帆软市场营销

① IT行业都有哪些证书

分为三种，一种是国家级证书，一种是厂商发布的证书，一种是协会发布的证书。
国家级证书我推荐全国计算机等级考试和计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试（简称“软考”），尤其是软考，含金量可以说是非常高的，在很多方面都有优势，可以用于积分落户、技能补贴、抵扣个税等福利，而且软考证书是与日本、韩国实现了互认的。
厂商发布的证书就多啦，简单推荐几个我自己考过的以及身边的人考过的。
1、帆软职业资格认证，这个是数据分析和商业智能领域占有率第一的公司发布的认证，他们的客户基本都认，在招聘要求里也会写明，虽然很垂直，如果想要从事这方便的工作，也是一个不错的敲门砖。
2、Oracle数据库认证
Oracle是最广泛应用的商业数据库产品之一，厂商的认证证书自然也是身价百倍，认证等级包括OCA、OCP、OCM。OCA是入门级别的资格证书；
OCP是专业证书；OCM是新的高级资格证书，授予拥有最高专业技术的甲骨文认证专家。
3、CDA数据分析师
通过对互联网、医疗、消费等行业数据进行分析，提供商业决策与策略能力的一种新型职业人才。主要分为三个级别的认证，一般需有计算机、数学、数据分析等背景，可以从事互联网、金融等相关岗位。未来有很大前景，有相关背景方便去相关企业数据分析相关岗位工作，也有一些工作岗位如产品经理、市场营销、运营人员、财务人员需要一定的数据分析能力，有了数据分析技能更有竞争优势。
协会证书也重点推荐2个
1、PMP
PMP是由PMI(美国项目管理协会Project Management Institute)组织和出题,严格评估项目管理人员知识技能是否具有高品质的资格认证考试。考试费用高，需要参加培训才能考试，考试内容都是选择题。一般是计算机从业若干年后会去考的一个证书，走项目管理或者团队管理的，有必要去考一下。
2、CPDA 注册项目数据分析师
CPDA项目数据分析师，现更名为 CPDA数据分析师，（CERTIFIED PROJECTS DATA ANALYST）,简称:CPDA。由中国商业联合会数据分析专业委员会评定认证。CPDA人才具有大数据时代解决工作问题时必需的数据分析思维，了解数据分析流程、掌握数据分析方法，根据不同工作场景应用大数据分析的能力。由工业和信息化部教育与考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》

② 听说北亿信南帆软，国内BI厂商推荐哪家

我认为，帆软就是一个报表厂商，但它一直用的BI的概念，宣传了很多年。他的FineBI成熟度和congnos、tableau来说还是有很大差距的。帆软价格便宜，很适合小企业用，在营销和产品迭代上做的还比较快速。
永洪是后起之专注做敏捷BI，但产品发展的还不够快，目前来说，功能还是太简单和粗糙，不适合复杂的用户场景。
亿信华辰的亿信BI应该国内唯一活了很多年并且活的很好的老BI厂商，应该有10多年了。但是在宣传和营销上不怎么好，可能是定位的目标客户不同，它的客户主要是国家部委和大型企业，还有一些大的集成商，比如华为、神马、中软、东软等。亿信BI在功能上应该是国内唯一可以和congnos抗衡的BI产品吧。
smartBI类似网络版的excel，知名度也还是不错，功能也比较全，比帆软和永洪的产品成熟度高，但对于亿信华辰的BI@Report来说还是较弱的。但整体来说比较实用，性价比高，就是技术比较偏老旧了一些。

