差旅管理大数据应用现状及建议分析

差旅管理大数据应用现状及建议分析

一、差旅管理大数据应用现状

中投顾问在《2016-2020年中国差旅管理行业深度调研及投资前景预测报告》中表示，商旅行业已经进入对大数据（Big Data）的应用阶段，对大数据的智能运用，是提高商旅管理水平、节约企业商旅成本的关键，也是推动中国商旅管理创新与变革的动力之一，因此使用专业的在线平台进行商旅管理，是智能运用大数据的前提。

商旅管理大数据的一个特点就是数据体量大，无法通过传统数据库工具对其内容进行采集、管理和处理。从酒店在全球范围内的地域和数量分布、不断变动的价格、商务旅行者的喜好到实际产生的间夜量、庞大的信用卡账单，众多的资料在商旅管理的过程中不断产生，传统的Excel表格和线下人工操作方式已经无法完成这些数据的收集，更谈不上分析利用。

对于商旅管理大数据的应用，最基本的要求之一就是对这些庞大的数据进行快速处理和可视化分析，直观展现大数据的特点，让数据变得跟看图说话一样简单明了，为商旅管理的决策提供便捷的依据。

对于企业来说，商旅管理过程中产生的海量数据也蕴藏着洞察商旅行为和市场状况的机会。通过对这些资料进行辨识筛选，并进行深入的分析比对，可以发掘资料背后的价值，为优化商旅管理政策、节省成本提供参考。

以HRS在线智能采购系统为例，HRS的数据库中有分布在全球各地的25万家酒店，同时有4万个企业客户的商旅管理数据，在为企业进行在线智慧采购时，HRS可以通过与其他相似企业的采购数据、与本企业往年的采购资料进行横向和纵向的比对和分析，评估酒店房价标准，为企业酒店采购提供价格参考。

基于此分析结果，HRS协助企业对酒店组合进行调整和优化，并进行2~3轮价格谈判，可以为企业实现酒店价格的整体优化。

另外，已经使用在线智慧酒店采购服务的企业，通过大数据的运用平均大约可以节省17%的成本。如总部位于瑞士的跨国企业西卡集团，通过HRS的在线智能酒店采购系统的数据分析和挖掘，其某些采购酒店的降价幅度高达21%。

二、差旅管理大数据应用建议

互联网时代，利用大数据来优化其产品和服务的话题十分泛滥。要对商业数据分析技术加以利用，差旅企业可以采取一个简单、可行的方法，即对支出数据的详细信息进行整体评估和定期检查，得出能反映行为模式的结论，然后提出具体建议来直接改善差旅项目。可以利用以下数据分析方法来优化差旅项目：

（一）改变商旅者行为

2014年，全球商务旅行协会基金会（GBTA Foundation）的一项研究显示，59%的商务旅行者称其在最近的旅行中至少有一项主要旅行费用超支，其中90%是有意识地违反特定的某项差旅费用规定，比如购买机票时选择商务舱而非经济舱，或者在酒店多住一晚。

中投顾问·让投资更安全经营更稳健

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第2页 改变这种行为的最好方式是找出商务旅行者在某个累计时段的行为模式。

可以考虑每个月分析一次数据，找出公司里最容易造成差旅超支的20个人，然后着重对他们进行监管，并与他们的上司合作，让他们认识到自己的超支行为以及累积的超支金额。商务旅行者一旦知道这些数据会受到监控，企业就会惊喜地发现公司全体员工的表现都有了很大的改变。

（二）管理好预算

开放式预订让商务旅行者有了更多的决定权，相对地，差旅管理人员的控制权减少了，因此只能用“信任，但要核查”的方式来管理合规性和支出。一般来说，预订交易中存在问题的只占少数，“存在问题的”商旅者更是少之又少。

用分析法找出这些“存在问题的”商旅者，就能够进行反馈，以改变他们的行为（必要的时候取消他们享受开放式商务旅行的特权）。

结合分析法来实行“信任，但要核查”策略，既能让商务旅行者使用他们选择的工具来进行预订，也能控制成本和减少商务旅行者违反差旅费用规定的情况发生，从而减少差旅管理中的麻烦。

