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演讲稿也叫演讲词，它是在较为隆重的仪式上和某些公众场合发表的讲话文稿。优质的演讲稿该怎么样去写呢？以下是我帮大家整理的演讲稿模板范文，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
大数据思维演讲稿篇一
;[摘 要] 针对当前电网可靠性问题，以输电线路缺陷数据为研究核心，分析缺陷发生的各种规律，找出引发缺陷的关键因素；
通过数据实际反映线路缺陷与杆塔信息间的逻辑关系，实现多角度、多维度数据分析。通过筛选关联性高解释能力强的杆塔信息做缺陷预测，及时发现设备隐患，分析设备存在的问题，辅助管理人员决策。
中图分类号：f407.61 文献标识码：a
一、输电线路设备缺陷评估分析现状
一是工作效率低。据输电线路人员定额标准测算，每人平均工作效率为4公里/日，在没有大规模应用机巡作业之前，输电运维缺员严重。二是巡检质量不高。受地形、观察视角、技能、经验等因素影响，工人依靠肉眼或望远镜等简单工具容易对隐患判断失误。三是作业风险高。工人经常需要翻山越岭、登塔走线，不仅劳动强度大，而且工作条件艰苦，且工作中存在野生动物伤人、高空坠落、中暑、冻伤等人身安全风险[2]。
二、输电线路缺陷评估分析设计思路
针对目前输电线路巡检管理存在的一些现状，为有效对输电线路设备的缺陷进行有效管理，需要我们运用新的技术来开展工作。根据分析结果，可以准确判别缺陷类别、缺陷严重程度、设备的状态等信息。及时发现设备隐患，分析设备存在的问题，辅助管理人员决策，从而进一步完善输电线路设备管理体系。
三、输电线路设备缺陷评估数据分析
（一）数据集构建
原始数据来源见下图：
其中基础数据规模约30 mb，缺陷数据规模约2mb。
基础数据的质量问题重点来自于缺失值，通过对数据整体做非空频次分析，利用唯一值判断等手段评估缺失率超过90%的多列数据挖掘意义不大，予以舍弃；
缺陷数据的质量问题重点来自于编码不一致，存在大量主观描述、同义近义词数据，通过查阅输电运检规程予以统一。
数据预处理分为数据清洗、数据转换、数据整合三个步骤：
1.数据清洗。通过确定缺失值范围，去除不需要的字段，连续变量使用平均值或中值填充，其余根據输电业务知识推测填充。2.数据转换。对数据做了统一化、标准化、离散化处理。3.数据整合。基于已完成清洗、转换工作的基础数据和缺陷数据，基于所属线路和杆塔编号两个关联变量，整合完成宽表。
（二）多维相关性分析
1.通过缺陷大类和电压等级的pareto分析，确定分析的重点在于330kv和110kv线路的本体缺陷。2.通过本体缺陷的分布分析，得知本体缺陷多发于乡镇及农牧区的戈壁滩平原；
且在本体缺陷中占比最高的是杆塔缺陷和金具缺陷。3.通过杆塔外部缺陷的鸟害缺陷数据分析，发现该地区输电线路鸟害有季节性、反复性、区域性三个明显特征。4.通过缺陷分类和所属线路的偏差分析，得到宗龙线、永夹线无论是一般还是危急缺陷异常值高，急需安排b、c类检修的分析结论。
（三）随机森林模型预测分析
通过k折交叉验证法，项目组选取准确率最高的模型：随机森林（randomforest）作为本研究的建模工具。
随机森林从本质上属于机器学习的一个很重要的分支，叫做集成学习。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类做出的预测。
随机森林最主要的两个参数是n_estimators和max_ features以及max_depth。
n_estimators：表示森林里树的个数。理论上是越大越好，但是计算时间也相应增长。所以，并不是取得越大就会越好，预测效果最好的将会出现在合理的个数。
max_depth：决策树最大深度。
max_features：每个决策树的随机选择的特征数目。每个决策树在随机选择的max_features特征里找到某个“最佳”特征，使得模型在该特征的某个值上分裂之后得到的收益最大化。max_features越少，方差就会减少，但同时偏差就会增加。对于分类问题，max_features=sqrt（n_features）。
由于本研究使用的模型为随机森林，主要的可调超参数为多个，故用网格搜索法确定最优参数。主要评价指标为拟合效果，次要评价指标为训练时间。
引入网格搜索，实验结果如下：
拟合结果= 0.7558819171324392
网格搜索经历时间：0.978 s
接着项目组选取对决策树最大深度max_depth和内部节点再划分所需最小样本数min_samples_split进行网格搜索。
实验结果如下：
决策树最大深度 {max_depth：
7}
拟合结果 0.791231732776618
网格搜索经历时间：0.792 s
引入以上两个最佳参数后，看看现在模型的袋外分数，实验结果如下：
{max_features：
5}
拟合结果0.8225469728601252
最后用搜索到的最佳参数（n_estimators=30，max_ depth= 7，max_features=5）结合最终的模型拟合，得到袋外分数oob_score_= 0.868，模型此时已经接近最优了。