③ 在公司里，数据分析师是如何帮助公司创收的

这两年数据分析、数据挖掘概念很流行，各路教育机构，开课的老师喜欢拿美国XX信用卡公司或者啤酒与尿布这种陈年老梗来论证数据分析有啥价值。可真正在圈子里干久了就知道，数据分析能帮助公司直接创收的途径只有一种：帮乙方公司创收！因为只有乙方公司才会把数据分析、数据挖掘、数据产品、数据咨询当作商品来卖。这样，做数据分析的就有三种方式可以帮公司创收：做产品。比如BI公司、大数据公司、舆情公司、征信公司，他们卖的是一整套数据产品。数据分析师在这些公司实际上扮演者产品生产者的角色，因此直接帮公司创收做服务。比如一些咨询公司、新媒体公司、大数据提供数据挖掘服务、提供数据采集、报告撰写服务。这些服务是针对甲方品牌、推广、营销等某个部门的需求，因此可以卖钱。在这里数据分析师实际上还是产品生产者，只是输出的不是一个具体的产品，而是由报告、excel、ppt、代码、会议等等组成的服务。做售前。相当多软件公司、咨询公司会拉一个数据分析师当售前，因为忽悠客户的时候，光空口白话说我这个方案怎么怎么好是没有竞争力的。需要一个懂数据会分析问题的人来做一个可量化的方案，让客户心服口服。在这里数据分析师实际上扮演的是销售的角色，只是这个销售卖的是知识，打动客户靠的是专业性不是送回扣。所以你会发现，招数据分析高薪的基本都是乙方，或者甲方企业中的乙方部门（比如阿里数据银行、智能客服，虽然是阿里的项目但是还是作为乙方提供服务给其他公司的）因为在这里数据分析才是直接生产力。在甲方？在创收问题上，数据分析从来都是排在队尾。比如甲方爸爸要出一个新产品增加收入，那么他需要做什么呢？设计产品生产产品销售渠道品牌推广产品促销物流跟进数据分析看看效果怎样……是滴，大家会发现没有数据分析，其他六步照样可以做；只有数据分析没有前六步，数据分析就是一张废纸，这就是数据分析在甲方的尴尬之处。有些同学会说：那数据分析可以帮企业设计正确的产品哇！但实际上产品设计师不看数据照样可以设计产品，他们已经这样做了100多年了，也因此诞生了乔老爷那句经典的：我从来不看任何市场调查！这个尴尬之处是数据分析的工作方式本身固有的局限。数据分析需要有数据才能分析，这是一种相对后置的过程。而类似产品设计，核心是创意；产品销售，核心是业务队伍的能动力。这些人的能动性是前置的动作。企业的业绩是做出来的，不是算出来的，所以在创收上数据分析其实是很无力的。
只有一种场景数据分析可能对收入有用，就是：某个业务部门+B42实在做得太差，搞不掂了。这时候如果通过分析能提升一些效益，那他们简直happy的不能行。这也是为什么很多成熟的数据挖掘项目都是做给客服外呼、短信发送、EDM的。因为在这些地方自然转化率低的令人发指，而业务部门的文案、产品、广告又起不了太大作用。同时这些渠道又都是点对点推送的方式，数据积累和建模环境相对封闭。数据模型能把自然转化率从1%提升到2%，业务部门就已经谢天谢地了。
实际上，数据分析对企业有帮助，更多体现在后置性的，比如绩效评估，结果考核，成果优化上。有意思的是，很多从业者自己都没有想明白这一点，比如这个问题，帆软也有个答案，大家可以看看，里边举的例子全部是如何砍成本，而不是加收入。
