电商数据化运营

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电商数据化运营范文第1篇

本标准的认知内容是交通运输方式和布局的变化对聚落空间形态和商业网点布局的影响，主要包含四部分内容，一是交通运输方式的变化对聚落空间形态的影响，二是交通运输布局的变化对聚落空间形态的影响，三是交通运输方式的变化对商业网点布局的影响，四是交通运输布局的变化对商业网点布局的影响。涉及的概念是“聚落空间形态”，指人类聚居地的外部形态，包括水平方向和垂直方向。

本标准的行为动词是“分析”，属于“理解”层次的水平要求，即分解、剖析之意。先静态理解在不同交通运输方式（交通站点、交通线路、综合交通网）影响下的聚落空间形态，以此为基础动态理解交通运输方式和布局变化影响聚落空间形态的一般过程，掌握其影响的一般规律及本质原因；某个城市在某个时期依赖的交通运输方式发生兴衰变化，必然会带来相应城市空间形态的扩张或者停滞甚至萎缩。从形成条件（即组织商品和聚集消费人群）认识商业与交通运输的关系，理解交通运输是影响商业网点区位、规模、密度等的重要因素，交通运输的发展会带来商业网点布局的新形式和新变化。分析的结果都要落实到地域联系上，城市空间形态的改变是交通带来的人员和物资流动体现的地域联系，商业网点布局的变化也是如此。理解交通是影响聚落空间形态和商业网点布局变化的重要因素之一，自然、经济、历史人文都是影响因素。

本标准的行为条件是“结合实例”，是对学生“学习过程与方法”的要求，要求分析过程应从实例中来，分析得出的结论要能运用到实例中去。教师要选取交通运输方式和布局变化影响聚落空间形态和商业网点布局的典型实例，引导学生正确分析实例，发现规律，认识本质。训练学生掌握从分析实例到概括规律再到认识本质的学习方法，逐渐学会从特殊到一般、从具体到抽象的思维方式。

二、知识体系分析

常见的五种交通运输方式在前一内容标准中已经涉及，因此，在实施本内容标准时可以将这五种交通运输方式进行适当处理，按照运输线路所处空间将其分为三类，即陆路运输、水路运输和航空运输，这种划分方法能更直观地通过空间属性，将运输方式与聚落空间形态和商业网点布局联系起来。三种运输类型的比较如表1。

由表1可以看出，三种运输类型的区别在于线路所处空间不同，共同点是站点所处空间都在陆地上。由于聚落和商业都是布局在陆地上，因此，聚落的空间形态与三种运输类型的站点、陆路运输和内河航运的线路所在位置及布局密切相关，这是分析其影响过程的知识基础。陆路运输的站点、线路和内河航运的线路对聚落空间形态有影响，海上运输和航空运输只有站点能影响聚落的空间形态。有一个特殊的例外，即管道运输的线路是封闭的，它对聚落空间形态影响不大。

聚落空间形态按方位划分为水平形态和垂直形态。商业网点按空间位置可分为城区的商业街和商业小区、郊区的购物中心和乡村的零售商店。

在影响城市空间形态的众多自然和社会经济因素中，交通运输是一个很重要的因素。商业形成的两大条件――畅通的顾客流和商品流，都离不开交通运输。交通运输是影响城市空间形态和商业网点的最具地理特色的因素，体现了地域联系。

交通运输方式对聚落空间形态的影响，包括站点和线路以及综合交通运输网带来的影响。受单一交通站点影响，城市空间形态呈点状（在小比例尺地图上观察），多属于城市发展早期，可见于部分欠发达的村镇聚落。受单一交通线影响，城市空间形态呈条带状（在小比例尺地图上观察），多属于城市发展中期，可见于部分小城镇聚落。受综合交通网影响，城市空间形态呈面状或星状。它们在发展中综合，在变化中体现影响。既要从某一时刻的静态去把握，又要从时间演替和空间差异中去分析。