中投顾问在《2016-2020年中国差旅管理行业深度调研及投资前景预测报告》中表示，无需让多数人为少数人的不良行为买单，这也是改变商旅者行为的一种方式。

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

2019-2023年中国差旅管理行业预测分析

2019-2023年中国差旅管理行业预测分析 2019-2023年中国差旅管理行业影响因素分析 一、有利因素 （一）市场规模稳步上升 随着中国经济的持续性良好发展，相关数据显示，近几年中国商旅管理市场持续增长，且其平均增幅在20%左右，其中中小企业商旅管理市场交易规模占比高达15%以上。随着国内现代化商业环境的不断改善，众多企业信息化转型的压力逐渐增大，企业自身现代化管理及差旅管理意识正在逐渐提升，管理需求也在不断增强，整体市场规模呈现稳步上升的态势。由于我国商旅市场较欧美发达国家起步稍晚，当前普及渗透率仍然较低，也正因如此，其发展空间十分巨大。随着中国企业对差旅管理的理解、接受和实践，如今的企业差旅管理正在迸发无与伦比的潜力，市场规模将迎来持续增长。 （二）互联网、大数据技术支持 在互联网时代，从最初的出差申请到最后的费用报销，全部流程都可以在互联网中完成。一方面，简化差旅管理的流程、降低差旅费用、实时监控等功能都能够在互联网的数据分析功能的支持下进行操作；另一方面，企业的差旅管理系统涉及企业内部的人事管理系统、考勤系统、财务系统以及企业外部的差旅供应商等多方面的系统资源，在互联网及大数据技术的支持下，各个系统有望实现全自动在线对接，以提高企业差旅管理的效率。 互联网及大数据技术将为企业差旅管理提供了新的思路和方法，有助于企业综合水平的提高，减少冗余成本，减小出差人员的麻烦和负担，避免了不必要的虚假报销。综合采用互联网和大数据分析技术有助于企业综合长足地发展。 （三）差旅合规化管理需求 如今，差旅和费用合规管理已经得到了越来越多中国企业的重视，有效管控差旅费用也成为了中国企业提升合规性、降低成本、提高运营效率和安全出行的重要手段之一。一方面，对于众多的国际航空公司、连锁酒店集团和差旅管理公司以及差旅支付提供商而言，中国已经成为其全球战略扩张版图的重心；另一方面，新技术、新应用、新模式的创新则在不断冲击商务旅行的全过程以及企业差旅管理的实践。中国差旅和费用管理市场在新时期，将会迎来新的蓬勃发展，数字化、消费化、全球化和智能化，也将成为中国差旅和费用管理市场发展的四大驱动力。 二、不利因素 （一）中小型企业的发展瓶颈 差旅管理企业，尤其是一些中小型差旅管理公司正在面临发展瓶颈。在差旅管理竞争日趋激烈的今天，许多中小型差旅管理公司由于缺乏资金和技术，与大型差旅管理商相比，远远达不到大部分企业的差旅管理需求。技术方面，系统研发能力普遍不足、技术成果甚微；产品方面，结构单一供应效率低下；资金方面，不擅于利用UA TP等第三方金融解决方案，或因技术原因导致利用效率低下；服务方面，缺乏标准化的服务体系及健全的质量管理体制，无法提供持续稳定的服务体验。在技术、产品、资金、服务等多方面存在明显的短板，不仅是很多中小型差旅管理公司发展的现状，更是他们需要迫切解决的问题。 （二）国内差旅市场面临的问题 中国差旅管理市场经历了短短十几年的发展时间，仍处于发展初期阶段。处在发展初期的中国差旅管理市场仍面临许多问题：其一，差旅管理服务商数量虽然在不断增加，但市场集中度仍不到20%，市场集中水平较低；其二，本土差旅管理公司虽然逐渐开始对二三线城市进行渗透，引导和强化企业客户愿意接受的更多服务内容，但与一线城市相比，二三线城市

