大数据技术提升计划书范文汇总 大数据技术方案模板(七篇)

时间流逝得如此之快，我们的工作又迈入新的阶段，请一起努力，写一份计划吧。那么我们该如何写一篇较为完美的计划呢？以下是小编收集整理的工作计划书范文，仅供参考，希望能够帮助到大家。

有关大数据技术提升计划书范文汇总一

1、参与数据etl和数据仓库治理;

2、参与大数据分析和挖掘，个性化推荐等系统的设计和开发;

3、负责数据挖掘、自然语言处理及预测等相关模型、算法的设计与开发;

4、参与bi等系统基础数据支撑开发;

5、参与用户画像、用户行为评分、行业指数、销售预测等功能模块的开发;

6、参与爬虫等外部相关数据爬取。

任职要求：

1、熟悉概率论和统计方法;

2、掌握统计学习方法和机器学习算法者优先;

3、掌握java，理解mapreduce开发思维，能独立开发分布式计算;熟悉shell、r、matlab、octive、python等脚本语言或应用开发者优先;

4、熟悉关系型数据库mysql等，了解nosql;

5、具备工程化思维，思考数据业务能够全面谨慎;

6、具备快速学习的能力和业务理解力，对数据开发有浓厚的兴趣，具备理解和整合算法的能力。

有关大数据技术提升计划书范文汇总二

职责：

1、负责公司大数据平台自动化运维开发、监控和优化工作，保障数据平台服务的稳定性和可用性;

2、负责公司hadoop核心技术组件日常运维工作 ;

3、负责公司大数据平台现场故障处理和排查工作;

4、研究大数据前沿技术，改进现有系统的服务和运维架构，提升系统可靠性和可运维性;

任职要求：

1、本科或以上学历，计算机、软件工程等相关专业，3年以上相关从业经验

2、精通linux运维命令，熟悉linux的维护和管理，熟悉shell/python脚本开发，掌握scala/java优先;

3、熟悉大数据项目实施：包括不限于kafka、hadoop、hive、hbase、spark等大数据生态的平台搭建，监控和调优;

4、良好团队精神服务意识，沟通协调能力;

有关大数据技术提升计划书范文汇总三

大数据模式下的精准营销

于大部份营销者来说，网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的roi，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。

其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。

网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impreion)等指标。

再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。

第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。

而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。

对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。

以下，我们将分享一个真实的案例，让广告主明白应当如何打通各层数据，制定覆盖消费者购买路径的精准定位的营销方案。

案例分享

背景：爱点击的客户，国内最知名的电子商务网站之一，希望能提高roi(投资回报率)和线上交易数量

挑战：客户已经使用了网站再定向技术来实现一个较好的roi，但是，从再站内定向所带动的交易数量开始有下降的趋势。

优化策略︰利用多重数据的整合，提升转化漏斗每一阶段的人群数目，以提升总转化量

第一步：网站再定向

广告主会发现网站内再定向带来的购买转化量有限，这是因为大部份广告主只会再定向曾经将商品加入购物车的访客。要想提升网站再定向的效果，最优的方法是根据用户浏览过的页面进行属性分类，并呈现具有针对性的内容。具体参考下图：

有了全面的追踪和分类，再定向受众数量的基数大幅增加。在短短两个星期内，交易数量显着提升，尤其是来自老访客的成交量更是大幅提升44%。

第二步：搜索再定向(search retargeting)及购买第三方受众分类数据

一方面，再定向可以有效地召回老访客，增大重复进入网站及购买的可能性。但同时，广告主还应该考虑怎么能增加新访客，以保证转化漏斗有足够的新增流量。

首先，我们利用搜索关键词捕捉有兴趣的用户，然后储存有关的用户数据，最后，在交易平台上将合适的广告呈现给该用户。此外，我们还会关注第三方受众分类数据中那些有着同样行为特征的用户信息，整合在一起进行精准投放。

在进行搜索再定向及购买受众数据后，新客户所带来的成交大幅度上升254%，广告效果花费cpa下降29%，同时增加该网站整体的浏览量。

第三步：利用机器学习(machine learning)进一步扩大客户的数量

用户来进行定位广告投放。xmo的算法可以对比客户的crm消费者数据与第三方受众数据，并预测出哪些网络用户会有特定的购买倾向。在这个案例中，xmo能通过机器学习来不断产生新的受众，平均每周能够细分出一个有着230万样本的人群。通过将广告投放到我们已有的目标受众群和由机器学习锁定的新目标受众，我们可以看到非常喜人的广告效果，虽然cpa轻微上升14%，但新客户成交量大幅增长26%说明了机器学习能有效地为广告主发掘新客户。

什么是机器学习(machine learning)? (摘自维基百科wikipedia) 机器学习是人工智能的核心，根据数据或以往的经验，通过设计算法来模拟背后机制和预测行为，并获取新的数据。这是一个重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的过程。研究者可以

通过机器学习来抓取现有数据的特征来预测未知的概率分布，找到新的具有相同特征的数据并加入库中。机器学习中最关键的就是开发出能智能识别复杂模式并能智能化决策的算法。

观点总结

多渠道数据的整合可以在两方面帮助广告主提高广告表现。

首先，此举可以增加广告受众总数，并会为广告主赢得源源不断的访问量。第二，多渠道数据整合后的定向还能促进消费者购买漏斗的每一个过程，广告主通常利用网站再定向技术来召回“购物车放弃者”或者流失的老客户，但实际上，广告主应该把注意力放在现有客户和新客户的比例。 总而言之，从搜索动机数据，到受眾分类数据，到最终的机器学习，都能促进购买漏斗的顶端访客数量的增加。结合上创意的策略定制、精准的位置选择，客户的转化率将会提高，广告主也将挖掘出更多的商机。

有关大数据技术提升计划书范文汇总四

读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。

这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。

其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。

大家应该都知道20__年出现的h1n1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响!

