六个步骤：助你最大化大数据的商业价值
具体而言，调查中的绝大多数受访者都表示目前没有对Hadoop的投资计划，主要原因是认为Hadoop可能在其商业价值转化与功能实现上面临相当大的挑战。
作为研究大数据的主要工具，Hadoop暴露出的资金链风险可能昭示着整个大数据领域的资金问题。寻找到能够实现精准分析能力的资源在业界一直是一项巨大的挑战，与此同时它也是新一代商业友好型大数据工具研发的目标，而获取商业价值，则是一个更基本的问题。
对于许多人们津津乐道的大数据企业或组织来说，通过大数据获取商业价值似乎总是如此容易：有了大数据，我们就能更深入地了解客户的行为，并运用这些知识来增加客户的满意度，从而提高企业的盈利能力。但说的容易做起来难，真正去让一个新兴企业来实现大数据价值时，一切往往变得捉襟见肘，但不管怎么说，回顾总结一些当下实用的大数据商业实践方法总归没错。实际上，最大化大数据的商业价值可以归结为将下述的六件事做好：
1.以商业思维为出发点：对于数据科学家们来说，运用Hadoop或其他先进的大数据分析工具畅游于数据知识的海洋中是在愉快不过的事了，不过如果不把分析的结果转化为可以应用于解决现实世界商业问题的东西，那么对于时间和资源则是巨大的浪费。与业务专家合作，了解改进过程中的机遇与挑战，将会是一个大数据项目成功与否的关键。专注于一个具体的商业问题将有助于识别有用的数据集，并针对化选择适合的技术与工具。与此同时，这样的过程能够促使你步步为营，对项目进行进一步推进。
大数据应用技术网络课程 1课程目标 通过讲解几种主流大数据产品和技术的特性、实现原理和应用方向，并组织实习项目，使学员了解并初步掌握目前流行的大数据主流技术（采集、存储、挖掘等），了解其特点以及使用的场景，具备一定的大数据系统架构能力，并能自行开展简单的大数据应用开发。 2课程内容 本次课程讲解的大数据产品和技术包括：hadoop、storm、flume等，其中以hadoop为主要培训内容。 3培训课程列表 1.hadoop生态系统 （1）HDFS （2课时） （2）MapReduce2 （2课时） （3）Hive （1课时） （4）HBase （2课时） （5）Sqoop （1课时） （6）Impala （1课时） （7）Spark （4课时） 2.Storm流计算（2课时） 3.Flume分布式数据处理（2课时） 4.Redis内存数据库（1课时） 5．ZooKeeper （1课时） 4培训方式 学员以观看录像、视频会议等方式进行学习，搭建集中环境供大家实习，并设置作业和答疑环节。每周视频课程约2个课时，作业和实习时间约需2-3小时，课程持续10周左右。
5课程内容简介 大数据技术在近两年发展迅速，从之前的格网计算、MPP逐步发展到现在，大数据技术发展为3个主要技术领域：大数据存储、离线大数据分析、在线大数据处理，在各自领域内，涌现出很多流行的产品和框架。 大数据存储 HDFS、HBase 离线大数据分析 MapReduce、Hive 在线大数据处理 Impala、Storm（流处理）、Spark、Redis（内存数据库）、HBase 数据采集 Flume等 辅助工具 Zookeeper等 5.1Hadoop 1）HDFS 介绍： Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同 时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的 系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大 规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统 数据的目的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。 培训内容： HDFS设计的思路 HDFS的模块组成（NameNode、DataNode） HADOOP Core的安装 HDFS参数含义及配置 HDFS文件访问方式 培训目标： 使学员掌握HDFS这个HADOOP基础套件的原理、安装方式、配置方法等2）MAPREDUCE 介绍： MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会