员工出差及外场安全管理办法

出差及外场试验（施工）安全生产管理制度 一、员工出差安全注意事项 1.行装整理 1.1.请将证件、文件、手机、充电器等必备物品备齐。 1.2.避免携带大量现金，随身携带的现金可分几处保存。 1.3.避免将手机、钱包和现金放在裤子和上衣外侧口袋。 1.4.严禁随身携带汽油、酒精、爆竹等易燃、易爆危险物品及危险物 品。 2.行程安全 2.1 在车站等公共场所应应了解安全须知，熟悉的安全门、安全出路、安全楼梯的位置、安全转移的路线。 2.2 加强时间观念。一般应于火车开动前30分钟提前进站。 2.3 乘车时一定要核对车次。 2.4 注意旅途安全。到茶炉间打开水，站稳扶牢。睡在上、中层卧铺，防止睡觉时掉下。 2.5 车辆行驶过程中，不要将身体的任何部分伸出车外。 2.6 汽车行驶当中，最好不要吃东西，尤其是糖豆、花生一类的食品。 2.7 不要将玻璃瓶、罐头盒等物品扔出车外，以免伤人。 2.8 提高警惕，全程留意您的贵重物品的去向，防止被盗被抢被骗。 3. 住宿安全 3.1 选择正规的宾馆，优先选择较低楼层或在安全通道的房间居住。 3.2 入住酒店后，应了解酒店安全须知，熟悉酒店的安全门、安全出路、安全楼梯的位置、安全转移的路线。 3.3 不要将自己住宿的酒店、房号随便告诉陌生人，不要让陌生人随便进入房间；出入房间要锁好房门，离开房间时要把贵重物品带走，睡觉前注意门窗是否关好。 4.饮食安全 4.1选择卫生状况良好的就餐场所吃饭。 4.2吃东西之前一定要洗手。 4.3忌吃生冷食品。 5.工作安全一般原则 5.1到相关方应了解相关方的安全须知，熟悉相关方的安全门、安全出路、安全楼梯的位置、安全转移的路线。 5.2遵守相关单位的安全规定。 二、外场试验（施工）安全生产管理

质量管理中常用的统计分析方法[详细]

质量管理中常用的统计分析方法 控制图:用来对过程状态进行监控,并可度量、诊断和改进过程状态. 直方图:是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图,能够直观地显示出数据的分布情况. 排列图:又叫帕累托图,它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具.可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题,找出影响产品质量的主要因素,识别进行质量改进的机会. 散布图: 以点的分布反映变量之间相关情况,是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度,或确认其预期关系的一种示图工具. 工序能力指数(CPK):分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度. 频数分析:形成观测量中变量不同水平的分布情况表. 描述统计量分析:如平均值、最大值、最小值、范围、方差等,了解过程的一些总体特征. 相关分析:研究变量之间关系的密切程度,并且假设变量都是随机变动的,不分主次,处于同等地位. 回归分析:分析变量之间的相互关系. H0:差值的总体中位数为0; H1:差值的总体中位数不为0;检验水准为0.05. 子组频数与子组大小 关于子组频数或子组大小,无法制定通用的规则.子组频数可能决定于取样和分析样本的费用,而子组大小则可能决定于一些实际的考虑. 例如,低频率长间隔抽取的大子组,可以更准确地检测出过程平均中的小偏移,而高频率短间隔地抽取的小子组,则能更迅速地检测出大偏移.通常,子组大小取为4或5,而抽样频数,一般在初期时高,一旦达到统计控制状态后就低. 通常认为,对于初步估计而言,抽取大小为4或5的20~25个子组就足够了.值得注意的是,抽样频数、统计控制和过程能力需要统一加以考虑.理由如下:平均极差R常常用于估计s .随着在一个子组中抽样的时间间隔加长,变差来源的数目也会增加.因此,在一个子组内若抽样时间延长,将使R也即s的估计值增大、加宽控制限范围,从而降低过程能力指数.反之,连续的逐个抽样将给出较小的R . Xbar R 控制图应用实例 在一个企业内,统计技术和应用类型很多,而程序文件只能从总的方面规定应用程序,各有关部门和人员在具体实施时,还必须遵照作业指导书的规定进行操作.一个企业应用统计方法的作业指导书有很多,现仅以某电子元件厂电阻器刻槽工序应用的《-x—R控制图作业指导书》为例. -x—R控制图作业指导书(电阻器刻槽工序) 1目的 通过控制图的应用,对电阻器刻槽工序的主要质量特性——电阻值,实施控制,消除异常因素的作用,保证刻槽工序处于稳定受控状态. 2适用范围 本作业指导书适用于各类薄膜型电阻器(金属膜电阻器、金属氧化膜电阻器、碳膜电阻器)刻槽工序的电阻值控制. 3职责 3．1车间技术组质量控制工程师负责控制图的设计、控制图打点结果的分析及提出应采取的纠正和预防措施. 3．2刻槽工序操作者按作业指导书要求,抽样、测量、计算统计量并在控制图上打点. 3．3质管处质量控制工程师负责控制图应用的指导、协助车间技术组进行分析,监督控制图的实施及协调纠正和预防措施的落实. 4 工作流程 4．1 预备数据的取得 当确认刻槽工序处于稳定受控状态时,车间技术组质量控制工程师在生产过程中,每隔30分钟抽取容量为n = 5的样本,共抽取25个样本,分别填入数据表(表1—3)(表省略). 4．2 计算各组的样本平均值-x和极差R 控制下界限LCL==X-0.58-R 4．5 计算R图的控制界限: 控制中心线CL=-R