通过网格搜索进行参数调优，验证模型的质量分别从耗时、准确率、误差和roc曲线方面比较判断，验证了改进的系统分类模型无论在耗时上还是在分类的精确率上都有所提高，促使本机器学习模型能够变成得到较高精度的缺陷预测模型。
四、输电线路设备缺陷评估成果应用
本项目的多维分析内容在输电线路设备缺陷数据结构化后，可作为智能监测分析平台的应用参考，结合输电运维指标体系，形成一套完整的输电运维驾驶舱系统。
五、输电线路设备缺陷评估成果成效
项目应用预期成效主要体现在以下三个方面：
（一）资金方面合理高效使用
通过对缺陷和隐患的分析，评估线路运行状态，为线路规划设计、施工验收、大修技改项目储备等各环节提供依据。
（二）管理更高效智能
目前基层班组普遍缺员严重，通过数据分析情况评价线路风险及状态，自动告警，为辅助决策提供依据。更合理使用人力资源，避免人力资源的浪费以及该巡视的地方没有巡视到情况的发生。
（三）线路运检更加科学
通过数据的分析和模型预测应用，可以发现设备缺陷和隐患的具体位置，自动告警，为辅助决策。从多个维度分析各类缺陷的发生规律，建立分类模型进行缺陷预测，更有助于有的放矢，大大减少资源浪费，增强输电运检单兵战斗力。
六、结语
通过建立智能监测分析平台，输电线路缺陷数据将由非结构化转向结构化，过程管控也由人工化转为科学化，不仅降低了电力企业的成本预算，还提高了电力巡检工作的效率，这让供电公司输电运检智能化业务能力支撑能力明显增强。
通过对杆塔台账数据和无人机自动巡视缺陷报告数据资源的梳理和整合，使供电公司输电运维检修方案决策第一次实现“用數据说话”，有助于公司未来更好地运用大数据，实现电力大数据的价值挖掘，激发企业的创新模式，实现公司管理水平的全面飞跃。
参考文献：
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;摘 要：成功的营销战略对于企业来说是提高经济效益的重要基础，所以企业应该时刻把握经营环境变化动态，根据时代发展需求来制定相应的营销战略。在大数据时代到来之际，对于企业来说既是发展机遇，也是一项挑战，据此，企业应该积极转变营销战略思维，深入分析大数据时代发展趋势，制定符合时代发展需求的企业营销战略思维模式，为企业实现可持续发展目标做好充分准备。
关键词：大数据时代;企业;营销战略;思维
随着信息技术的发展速度不断加快，促进了大数据时代的到来。大数据技术的普及应用不仅能够改变大众的生活与工作方式，也对企业营销战略的制定产生一定影响。基于大数据环境之下，企业经历着包括思维、生产、管理等诸多方面的变革，为了更好的应对市场营销环境发生的变化，那么企业营销思维模式进行创新改变，以适应大数据时代的发展现状，拥有应对突发危机事件的能力，保持企业经济效益提升，在激烈的市场竞争力中占据主导地位。
1 大数据内涵与特征
如今企业的经营与发展已经无法脱离大数据技术，依靠大数据技术支撑能够帮助企业制定最优发展战略规划，而且借助于大数据，可以促进企业高层的决策水平提升。大数据作为数据分析的前沿技术，其内涵简单来说就是从各种复杂的数据当中来快速获取最具研究价值信息的能力。据此，企业的发展需要建立一个基础平台来完成数据的搜集，通过研究分析数据能够帮助企业拓展发展思路，促进企业综合竞争实力提升。大数据特征可以概括为四个方面：一是大量，也就是数据的体量巨大，能够容纳很多数据信息;二是容纳的数据类型很多，比如图像、动画、视频、地理位置信息等都可以包含其中;三是信息处理高效、快捷;四是商业利用价值高。
2 大数据给企业营销环境带来的影响
当前社会，让企业之间竞争逐渐变得更加激烈，日新月异的市场环境让各个企业在制定营销战略时遇到了困境。其实，企业外部环境的不断变化，对于企业来说既是挑战也是机遇，关键在于企业能否把握住机会，或者具备将挑战转变为机遇的能力。大数据时代下，对政治、文化、教育、法律、科技等诸多领域都产生了重要影响，所以在很大程度上推动着企业营销思维的变化，其中科技是第一生产力，而大数据又与科技领域紧密相连，所以企业应该对新技术给予理智对待，指导营销人员对新技术进行全面了解和掌握，将新技术应用到营销工作中，来提高营销服务质量，为顾客带来更好的消费体验。未来企业面临的营销环境会更加复杂，所以企业应该深入对大数据技術的探索，以便掌握关键信息和市场发展趋势，为企业经济效益提升做好充分准备。
3 大数据时代下企业营销战略思维模式的变革
3.1 市场营销人员工作理念发生转变
从客观角度来说，大众在工作过程中，极易受到固定思维的影响，再加上自身目标不够长远，所以面对新兴事物时就容易产生抵触情绪，怀疑和警惕心理也会更强。不过，基于大数据时代背景下，大数据给企业营销战略带来的变革影响已成事实，如果想在激烈的市场竞争中获取成功，那么作为企业营销人员必须要做好应对和接受大数据的准备，并从中探索大数据的便利之处，让大数据在工作过程中充分发挥积极效用。此外，企业对于大数据技术的应用态度也会影响企业的发展前景，显然大数据对于企业的营销方式具有优化作用，如果不对大数据技术加以重视，那么企业很有可能就要面临被市场淘汰的结局。大数据技术的应用不仅是改变了营销人员的工作方式，也影响着他们的营销思维，引导营销人员学会运用数据之间的关联性来分析客户需求，通过对数据进行采集、更新、识别、总结等，可以得知客户的消费习惯，从而能够为他们提供针对性强的定制服务，赢得更多客户的信赖与支持。