然而，帆软的回答本身是很专业的。因为砍成本比增加收入，更容易体现数据分析的功劳。大家回顾上边新产品增加收入的过程，如果数据分析说这个业绩是我做出来的，至少有6个部门会和你抢功劳。但如果数据分析说这里有一个产品很垃圾可以砍掉，那么最多得罪一个部门（设计这个产品的部门）剩下5个部门还是支持你的（因为他们不需要浪费时间了）所以，聪明的数据分析总是从内控的角度入手证明价值，而不是从外部增收的角度入手。
然而，这样又出了第二个尴尬的地方，就是为毛线我要上个数据产品做这个呢？甚至为毛线我要雇个数据分析师做这个呢？因为进销存的数据ERP里也有，理论上我想知道哪个产品效益不好只要有一个会SQL的程序员从ERP里跑个数就行了啊！所以如果只把数据分析的价值挂在内控上，那么数据分析的重要性和专业性就非常低了。各部门老板自己也会分析啊，你们跑sql的懂业务吗？不懂业务你内控个什么呢？
这时候就需要进一步的包装以体现数据分析的价值。最核心的就是上个产品！就像后宫嫔妃，年轻貌美的时候都会讨皇上一时欢心，但长久来看还是得生个孩子的。有个孩子自己的地位就稳固了。比如销售，完全可以用纸质账单，为什么要用pos系统？就是当pos系统上线，业务流跑起来以后，就没理由再让他停掉，孩子已经生出来了，就得养着。
数据分析的孩子常见的有这么几种：面向管理层的仪表盘，适用于信科学化管理这一套理论的老板面向业务部门的数据产品。可能是一个推荐系统，精准营销模型，也可以是一个业务助手，数据集市，总之是业务部门日常工作中必须用到的某个环节，把它打包，用数据包装起来，封装成一个产品面向一线的营销提醒工具，运营数据指南。让销售们每天都得看一眼，不看就不舒服。让运营们写文案前都得看看热度排行，不看心里没底。具体的就不展开了，如何引起老板关注，如何拉拢业务部门，如何让一线使用，写本书都够了。这么多年作咨询，见过大量甲乙方，凡是聪明的数据人，最终不约而同走了做内控→引起管理层重视→上产品→与业务部门合作→扩组织架构这一条路。而那些号称上个大数据系统能盈利XXX的，基本上都死无葬身之地。
这两年大数据、人工智能概念大火，数据分析岗位又像年轻貌美的嫔妃一样被各大企业老板们宠信，也有无数同学新涌进这个领域。所以特别诚恳的提醒大家：我们自己可以有很多方法、很多复杂的概念，然而最终企业是不是靠我们这个挣钱，才是我们长久安身立命的本钱。如果我们只是打辅助的，就尽早围绕一个具体业务场景，输出一个产品，和业务紧密结合起来，这样我们自己的地位才稳固。最后插一句，比如算法类岗位，大家要注意区分，因为算法即可以应用在生产系统（比如影相识别，物资调配，路线规划，过程控制），也可以应用在分析系统（比如推荐、预测、BI）如果是应用在生产系统，那地位相对稳固很多，因为生产线是不会彻底更替的，只会不断优化。但如果是应用在分析系统，那水分就大了去了，大家要认真看到底这个算法是干什么再做决断。早在2013年《大数据时代》流行的时候，就兴起了一波“大数据分析”的热潮。结果当时脑子一热向老板喊了：“我们可以利用大数据XXXX分析提升业绩的”现在估计坟头草都有我娃个子高了……作为一个前辈，有义务告诉大家这个行业的真相，数据的价值可以有很多种，不一定是直接增加收入。数据确实很有用，然而不代表老板们认可这个用处，不代表我们能从这里升官加薪。技术以外，如何创造价值，有可能需要代码和算法以外的其他东西辅助。与大家共勉。