22质量信息管理与数据分析程序

1。目的 对数据进行收集、分析和利用，以促进体系、过程和产品/服务的持续改进。2。范围 适用于公司内、外部有关的质量信息的收集、分析、利用和管理。 3。职责 3.1 ISO推委会：负责有质量管理体系有关的数据收集和分析； 3.2 生产部门：负责制造过程的数据收集和分析以及顾客满意度方面的数据收集和分析； 3.3 品管部：负责产品质量有关的数据收集和分析。 4．定义 4.1信息源 信息作为资源的一种，是控制质量和以事实为依据进行决策的基础资源。 它包括量化信息（如数据）和非量化信息。典型的信息源为：过程、产品 /或服务的知识和/或经验，来自供方和顾客的信息。 5。作业内容 5.1 信息分类, 根据不同信息的特征进行分类： A.综合分析信息（如综合报告，年终总结，专案分析、持续改进项目策划等等）、 B.一般统计分析信息（如各种统计分析报表/图表等等） C.数据源（如各种报表、报告、质量记录等等）。 5.2 数据源（C类）管理及初步的数据分析（B类） 5.2.1对于数据源的收集和保存。 1）对于有关质量记录的收集和保存期限参见“质量记录总览表”，对于质量记录管理的要求参见《质量记录管理程序》。 2）对于外来记录或资料，由总台或相关部门文员接收（必要时做登记），并及时传递至相关部门保存（注：凡属热电感应的传真必 须要拷贝后保存）。 5.3 信息的测量 5.3.1体系业绩的测量 5.3.1.1顾客满意度。

a)生产部应测量顾客满意和/或不满意之处，并规定测量的方法和措施。顾 客所关心的内容主要是符合性、交付能力、售后服务及产品费用和/或得到的服务。来自顾客的信息主要为：产品和/或服务的反馈；顾客要求、服务资料和合同信息；市场需求变化；市场竞争信息。 b) 生产部在必要时应与顾客信息源建立联系并与顾客合作。应策划并建立 进行市场调研活动的过程，以高效率地获得顾客的声音。应规定所使用的方法、测量标准以及评审的频次。 c)应依据研究的性质、规定的日期、目前的技术和可得到的经费，确定数据 收集的方法。采用的方法如下：顾客的投诉；与顾客直接交流；调查表；来自顾客组织的报告；各种媒体的报告；行业研究。 5.3.1.2管理评审/内部审核。总经理/ISO推委会应按计划进行管理评审/内部 审核并测量审核结果，将审核结果进行收集、分析或传递。 5.3.2过程的测量 1)生产部门应采取适当的方法对满足顾客要求和证实过程持续能力所必须的过程进行测量，以满足其预期的目的。 2)生产部门应确定评价过程有效性和效率的测量方法。对过程有效性的测量方法的要求主要是：质量符合性、准时性等等。过程效率的测量方法要求评价生产率、人员的利用、成本降低（如浪费、物耗）等。 5.3.3产品和/或服务的测量 1）品管部应采用适当的方法对产品特性进行测量。 2）品管部应定期评定并详细说明产品的测量要求，包括接受准则。 5.4 信息的贮存、保护、检索和处置 （1）贮存 各部门应及时将本部门涉及的信息以资料的形式将信息存档到相应的 档案之中。 （2）保护 各部门采取妥善措施，如信息加密、分级审查，以确保信息的安全性和 保密性。 （3）处置 各部门定期清理过时的“信息”，使贮存的信息都有可利用的价值并减 少信息所占“空间”。 5.5信息传递及发布 各部门应将有关信息（其他部门所需的信息）及时传递到相关部门。信息传递的管理方法主要为：计算机网络管理、手工报表等。如提供信息的部门没