3.2 提高营销精准度
在传统的商业模式下，采用的是标准化生产模式，商家需要对客户实际需求进行猜测，那样营销精准度会下降，同时发布的广告资源也没有起到良好效果，导致经济效益水平难以提升。因为当前社会公众的个性需求越来越多样化，且存在很大差异，定制化服务模式对于客户来说是更为需要的，所以借助于大数据技术来提高营销精准度，正是需要企业引起重视工作内容。通过大数据，可以对每位客户的多维数据进行搜集，对他们的购买需求、付款方式等信息精准掌握，这样就可以为客户定制个性化服务模式，以节约客户的选购时间，大大提升客户消费满意度，从而能够为客户积累更多客户资源。
3.3 完成行业跨界整合
处于大数据环境下，有数据产生的地方就可能有商机，因为大数据是建立在关联性思维基础之上，所以让企业内部的分工更加明确，同时联系也更密切。通过大数据分析预警结果，营销人员可以及时获知当前市场上产品的供求是否达到平衡，如果某项产品的需求大于供给，那么在制定营销战略时就可以向缺少的产品进行倾斜，假如某项产品在市场上的供应即将饱和，那么就需要适当减小产能，这样避免造成资源浪费与经济损失。在各个行业中，企业之间通过数据共享就可以完成统筹协调，避免供应不足或者产能过剩的现象发生，为行业之间的跨界整合提供了很大便利，企业营销渠道也能够得到拓展。比如消费者的坐标信息对于交通行业来说是很重要的，需要明确消费者坐标位置才能及时提供服务，但是通信行业对消费者的坐标信息掌握很全面，所以两种行业便可以通过大数据技术来实现信息资源共享，对各自行业的发展都有积极影响。其实，能够实现融合发展的行业之间有着很强的互补性以及数据关联性，在大数据时代，跨界整合已然成为一种趋势，这也意味着企业营销战略思维也会趋于共享、包容、开放，同时也会注重创新。
3.4 和消费者构建合作共赢关系
传统的交易市场上，商家和消费者之间的关系就是相互博弈，各自获取的信息并不对称，因为客户获取商品信息的渠道较少，所以处于弱势地位，难以对商家产生很大的信任。在大数据时代背景下，企业营销战略的制定就是为了给消费者带来良好的购物体验，并为其提供个性化服务，尽最大力量满足消费者的各项需求，因此在交易过程中产生的信息数据可以进行再次利用。在数据逐渐成为一种资本以后，企业营销战略目标就定格在不仅让消费者愿意购买，还要愿意主动分享购物信息，这样一来，企业能够通过客户分享出去的数据中探索利用价值，然后为提高消费者满意度而改进生产销售模式，让消费者获利的同时，企业也会获得更大的经济效益，从而消费者和商家之间就构建起了稳定的合作共赢关系。
3.5 店铺无人化经营成为现实
伴随着ai技术的快速发展，人类所从事的体力以及判断力工作将会被机器设备逐步取代。通过营销人员与机器的配合，计算机可以自主完成数据采集、整理、总结、分析等，然后将分析结果直接传递给营销人员，大大提升了营销工作效率。在大数据和物联网的结合之下，关于商品的咨询、预约、购买、退换、售后服务等一系列工作都可以交由机器完成，让营销人员摆脱琐事困扰，投入更多时间和精力到营销方案的制定、创新上，有助于企业经济效益的整体提升。
3.6 更加重视客户数据搜集
对于企业来说，营销过程中产生的交易、商品属性、与客户的沟通等信息都可以数据化，整个营销活动过程会产生大量数据，对数据进行提取、分析，便可以得到更具研究价值的内容，大数据技术的应用就是将营销活动信息进行数据化处理，比如现在我国的手机用户已达到十三亿之上，所以每天产生的数据信息是庞大的，通过搜索手机用户的所处位置、消费行为、网络浏览记录等就可以完成对手机用户的行为分析，然后为其提供准确度更高的广告推送，也是营销互动提升工作效率的一种渠道。在信息化社会中，掌握的核心数据信息越多，其获取的社会财富就越多。对数据进行搜集就是为了探索其深层次的利用价值，所以数据也就成了能够获利的商品，未来营销战略的制定将会把对客户数据的搜集作为重点，充分挖掘数据背后的价值，使数据成为企业可持续发展目标的资本。
4 结语
综上所述，大数据具备信息传播速度快、准确率高且内容丰富等特点，给公众的日常生活和工作带来了多方面影响。对于企业来说，营销战略思维应该依据时代的发展而有所变化，否则难以对消费者的真实需求又准确把握，不利于企业经济效益提高。据此，在大数据时代的影响之下，企业营销战略思维应该向创新工作理念、提高营销精准度、完成行业跨界整合、与消费者构建合作共赢关系、实现无人化经营、重视客户数据搜集等方面进行转变，从而可以紧随大数据时代发展步伐，把握住时代发展方向，不断提高企业综合实力。
参考文献
相关热词搜索：;大数据思维演讲稿篇三
：大数据时代对家具设计教育提出了新要求，应用大数据思维进行教学改革势在必行。该文探讨了大数据时代对家具设计专业的影响，提出了基于大数据思维的家具设计教学改革需要重置人才培养目标、调整课程体系，更需要革新思维，构建新的以学生为中心的教学模式和多元动态的教学评价体系。