2019中国工业大数据发展及投资价值研究
1概念界定及发展演进
工业大数据是指在工业领域中，围绕智能制造模式，以数据采集集成、分析处理、服务应用为主的各类经济活动所产生的数据的总称，包括从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、制造、采购、供 应、库存、售后服务、运维等整个产品全生命周期各个环节产生的数据。生产经营相关业务 联网数据 工业大数据以 数据资产全生命周 期管理为核心
第一次工业革命 第二次工业革命第三次工业革命第四次工业革命 “大数据”一词在《第三次浪潮》书中出现苹果推出网络商店iTunes Store ，具有数字音乐搜索、数据共享与评价、消费记录等大数据功能 工信部印发《物联网“十二五”发展规划》把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这些是大数据的重要组成部分“大数据”首次写入我国《政府工作报告》国务院《促进大数据发展行动纲要》，明确指出要全力推动大数据发展和应用国务院发布《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，加快新旧发展动能和生产体系转换 国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，深入推进“互联网+先进制造业”，规范和指导我国工业互联网发展 2018年工信部发布《推动企业上云实施指南（2018-2020年）》，推动企业运用云计算加快数字化、网络化、智能化转型工信部发布《大数据产业发展规划（2016—2020年）》，提出了“到2020年，技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成”的发展目标工信部发布《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》，提出到2020年底，初步建成工业互联网基础设施和产业体系 《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》，明确提出实施智能制造工程 赛迪顾问，2019年8月 随着大数据应用时代的到来，工业大数据这一大数据细分领域也逐渐被重视。为推动工业大数据的发展，我国正在深化工业云、大数据等技术在工业领域的集成应用，探索建立工业大数据实验中心，建设工业大数据应用示范工程。国家政策在工业大数据的需求端和供给端均出台了相应的规划，加快了信息化技术和工业的深度融合，创新实现新技术、新产品和新模式。 1760年1850年1950年 1980年2003年 2011年2014年2015年2016年2017年2018年
大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
每一个专业礼业顾问都希望能拿到大订单，但他们之中很少有人知道要如何才能容易并且可持续性地找到大单。 大部分专业礼业顾问反而是从营销部分拿到潜在客户名单的，那其中的大部分都毫无用处。有研究表明，在大部分这样的名单里，只有一个潜在客户有可能成为正式客户，而剩下30个都毫无用处。 嗨，这也就不能理解为什么那么多专业礼业顾问都讨厌陌拜了。 如何拿到一份潜在客户名单，并且把它们以一种你自己习惯的方式进行排序，以便你从中分辨出在你销售习惯下，哪些潜在客户可以成为重要的大客户。 同时，要如何在不浪费大量金钱和时间来找到和开拓出大客户。 第一步：停止无目的的陌拜 人们普遍认为努力就找到新客户就意味着新的机会能够源源不断地涌进来，这是一个误区。营销部门会给团购部门提供长长的潜在客户名单，然后销售代表们会去和他们接触，希望可以得到开展新业务的机会。 但是，这样的成功率十分渺茫，因为无论是营销部门，还是团购部门，都没有做必要的调查研究，以确定在这个名单上的客户是不是真的可能会有订单雪求。 用这样的方法来寻找新客户，不仅仅无助于找到开展新业务的机会，同时还会严重打击礼业顾问的士气。如果一个礼业顾问总是在不停地寻找新客户，但又不能做成一桩生意的话，这个礼业顾问将会很容易开始怀疑自己的能力，或者会觉得礼品订单那么难做。