交通运输方式和布局的变化对聚落空间形态和商业网点的影响中，“变化”表明了两层含义：一是指时间变化，不同时代有不同的生产力水平和主流运输方式，受其影响的聚落空间形态和商业网点特征不同，交通繁忙时城市空间形态和商业呈扩张状态，交通衰落时则呈停滞甚至萎缩状态；二是指空间变化，即空间差异，不同区域的自然环境不同，以此为基础形成的生产力水平和主流运输方式也不同，聚落空间形态和商业网点特征各异。“变化”的产生还存在两种情况：一是自发的变化，一是人为的变化即规划。这两种情况下的聚落空间形态和商业网点特征也不尽相同。在这里，交通运输方式和布局是“因”，聚落空间形态和商业网点的特征是“果”。

交通运输方式和布局、聚落空间形态和商业网点都属于人类活动的组成部分，它们都以自然地理环境为基础，应遵循因地制宜的原则，即要达到先天具备条件、满足人类需要、保护自然环境的要求，在此基础上方能实现可持续发展。

三、能力层次分析

“结合实例，分析……”，意味着落实本标准的认知方式是从特殊到一般，即先有实例，后有规律原理。这样要求，不仅降低学习难度，还培养地理学习兴趣。

交通运输方式对聚落空间形态的影响，遵循的一般规律是：其影响过程是由“点”到“线”再到“面”的发展，即城市空间形态首先是在交通站点（也称节点）形成点状形态，然后沿交通线延伸成线状形态，最后在多条交通线和多个站点的引导下发展成面状，在形成面状之前还可以形成放射状或星形的形态。在城市发展的自发状态下，这一过程体现十分明显。遵循的原理是：交通通达性提高，土地价值增大，土地利用方式由乡村用地转变为城市用地，城市空间形态随之改变。

商业的发展离不开便捷交通带来的大量消费人群和商品流。交通运输方式对商业网点布局的影响，遵循的一般规律是：商业点一定是布局在交通便捷的位置，交通越便捷，商业点规模越大，交通网密集，商业网点也密集。布局商业网点要遵循交通便利原则。遵循的原理是：交通为商业提供了源源不断的商品和消费人群，是商业发展的主要动力。

在规划城市空间形态和商业网点时，除了要适应当地的自然和社会经济条件外，还应遵循城市空间形态发展的“点线面”规律和商业网点布局的交通便利原则，选择适宜的交通运输方式是前提，布局好城市交通运输的站点和线路、形成合理的城市空间形态和商业网点，是方便人们生产生活和建设宜居城市的现实需要。

四、教学价值分析

本标准的教学价值体现在四方面：一是对现实世界聚落空间形态和商业网点的解释价值；二是对聚落空间形态未来发展的规划价值；三是科学合理选择商业点区位的实用价值；四是提升学生地理素养的教育价值。

对于任何一个城市的空间形态，都能解释其由来，理解一个城市为何会形成现在的空间形态。关键是掌握分析城市空间形态的方法，主要从交通运输方式和布局的角度着手，便利的交通有利于居民出行和货物流通，提高土地价值，变乡村用地为城市用地，形成城区。理解一个商业中心或商业点为何选择现在的位置，也要从便利的交通能够带来大量消费人群和商品流的角度去分析。

城市空间形态对城市管理和发展意义重大。在城市规划时，必须选取适宜的交通运输方式，进行合理布局，在可预期的时期内，形成合适的城市空间形态，方便城市的管理，促进城市的持续发展。

电商数据化运营范文第2篇

“答案是数据红利。运营商拥有着最为全面的用户信息，包括个人信息、位置信息等，如果能够将这些数据进行精准分析，将产生更多的价值。大数据已经成为电信业的下一代生产力。”华为运营商BG ICT首席技术官王纪奎教授在接受《通信产业报》（网）采访时表示。