大数据时代正改变着各行各业，也深深影响着教育行业。教育行业在大数据的冲击下，正在努力探索大数据的影响，积极进行教学改革。家具设计是一门独立而有特色的艺术学科，大数据既为家具设计教育提供了丰富的信息资源，也给家具设计教学思维以及课堂教学方式、方法的改革和创新带来了影响。大数据大大推动了家具设计教育的发展和改革，也对现代家具设计教学提出了新要求。如何顺应时代要求利用大数据进行教育革新，是当下需要深入研究并解决的重要问题。
大数据时代，设计教育面临前所未有的机遇和挑战。课堂界限的消失、教学过程的开放、教学资源的多样化、课堂课后信息反馈的直接性等大数据所带来的新现象，对以往的教学理念、课堂教学模式、学生管理方式等产生了巨大的冲击。以往以教师为中心的教学方式的弊端显现出来，大数据促使教师必须摒弃陈旧观念、革新思想、转变教学思维，要求教师除了给学生传授知识外，也应该利用数据判断学生的需要，学会应用数据进行教育重塑和分析、指导教学，培养学生信息搜集、处理和使用的能力，引导学生由被动地学习转向主动、积极地学习和探索，帮助学生实现自主学习。大数据时代，学习的场所也不再受时空限制，学生随时随地可以通过网络慕课、微课等选择自己需要的学习资源进行在线学习，学生的学习自主性和选择性显著增强，获取知识的途径也更加多样化。以往的教学模式已远远满足不了当下的教学需要，对学生的个性化教学被提上日程。在教学管理上，高校教育工作者需要引入大数据概念，要学会运用互联网的关联能力和大数据云计算的数据处理能力以及预测能力建立健全教学管理体系。高校要建立便于数据采集的平台，对学生的'管理数据（如学生的基本信息、日常考勤、学科成绩、各类表现等）、教师的管理数据（如教师的基本信息、执教课程相关信息、研究方向、主要成绩等），以及综合管理类数据和必要的应用类大数据，进行有效采集。高校要重视大数据给职业教育发展带来的冲击和影响，重视对大数据相关资源的建设，整合教育教学过程中所用到的数据资源，完善与教学相匹配的数据库，用大数据思维助力职业教育升级。
１、与时俱进，重置人才培养目标，调整人才培养方案，优化教学内容在家具行业，大数据在市场中的运用效果越来越凸显，大数据给家具企业带来的巨大价值也越来越显现。
如何利用大数据，抓住大数据带来的信息优势，成为了家具企业思考的重要问题。新形势下，家具行业的人才需求特点已有所转变，高职家具设计专业的人才培养必须与时倶进，人才培养目标除了包括注重培养学生的创新精神外，还包括培养学生的数据意识，使学生具有较强的计算机应用能力和数理统计分析的知识与能力，从而将学生培养成能够应用大数据进行家具设计创新、家具企业智能生产以及家具电子商务的复合型人才。在课程体系的设置上，学校应以人才培养目标为导向，将大数据思维贯穿到课程体系的整体设计中，同时在保证家具设计专业基础课和核心课程的基础上，相应地增加一些大数据分析的课程。增设的大数据分析类课程主要是培养学生对数据的认识与应用能力，使学生了解大数据时代家具行业如何利用大数据为家具设计创新、家具智能生产等提供更高效、便捷的服务，从而更顺应社会对家具设计人才的需要。所有课程的学时安排可结合大数据时代学科特点进行优化整合，通过必修、选修课程相结合、课堂学习和自主学习相结合，让学生掌握行业要求的必要知识。在大数据时代，家具设计教育要最大限度地考虑如何应用大数据丰富和发展家具设计教学理论与实践，课程体系的设置要以学生的能力培养为最高目标，满足时代需求，顺应社会需要。
而以学生为中心的教学模式要求凸显学生在教学过程中的地位，要求教育资源围绕学生进行优化配置，要求任何教学活动的开展以培养学生的能力、素质为核心，教师在整个过程中的作用主要体现在组织、引导、管理、监督教学等方面。以学生为中心的教学模式需要翻转课堂，需要将学习的决定权交给学生，教师不再占用课堂时间讲授知识，以往教师在课堂上的教学内容需要学生在课前自主学习完成，学生可通过学习教师自主开发的慕课、微课或指定的互联网共享教育平台的慕课、微课等在线课程等，有针对性地预先学习相应的知识，在学习过程中还可以与其他同学实时讨论，或与教师直接交流。而以往的课堂教学时间更多的是用于教师帮助学生解决自主学习过程中的困惑，从而使学生进一步消化知识，提升学习效益。在践行翻转课堂的过程中，教学资源平台的建设相当重要，专业教师可自行开发相关的慕课、微课等在线课程。目前，笔者所在的专业在校园“乐学在线”、超星学习通等开放平台上陆续进行着家具造型设计、系列家具设计、室内设计等慕课的建设，学生在慕课平台上可以在课前预先观看对应课程的教学视频、课件、课程相关资料、话题、作业以及通知等内容。慕课平台的访问，既可以通过ｐｃ端也可以通过移动端进入。除此之外，学生还可以突破时空的界限，通过网易公开课、ｍｏｏｃ学院、超星学习通等具备良好资源环境的开放互联网平台学习最优质的专业知识。网易公开课、ｍｏｏｃ学院、超星学习通等互联网平台课程范围广、内容多，课程更新快，很多优质资源都可以为家具设计专业所用。如，在网易公开课主页上搜索“家具”关键词，可以找到７门相关课程、３７个相关视频等资源，这些课程有国际名校（如加州艺术学院的家具装饰、设计与工艺等）的公开课，也有国内一些高校的不同内容的公开课程（如南京林业大学的中西方家具鉴赏、湖北工业大学的明式家具欣赏、东北林业大学的木材与人类生活等）；在ｍｏｏｃ学院主页搜索“家具”关键词，会看到ｆｕｒｎｉｔｕｒｅ牐停幔耄椋睿纾蓿模澹螅椋纾睿海牐茫颍澹幔簦椋铮睿牐铮妫牐粒颍簦椋妫幔悖簦螅牐椋睿牐樱铮悖椋澹簦＾台湾今昔？