④ 阿米巴经营模式的经营目的

阿米巴经营模式就是通过小集体的独立核算，实现了全体员工参与经营，凝聚全体员工力量的经营管理体系，阿米巴经营模式三大目的：

第一个目的是“确立与市场挂钩的部门核算制度”

我们要激励全体员工为了公司的发展而齐心协力地参与经营，在工作中感受人生的意义和成功的喜悦，实现“全员参与的经营”。

阿米巴经营模式是将公司分成若干个小集体，以领导为核心，全体成员共同参与经营。京瓷通过晨会等形式向全体员工公布有关阿米巴以及公司经营状况的主要信息。通过像这样尽可能地公开公司信息，营造全体员工自觉参与经营的氛围，使全体员工共同参与经营成为可能。如果全体员工能够积极参与经营，在各自的岗位上主动发挥自己的作用，履行自己的职责，那么他们就不仅仅是单纯的劳动者，而将成为并肩奋斗的伙伴，并会具有作为经营者的意识。

如此一来，每当履行了自己在工作的职责之后，就会感受到工作的喜悦和成就感。

⑤ 中国国家有那些IT认证书

目前国内差不多有这些：
国际信息化人才资格认证证书
全国计算机等级考试证书
IBM电子商务师证书
IBM物流管理认证书
ADOBE中国设计师证书
ISEC信息化安全教育认证证书
全国信息技术人才培养工程－职业资格培训证书
全国计算机信息高新技术证书（OSTA）
国家信息化计算机教育认证证书（CEAC）
中华人民共和国―职业资格证书
全国信息技术水平证书
电子信息产业―技术培训证书
CCNA CCNP

希望对你有所帮助，望采纳！

⑥ 如何做一名数据分析师

1、 理论基础

作为一名合格的数据分析师，你需要有应用数学、统计学、数量经济学专业数学知识背景。主要的学科知识背景需要有高数、线性代数、数理统计与概率论、计算机基础、统计学等相关课程的学习，这些理论知识是背景支撑，不是都要面面俱到的，遇到比较困难问题时能够查阅相关书籍资料能弄明白即可。

2、技能

Excel等办公软件，Python或R编程语言，常用用作数据分析处理的工具主要有spss、r、python、sas、Matlab、Eviews、ExcelVBA、IBM等几种工具我们至少要学会一种，常用的数据库有access、Oracle、sql server、mysql、mangodb等选择其一学习（建议mysql或者sql serve）。数据挖掘算法，是一名中高级数据分析的必备技能，也是数据建模、数据挖掘的必备知识，常用的算法有决策树、回归方程、聚类分类、关联规则、线性判别法、贝叶斯分类器、Knn算法（k近邻算法）、人工神经网络(ANN=Artificial Neural Networks)、支持向量机(SVM)等常用算法，不是一开始每一个算法都会的，需要慢慢积累，学以致用即可。

3、业务理解能力

数据分析师是没有行业限制的，技能要求都大同小异，只需要我们能够选择行业和能尽快理解行业，理解公司业务并提供分析帮助即可。

⑦ 自学数据分析需要看哪些书的

第1本《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》
很有趣的数据分析书！基本看过就能明白，以小说的形式讲解，很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术，很能帮我们提升职场竞争能力。找不到工作的，学好了它，自然没问题。
第2本《拯救你的Excel数据的分析、处理、展示（动画版）》
一本用手机看的Excel操作书，大部分例子都配置了二维码，手机扫扫就能看，基本上可以躺着把书学了。所有数据的分析、处理也都带了职场范例（有会计、HR、销售场景），很贴合实际。拯救我们小白的Excel，职场加薪不是梦想！
第3本《Excel图表之道：如何制作专业有效的商务图表》
职场大牛的书，教我们做图表的，好看到不能再好看。可以设计和制作达到杂志级质量的、专业有效的商务图表。相信平时我们很难做到吧，看了你就知道，也许一切没那么难。
第4本《绝了！Excel可以这样用：数据分析经典案例实战图表书》
挺好的一个系列，都是Excle常用的技巧，适合销售和HR。也是职场故事，很接地气，带视频的，全都是Excel数据分析的常用理念和方法。
第5本《深入浅出数据分析》
深入浅出系列是对新手非常友好的丛书，用生动但啰嗦的语言讲解案例。厚厚的一本书翻起来很快。本书涉及的基础概念比较广，包含一点统计学知识，学下来对数据分析思维会有一个大概了解。
第6本《MySQL必知必会》
如果真想买书看，可以看这本，适合新手向的学习，看基础概念和查询相关的章节即可。网络上大部分MySQL都是偏DBA的。
第7本《深入浅出统计学》
大概是最啰嗦的深入浅出系列，从卖橡皮鸭到赌博机的案例，囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。
第8本《网站分析实战》
互联网不再是网站的天下，但是移动端依旧有Web，我们在朋友圈看到的所有H5活动、第三方内容等，都是依托网页实现。网站的数据分析依旧有存在空间，网站的数据指标还是能够指导我们运营！
第9本《深入浅出Python》
还是深入浅出系列，完全适合零基础的新人。需要注意的是，编程学习不同于其他知识，如果计算机基础不稳固，在使用中会遇到各类问题。知其然不知其所以然！
第10本《Python学习手册》
对于拥有编程基础的人，这本书系无巨细的有些啰嗦，不过对新人，可以避免不必要的坑。把它当作一本工具文档吧，当遇到不理解的内容随时翻阅。
第11本《利用Python进行数据分析》
这本书是你学习python不二之选，对着书，着重学习numpy，pandas两个包！每段代码都敲打一遍，千万行的数据清洗基本不会有大问题了。
第12本《R语言实战》
R语言的入门书籍，从数据读取到各类统计函数的使用。虽然没有涉及机器学习，依靠这本书入门R是绰绰有余了。
第13本《统计学：从数据到结论》
这本书是将R语言和统计学结合的教材，可以利用这本书再复习一遍统计知识。
第14本《深入浅出SQL》
带你进入SQL语言的心脏地带，从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询（subquery）、连接（join）和事务（transaction）这样的核心技术来操作数据库。到读完《深入浅出SQL》之时，你将不仅能够理解高效数据库设计和创建，还能像一个专家那样查询、归一（normalizing）和联接数据。你将成为数据的真正主人。
第15本《数据挖掘导论》
这本书绝对是一本良心教材，拿到手从第一章开始阅读，能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的～～
第16本《算法导论中文版》
本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。
上面的书籍都是PDF版
视频教材的有：
Python入门教程完整版（懂中文就能学会）资料
Python入门教程完整版（懂中文就能学会）视频
Mysql从入门到精通全套视频教程
8天深入理解python教程
大数据Hadoop视频教程，从入门到精通
Python就业班
Python标准库（中文版）
数学建模0基础从入门到精通，全套资源
0基础Python实战-四周实现爬虫系统
麦子学院招牌课程[明星python编程视频VIP教程][200G](价值9000元)
从零基础到数据分析师，帮你拿到年薪50万！
玮心:xccx158