一次又一次的失败带来情感上的打击，这就可以解释为什么绝大部分礼业顾问就是不愿意去寻找新客户了。 因此，你第一步要做的就是关掉水龙头。放弃联系那些不可能成为大客户的客户。相反，你需要做的是花些时间来分析整理客户资料，找到目标客户。 千万别把时间浪费在陌拜无用的潜在客户上。 这是一种更好的办法……下面，我们就来说说要怎么做…… 第二步：定义一个合格的客户 如果你还不知道什么样的客户可以被称为大客户，你就来参加这个讨论，这未免显得有点太傻了吧。你越努力地学习如何定义一个大客户，那么当你遇到他们的时候，你也会更容易把他们从其他客户里区分出来。所以，让我们从最基本的开始。 礼品订单客户有三个等级，每高一级，就意味着选择标准又高了一些。处在最底层的是无差别客户，也就是那些“水龙头”客户，他们正是我在第一步里推荐你们忽略的那一部分。 在这些无差别客户里，会有一些合格的客户——这些就是你的潜在客户了。 在这些合格的客户里，有一些将会成为大客户——从个人上来说，你最容易接近这一类客户。 因此，要找到大客户，首先你必须知道怎样才能称为一个大客户。下面我们来看看怎么样定义一个大客户 1. 定义你的目标行业。任何一种产品天生都有市场，总会有一些
大客户销售流程 有效大客户销售流程管理，实现最佳业绩提升 同样的工作态度、同样的销售技能，为什么取得的业绩不同？同样的业绩为什么付出的费用比例相差悬殊？为什么签下大项目，却留不住大客户？ 这是因为管理和控制。 大客户销售管理流程是兼顾整体效益、资源调配和过程管理而设计的，通过对销售过程进行追踪与控制，全面分析客户组织政治和个人动机，客观评估销售机会，制定有效的攻单战术；了解日常销售工作的动态、进度，结合客户关系推进的进程，利用大客户销售流管理工具，及早发现销售活动中所出现的异常现象及问题，立即解决。也就是说，销售流程管理的主要目的，就是要重视目标与实绩之间的关系，通过对销售过程的追踪与监控，确保销售目标的实现。 大客户销售管理流程是通过一个依次推进的客户开发阶段、立项阶段、提案阶段、招投标阶段、商务谈判阶段和工程实施阶段等六个递进阶段的销售过程和节点，来定义大客户销售周期、了解大客户销售的特性、评估大客户销售机会和管理大客户销售过程，具体可分为六个阶段： ·客户开发阶段，关键节点：准确的项目信息； ·立项阶段，关键节点：售前立项； ·提案阶段，关键节点：有效的客户关系推进； ·招投标阶段，关键节点：投标或议标； ·商务谈判阶段，关键节点：合同审批和合同签订； ·工程实施阶段：关键节点：工程验收和项目结项。 通过制定大客户销售流程管理，明确销售各阶段工作内容，制定严明的管理纪律，树立崭新的销售文化，要求所有销售和实施人员遵循标准流程进行工作。同时，利用标准流程管理，对销售各阶段（或状态）的统一的定义或描述，
使销售工作每一环节和每一过程都有据可依，管理层定期对流程进行回顾总结或督查，增加销售可控性，强化企业对客户的竞争销售能力。 因企业所处行业不同、产品特性不同、竞争状况不同和企业资源状况不同，不同企业面向大客户的销售流程和销售各阶段的工作内容可能有所不同，但一般包含如下内容: 客户开发阶段的工作内容 ·客户线索寻找，利用必要的市场开发手段和销售技巧，在客户立项前期，及时掌握客户可能的项目信息，建立强大的项目获取渠道，增加市场覆盖率； ·评估销售机会，尽量搜集和明确客户的需求、项目/购买进度表、预算、竞争、决策和优先评估项等关键评估元素； ·通过客户分析，判断项目是否符合公司战略规划、市场定位及产品和技术的经营方向。否则，须确定项目对公司未来发展方向或市场影响力的因素是否有相关性； ·如果是大客户或大项目，判断属于A级、B级、C级、D级客户的哪一级别，明确客户的类型，填写大客户客户跟进表。大客户部门更新大客户名单或大项目名单，并做适当客户分配； ·通过客户开发，提高现有客户的使用率，增加新客户的市场占有率，保持新客户的增长，稳固提升公司的经营业绩。 立项阶段的工作内容 ·通过交流和调研等跟进方式，努力提高公司知名度和美誉度，尽力将竞争者挡在外面，至少要在这个阶段准确了解客户的关键评估元素，并与决策者建立一定的联系，进一步确认客户价值。