百年木工艺家具、设计的力量、设计的人因与文化等多门慕课课程；在超星学习通搜索“家具”关键词，可以找到超星平台上相应在图书、期刊、报纸、电子书、视频、新闻、专利、标准、慕课、大众视频、企业名录等各方面的海量资源，其中慕课有大连艺术学院的家具设计、东北林业大学的家具与室内装饰材料、顺德职业技术学院的家具设计、中国美术学院的家具构造以及南京林业大学的中西方家具鉴赏等相关公开课资源。大数据时代，网络平台的共享让学生的学习信息资源得到最大限度的扩展，让翻转课堂的有效开展得到了最好的保障。灵活借助大数据，是提升家具设计课堂教学质量、拓展学生学习资源的有效手段，同时给学生带来了全新的课程学习体验。
以往的家具设计教学评价往往是只看结果不看过程，并在课程结束时才进行，弊端和漏洞较明显，难以适应时下新的教育体系的需要。大数据时代，教师教学和学生学习活动都有数据的记载，教学评价可根据这些数据进行研究与分析，挖掘出教学、学习、评估等符合学生实际与教学实际的数据，实时掌握学生在每一次课程后的学习情况和教师教学的情况，教师也可根据这些数据的实时反馈灵活调整课堂教学内容和教学计划，把握教学进程，甚至可以把这些数据应用于因材施教的个性化教学。教学大数据的应用以及基于此的动态、多元的教学评价过程，将帮助教师有的放矢地实施教学活动，有利于教师为学生制订更符合实际的教育策略。
三、
家具设计专业应用大数据思维进行教学改革迫在眉睫。教育工作者应该革新思维，明确符合大数据时代特点的人才培养目标，积极构建适合时代与专业特点的教学模式以及与之相适应的教学评价体系，从而提高家具设计教学质量。
作者:肖飞 单位:东莞职业技术学院
大数据思维演讲稿篇四
内部审计经典书籍《索耶内部审计》中第一章就提到，数据与流程是内部审计师看问题的两个重要视角。数据视角中的大数据思维就是一种新思维观。用这种思维方式思考问题，解决问题是当下内部审计的潮流。下面是小编为大家带来的内部审计中的大数据思维的知识，欢迎阅读。
内部审计的视角已从“流程”核心转变为“数据”核心。读过《人类简史》的人知道，书中中有一重要结论“当今社会是个数据宗教时代”。所谓“数据宗教时代”就是人们越来越相信和依赖数据做出自己的决策。数据往往代表着科学、抽象和权威。数据能影响一个人甚至是一群人的决策。一个对自己有较高要求的内审人，是绝不会错失这样一种机会的。这是一种能够影响公司高级管理层决策的机会。下面这个故事可以反映这个现象。
一年，美国有多家媒体多次报导了海滩游客被鲨鱼咬死咬伤事件。这一事件严重影响了当地旅游业发展。媒体的信息披露影响了大众决策。但当后来媒体意识到该新闻的负面效应后，又披露了一系列数据，结果彻底扭转了大众对这一信息的解读。他们事后披露的数据是当年的鲨鱼伤人事件的概率实际同比反而下降了。这样原来心存顾虑的游客又回到了海滩游玩。可见，一个小小的数据背后包含了多么重要的影响力。
数据比流程更重要，通过数据库可以开发出深层次信息。公司管理进步也越来越多地由数据来推动，海量数据分析既给内审人带来了机遇，也构成了新挑战。为了应对大数据带来的挑战，我们需要新的审计思路和方法。用数据核心思维方式思考问题，解决问题，反映了当下社会的变革。数据成为内审人工作的基础，无论你需要什么，都可以从数据库中搜索出来，从而使你获得你所需要的`信息。
内审人的价值已从功能型转变为数据价值型。大数据真正意义在于数据使内审的价值变得显性。正如国际内审协会秘书长所说，内审人员创造的价值是需要我们的客户所能感受到的价值。这个恰恰是大数据思维的特点。在以前审计功能是有潜在价值的，但在互联网时代，数据有着自身价值。如我们在政府审计和国内外内审年度报告中，无不把可用货币计量的审计发现作为第一重要的工作成果。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类。而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数据多少更为重要。大数据核心价值是基于大数据形成决策的模式已为不少内审部门带来了价值和声誉。大数据分析的真正意义在于帮助内审人建立数据价值思维，运用这种思维背后的目的在于创造价值，增加审计工作成果。
审计模式从抽样转变为需要全部数据样本。我们的客户需要全部数据样本而不是抽样。现代人认为你不知道的事情比你知道的事情更重要。如果现在你的数据足够多，它会让规律能够看得见、摸得着。正是因为数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，能对不确定状态做出判断，从而做出自己的决策。这些现象听起来非常普通，但是实际上背后就是现在的大数据思维方式。
在大数据时代，无论是商家还是信息的搜集者，会比消费者自己更知道他会想什么。有商家通过信用卡消费的记录数据分析，成功预测了未来5年内的消费热点。统计学里头最基本的一个概念就是，全部样本才能找出规律。为什么能够找出行为规律?一个更深层的概念是人和人是一样的，如果是一个人特例出来，可能很有个性，但当人口样本数量足够大时，就会发现其实每个人都是一模一样的。内审人就是需要用全数据样本思维方式思考问题，解决问题。因为我们的客户相信数据越大，真实性也就越大。全样本分析中得到的结论比抽样分析得到的水分少很多。