企业大数据管理平台软件哪家好

大数据时代，企业大数据管理显得尤为重要。企业大数据管理分为企业自身的数据管理，如企业的客户、产品、销售、库存等数据和企业的外部数据管理，如产品服务的评价、情报信息、行业信息的收集等。所以选择一个好用的企业大数据管理平台软件对企业的发展非常重要。 移动互联网、社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长，产生了海量的数据，企业会仔细收集这些数据，并将其存储起来，以便重复使用。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险管理等业务当中。 大数据对企业有多重要? 1. 帮助企业了解用户 通过大数据分析技术，企业可以将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。 从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产

品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。 2. 帮助企业进行资源精准定位 通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准定位，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。 3. 帮助企业做好运营推广 以往企业品牌如果需要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊;很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。 通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比，确定客户上网的习惯;信息的主要话题，以及相关媒体平台曝光量，企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等，提升企业运营效果。 4. 协助企业更好的开展服务

企业管理分析报告真实

企业管理分析报告真实公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]

★秘密 管理分析报告 (内部资料,仅供参考) 负责人： 撰稿人： 报告期间：2006-12-01 生成时间：2008-01-11 10:09:30

目录 §1 利润趋势情况 净利润2006年的值是2,402.1；01月的值是-,186.3；02月的值是-,551.23；03月的值是133.29；04月的值是-,843.63；05月的值是270.94；06月的值是1,044.52；07月的值是-1,077.49；08月的值是548.49；09月的值是1,822.37；10月的值是409.55；11月的值是-,278.92；12月的值是1,110.52。 §2 本期预算执行情况 §3 收入分析 §3.1 收入结构分析 本期此项目总计188,120,610.29。其中，其他业务收入占15.28%；营业外收入 占.01%；(主营业务收入 data)占0%；代理产品销售收入占82.37%；增值服务收入占2%。§3.2 主营业务收入同比分析 本期(主营业务收入 data)值为：0，与上期的0相比，基本不变。代理产品销售收入值为：154,947,988.54，与上期的333,625,704.5相比，下降了-53.56%。增值服务收入值为：4,415,560.1，与上期的4,423,943.72相比，下降了-.19%。 在所有因素中，虽然(主营业务收入 data)上升了0，但是因为代理产品销售收入下降了-,178,677,715.95，所以总的来说，结果下降了-,178,686,099.57。 §3.3 其他业务收入同比分析 本期其他业务收入值为：28,744,642.69，与上期的71,790.98相比，上升了 39,939.35%。