第4章 1、基本练习题 （1）什么是被控过程的特性？什么是被控过程的数学模型？为什么要研究过程的数学模型？ 目前研究过程数学模型的主要方法有哪几种？ Q：1）被控过程的特性：被控过程输入量与输出量之间的关系。2）被控过程的数学模型：被控过程的特性的数学描述，即过程输入量与输出量之间定量关系的数学描述。3）研究过程的数学模型的意义：是控制系统设计的基础；是控制器参数确定的重要依据；是仿真或研究、开发新型控制策略的必要条件；是设计与操作生产工艺及设备时的指导；是工业过程故障检 测与诊断系统的设计指导。4）主要方法：机理演绎法、试验辨识法、混合法。 （2）响应曲线法辨识过程数学模型时，一般应注意哪些问题？ Q：试验测试前，被控过程应处于相对稳定的工作状态；相同条件下应重复多做几次试验； 分别作正、反方向的阶跃输入信号进行试验；每完成一次试验后，应将被控过程恢复到原来 的工况并稳定一段时间再做第二次试验；输入的阶跃幅度不能过大也不能过小。 （4）图4-30所示液位过程的输入量为q1，流出量为q2、q3，液位h为被控参数，C为容量系数，并设R1、R2、R3均为线性液阻。要求：1）列写该过程的微分方程组。2）画出该过程框图。3）求该过程的传递函数G0(s)=H(s)/Q1(s)。 q q q C 123d h dt Q：1）微分方程组：q 2 h R 2 q 3 h R 3 2)过程框图：
3）传递函数：0 1 G (s) H (s) / Q (s) Cs 1 1 1 R R 2 3 （5）某水槽水位阶跃响应的试 验记 录为： t/s 0 10 20 40 60 80 100 150 200 300 ? h/mm 0 9.5 18 33 45 55 63 78 86 95 ?98 其中阶跃扰 动 量u 为稳态 值 的10%。 1）画出水位的阶跃响应标幺值曲线。2）若该水位对象用一阶惯性环节近似，试确定其增益 K 和时间常数T。 Q：1）阶跃响应标幺值0 y (t) y(t) y(t) y( ) 98 ，图略。 2 ）一阶惯性环节传递函数：G( s) K T s 1 ，又u =10%*h( ∞)=9.8 ，放大系数 K= y( ) 98 u 9.8 10 ，时间常数T=100s，是达到新的稳态值的63%所用的时间。 （6）、有一流量对象，当调节阀气压 改 变0.01MPa时，流量的变化如表。 若该对象用一阶惯性环节近似，试确定 其传递函数。 解：方法一：作图得，T1=5.2S; 方法二： T 2 1.5(t0.632 - t 0.283 ) 1.5 * (5.2 - 1.9) 4.95 我们用两种方法求平均：
1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、 甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。
6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。
1、（本题15分）试画出IMC 的基本结构框图，详细解释在对象模型精确条件下如何保证该控制系统的 稳定性？试给出一种增强系统鲁棒性的改进IMC 方案并举例说明。 答： 如果对象模型精确的话，那么00 ?()()G z G z =，并且除去外界干扰的话，()0m D z =，所以()R z 是不变的。如果有干扰的话，()()m D z D z =即()()R z D z -来减少输入，以使()Y z 趋于稳定。 令() ()?1()() c i p c G z G z G z G z = +，用()i G z 来完全补偿扰动对输出的影响，()i G z 相当于一个扰动补偿器或 称前馈控制器。且当0 ?()G z 不能精确描述对象，即模型存在误差时，扰动估计量()m D z 将包含模型失配的某些信息，从而有利于系统的鲁棒性设计。
2、（本题15分）画出动态矩阵控制的算法结构框图，试述其工作过程以及DMC 算法离线准备的参数和 这些参数的选取原则。 答： 工作过程：输入()u k 通过预测模型预测未来几个输出值，我们一般取第一个值，与当前的输出值进行在 线校正，且校正后的值()c y k i +，输出值和给定值通过参考模型也给出一个值()r y k i +，把 ()c y k i +与()r y k i +进行比较，把它们之间的误差通过优化计算来改变输入值()u k ，从来对模型 的失配与干扰的影响在()u k 的变化上体现出来，从而使()y k 有很强的鲁棒性。 