關(guān)于如何完善電力營(yíng)銷(xiāo)體系基礎(chǔ)的分析-2質(zhì)量論文關(guān)鍵詞:電力營(yíng)銷(xiāo)體系基礎(chǔ)數(shù)據(jù)有效手段和長(zhǎng)效機(jī)制摘要:電力營(yíng)銷(xiāo)體系基礎(chǔ)數(shù)據(jù) 1234566。詳細(xì)闡述了完善營(yíng)銷(xiāo)基礎(chǔ)的有效手段，并對(duì)建立長(zhǎng)效機(jī)制進(jìn)行了探討，以期有效完善電力營(yíng)銷(xiāo)體系的基礎(chǔ)。自2004年江蘇電力營(yíng)銷(xiāo)管理系統(tǒng)上線，2009年7月新的營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)上線以來(lái)，各種流程和工單都記錄在系統(tǒng)中，營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了流程化管理，規(guī)范了營(yíng)銷(xiāo)管理的各項(xiàng)工作，也產(chǎn)生了龐大的營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)。

雖然這些數(shù)據(jù) 質(zhì)量與系統(tǒng)初期相比有了明顯的改善，但是仍然存在數(shù)據(jù)漏項(xiàng)、漏項(xiàng)、邏輯對(duì)應(yīng)錯(cuò)誤等問(wèn)題。為了更好地開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo)工作，提高應(yīng)用水平，系統(tǒng)基礎(chǔ)還需要進(jìn)一步完善。一、充分認(rèn)識(shí)提升營(yíng)銷(xiāo)基礎(chǔ)的意義數(shù)據(jù)質(zhì)量Foundation數(shù)據(jù)是信息系統(tǒng)的生命線，是營(yíng)銷(xiāo)工作和分析決策的核心。

statistics數(shù)據(jù)是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的晴雨表，statistics數(shù)據(jù)質(zhì)量是統(tǒng)計(jì)工作的生命。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 質(zhì)量根據(jù)使用的要求，看準(zhǔn)確性、及時(shí)性、完整性。準(zhǔn)確性是statistics數(shù)據(jù)質(zhì)量在統(tǒng)計(jì)信息的客觀真實(shí)性上的體現(xiàn)，是statistics 數(shù)據(jù) users的首要要求。時(shí)效性是統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù) 質(zhì)量的時(shí)間價(jià)值的體現(xiàn)，是統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)形成和提供的高速、快節(jié)奏、高效的要求。完整性是statistics 數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)信息內(nèi)容上的體現(xiàn)，即統(tǒng)計(jì)部門(mén)要求的statistics 數(shù)據(jù)應(yīng)包括用戶(hù)要求的所有項(xiàng)目，不能不完整。

如何使縣(市、區(qū))統(tǒng)計(jì)工作適應(yīng)新形勢(shì)的要求，充分發(fā)揮統(tǒng)計(jì)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的作用，確保統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可信可靠數(shù)據(jù)。筆者認(rèn)為應(yīng)做好以下幾個(gè)方面的工作:1。優(yōu)化統(tǒng)計(jì)環(huán)境，強(qiáng)化統(tǒng)計(jì)生態(tài)。統(tǒng)計(jì)生態(tài)是指統(tǒng)計(jì)組織賴(lài)以生存和發(fā)展的各種外部政治、制度、經(jīng)濟(jì)、法律、社會(huì)和文化環(huán)境因素相互聯(lián)系、動(dòng)態(tài)演變而形成的有機(jī)整體。

Da數(shù)據(jù)-3/的系統(tǒng)龐大而復(fù)雜，基本的技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和分布式存儲(chǔ)。1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理:FlumeNG實(shí)時(shí)日志采集系統(tǒng)，支持日志系統(tǒng)中各種類(lèi)型的定制。數(shù)據(jù)發(fā)件人用于收款數(shù)據(jù)；Zookeeper是一個(gè)分布式、開(kāi)源的分布式應(yīng)用協(xié)調(diào)服務(wù)，提供數(shù)據(jù)同步服務(wù)。2.數(shù)據(jù)存儲(chǔ):Hadoop作為一個(gè)開(kāi)源框架，是專(zhuān)門(mén)為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)的，HDFS作為其核心存儲(chǔ)引擎，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

3.數(shù)據(jù)清洗:MapReduce作為Hadoop的查詢(xún)引擎，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計(jì)算。4.數(shù)據(jù)查詢(xún)分析:Hive的核心工作是將SQL語(yǔ)句翻譯成MR程序，可以翻譯結(jié)構(gòu)化-2。Spark啟用了內(nèi)存分配數(shù)據(jù) set，不僅可以提供交互式查詢(xún)，還可以?xún)?yōu)化迭代工作量。

數(shù)據(jù)質(zhì)量Including-2質(zhì)量管理和數(shù)據(jù)治理。數(shù)據(jù) 質(zhì)量管理是為了滿(mǎn)足企業(yè)的需求，對(duì)各種業(yè)務(wù)活動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的一種標(biāo)準(zhǔn)化存儲(chǔ)，然后通過(guò)ETL的方法對(duì)不同的來(lái)源-2進(jìn)行處理。一.-2質(zhì)量管理-2質(zhì)量管理無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)處理、改善-2也不是a數(shù)據(jù)class技術(shù)，更不是一個(gè)軟件系統(tǒng)

數(shù)據(jù) 質(zhì)量管理是一個(gè)循環(huán)的管理過(guò)程，其最終目的是通過(guò)可靠的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)使用中的價(jià)值，最終數(shù)據(jù)質(zhì)量包括數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)-2/ 質(zhì)量管理是為了滿(mǎn)足企業(yè)的需求，對(duì)各種業(yè)務(wù)活動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的一種標(biāo)準(zhǔn)化存儲(chǔ)，然后通過(guò)ETL的方法對(duì)不同的來(lái)源-2進(jìn)行處理。一.-2質(zhì)量管理-2質(zhì)量管理無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)處理、改善-2也不是a數(shù)據(jù)class技術(shù)，更不是一個(gè)軟件系。