不过，现阶段，绝大部分的运营商仍处于流量红利阶段。而且，运营商尚处在从人口红利向流量红利转型的阵痛中。

尽管运营商倡导了多年的流量经营，但从实际收入来看，流量红利并没有规模凸显。以中国移动2014年财报为例，语音收入仍接近50%。无论是从中国移动收入构成、用户规模以及ARPU值来看，中国移动都还停留在2G时代。

“从人口红利迈向流量红利，再到数据红利，运营商必须进行数字化转型。”王纪奎教授表示。

如今，全球范围内的主流运营商已经踏上数字化转型征程。例如，为了破解收入增长乏力难题，中移动提出“三条曲线”发展模式。其中，第一条曲线是以语音和短彩信为代表的传统移动通信业务，第二条曲线就是流量业务，第三条曲线是以内容应用发展数字化服务转型。

中移动表示，要重点培育第三条增长曲线。“价值链中利润最丰厚的部分开始转向数字化服务，拓展数字化服务关乎中移动的未来。”中国移动原董事长奚国华表示。

而华为也和全球大T就数字化转型展开了深入地探讨和交流。“最近，我们和Telifonica、沃达丰、Orange、中国移动等全球主流运营商一起，探讨面向2020年的万物互联世界，运营商如何实施转型，才能顺应时展节奏。”王纪奎告诉记者。

显然，运营商数字化转型不可能一蹴而就，“这将是一个充满考验和挑战的漫长历程。”王纪奎教授表示。

四个红利

华为认为，从最初到现在再到未来，电信业将经历“四个红利”机会，分别为人口红利、流量红利、数据红利和信息红利。

上世纪90年代，蜂窝网络兴起，电信业迎来了第一个爆发式增长的阶段。网络从无到有，人们为满足最基本通信需求而接入网络，每个人贡献的ARPU值几乎相当，运营商的收入随着用户数增长而增长。“这就是电信业的第一个红利，人口红利。”王纪奎表示。

随着移动互联网的兴起，特别是智能手机的普及，移动互联网流量爆发式增长，电信业迎来了第二个红利――流量红利。

这个阶段，运营商的语音和短信业务收入逐步下滑，网络上传输的内容由声音文字转向图片视频，从广播走向点播和定制，爆发式增长的流量为运营商带来了新的收入。

第三个红利是数据红利。我们已经迎来云计算和大数据的技术浪潮，基于云计算、大数据等技术发展而带动物理世界各领域丰富业务从线下向线上转移，企业内部IT应用也将迁移到云上实现集中供应，更广阔的企业市场将被打开。

“大数据有望开启运营商收入的下一个黄金十年。不过，对于运营商而言，如何让所掌握的数据价值变现为收入将是关键。”王纪奎教授说。

最后一个阶段被称为信息红利阶段，华为预测到2025年全球将有1000亿连接，结合物联网新技术，各种新的可能将被发现，层出不穷的创新带来无限可能，信息红利将基于此产生。运营商将在数字化转型的过程中不断挖掘自己提供数字化服务的能力，获得更为广阔的发展空间。

ROADS体验驱动数字化转型

从语音时代进入数字时代，运营商从过去传统的“以网络为中心”的经营思路向“以用户为中心”的经营思路转变。

“以网络为中心”的时代，运营商有多种指标评价网络的好坏，比如接通率、掉话率、接续时间等，而到了“以用户为中心”的时代，运营商突然发现，原有的评价体系已经无法准确反映用户体验的好坏，特别是处在一个“长尾时代”，用户需求日益个性化，更是很难找到一个普遍的评价体系。这也成为制约运营商数字化转型的一大掣肘。

“从语音到数据，业务形态已经从单一变得多元，数字时代的业务丰富多彩五花八门，从最终用户的需求来看，在繁杂多变的环境中核心的制胜点就是用户体验。”王纪奎教授向记者表示。

为此，华为根据多年的ICT观察经验，将移动互联网时代的用户体验总结为ROADS，即实时（Real-time）、按需（On-demand）、全在线（All-online）、服务自助（DIY）和社交化（Social）。ROADS已经成为所有行业新的用户体验标准。