差旅安全须知

差旅安全须知 身处异地它乡，很容易受到犯罪分子的侵害。为了防止员工遭受不必要的财产损失和精神或身体伤害，请仔细阅读下列安全须知并牢记在心： 1． 道路交通安全小提示 应事先仔细设计考虑好出行路线， 尽量避免前往或经过公认的高犯罪率地区； 最好结伴出行。如不可能，独自出行时要时刻保持警醒； 尽量避免夜间出行，如果晚了，在酒店住下第二天再继续行程； 使用机场或酒店的出租车，尽量不要使用非正规的出租车； 如果有人拦车不要停车如强行拦告诉司机减但不要松档可能即冲出； 尽量避免使用摩托车； 穿越路口时应多加注意，尽量使用人行天桥； 行路时保持警觉，如发现有人跟踪，立即混入人群以便摆脱尾巴； 行路时不要与陌生人纠缠，不要接陌生人发放的物品。 2． 酒店安全须知 入住酒店后立即熟悉紧急通道的位置并准确知道由房间门口到紧急通道的距离； 在酒店内如遇火灾发生，不要惊慌。应利用所学的消防知识逃生； 尽量保持低调，不要炫耀自己的财物； 进入房间前观察身后，以防有人跟随入室抢劫； 办理入住登记或离开手续时,密切关注个人物品的安全； 当您将物品放在前台的地面、大堂休息处、餐馆或酒吧时,请保持高度警惕； 把手提电脑和贵重物品,例如现金、护照等放在酒店的保险柜内； 请在大堂会见来访者,尽量避免在房间会客； 请保持房门始终上好保险锁。当有访客敲门时,使用保险锁开门,并确认访客身份； 不要赴陌生人的约会； 当进入酒店的公用洗手间时, 密切留意身边的陌生人,尤其是当洗手间位于一个比较隐蔽的角落。 3． 异地安全须知 身处异地，要保持低调，不要炫耀，防止被注意； 不要佩戴能表明公司身份的物品； 使用袋子，把护照、信用卡、旅行支票和重要的电话号码挂在脖子上并放在衫衣下； 把重要的信息如电话号码，联系人及地址等备份放在几个不同的地方，知道迷路时的联系方式； 不要带太多现金；付账时不要露财； 不要将手机挂在脖子上或腰部，在公共场合使用手机时注意随身物品的安全； 不要看热闹，尽量避免停留在人群里，否则会给小偷以机会； 尽量避免夜间外出。如有必要，随身携带手电筒。尤其是女性，天黑后争取与朋友同行； 不要接陌生人给的食物、饮料或其他物品； 外出时尽量和同事在一起； 外出不要走偏僻的地段； 遇到入室盗贼尽量不要与其搏斗。我们的生命远远贵重于我们的财产； 遇到劫匪，不要反抗。保证自身生命的安全才是最重要的； 遇到歹徒不要惊惶，要冷静！不防对歹徒使诈； 晚上一定要把门窗关好，不要给盗贼乘虚而入的机会； 不要充当英雄。保证自身和家人的生命才是最重要的。 转发一个施耐德CRA同事的遭遇，入住四星级宾馆

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

数据质量管理

数据质量管理 定义： 是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 目录 1数据质量管理 2数据质量管理评估维度 3分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤 一数据质量管理 数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。 二数据质量管理评估维度 由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。 这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。 任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。

1 数据质量评估维度 完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。 规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。 一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。 准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。 唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 2 管理质量评估维度 配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。 培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等； 验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善； 监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。 三分析影响数据质量的因素 影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素

出差、上下班安全管理(正式)

编订：__________________ 单位：__________________ 时间：__________________ 出差、上下班安全管理 (正式) Standardize The Management Mechanism To Make The Personnel In The Organization Operate According To The Established Standards And Reach The Expected Level. Word格式 / 完整 / 可编辑

文件编号：KG-AO-6120-79 出差、上下班安全管理(正式) 使用备注：本文档可用在日常工作场景，通过对管理机制、管理原则、管理方法以及管理机构进行设置固定的规范，从而使得组织内人员按照既定标准、规范的要求进行操作，使日常工作或活动达到预期的水平。下载后就可自由编辑。 一、目的 为进一步保障员工人身、财物安全性及公司利益，特制订本制度。 二、适用范围 本制度适用于集团厦门分公司所有员工； 本制度适用于员工上下班、出差，及以鼓励为目的而安排的员工旅游活动。 三、规定 1、员工出差必须填写《出差申请单》事前申请，经部门主管同意、厦门分公司总经理核准后，方可成行。 2、如果公司有关规定中明确乘机规定的，从其规定；如使用其它交通工具的，应本着安全的原则； 3、若无特殊情况，员工出差期间手机要保持24

小时畅通； 4、员工出差期间，如发生紧急事件威胁到人身安全，应及时向公司汇报，并向有关机构求助，确保自身安全； 5、员工出差期间，不得从事黄、赌、毒行为，不得违反国家和当地法律法规； 6、员工只允许在所申请的目的地城市逗留，不得到其他城市或地区游玩或见亲戚朋友，完成出差任务后及时返回；若因业务需要临时调整或增加出差目的地，必须事先经过分公司总经理审批同意，然后到总经理助理处登记报备。 7、在组织员工集体活动或旅游时，应考虑员工的健康和安全：不得安排安全风险系数高的活动，个别项目不得安排身体不符合要求的员工参加； 8、上下班或者因公外出时要严格遵守交通规则； 9、因公出差人员或外派业务员，身处异地，更要加强自我保护、自我防范意识，避免意外交通事故和人身伤害事故发生。

