积极影响。
大数据重要不？当然重要。但它不是你的业务是否会取得成功的决定性指标。你对你的客户的认识才是。客户分析可帮助你优化客户体验使它变得更简单更流畅。简单而流畅的客户服务，可以让你赢得客户的心并且他们会成为你品牌的代言人……这才是你的数据的真正的用途。
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『肆』 利用大数据分析语音质检的优势在哪
大数据分析语音质检可以提升质检分析的精准度，另外，当呼叫中心日电话呼出量和呼入量达到上百G甚至更大体量时，必将伴随一些技术问题的出现及人工无法解决的情况。呼叫中心不仅对大批量的语音进行检查，而且希望在最短时间内对导出结果进行二次分析统计，这就是由数据规模增大带来的技术问题。若没有依托于底层大数据平台，很难快速准确的对大体量数据进行运转处理，这也是中金数据语音分析云不同于行业内利用单机或集群的方式处理语音数据的优势所在。
『伍』 银行呼叫中心大数据分析
首先银行的呼叫中心一定会累计大量的客户数据。有了这些数据，就可以定义维度，把客户的年龄，性别，提供的问题，银行账户存款等等一些客户经理或者销售人员所关心的维度作为标准，把客户利用大数据分析的一些聚类，协同算法去进行分类。比如可能一些客户会询问一些理财产品，我们就可以把和这些客户类似的客户利用大数据分析出来，推送给客户经理去推荐一些理财产品，增加业绩。
『陆』 如何用大数据管理呼叫中心，提高工作效率
信息补全和预处理，深入可电联。
『柒』 大数据呼叫中心企业主要是做什么的 求大神用通俗易懂的语言介绍一下，万分感谢
大数来据是未来呼叫中源心的发展趋势之一，并且大数据和云计算将与呼叫中心交互作用，使得呼叫中心更加智能化、便捷化。
拥有海量的客户信息是呼叫中心的主要特征，并且随着每一位新客户的加入，以及每一个客户呼叫的介入，呼叫中心的客户数据库在不断的膨胀，因此采用大数据方法来管理数据中心的客户信息已成必然。
当然，大数据的价值不仅仅在于对海量信息的保存，更在于用智能化手段对信息进行深入挖掘，发掘潜在的市场价值。比如，可以根据客户的消费量来判断该用户是否存在流失的可能性，采用相应的措施挽留客户;同时，也可以根据客户的消费习惯，判断其对相关联产品的潜在需求，发掘新的合作机会。
『捌』 大数据呼叫中心企业主要是做什么的
大数据是未来呼叫中心的发展趋势之一，并且大数据和云计算将与呼叫中心交互作用，使得呼叫中心更加智能化、便捷化。
拥有海量的客户信息是呼叫中心的主要特征，并且随着每一位新客户的加入，以及每一个客户呼叫的介入，呼叫中心的客户数据库在不断的膨胀，因此采用大数据方法来管理数据中心的客户信息已成必然。
当然，大数据的价值不仅仅在于对海量信息的保存，更在于用智能化手段对信息进行深入挖掘，发掘潜在的市场价值。比如，可以根据客户的消费量来判断该用户是否存在流失的可能性，采用相应的措施挽留客户;同时，也可以根据客户的消费习惯，判断其对相关联产品的潜在需求，发掘新的合作机会。
『玖』 呼叫中心的大数据之路如何走
有人曾做了一项研究，该项研究结果显示，在2009年年之间，亚太区基于云计算和托管的呼叫中心市场将以每年超过15%的速度增长，到2016年，该市场将达到12.5亿美金。而伴随着当前大数据、云计算的发展，云技术在行业领域的应用正在进一步渗透，以云计算呼叫中心为例，云计算已将传统呼叫中心带入了一个全新的领域当中，而基于云下不同形式的云计算呼叫平台也是脱颖而出。 对于新兴呼叫中心的运营与管理需要具有一定行业经验的解决方案服务商的推崇，作为以呼叫中心早期的建设者xx在呼叫中心托管服务商中推出了以云计算SAAS的应用模式，在实践中显示，云计算模式下的呼叫中心更适合于具备外包模式基础的行业新形态。 而随着云计算应用的不断推进，更多行业里的厂商开始推出各种形式不一的基于云的应用落地，对于基于公有云和私有云两者间不同云形式下的呼叫中心厂商的竞争也就犹然而生。 从客户一方来看，这对于企业用户在基于私有云和公有云之间形成一定抉择，对于企业而言，无论是选择公有云还是私有云，从技术角度去看都是要以解决重要事件与大数据处理的能力作为核心，此外对于企业的管理需求也是关键条件之一。 云计算、移动互联等新兴技术的不断成熟带动了对于当前呼叫中心市场的前进步伐，云呼叫中心必须更紧密的贴合客户业务特性，尤其是业务数据的管理与增值，包含数据大集中与多渠道业务数据整合。 大数据的到来引领起企业用户对于数据业务价值的追求，尽可能的进行数据挖掘和获取价值机会，伴随企业呼叫中心的不断增多，企业对于呼叫中心本身的应用价值提出要求，这同时也是加强了对于呼叫中心服务商自身能力的一个考验。而从实际来看，企业在实施操作企业呼叫中心的过程中就将这种新形态引入业务之中，从而在服务中通过对于在大数据的挖掘中获取到有利于促进公司发展的价值信息。 呼叫中心引入云服务要从本质上是以语音交换、存储和计算资源的“池化”等方面展开实施，并能够让资源实现统一分配，按需所用的模式运营。做好云计算时代的呼叫中心服务需要将传统观念进行转化，将整体解决方案向全面服务提供趋势递进，在卖软硬件集成的同时，商业模式与服务本身已成为当前云呼叫中心的一个重要竞争力。 而今，呼叫中心的新型模式正冲击着对于传统呼叫中心的认知，从而带来企业对于呼叫中心需求的不断提升，对于服务商的选择需要从资源整合、投入产出、服务体系等多个层面去分析，由于企业对于呼叫中心彼此需求的不同，对所处市场进行需求细分多层的业务属性来。 对于呼叫中心市场的云化发展也使得云计算的应用价值突显出来，市场产品走向云化的同时，在行业市场一方，各大面向呼叫中心的服务商们也纷纷打出云化概念的新形态“云呼叫中心”，xx对于云呼叫中心未来的发展作出以下四点判断：按需供应服务、性价比高、成熟的云技术，形势多样的模式。面对繁杂多样的云产品市场，技术与服务成为了不可缺少的两大主导方向。 在这个大数据当道的时代，作为私有云特质的一项新兴概念，刺激了呼叫中心行业市场的客户需求，在当企业面对海量数据大潮席卷而来时，想必对于呼叫中心方案提供商而言是一次巨大的考验。云计算的应用落地也使得企业转变了传统的商业思维，通过预见云化产品所带来的便利，同时也为行业本身发展带来新的活力。
『拾』 大数据跟呼叫中心的关系
以AOFAX呼叫中心实现为例。大数据注重分析，呼叫中心注重收集，这两者相互依存。
大数据分析更多内嵌于呼叫中心，利于产生很多效益。