DMC 算法离线准备的参数和这些参数的选取原则 1、 脉冲响应系数长度N 的选择 如果采样周期短，则N 会相应的增大。且N 可适当选得大一些，但N 太大会增加预测估计控制的计算量和存储量。通常N=20~60为宜。 2、 输出预估时域长度P 的选择 通常P 越大，预测估计的鲁棒性就越强。但相应的计算量和存储量也增大。一般，设置P 等于过程单位阶跃响应达到其稳态值所需过渡时间的一半所需的采样次数。 3、控制时域长度M 的选择 M 越大，系统的鲁棒性也就越弱。M 不宜选得太大，一般M 取小于10为宜。 4、参考轨迹的收敛参数α的选择 α越大，系统预测控制的鲁棒性越强，但导致闭环系统的响应速度变慢。相反，α过小，过渡过程较易
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。
专题·融媒瞭望哨 14中国工程院院士倪光南以构建安全可控的信息技术体系为主 题表示： 中国是网络大国，习总书记提出的加快推进国产自主可 控替代计划、构建安全可控的信息技术体系、实施网络信息 领域核心技术设备攻坚战略等举措中，构建安全可控的信息 技术体系是我国网信领域的一项重大任务。加大核心技术研 发力度和市场化引导具有重大意义。倪光南表示实现网络强 国，就要打好基础，构建好技术体系。中国电子学会副理事长兼 秘书长徐晓兰指出： 人工智能技术最重要 的基础是大数据，在未来 的发展过程中，工业大数 据的创新发展，一是要需 求导向，牢牢把握发展变 革的机遇，高度重视工业 大数据的价值，持续提升 对数据的科学认知，通过 深度的审视不断优化数据 源，提升实施生产数据的 采集，包括数量、质量、类型、精度、频率的技术能力来把握新一轮发展机遇。二是创新驱动，潜心打造产业的整体优势。三是加强人才引领，着力构建科学的人才机构。四是应用示范、 深度挖掘数据潜在的价值。在数字经济的大时代背景下，大数据已经成为驱动社会经济进步的新引擎。工业大数据，是国家提升综合竞争力的一个关键因素，是全球工业转型必须面临的重大课题。 编者按：大数据、云计算等信息技术、计算机技术的飞速发展，加速人工智能在各个产业、各个领域的应用与融合。10月10日，由工业和信息化部指导，中国电子学会主办、中国工业大数据创新发展联盟秘书处、中国首席信息官联盟秘书处、智汇工业承办的“2017中国工业大数据创新发展高峰论坛”在北京召开。 近年来在推进媒体融合发展进程中，大数据技术已经成为重要的技术驱动力，写稿机器人、云计算、人工智能、物联网等以大数据技术为依托，从各个角度推动媒体融合创新与发展。未来大数据的应用与发展走向如何，又将如何在媒体深度融合进程中发挥重要的技术支撑作用。 在本次大会中中国工程院院士倪光南、中国电子学会副理事长兼秘书长徐晓兰、工业和信息化部信息化和软件服务业司副司长李冠宇、工业和信息化部信息化和软件服务业司处长商超、清华大学软件学院院长王建民、中国船舶工业系统工程研究院海洋智能技术创新中心主任邱伯华等专家、学者就论坛主题“融合创新 共享赋能”发表主题演讲。 工业大数据 本刊编辑部 倪光南徐晓兰
销售新手如何找到大客户的六个方法 销售，它是一种时间的积累，专业知识的积累，实战经验的积累，行业人脉的积累。它绝对因人而异，不同的销售人员代表着产品不同的价值。那么销售新手如何找到大客户呢?下面，就随一起去看看吧，希望您能满意，谢谢。 销售新手找到大客户的六个方法销售新手找到大客户的方法一、客户推荐 在很多行业中，同业之间的关系都很密切，如果能让现有大客户替你去向其它客户推荐一下你们的产品或服务，效果将远胜过我们业务人员的穷追猛打。那么，如何劳动客户大人的金口玉牙，帮我们做这件事呢?方法有两个：1、让利益作为杠杆，比如，转介绍一位“下家”将对此客户产生一定的好处，这种好处根据行业的不同，内容也不同，如推荐客户可以共享被推荐客户的一些资源、购买产品或服务有更大优惠等;2、最直接有效的方法是与负责人搞好客情关系，这样请其动动嘴就容易得多了。如果同时具备以上两个条件，让客户做你的推销员应该不是难事。但是，客户的推荐只是帮我们打开了下一个客户的大门，进去之后还要我们自己努力。 销售新手找到大客户的方法二、成为你所销售产品的专家 大客户不同于一般顾客，其专业性要求很高，因此，业务人员对所推销的产品是否够了解，是否够专业，是否能给客户以信心，就成