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚

简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。

2017年质量管理体系数据分析报告

2017年质量管理体系数据分析报告 一、综合概述 2017年集团发展稳中求胜，在建项目管理体系均正常运行，过程均在受控状态。项目的管理、收益、声誉得到改善，提高了公司的市场竞争力。通过对施工过程控制，体现了质量、环境、职业健康安全管理的有效性，使一些管理瑕疵和产品瑕疵得到改进和改正。对体系运行的适宜性和有效性提供了支撑，使企业赢得了良好地信誉和效益。 二、数据分析范围本年度数据分析范围包括所有在建项目和集团体系覆盖范围的管理控制、运行过程有关的信息范围，对数据的收取采取了调查、交谈、现场采集记录等方式。对体系覆盖的绩效、监视结果、资源配置情况等相关数据进行了评价。 三、数据分析过程数据采集监控点放在施工组织设计、工期进度、施工过程、产品质量抽样等关键点上。得出了施工组织的策划率、进度偏差、工序检查合格率、分部分项合格率、强度合格率、不合格纠正预防控制率等数据。分析得出了企业项目管理的实用信息，产品的符合性及其趋势。 1、施工组织设计 施工的组织设计采取项目经理组织项目编制，分公司技术负责人审核批准后报集团总工程师审批的控制流程。检查项目的施工组织设计编制率100%，审批率100%。建筑产品从管理源头上得到了有效

控制，重难点专项施工方案项目组织专家进行评审。施工组织设计得到业主、监理审批并备案。 2、施工进度 项目的施工进度与合同工期比较都有拖延，拖延率达100%。其中原因各不相同。有业主征地滞后拖延工期、有气候（雨、雪）原因拖延工期、有业主设计优化更改设计造成工期拖延、有工程款支付不到位停工（待工）造成工期拖延、有甲供材料不及时停工待料造成工期滞后。这些原因都普遍存在各个项目上，工期的拖延采取的措施包括：协商业主让步延后工期、按照合同条款索赔工期、缩短关键线路工序的施工持续时间满足工期要求。 针对工期滞后的普遍性，检查组对工期的处置进行了审查跟踪，发现一些不利项目的趋势： （1）、提出的索赔事实与索赔证据衔接不紧，有代沟，容易遭到业主的反索赔。 （2）、协商的手段和方式粗暴，一度追求目标得到赔偿，忽略协商的知识、技巧、逻辑思维、时机动机，索赔的赔偿率不高。 （3）、管理上存在超前意识不强，对一些可以预测估计的气象、地质、技术的应急、物质、机械、资金储备不足。 3、施工过程针对公司的经营范围，公司的技术性密集、劳动力密集的特点。一些特殊的施工过程控制存在瑕疵，对管理提出了较大要求。我们跟踪检查发现回访工程中对于填充墙体裂缝、卫生间，