⑧ 数据挖掘中分类、预测、聚类的定义和区别。

你好，
简单地说，分类(categorization
or
classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。
简单地说，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。
区别是，分类是事先定义好类别
，类别数不变
。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。
聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成
。分类适合类别或分类体系已经确定的场合，比如按照国图分类法分类图书；聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合，一般作为某些应用的前端，比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等。
分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器
),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。
要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可表示为：(v1,v2,...,vn;
c)；其中vi表示字段值，c表示类别。分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。常见的聚类算法包括：k-均值聚类算法、k-中心点聚类算法、clarans、
birch、clique、dbscan等。
希望回答对您有帮助.

⑨ “阿米巴”经营模式与传统经营管理模式的区别

阿米巴模式--阿米巴经营模式与传统管理模式的区别

阿米巴经营模式与传统经济责任制的区别

传统的经济责任制，本文简称“经责制”。也能在一定程度上调动广大员工的工作积极性。然而与“阿米巴”经营模式相比，两者从根本上和形式上都存在很大的差别。

1.初始目的不同。“经责制”以完成上级下达的任务指标为初始目的，这是一种“被动式”的管理模式；而在“阿米巴”经营模式下，员工初始目的是增加经营效益，是发自内心的“自主管理”。

2.考核单位不同。“经责制”以部门考核为主；而“阿米巴”经营模式是把经营体作为考核单位，直接将经营成果按约定方式分配到阿米巴组织。

3.考核结果不同。“经责制”是一种“结果考核”；而“阿米巴”经营模式则是通过建立内部市场、通过产品买卖、提供服务或契约结算实现阿米巴经营体的收入，强调了阿米巴经营体参与市场交换的全过程，把过程管理和成果考核有效地结合起来。

4.达到要求不同。“经责制”关心的是产出；而“阿米巴”经营模式讲投入产出，讲资源有效利用的关系，做到以最少的投入达到最大的产出。

5.分配依据不同。“经责制”考核是以工作量完成为分配依据，跟企业的绩效挂钩，往往员工分配多少工作，事先比较模糊，属于被动参与分配；而“阿米巴”经营模式中，考核分配的依据包括经营效益考核分配和管理项考核奖扣，跟员工的绩效直接挂钩，员工分配多少，自己事先就比较清楚，属于主动参与分配。