在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。

在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑!

大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。

大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。

大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来!

有关大数据技术提升计划书范文汇总五

职责：

1、研究大数据新技术分析发展方向;

2、负责数据仓库逻辑模型、物理模型的分析、设计和建立，开发报表，进行数据分析;

3、负责数据仓库的业务探索(business discovery)以及信息探索(information discovery)的工作;

4、负责对原始数据进行加工清洗;

5、参与数据平台的设计、开发、维护与优化，满足上层数据运营体系各项需求;

6、参与应用分析平台的系统分析、设计以及实现工作;

任职要求：

1、对数据敏感，熟悉数学建模整个过程，拥有国家/国际数学建模获奖经历优先考虑;

2、熟悉常用的数据分析算法及数据挖掘算法，熟悉机器学习算法的原理及应用，熟悉r、python等至少一种挖掘工具;

3、3年以上软件类ai/bi项目开发经验，1年以上架构设计经验，具有大型门户/ai/bi等大型项目架构设计经验优先;

4、熟悉数据仓库实施方法论，熟悉数据建模，了解数据仓库体系架构，了解数据集市;

5、熟悉主数据、元数据、数据质量等企业数据管理相关的体系和方法;

6、熟悉与架构设计相关的数据存储/性能调优等相关领域知识;能够解决项目过程中的技术难题;

7、熟悉逻辑模型和物理模型建模、中间层模型理论以及多维模型的设计;

8、理解bi系统建设各层面，对bi建设思路和建设方向有清晰的认识，至少熟悉一种设计工具进行etl，如tableau/qlikview/cognos/bo/datastage/sas/spss等;

9、能够熟练的使用kettle等开源etl工具进行开发者优先;

10、熟悉linux，使用shell, python脚本经验优先;

12、熟悉hadoop/spark生态系统，例如hive、hbase等，有实际的集群搭建和使用经验者优先;

13、有大数据平台建设经验者优先。

有关大数据技术提升计划书范文汇总六

职责：

1. 从海量数据中提取关键信息，挖掘有效用户特征。

2. 负责日常运维维护工作，监控数据特征，监控异常点。

3、参与设计开发模型、策略的监控报表，对于模型进行监控并可以跟进调优。

4、对业界的机器学习算法和应用有广泛了解并且能够跟踪最新进展。

5、上级交办的其他工作。

应聘要求：

1、统计、数学，计算机等专业本科以上学历，3年以上数据分析工作经验。

2、熟悉机器学习、分类算法等金融量化分析有一定研究。

3、熟练掌握sql、sas、python及相关统计进行分析的工具，coding能力较强, 有java和kettle语言编程经验的优先。

4、良好的沟通能力和团队合作精神，有一定的组织协调能力和较好的抗压能力;

5、对数据敏感，分析数据，抽象问题，对于把大数据和人工智能分析的结果能够应用到实际业务场景商业价值具有强烈的热情;

6、有消费金融行业数据分析从业经验或曾任职知名消费金融企业者优先。

有关大数据技术提升计划书范文汇总七

职责：

通过与客户深入沟通了解客户需求及潜在需求，开展营销需求咨询，挖掘商业痛点并形成数据分析需求

通过深入的消费者洞察，熟练运用各种分析工具为客户定制高度个性化的市场线上营销活动提供数据依据，以帮助客户更有效地与其顾客进行沟通

以实现业务目标为导向，支持产品运营日常数据分析需要;深入分析挖掘数据，应用数据分析方法为产品运营以及广告投放策略提供方案与建议，跟踪执行效果

为业务提供解决方案，能够引导产品运营团队应用正确方法框架进行基于数据的产品运营

关注跟踪电商平台运营及市场营销领域的新玩法和技术发展趋势，跟踪竞争对手动态，分析对标竞争对手的产品组织市场策略等

任职要求

教育背景：大学本科及以上学历，数学、统计、计算机等专业毕业

工作经验：五年以上工作经验，其中三年以上商业数据分析、数据管理经验，丰富的线下crm及线上电商平台知识体系工作经验(从事过美妆、母婴奶粉、快消零售等行业数据分析、数据挖掘建模分析经验者优先)

必备技能：对数据具有足够的敏感性和洞察力， 具备良好的学习能力、逻辑思维能力，愿意在数据分析领域深入钻研

沟通能力：优秀的沟通能力，对外能深入了解客户需求，对内能高效沟通协调解决问题

语言能力：熟练的英文读写能力，良好的英文听说能力

计算机能力：熟练使用windows系统以及office等基础应用软件，精通excel 以及熟练使用ppt

职业素养：对大数据行业有热情，有数据好奇心，优秀的团队协作能力和执行力;能够在压力下完成工作，善于与人沟通交流，良好的亲和力，灵活的处理问题能力，以及高效的办事风格。