关于加强数据分析在质量管理中应用的思考

目前，在质量管理体系审核中，存在着一个普遍的问题，就是对GB/T19001－2000标准中8.4条款“数据分析”的审核深度不够，重视程度不高。查其原因主要有两点，一是企业不知道分析什么，如何进行分析，因而提供不出分析的证据；二是有相当一部分审核员不知道应该收集什么证据，企业应该做哪些数据分析，在审核中轻描淡写几句，从而影响了数据分析在质量管理体系中应有作用的发挥。 企业要想提高管理水平和产品质量，要想在同行业处于领先水平，就必须知道本企业的差距在哪里，然后才能分析原因进行改进。企业在管理活动和产品实现活动中通过内部沟通、顾客沟通、各种监视和测量活动，会收集到许多数据和信息，但这些数据和信息一般都是无规律的。因此，需要对数据和信息进行整理、分析，找出其规律性，从而为改进指出方向和机会，为领导正确决策提供依据。这就是进行数据分析的目的。 1ISO9000质量管理体系中数据分析的含义数据是关于自然、社会现象和科学试验的定量或定性的记录，是科学研究最重要的基础，研究数据就是对数据进行采集、分类、录入、储存、统计分析，统计检验等一系列活动的统称。其中统计分析，统计检验需要一些逻辑推理，才能分析影响输出的关键因素。由于数据的客观性，它被用于许多场合。ISO9000族标准中对“数据分析”作了规定：“组织应确定、收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并评价在何处可能持续改进质量管理体系的有效性，应包括来自监视和测量的结果以及其他有关来源的数据。”数据分析提供以下有关方面的信息：顾客满意；与产品要求的符合性；过程产品的特性及趋势，包括采取预防措施的机会；供方。但从企业实际情况看，目前部分贯标企业对数据分析的重视程度不高。查其原因，一是企业不知道分析什么，如何进行分析，因而提供不出分析的证据；二是有相当一部分审核员不知道应该收集什么证据，企业应该做哪些数据分析，在审核中轻描淡写几句，从而影响了数据分析在质量管理体系中应有作用的发挥。这是许多企业虽然贯标认证多年，但质量管理水平提高不明显的主要原因之一。 质量数据是指某质量指标的质量特性值，由于质量一词含义丰富，既包括狭义的产品质量，也包括广义的工作质量，因而质量指标在企业中就多种多样，质量数据在企业中几乎无处不在。狭义的质量数据主要是产品质量相关的数据，如不良品数、合格率、直通率、返修率等。广义的质量数据指能反映各项工作质量的数据，如质量成本损失、生产批量、库存积压、无效作业时间等。这些均将成为精益质量管理的研究改进对象。 在质量数据统计分析中，特别关注三项指标，一是数据的集中位置，二是数据的分散程度，三是数据 关于加强数据分析 在质量管理中应用的思考 杨辉 （河南省信阳市质量技术监督局） 作者简介：杨辉，研究生，河南省信阳市质量技术监督局 注册质量工程师，主要从事质量管理工作。

差旅管理TMC行业分析报告文案

差旅管理TMC行业分 析报告

目录 一、行业增长驱动因素：商旅支出增加和差旅管理普及 (5) 1、TMC行业现状：普及率低、集中度低、发展水平不高、市场空间大 (5) （1）TMC普及率低，10%以下，低于发达国家 (5) （2）参与者众多，行业集中度CR4仅16%，远低于英德法等国 (5) （3）发展水平不高 (6) （4）市场空间依然可观 (6) 2、商务旅行支出和普及率提升推动行业发展 (7) （1）中国商务旅行支出持续增长 (7) （2）企业发展对于TMC服务的需求增加带动行业普及率提升 (8) 3、未来五年中国TMC行业有望保持20%以上增速 (8) 二、行业进入壁垒和市场集中度 (9) 1、TMC易进入，但成长有壁垒：资金+人才+技术 (9) （1）资金是TMC成长的主要障碍 (10) （2）TMC人才要求高，能够提供全面的解决方案 (10) （3）技术壁垒是TMC的发展瓶颈 (10) 2、成熟市场高度集中，并购整合常态，资本市场作用关键 (11) 四、行业成长路径：并购/合作+建立结算优势成就行业王者 (12) 1、运通和HRG的成长路径 (12) （1）运通和HRG规模领先 (13) （2）核心业务多有重合 (13) （3）服务容相近 (14) （4）差异集中在盈利模式、资源整合和结算优势 (15) 2、中国TMC巨头最可行的成长路径 (16)

3、携程腾邦业务模型可向HRG靠近 (19) 四、行业重点TMC公司简况 (20) 1、美国运通American Express (20) （1）公司介绍 (20) （2）商业模式 (20) （3）客户定位与盈利模式 (21) （4）财务概况 (23) （5）未来发展战略 (23) 2、HRG：Hogg Robinson Group (23) （1）公司介绍 (23) （2）商业模式 (24) （3）客户定位与盈利模式 (24) （4）财务概况 (26) （5）未来发展战略 (26) 3、Egencia (27) （1）公司介绍 (27) （2）客户定位与盈利模式 (27) （3）财务概况 (28) （4）未来发展战略 (28) 4、国重点公司 (28) 5、携程旅行网 (29) （1）公司介绍 (29) （2）收入构成 (30) （3）客户定位与盈利模式 (30) （4）财务概况 (31) 6、腾邦国际：并购合作快速成长，支付结算优势构筑核心竞争能力 (31) （1）战略转型定位精准：选择TMC，发挥既有禀赋优势 (31)