有了评价标准，运营商也有了努力的方向。王纪奎教授表示，未来是用户定义网络，通过业务需求快速定义网络能力的供给，所以运营商的反应一定要“快”！运营商要从传统的以自我为中心的“网络―运营―体验”的思维模式，转向以用户体验为中心的“体验―运营―网络”。

具体到转型步骤，华为将其分为三个层面――聚焦I层、使能P层、聚合S层。这事实上也符合中国电信的“新三者”定位，即智能管道的主导者、综合平台的提供者以及内容和应用的参与者。

聚焦I层，运营商要构建云化和软件定义的基础设施平台，一方面，推动未来ICT基础设施走向云化；另一方面，充分利用SDN/NFV，实现网络的按需调配资源，极大地提升用户体验，同时，降低运营商的运营成本和维护成本。

使能P层，则为运营商IT系统平台的重构。长期以来，运营商的各个IT系统独立建设，烟囱式的系统架构无法实时响应的用户需求，同时由于系列割裂数据无法共享，无法适应大数据时代的生存法则。

“因此，数字化时代，运营商的IT系统迫切从支撑系统向生产系统转变，使其具备‘使能’的特征。”王纪奎教授表示。

聚合S层，运营商要打造一个开放聚合的数字化平台。正所谓万众创新，第三方开发者聚集的力量越来越强大。因此，面对汹涌而至的OTT浪潮，运营商需要做的是提供一个开放式的平台，聚合社会各行的创新力量，为用户提供更为丰富的、个性化的内容和应用，创造出更多面向最终用户的长尾市场，拓宽收入来源。

电商数据化运营范文第3篇

【关键词】SPEC2000 可靠性数据 维修数据

新舟60飞机作为唯一在航线上运营的国产民机，对国内航空科技发展具有重要的意义。随着新舟60飞机机队的不断扩大，新舟60飞机TC证持有人对飞机外场运营产生的持续适航运营信息的分析和利用，是其持续安全运营的有力保障。新舟60飞机机载设备可靠性分析及提高是其保障外场运营的必要手段，而其首先要解决的就是维修信息收集及数据标准化问题。

1 飞机运营可靠性数据标准

许多航空公司已有80%～90%的零部件采用了SPEC2000的第3章标准，而包括波音和空客在内的4家飞机制造商、9家航空公司、10家部件供应商和5家软件供应商在2008年就开始按SPEC2000第11章的标准接收可靠性数据。ATA工作组正在制定SPEC2000的第16和第17章标准，它们分别是电子式零件取证表格和电子飞行记录。

可靠性数据是数据标准化的一个重要领域，标准化的数字报告能使OEM提高产品性能，并建议其航空公司客户采取适当措施，从而使航空公司节省开支，降低运营成本。

根据SPEC2000提供的可靠性数据标准化要求，可使航空公司、飞机制造商、设备供应商和设备维修商之间精确的交换所有可靠性和维修性数据。根据SPEC2000，维修报告信息统计的基本要素见表1。

2 新舟60飞机维修数据需求

根据新舟60飞机TC证持有人对机载设备维修信息的分析和使用需求，结合多个机载设备维修商目前维修报告内容，形成新舟60飞机机载设备维修数据要求。可大体分为三部分，第一部分为通用数据；第二部分为使用数据；第三部分为维修数据。

2.1 通用数据

通用数据应由运营商填写，维修数据采用维修报告单为载体，主要体现维修报告单的基本信息，具体见表2。

2.2 使用数据

使用数据应由运营商填写，主要体现具体机载设备使用信息。

2.3 维修数据

维修数据应由机载设备维修商填写，主要体现具体机载设备维修信息，具体见表3。

3 结论

通过分析SPEC2000中可靠性数据要求，结合具体实际形成新舟60飞机机载设备维修数据需求和规范，为飞机设计制造商、机载设备制造商提供必要的可靠性数据，实现机载设备可靠性分析和提升；同时可通过机载设备维修数据，为其维修间隔优化提供必要信息，进一步降低飞机运营成本，加强市场竞争力。

参考文献

[1]杨为民，阮镰等.可靠性维修性保障性总论[M].北京：国防工业出版社，1997.