“阿米巴”经营模式与成本中心的区别

成本中心是对企业成本和费用承担控制、考核责任的中心。设立成本中心，可以帮助企业有效控制成本。

很多企业的实践证明，“阿米巴”经营模式的实施同样可以为企业节约大量的成本。那么“阿米巴”经营模式与成本中心有哪些区别呢？实际上，两者至少有以下八个方面的明显不同：

1.成本管控目的不同

成本中心是企业进行成本管控的具体单元，成本中心的负责人只对“成本”负责，而不关心“收入”，可以说是为了达到上级下达的降本目标而降成本。而在“阿米巴”经营模式下，阿米巴经营体成员的收入与阿米巴经营体的效益直接挂钩。

因此，大家一方面要考虑如何去尽可能地降低成本，另一方面还需要考虑如何才能增加产出，换句话就是说，“阿米巴”经营模式不是要求员工从完成降本目标的角度来思考成本管控问题，而是要求员工从改善阿米巴组织经营绩效、增加有效产出的角度全方位思考成本问题。

2.核算范围不同

成本中心模式，只核算某成本中心发生的直接成本；而“阿米巴”经营模式则是以货币形式精细量化企业内部所有资源，将内部服务等所有与经营体相关的资源、费用等都量化成有价资源，纳入阿米巴组织的成本管控。

3.经营形式不同

成本中心模式，仅对“成本中心”内部做核算；而“阿米巴”经营模式下形成买卖、服务、契约三种交换关系，以“经营链”为纽带在企业内进行经营。

4.核算方式不同

成本中心模式，各成本中心之间没有市场交换关系；而“阿米巴”经营模式要求形成内部交易价格体系，除了产品销售价、物资采购价和内部收购价外，还包括内部服务价和项目契约价。各阿米巴经营体之间通过“买卖”、“服务”或“契约”关系实行有偿经营，并对各阿米巴经营体的收入与支出进行核算。

5.员工参与不同

成本中心模式，成本是自上而下制定的，员工在通常情况下是一种被动接受的角色。而“阿米巴”经营模式要求员工从一开始就参与到资源量化分摊的过程中，在阿米巴经营体各项资源费用划分完成后，还需要阿米巴经营体负责人的签字认可，成本是一种“主动接受”的过程。

6.管控阶段不同

成本中心模式，一般月底进行结算，成本控制属于一种事后控制；而“阿米巴”经营模式下可以随时结算各“经营成本”，成本控制是全过程、全方位的。

7.观念认识不同

成本中心模式，员工只关心自己的成本，对企业整体绩效敏感度不够；而“阿米巴”经营模式下员工以“经营者”身份参与，企业的市场好坏、产量多少将直接影响到员工的经营收益，因而员工对整个企业的发展更为关注，主人翁意识更强，积极性、主动性更高。

8.分配方式不同

成本中心模式，没有“利润”概念，传统薪酬分配方式对员工激励程度有限；而“阿米巴”经营模式是按照阿米巴经营体的经营收益和管理项考核情况对阿米巴经营体进行薪酬分配的，阿米巴经营体成员的实际收入与经营“利润”密切相关，更好地做到了收入分配的公正、公平、公开。

“阿米巴”经营模式与班组管理的区别

“阿米巴”经营模式的实施，使得很多企业原来的班组转变为阿米巴经营体，班组长转变为了阿米巴经营体的负责人。然而阿米巴经模式的管理与班组管理之间存在着很多重要的区别，需要认识清楚：

1.管理方式不同。班组管理是以完成生产任务和产品质量为主要工作，没有内部市场概念，产品的转移和交换不实行内部结算，也没有利润概念，绩效考核以传统的经责制为依据；

而阿米巴经营体是以经营成果为结算依据，建立了内部市场，产品的转移和交换实行内部交易价格结算，有利润概念，绩效考核以经营利润为主要依据。

2.管理动力不同。班组管理是一种被动性管理，上级下达计划指令，班组在班组长的带领下努力贯彻执行的管理模式；而阿米巴经营模式是一种激发员工主动性，通过自我管理完成内部客户订单的管理模式。