了成交的关键因素。我们都很容易接受某一方面专家的建议，对专业人士的话也更容易相信，所以，做一个你所销售产品的专家，对促成业务非常有帮助，反之，连你自己都不了解自己的产品，客户怎么会放心购买呢。 销售新手找到大客户的方法三、关注竞争对手 大客户为什么不与你合作呢?不是他们没有需求，而是你的竞争对手更好地满足了他们的需求，因此，对于竞争对手的关注就很重要。我们开发大客户时往往把大客户当做了对手，全部力量都放在这里，其实真正影响我们是否能与大客户达成交易的是同业竞争对手，战胜了竞争对手的同时基本就拥有了大客户。因此，我们在了解大客户情况的同时也要全面了解竞争对手的情况，包括他们的实力、可以为大客户提供什么价值、他们的底线是什么、弱点是什么、强项是什么等，我们了解的越清楚，战胜他们的把握越大，即所谓的知己知彼百战不殆。当我们把竞争对手的相关数据、大客户的相关数据及自身的数据摆在一起进行比对分析，攻取大客户的战术自然就浮出水面了。但是，对于各方信息的了解单靠一个业务人员很难做到，最好也发挥组织的力量。 销售新手找到大客户的方法四、组织系统支持 本文中提到的各种战略战术都涉及到了组织，因为我们要面对的大客户是组织客户，以个体力量来应对显然势单力薄，只有组织有计划的介入支持，业务人员才能借力使力，完成任务。 我们开发大客户时基本是一个大客户由一个专人来盯，但是一个
工业大数据的未来发展方向（从阿里和航天说起） 2016年12月5日，清华大数据技术·前沿系列讲座——“工业大数据的技术趋势与应用场景”在清华大学FIT楼多功能厅成功举办，本期讲座邀请到了阿里巴巴集团副总裁、阿里云业务总经理刘松、航天科工集团航天云网科技发展有限公司副总经理祝守宇和阿里云事业群数据业务总架构师周卫天来为大家介绍工业大数据的建设背景、发展现状、国家战略、发展趋势、竞争对手、发展启示及建设意义。 作者：佚名来源：THU数据派|2016-12-12 13:32 收藏 分享 2016年12月5日，清华大数据技术·前沿系列讲座——“工业大数据的技术趋势与应用场景”在清华大学FIT 楼多功能厅成功举办，本期讲座邀请到了阿里巴巴集团副总裁、阿里云业务总经理刘松、航天科工集团航天云网科技发展有限公司副总经理祝守宇和阿里云事业群数据业务总架构师周卫天来为大家介绍工业大数据的建设背景、发展现状、国家战略、发展趋势、竞争对手、发展启示及建设意义。 阿里巴巴集团副总裁、阿里云业务总经理刘松首先致辞 刘松，现任阿里巴巴集团副总裁，兼阿里云业务总经理，负责阿里巴巴云计算生态构建工作，包括：大中型合作伙伴的战略合作，云市场与ISV的发展，大学合作与开发者计划，阿里巴巴双创示范基地，阿里云创客+，云栖100合作计划，阿里云研究中心等方面，并担任云生态战略与技术发展趋势的主要发言人。 刘总主要从三个层面的角度分享了他的想法。
一、数据技术(Data Technology)的发展趋势作。目前数据成为互联网平台企业的关键技术，包括苹果、谷歌、亚马逊等全球十大科技公司都逐渐演变成数据化、智能化的平台公司。数据技术的(DT)发展将对各行各业产生影响，新一代信息技术的优化使得全球的软件定义、数据驱动的商业模式逐步明显，数据智能也会在各个传统行业得以应用。 二、中国工业互联网的路径选择。德国公司发展工业4.0的原因是害怕谷歌、facebook等互联网平台公司对消费互联网数据的控制，提出工业4.0与其抗衡;而美国以GE为代表推出了predix平台，但仍然采用着将软件工程作为工业附属的操作模式，这种模式目前看来可行，但是横向扩展有限，而美国东西海岸的科技界对此仍处于不合作状态。目前在中国，基于良好的移动互联网经济，如果将互联网的平台模式和传统工业(包括汽车、飞机、机床、能源互联网)等产业结合起来，探索出新的跨界重混模式，会因为巨大互补效应而产生化学反应，中国制造业可能会走上一条换道升级的路径。 三、中国工业大数据的挑战与机遇。目前中国的工业生产模式很重，通过数据智能改进的产业机会非常大。除了技术和产品层，中国工业大数据要解决的非技术挑战主要有两点：一是文化的问题。工业企业文化和互联网企业文化差异很大，要解决work together的问题;二是人才的问题。这个领域需要的人才非常广泛，要有对工业本身理解的人才，需要了解具体的生产工艺，要有工业软件人才、要有数据处理的人才，这个领域是一个绝对跨界融合的产业，难点在于跨界合作的人才集成。