大数据思维核心就是从事后控制转变为可以事前的实时控制。这种实时监控体现在很多方面。大在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化，所以商家会比消费者更了消费者的行为。
广州市伤害监测信息系统通过广州市红十字会医院、番禺区中心医院、越秀区儿童医院3个伤害监测哨点医院，持续收集市内发生的伤害信息，分析伤害发生的原因及危险因素，系统共收集伤害患者14681例，接近九成半都是意外事故。整体上伤害多发生于男性，占61.76%;5岁以下儿童伤害比例高达14.36%。家长和社会发现45.19%的伤害都是发生在家中，其次才是公路和街道。
这样通过收集监测数据，再经分析处理，把数据“深加工”利用，就可以提前采取监控措施。又如监测数据显示，老人跌倒多数不是发生在雨天屋外，而是发生在家里，尤其是旱上刚起床时和浴室里，这就提示防止老人跌倒的对策应该着重在居家。老人起床要注意不要动作过猛，浴室要防滑，加扶手等等。
同样大数据预测思维方式也能用来思考和解决公司内部管理问题。大数据预测、统计、分析、模式建立等等措施都有助于实现内审人员尽快帮助公司找到管理问题，减少审计成本。只有当审计效率极大提高，我们内审人的监控力量才能前移，实现实时监控才能充分体现内审工作的价值。
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性思维。传统的因果思维是说我一定要找到一个原因，推出一个结果来。而大数据没有必要事先找到原因，不需要科学的手段来证明这个事件和那个事件之间有一个必然的因果规律。我们只需要知道，出现这种迹象的时候，数据统计的高概率显示它会有相应的结果，那么我只要发现这种迹象的时候，我就可以去做一个决策。
如纽约市每年接到2.5万宗有关房屋住得过于拥挤的投诉，但市里只有200名处理投诉的巡视员。一个分析专家小组觉得大数据可以帮助解决这一需求与资源的落差。该小组建立了一个市内全部90万座建筑物的数据库，并在其中加入市里19个部门所收集到的数据：欠税扣押记录、水电使用异常、缴费拖欠、服务切断、救护车使用、当地犯罪率、鼠患投诉，诸如此类。接下来，他们将这一数据库与过去5年中建筑物着火记录进行比较，希望找出相关性。一个没怎么预料到的结果是，非法在屋内打隔断造成建筑物拥挤，该建筑物着火的可能性比其他建筑物高很多。而之前他们所记录的建筑物的各种特征数据都不是导致火灾的原因。这种分析结论被证明是极具价值的，通过针对性的处罚措施极大降低的住房拥挤情况和火灾发生率。
我们在内部审计案例中也是经常采取类似方法，找到审计线索。如我们定期分析全公司的电子银行支付数据。对支付异常数据，如提现金额超出平均值的数据全部作为重点关注事项。最终顺藤摸瓜发现了存在小金库行为。这种审计线索全部来自审计大数据分析。
喜欢寻找原因是现代社会的一神论，大数据分析推翻了这个论断。正是由于我们拥有更多的数据源，能够帮助我们发现规律找出异常，才能帮助内审人员探索出一条条审计线索。过去寻对少量线索找原因的信念正在被“更好”的大数据相关性分析所取代。用大数据的相关性思维方式来思考问题，解决问题已是内审工作的常态。
转向相关性，不是完全不要因果关系分析，因果关系还是基础。只是在信息化时代，在大数据分析技术下，就可观测被审计人员的行为，寻找到相关性信息，为内审人员快速找到审计线索提供了便利。
传统审计人员在掌握上述五类“大数据”思维技术后，会发现有一种豁然开朗的感觉。就像整天在黑屋子里面找东西，找不着，突然碰到了一个开关，发现那么费力的找东西，原来很容易找得到。大数据时代不是说我们这个时代除了大数据什么都没有，哪怕是在互联网和it领域，它也不是一切，只是说在我们审计工作中里面加上这么一道很明显的光，从而导致我们对当前大数据审计模式产生了一种全新感受。
大数据思维演讲稿篇五
演讲稿可以帮助发言者更好的表达。在发展不断提速的社会中，演讲稿的使用频率越来越高，相信许多人会觉得演讲稿很难写吧，下面是小编为大家整理的从数据挖掘走向大数据演讲稿，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
首先简单介绍一下所谓联络中心的大数据应用，这个系列课程还是围绕着现在比较流行大数据的概念，然后跟联络中心之间彼此相关的关系，跟相应的应用，那我们会有六个课程的主题。
第一部分我们是在讲从数据挖掘到大数据。第二个主题是跟大家介绍有关大数据的基本概念，第三个部分会跟大家介绍联络中的一个全局的战略，第四个部分是在讲联络中的精准营销上面的运用，第五个部份是怎么运用联络中心提升客户的体验，最后第六个这个单元我们会跟大家介绍一下如何在联络中心内部搭建测试学习这个平台。
那开始我们后面课程之前，会花点时间简单介绍一下我自己个人背景。
我叫徐元亮在联络中心这个行业工作有超过15年以上的时间，那最早我求学跟第一份工作是在台湾但是从20xx年以后就在内地开始工作，那在大陆这边也有超过10年以上工作时间。在学校部分我在台湾的国立台湾大学心理系取得本科的学历，之后在美国德克萨斯贝勒大学baylor university取得教育心理学的学位。