[2]王自力，曾声奎等.可靠性设计与分析[M].北京：国防工业出版社，2013.

[3]ATA SPEC2000.E-business Specification for Materiels Management，2009.

作者简介

任阿龙（1984-），男，陕西省咸阳市人。研究生学历。现为中航飞机股份有限公司研发中心设计员、工程师。研究方向为航空装备可靠性、维修性。

电商数据化运营范文第4篇

在“2008中国通信技术年会”上，华为国内无线MarketingCTO王东辉从移动互联网角度，阐述了移动全IP的价值。

王东辉表示，互联网自1990年出现商用雏形以来，短短二十年间已成为改变世界的重要因素。而随着互联网业务的发展，用户已经不满足于在某一个固定的点上接入互联网。为了满足这种趋势，移动互联网业务应运而生，并且很快成为未来发展趋势。

其中包括Vodafone，AT&T，SKT等等，他们和Google、yahoo、微软等IT公司合作，结合自身的优势推出了移动搜索、广告、即时通信、移动邮箱、博/播客及移动商务，甚至VoIP，进入移动互联网。与此同时，运营商数据业务的比重不断增长。数据显示，2008年第三季度后，全球的数据业务流量，就会超过语音业务流量。因此，下一代移动运营的服务，应该是以互联网为核心的服务，是人类走向信息化重要的工具。

王东辉认为，移动互联网对用户和运营商都带来了巨大的变化。对于用户来说，移动互联网让人们将终端从耳边放到了眼前，让用户从聆听世界变成了观察世界，将整个世界变成一张大网络，每一个人、每一个用户都变成了这个世界当中的一个网元。随着视频通话、移动搜索以及电子地图等定位业务的出现，每个人都和这一网络随时随地联系在一起。而对于移动运营商来说，随着语音通话服务进入同质化竞争，移动互联网业务成为新的利润增长点，成为业务的新“蓝海”。

移动互联网首先对网络带宽提出了需求。其次，移动互联网业务主要以分组分发性业务为主，会在短时间内产生大量业务。面对突发性业务，现在的网络很难支撑。再次，带宽的提升会导致成本提升，只有保持每Mbps的带宽低成本才能在竞争中取得优势。因此，王东辉认为，只有全IP才能满足移动互联网要求。IP化可承载更大的业务带宽，IP承载统计复用能够解决发组突发问题，IP每Mbps数据成本较TDM有大幅下降。

电商数据化运营范文第5篇

【关键词】大数据 电信运营商 互联网技术

一 绪论

1 研究背景。大数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策的资讯。大数据技术是一种从海量数据中提取有价值信息的综合技术，它包括数据分类、估计、预测等，近些年以来，以海量数据处理为目标的大数据技术正成为新的研究热点。大数据技术在互联网服务、行业应用、企业管理等各个行业各个领域都发挥着巨大的作用，已成为重要的生产因素。与此同时，电信运营商凭借多年的收集与搜索，保留了大量的运营数据及用户信息，数据涉及用户的基本信息、消费信息、业务使用情况、手机终端使用情况等。基于这个数据，很多电信运营商认为可以直接指导运营，看起来是逻辑完整的，但实际上这是在残缺数据基础上的描述，可以用于管理评估，但不能做到消费者洞察，也不可能做好数据挖掘和精准营销。

2 研究目的。电信运营商坐拥海量数据信息，完全具备了大数据4V的特征：数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快时效高。如今，大数据技术日趋成熟，为电信运营商的发展创造了更大的机遇。我们可以利用大数据技术洞察客户的消费心理和消费行为，针对不同的客户选择合适的产品，进而优化产品质量、推广渠道。以最小的成本进行最有效的推广。

二 大数据应用案例与分析

“IT”与“经营”的融合是大数据应用的关键。其中，“经营”可以指很多方面的经营，小到一个普通店面的经营，大到一个城市的经营。以下是关于通信行业在大数据方面的应用的案例：