工业大数据的推进问题，我们首先考虑的是能不能把人才高效地积聚起来。人的要素、文化的要素是推进工业大数据两个最重要的因素。 航天科工集团航天云网副总经理的祝守宇为大家分享工业互联网和工业大数据的应用 祝守宇，国家千人计划专家，教授级高级工程师，清华大学自动化专业学士、硕士。祝守宇先生的主要研究领域包括移动互联网大数据分析、工业互联网数据分析等，拥有国内外发明专利数十项，省部级科技奖励多次。 航天科工集团的前身是国防部第五研究院，由著名导弹学家、火箭专家钱学森组建。目前其主要以一主两翼三创新为整体发展目标，包括一主：航天防务、两翼：信息技术和装备制造、三创新：技术创新、商业模式创新、管理创新。在产业政策层面，工信部力推“制造强国+网络强国”的行动计划，将“中国制造2025”和“互联网+”行动计划列为未来产业发展的主攻方向。
钓大客户必备:大客户开发技巧及流程 如何开发大客户？开发大客户一定要通晓大客户开发的技巧与基本流程。世界工厂网学堂频道制作出本期课程着重对大客户开发技巧及流程进行一个较为全面系统的介绍,希望能帮助您有效地“逮”到更多大客户！ 以下就是本课程的相关内容及目录: 课程简介: 大家都知道,大鱼不好钓。这大客户开发也就是件很不容易的事。但就如人们都喜欢钓到大鱼一样,销售员们开发客户也都更希望能多抓几个大客户。 问题就是:如何进行大客户开发呢？大鱼不好钓,因此,开发大客户一定要通晓大客户开发的技巧与基本流程。世界工厂网学堂频道制作出本期课程着重对大客户开发技巧及流程进行一个较为全面系统的介绍,希望能帮助您有效地“逮”到更多大客户! 课程目录: 第1课什么就是大客户?四“大”的客户才就是大客户 第2课大客户开发流程及步骤详细 第3课某公司大客户开发方案范例 第4课怎样开发大客户?大客户开发策略 第5课如何开发大客户?11大实用大客户开发技巧 第6课怎么开发大客户?十大要点教您培养潜在大客户! 第7课锁定大客户五步攻略 第8课如何开发大客户总结篇 Tips:世界工厂网小编温馨提醒,本期课程共包含8节内容,具体每节内容请从第2页瞧起。 ?第1课什么就是大客户?四“大”的客户才就是大客户 什么就是大客户?我们都知道,通常,一个大客户就能保证一个区域市场的市场份额。但究竟怎样的客户才算就是大客户呢?就什么就是大客户,有朋友为我们总结了大客户满足的一些条件。同世界工厂网小编一起来瞧瞧吧。 什么就是大客户 大客户就就是销量大、利润大、实力大、潜力大。正所谓"吨位决定地位",一个区域市 场如果有两、三个吨位大的大客户,就能保证这个区域市场的一定市场份额,有了市场份额才 可以实现公司产品的绝对的市场占领,大公司追求的终极目标就就是产品绝对的市场占领。
第1章 1. 系统动态性能的常用单项指标有哪些？这些指标那些分别属于稳定性、准确性和快速性？会计算给定值单位阶跃响应下的性能指标。P8，9，10 解：单项性能指标主要有：衰减比n 、超调量与最大动态偏差A 、静差C 、调节时间T S 、振荡频率w 、振荡周期T 和峰值时间T P 等。 稳定性：衰 减 比，最大动态偏差。 准确性：静 差，最大动态偏差。 快速性：调节时间，振 荡 频 率 。 1y 为第一个波峰值，y 3为与1y 相邻的同向波峰值，y （∞）为最终稳态值,X 1为设定值。 n=1y ：y 3；1100%() y y σ=?∞；A=最高峰-设定值；C=丨X 1-y （∞）丨;T 为相邻两个同向波峰之间的时间间隔。 2. 典型过程控制系统由哪几部分构成，并画出典型过程控制系统方框图？ 解：测量变送器、控制器、执行器和被控对象. 第2章 1. 热电偶的中间温度定律及中间导体定律？什么是热电偶冷端补偿？常用补偿方法的应用场合？补偿导线的作用？ 解：中间温度定律：E AB (t ，t o )=E AB (t ，t n )+E AB (t n ，t o ) 中间导体定律：在热电偶回路中接入中间导体后，只要中间导体两端的温度 相同，则对热电偶的热电动势没有影响。接入多种导体时亦然。 热电偶冷端补偿：实际应用时热电偶冷端温度波动较大给测量带来误差，为 降低影响，通常用补偿导线作为热电偶的连接导线。 补偿导线的作用：将热电偶的冷端延长到距热源较远且温度比较稳定的地 方。 常用补偿方法的应用场合： （1）查表法。只能用于临时测温。 （2）仪表零点调整法。适宜冷端温度稳定的场合。 （3）冰浴法。一般用于热电偶的检定。 （4）补偿电桥法。广泛用于热电偶变送电路中。