第一份工作是在台湾电信公司叫台湾大哥大它的一个20xx以上规模的callcenter里面担任培训主管一个工作，在20xx年到大陆之后陆陆续续保险公司在几家保险公司曾经公做过包括太平洋保险天平保险中国大地保险最后一份工作在大地保险工作七年时间，协助它建立电话销售中心整个筹建以及后面规模的运作，那个人最大的管理幅度当时大概下面管理大概超过有20xx的座席。年营业额超过10亿。那在20xx年以后离开了企业界，在外面开始从事咨询与专门培训的工作那我今年开始20xx年也成立专门这个培训工作室，那主要培训内容主要围绕着联络中心开始跟各位能够有机会介绍这个有关联络中心大数据运用或者电话营销管理或者电话客服管理这个课程。以上是有关是自己资历的简介，那之后是我们这系列正式课程。
首先第一个我们要跟大家做报告分享主题是从数据挖掘走向大数据。开始今天主题之前要跟大家谈一下到底大数据是什么样概念，还有就是说我们跟联络中心彼此之间有什么样的关系。
这几年在我们国内大数据是热门的话题！各行各业几乎脱口都要谈到大数据，做一些数据分析整理的时候，基本上你不讲大数据感觉好像这个企业管理现在这个数据库管理就脱节了。实际上真真正有多少企业已经真正开始用大数据这个应用，就联络中心这个行业来讲又有那些联络中心真正开始应用大数据。
个人觉得就是说如果真正要了解大数据在联络中心的运用，可能要先从客户关系管理跟数据挖掘，这些基本的数据管理概念开始谈起。
这一张投影片大概是我在10多年前第一份工作，刚才提到的台湾大哥大有位同事叫李明德李先生，他现在应该还在台湾大哥大工作，当时他做的投影片。
经过10多年时间，虽然中间有一些跟客互动渠道有了变化，但是里面一些包括联络中心跟数据仓储跟后面目标客户细分，客户忠诚度终身价值之间的关系，其实10多年来我认为还是没有太大的变化。中间数据挖掘技术其实从这个概念到现在有将近20年时间，但是真正在联络中心或者企业界，得到很好的应用可能也是最近几年的事情。
这张图可以跟大家解释，有关客户关系管理跟联络中心的一些说明，简单来讲就是说我们认为做到应用数据挖掘或大数据联络的前提，它必须是一个以客户为中心的联络中心，在前台部分它会有各种不同的接触渠道，跟客户进行互动包括传统电话语音包括现在比较流行的手机app或即时通讯软件像qq或者是说天猫、淘宝’上面的旺旺包括微信上面的这个社交媒体，微信微博，包括互联网上面官网，包括微信的公众号等等。这些都可以依靠我们联络中心在后台给客户提供相应的一些支持。
另外来讲，atm终端，或者是在国外我们看到有一些加油站或者便利超商它也有一些做娱乐或者是相关服务购买、充值的终端，事实上也能够由call center在后面提供相关的服务。
另外还有传统服务传真电子邮件等等，这些其实也都在联络中心提供互动的一些范围。还有就是一些实体渠道。传统上面我们大家认为联络中心跟面对面的机构跟渠道之间没有什么太大关系，但事实上我们看到很多先进公司事实上在传统渠道的部分他其实也是有call center在给我们传统渠道面对面销售人员或者这个中介销售队伍提供相应的支持。
比如说十年前我在帮微软和cisco 提供外包服务的时候，就看到他们的企业销售团队在跟客户去谈这些大的订制化it系统解决方案的时候，不管是说买这个作业系统的软件或买一些服务器、router路由器硬件，通常来讲他们会在call center指定一个相应的助理做项目的支持，然后他们会提供简单的咨询及问题反应记录，甚至有一些制式化的报价等相应的工作。
有一些比较复杂的工作他会即时联系大客户项目代表本人到现场进行处理，总而言之，就是说如果我们能够做到以客户为中心的后台，其实联络中心它是会随着我们交互渠道不断的演进，在前台各种不一样的交互渠道中去提供数据收集跟整理。
为了做到以客户为中心，联络中心后面必须要有一个数据仓储，在数据仓储里面包括来自市场营销来自客户服务，从前端销售到后端服务售后整个全方位的一些信息。通过数据挖掘的一些手段以及工具，那我们能够做到目标客户的细分，针对不同客户细分我们给他一些客制化这个产品服务或者是说对流层。最终目的是提高客户的忠诚度以及提高客户终身价值，这个是我对联络中心与数据挖掘彼此之间关系的理解。
下一张投影片主要跟大家介绍怎么样从数据挖掘到真正产生商业价值、企业管理价值的商业智能系统。
简单来讲就是说我们做大量数据挖掘工作之后最主要目的是能够帮我们很多线索，作为我们联络中心跟客户去做服务跟销售的一个参考依据，甚至说做一个重要的指导。
为了达到这个目的从单纯数据挖掘我们必须进一步要做到所谓商业智能系统，商业智能系统的基本雏形大概会是这个样子的，在这个整个系统的最后面会有一些各种各样的数据源，不同数据源经过etl一些程序它会进入我们的数据仓库，在经过数据仓库之后同样进到另外一道etl.它会进到各个子的数据集市datamarket在我们不同业务部门有需要的时候，不管是给客户提供销售、给客户提供服务，这个时候我们会从不同的数据集市子集当中，去抽取我所需要的信息，给我的工作提供相应指导，这个是一个简单的商业智能系统的雏形架构。