1. 通过使用IBM SPSS预测分析软件，XO Communications可以预测用户的行为趋势，并找出当前所存在的缺陷，帮助公司及时采取措施，挽回了将近一半流失的客户。

2. 移动公司对当前的业务进行有针对性的监控、预警、跟踪，第一时间捕捉市场变化，可以快速获得目前市场行情。

3. 通信行业者通过海量的用户信息，可以预判出用户的行为趋势和服务需求，将其提供给有需求的公司，这是全新的资料经济。

由此可见，大数据技术在通信行业潜有很大的商业价值，数据将会成为未来很有价值的资产。对大数据的应用，也将会成为运营商获得更高收益的重要技术手段。

三 电信运营商大数据应用方向

现阶段，为应对当下新形势，避免沦为管道化，电信运营商需要合理利用其拥有的大数据。从目前的发展趋势来看，应主要集中在以下几个方面：

1. 市场精准营销。通过大数据技术深入洞察用户的行为，帮助实现精准营销并指导网络优化。首先，可以利用DPI（深度数据包检测）技术，将客户细分，建立用户的画像，帮助运营商了解用户的消费行为、上网行为、使用终端情况等，从而判断出用户的喜好和需求。然后，电信运营商就可根据用户的喜好与需求适时地向用户推荐合适的资费，实现精准营销。

2. 智能客服中心建设。客服中心是客户与电信运营商交流较为频繁的通道，因此客服中心拥有非常丰富的数据资源，电信运营商可以利用大数据技术深入挖掘分析呼入客户的行为特征、历史消费信息、地址位置信息等，自动识别出客户的消费习惯及需求等方面问题，安排合适的人工进行处理。这样大大提高了客服中心的服务管理水平，有效减少用户的投诉。

3. 大数据商业化。电信运营商可将其拥有的海量数据资源，提供给有需求的企业用户，进一步释放数据的价值，获取利益。例如进行精准广告投放，根据用户的地理位置信息，当用户距离某商家很近时，就有可能收到该商家提供的电子优惠弧5比唬将数据商业化的同时，也必须要注意保护客户的隐私。

4. 基础设施建设优化。利用大数据技术，电信运营商可以解决基站和热点的选址以资源分配的问题。通过分析用户的流量使用情况和地址位置信息，可对高流量使用区域建立4G基站和WLAN热点。同时也可建立基站的评估模型，对现有基站的使用效率和成本进行评估，发现基站的资源浪费问题，进而及时调整资源配置。

目前，大数据应用仍处在探索阶段，对于电信运营商来说，未来无论是内部进行应用还是在外部将其商业化，都会有很大的发展空间。

四 研究不足

1. 全数据分析处理。目前，虽然电信运营商数据已经非常丰富全面，但是要针对所有用户进行分析，现在并不能做到。因为电信运营商现在分属三大集团：移动、联通、电信。并且每个集团收集方式、系统架构不同，所以如果要想对全数据进行分析目前仍有困难。

2. 分析预测产生虚假信息。电信运营商的数据量很大，种类繁多。大数据在带来很大价值的同时，也带来很多数据的噪音，在预测分析数据时，会产生一些虚假信息，可能会导致做出一些重大和有害的决定。

3. 数据安全。在大数据商业化，将数据提供给有需求企业用户的同时，也带来了数据安全问题，可能会造成用户信息的泄露。

4. 大数据应用收益问题。运营商掌握很多数据，对这些数据应用的收益可不可以抵消数据开发分析成本需要我们进一步进行研究。

五 结语

大数据时代已经到来了，电信运营商对于如何将其拥有的海量数据发挥出更大的价值，成为了运营商一个新的课题。电信运营商应加强关于大数据技术方面的人才储备，尽快开展对大数据技术的研究以及应用，创造新的数据化运营模式，提高电信运营商的服务质量、工作效率，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。

参考文献：