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
大客户销售管理流程是兼顾整体效益、资源调配和过程管理而设计的，通过对销售 过程进行追踪与控制，全面分析客户组织政治和个人动机，客观评估销售机会，制定有效的攻单战术；了解日常销售工作的动态、进度，结合客户关系推进的进程， 利用大客户销售流管理工具，及早发现销售活动中所出现的异常现象及问题，立即 解决。也就是说，销售流程管理的主要目的，就是要重视目标与实绩之间的关系， 通过对销售过程的追踪与监控，确保销售目标的实现。 大客户销售管理流程是通过一个依次推进的客户开发阶段、立项阶段、提案阶 段、招投标阶段、商务谈判阶段和工程实施阶段等六个递进阶段的销售过程和节点， 来定义大客户销售周期、了解大客户销售的特性、评估大客户销售机会和管理大客 户销售过程，具体可分为六个阶段： ·客户开发阶段，关键节点：准确的项目信息； ·立项阶段，关键节点：售前立项； ·提案阶段，关键节点：有效的客户关系推进； ·招投标阶段，关键节点：投标或议标； ·商务谈判阶段，关键节点：合同审批和合同签订； ·工程实施阶段：关键节点：工程验收和项目结项。
通过制定大客户销售流程管理，明确销售各阶段工作内容，制定严明的管理纪律，树立崭新的销售文化，要求所有销售和实施人员遵循标准流程进行工作。同时，利用标准流程管理，对销售各阶段（或状态）的统一的定义或描述，使销售工作每 一环节和每一过程都有据可依，管理层定期对流程进行回顾总结或督查，增加销售 可控性，强化企业对客户的竞争销售能力。 因企业所处行业不同、产品特性不同、竞争状况不同和企业资源状况不同，不 同企业面向大客户的销售流程和销售各阶段的工作内容可能有所不同，但一般包含 如下内容:
编订：__________________ 审核：__________________ 单位：__________________ 工业生产过程自动化技术 及安全控制 Deploy The Objectives, Requirements And Methods 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-7680-32 工业生产过程自动化技术及安全控 制 使用备注：本文档可用在日常工作场景，通过对目的、要求、方式、方法、进度等进行具体的部署，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。 自19世纪世界工业革命以后，工业生产过程由简单到复杂，规模由小到大。至今，已有各种各样的工业生产过程，生产出多种多样的产品满足人们的生产需要。作为工业生产过程一部分的工业过程控制系统也在不断发展和提高。 自动化仪表技术的发展 在工业安全生产过程，通常需要测量和控制的变量有：温度、压力、流量、液面、称重、电量(电流、电压、功率)和成分等。这些变量的测量和控制随着电子技术、计算机技术以及测量技术的不断发展，虽然其基本测量原理变化不大，但是信号置换、显示和控制装置的变化十分迅速。最近50年，工业自动化仪表从气动仪表到电动仪表，从现场就地控制到中央控制
室控制，从在仪表屏上操作到用计算机操作站(CRT)操作，从模拟信号到数字信号等，其发展和变化十分惊人，如表1—1所示。 20世纪50年代是电子真空管时代，工业生产过程规模比较小，所用的仪表与控制系统都比较简单且粗笨，多用气动仪表进行测量与控制，采用o．2—1．Okgf／cm2(3—15psi)气动信号作为统一标准信号，记录仪是电子管式的自动平衡记录仪。控制系统为就地式的简单装置。 到了20世纪60年代，随着工业规模的不断扩大，特别是石油化2E212业的迅速发展，工业生产过程要求集中操作与控制。在这期间，半导体技术有了迅速的发展，自动化仪表开始用电动仪表，电子管由晶体管代替，开发出以半导体分立元件制造的电动Ⅱ型仪表，统一信号标准为０～10mA。采用中央仪表控制室对工业生产过程进行操作、监视和控制，同时，计算机开始在工业生产过程中应用，实现直接数字控制(DDC-Directly DigitalComtrol)。进入20世纪