中间跟大家提一下etl这样的概念，我们在讲数据挖掘或者比较热门的大数据的时候，经常提到我这个系统、这个模型的etl流程是怎样？他指的就是：数据的提取extract、数据转换transform 、以及数据加载load,那这几个是在做数据整理当中，经常要使用的步骤。
不同数据库的管理系统，不同数据库的模型在这当中它其实有一些相应的不同作法，这也代表系统的优势和劣势，简单来讲，整个数据化到商业智能，后台部份必须具备跟数据库连接的功能、必须要具备etl功能、必须要具备数据仓库跟数据集市管理功能，在前端的部份，它要有一个很友好的数据展示功能配置，同时要能做到数据探索的配置，比方说，我在显示的时候我可以看到全国的数据，我也可以进一步往下细分的每一个市，每一个三级的县或乡镇，甚至于来讲，可以看到某年龄段的客户或针对某一个产品曾经购买的客户。
回到我们讲数据挖掘在企业以及callcenter的应用，我觉得可以从两个层面来看比较常见的应用。第一个跟我们联络中心比较有关的，是基于贯穿客户生命价值的数据分析，简单来讲，我们看整个生命周期可分为三个阶段：第一个阶段是客户获取、第二个阶段是客户接触、最后一个阶段是客户挽留跟赢回。
在客户获取阶段我们可以去做相关的渠道分析，比方说分析网络推广的成本跟收益，分析电话外呼响应率，分析交叉销售跟向上销售的效率。在客户生命周期价值部份，我们可以去分析客户价值模型，我们可以去做相关的客户分群，我们可以去做客户风险模型，针对他的信用、针对他的风险去做一些基于数据库的分析。
客户接触阶段主要可以从三个象限去做考虑，第一个是产品，第二个是客户，第三个是坐席，产品部份我们去分析它的产品设计对于整个销售行为、客户阶段的影响，产品定价可以去做进一步分析；客户的部份，我们可以分析他的沟通策略及用户体验；坐席部分，我们可以去做坐席的工作绩效，以及离职率等人力资源相关指标的分析。
最后是客户挽回跟赢回，客户挽回指的是说当客户有流失风险的'时候，我应该怎么样作提早的介入，中间我们可以去分析客户挽回相应所花的预算，还有礼品的有效性，以及客户挽回成功率的模型。在客户赢回这个部份指的是说因为任何一个原因，这个客户可能不在我们这边继续购买产品或服务了，但是我有一个新的产品或服务，或者新的促销活动的时候，怎么想办法重新赢回。这里面我们可以分析客户流失的原因，流失率的分析，也可以去做重新赢回成功率的分析。
第二个我们经常使用到的数据分析向度，是贯穿整个企业经营的数据分析。从企业经营角度，我们分成四个部份来看，第一个是营销分析，第二是企业风险控制分析、第三个是产品创新、第四个是资源配置。
中间有一些我们可能会在后面其他单元讲到，简单来说，在整个企业级的分析当中，我们希望能尽量收集到大量数据，数据来源能尽量真实和准确，或着想办法提升它的真实准确程度，不同的数据可以来自不同的纬度，不一定要有非常明确的相关性，在数据之间会进一步交叉检验，有条件的情况下，我们可以在企业外部找一些公共的数据资源，或者跟其他企业、其他行业的数据间，去做外部数据的交换或拓展。
简单来讲，可以应用到的一些数据包括：客户信用分数、年收入、教育背景、职业、人脉关系、社交网络的记录、信用纪录、负债记录、在专业领域里面的相关纪录，他目前所属的人生阶段，已婚、未婚、有没有小孩等等，他的行为偏好以及电子商务购买的相关纪录，这些都可以做为企业分析的基础。同样的，在我们企业分析的依据之下，也可以对我们联络中心的作业提供相应的指导。
最后来讲，我们在做整个数据挖掘它的目的，就是说，我们当然希望下一步能够把我们的联络中心转换成一个基于大数据管理的联络中心。
首先的条件就是，在整个联络中心的后台，你必须要具备所谓数据生态系统的条件，如果说我联络中心没有做到以客户为中心，我联络中心的运作后台并没有相应数据库跟挖掘分析模型的支持，那其实大数据对我的联络中心日常管理作业起不到很大的指导意义。
所谓的数据生态系统，至少包含三大部分。第一个是有相应的数据源，包括外部电信运营商的数据，他的网路使用习惯，使用的流量，包括他的gis的相关定位的历史纪录跟信息，公安部、教育部或者其他政府机构的公告讯息，社交网路上面留下的纪录以及电子商务购买的纪录，还有金融机构相关的购买跟信用行为、贷款行为等相应纪录，这些都可以做为数据来源；这些外部数据通过第二个部分，我们的数据实验室，在每个数据去做一定的价值评估，通过数据源的管理，去做数据相应的匹配，这里面可能会包括有效性的验证、除重、或者内外部数据的比对，在比对过程当中、整理过程当中，我们去评价相关所整理数据的价值，然后结合内外部数据，才回到我们第三个部分，就是建立起企业的数据平台，数据平台里面包含模型管理，中间可能包括相关的人口数据、资产数据、信用数据、生活行为、社会、支付行为等等其他一些数据，如果说企业考虑在现有的数据生态系统的基础下，我希望往进一步往大数据进行，现在开始也有很多大数据的基础架构，能够提供企业相应支持，这几年比较流行的比方说hadoop 、pig 、 hive这些是都基于大数据，或是基于非结构化数据，能够提供数据库支持的平台。
基本上基于以上这几点我们认为，在讨论联络中心去做大数据应用之前，必须要提前具备的主题，也是我们今天讨论从数据挖掘走向大数据的内容，以上这个单元就到这边，谢谢大家。