3.管理内容不同。在管理上,阿米巴经营体的管理内容比班组管理更丰富：班组长一般只需要关心产量、质量、现场管理等生产情况；而阿米巴经营体负责人还要关心经营成果，要关心所使用资源的价格，要关心价格的合理性，还要关心资源的合理使用等经营状况。

在结算管理上,阿米巴经营体是经营核算的基本单位，在组织职能上,阿米巴经营体是经营运作的最小主体；在薪酬分配上,阿米巴经营体的经营成果是经营结算的依据；阿米巴经营体的负责人既是管理者，更是经营者。

企业要充分认识到“阿米巴”经营管理与班组管理的本质区别，建立“阿米巴”经营管理的长效机制，实现班组管理向“阿米巴”经营管理的全面深入转变。

⑩ 有谁知道大数据指的是什么

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通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更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
说起大数据，就要说到商业智能：
商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

商务智能的产生发展
商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。

目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。

为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。

把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

企业导入BI的优点
1.随机查询动态报表

2.掌握指标管理

3.随时线上分析处理

4.视觉化之企业仪表版

5.协助预测规划

导入BI的目的
1.促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

2.降低整体营运成本(Power the Bottom Line)：BIS改善企业的资讯取得能力，大幅降低IT人员撰写程式、Poweruser制作报表的时间与人力成本，而弹性的模组设计介面，完全不需撰写程式的特色也让日后的维护成本大幅降低。

3.协同组织目标与行动(Achieve a Fully Coordinated Organization)：BIS加强企业的资讯传播能力，消除资讯需求者与IT人员之间的认知差距，并可让更多人获得更有意义的资讯。全面改善企业之体质，使组织内的每个人目标一致、齐心协力。

商业智能领域的技术应用
商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。

数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。

在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

商业智能的应用范围
1.采购管理

2.财务管理

3.人力资源管理

4.客户服务

5.配销管理

6.生产管理

7.销售管理

8.行销管理

商业智能实施步骤

商业智能系统处理流程[1]
商业智能（BI）作为一个概念，描述与业务紧密结合，并且根据需要进行相关特性展示和数据处理的过程。

为了让数据“活”起来，往往需要利用数据仓库、数据挖掘、报表设计与展示、联机在线分析（OLAP）等技术。数据或者数据源包含的种类繁多，例如存储在关系型数据库中的，在外围数据文件中的，在业务流中实时产生存储在内存中的等等。而商业智能最终能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。

这些分析有财务管理、点击流分析（Clickstream）、供应链管理、关键绩效指标（Key Performance Indicators, KPI）、客户分析等。商业智能关注的是，从各种渠道（软件，系统，人，等等）发掘可执行的战略信息。商业智能用的工具有抽取（Extraction）、转换（Transformation）和加载（Load）软件（搜集数据，建立标准的数据结构，然后把这些数据存在另外的数据库中）、数据挖掘和在线分析（Online Analytical Processing，允许用户容易地从多个角度选取和察看数据）等 。

商业智能系统的功能
商业智能系统应具有的主要功能：

数据仓库：高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构，例如中心式数据仓库，分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器。能够很好的支持现阶段容灾和备份方案。

数据ETL：数据ETL支持多平台、多数据存储格式（多数据源，多格式数据文件，多维数据库等）的数据组织，要求能自动化根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。

数据统计输出（报表）：报表能快速的完成数据统计的设计和展示，其中包括了统计数据表样式和统计图展示，可以很好的输出给其他应用程序或者Html形式表现和保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案，支持灵活的数据填报和针对非技术人员设计的解决方案。能自动化完成输出内容的发布。

分析功能：可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的交互要求，例如预警或者趋势分析等。要支持多维度的联机在线分析（OLAP分析），实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等。帮助决策做出正确的判断。

典型的商业智能系统
典型的商业智能系统有：

客户分析系统、菜篮分析系统、反洗钱系统、反诈骗系统、客户联络分析系统、市场细分系统、信用计分系统、产品收益系统、库存运作系统以及与商业风险相关的应用系统等。

[编辑]商业智能解决方案厂商
提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等

最后，希望你关注一下FineBI，帆软软件的大数据解决方案，我看了，还是很不错的