第一篇：大數據技術在精準營銷中的應用

大數據技術在精準營銷中的應用

大數據時代，數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。對于海量數據數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。回顧近兩年對大數據的探索歷程，某基礎運營商一方面順應大勢，牢牢把握大數據技術快速發展的機遇，另一方面應勢而動，充分釋放前期IT集中化、一體化的紅利，鑒定推進數據集中。先后經歷了數據集中采集的積淀、初試大數據平臺、傳統數據庫與sefve(四方傳媒)獲客云混搭架構的大數據平臺創建，以及目前朝開放式大數據服務平臺邁進四個階段。

sefve獲客云擁有著精準化營銷與維系系統，依托大數據精準定位支撐端到端多維度系體系，構建在大數據平臺之上，面向客戶、面向服務、面向管理，深化數據分析、數據挖掘能力、洞察客戶、透視企業，是將大數據轉化為實際生產力的重要云化應用之一。

大數據技術架構

MPP數據庫

MPP（Massively Parallel Processing，大規模并行處理系統）由多個SMP（SymmetricMultiProcessing，對稱多處理系統）服務器通過一定的節點互聯網絡進行連接，協同工作，完成相同的任務，從用戶的角度看它是一個服務器系統。其基本特征是由多個SMP服務器（每個SMP服務器稱為一個節點）通過節點互聯網絡連接而成，每個節點只訪問自己的本地資源（內存、存儲等），節點之間的信息交互是通過節點互聯網絡實現的。目前的技術可實現512個節點互聯。MMP數據庫有以下特點。

①一般存儲為結構化數據，有明顯的星型或雪花型結構，適用于大數據分析的應用；

②每個服務器都有自己獨立的存儲、內存和CPU，允許動態地增加或刪除節點； ③數據分區劃分到不同的物理節點上，通過分布式查詢優化來提高系統整體性能；

④主要用在數據倉庫和大規模的分析處理應用中。ETL技術

ETL是指將數據從源端經過抽取（Extract）、轉換（Transform）、加載（Load）至目的端的過程，該部分在數據挖掘和分析過程中為最基礎的一部分。一個良好的ETL系統應該有以下幾個功能。①消除數據錯誤并糾正缺失數據；

②對于數據可信度的評估提供文檔化衡量； ③獲取相互作用的數據流程來保護數據； ④整合多個源數據；

⑤將數據進行結構化供最終用戶使用。

第二篇：數據挖掘在保險精準營銷中的應用-開題報告

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課題來源及研究的目的和意義

1.1 課題來源

自選課題

1.2 選題價值及意義

大型的保險公司已將數據挖掘應用到保險業務中，但由于應用在保險行業的分析模型不是很健全，目前在實際操作中一般都采用套用現成算法的方式，導致其結果不是特別的理想。數據挖掘不只是數據的組織和呈現，而是一個從理解業務需求，尋求解決方案到接受實踐檢驗的完整過程，過程中的每個階段都需要建立科學的方法。數據挖掘是精準營銷創造商業價值的關鍵，也應該是精準營銷重要組成部分。

在保險企業中,應用數據挖掘有以下好處:從業務數據方面看,利用企業經營積累起來的海量數據,經過數據預處理等操作后,并最終挖掘出有用的信息、規則,用來幫助企業的管理者進行正確的決策。站在未來的角度上看,數據挖掘通過對業務數據進行研究與分析,可以預測出企業相關經營方面未來的發展趨勢,基于對客戶群體進行分類,推出滿足客戶需求的相關商業產品,并挖掘出潛在客戶群體等。另外,從目前的發展和運用現狀來看,數據挖掘技術未來發展市場十分廣闊。而且數據挖掘技術與保險企業商業問題的結合也應當是一個必然的過程。隨著保險企業自身經營管理的不斷完善,從海量的業務數據中,獲取有價值的信息和知識,分析并研究客戶喜好及消費行為特征,并推出適合客戶需求的產品,針對客戶進行具體的營銷,贏得市場地位,對于保險企業來說,是未來快速發展、贏得企業生存的關鍵。因此,學習與運用數據挖掘技術,也是保險企業未來人才培養的一個重要方面。

2.國內外在該方向的研究現狀及分析

2.1 精準營銷國內外現狀

精準營銷在國外發達國家已經有幾十年的歷史,己經成為各類型企業的常規營銷方式。杰羅姆·麥卡錫（E.Jerome McCarthy）于1960年在其《基礎營銷》（Basic Marketing）一書中第一次將企業的營銷要素歸結四個基本策略的組合，即著名的“4P’s”理論：產品（Product）、價格（Price）、渠道（Place）、促銷（Promotion），由于這四個詞的英文字頭都是P，再加上策略（Strategy），所以簡稱為“4P’s”。在1976年，“現在營銷學之父” 菲利普·科特勒在其代表作《營銷管理》進一步確認了以4P為核心的營銷組合方法論。

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1990年，美國學者羅伯特·勞朋特（RobertLauterborn）教授提出了與傳統營銷的4P相對應的4C營銷理論。4C（Customer、Cost、Convenience、Communication）營銷理論以消費者需求為導向，重新設定了市場營銷組合的四個基本要素：瞄準消費者的需求和期望（Customer）。首先要了解、研究、分析消費者的需要與欲求，而不是先考慮企業能生產什么產品；消費者所愿意支付的成本（Cost）。總的來說，4C理論認為,對現代企業來講,重視產品,更要重視顧客;追求成本,更要追求價格;提供消費者的便利比營銷渠道更重要;營銷活動不單純是在促銷,而是與客戶有效的溝通。4C理論以顧客的便利與滿意為企業營銷的根基,企業必須從消費者的角度出發,為消費者提供滿意的產品和服務,才能在競爭中立于不敗之地。

目前，最為流行的營銷模式是3P3C，Probability（概率）：營銷、運營活動以概率為核心，追求精細化和精準率。Product（產品）：注重產品功能，強調產品賣點。Prospects（消費者，目標用戶）。Creative（創意，包括文案、活動等）。Channel（渠道）。Cost/Price（成本/價格）。而在這其中，以數據分析挖掘所支撐的目標響應概率（Probability）是核心，在此基礎上將會圍繞產品功能優化，目標用戶細分，活動創意，渠道優化，成本的調整等重要環節和要素，共同促進數據化運營持續完善，甚至成功。

相對于發達國家,精準營銷在中國的發展起步較晚,但是發展速度非常快。三十年改革開放,中國營銷經歷了一個從“無到有”從“有到強”的過程;三十年市場營銷的實踐磨練,中國企業積累了很多營銷經驗、也培養了很多營銷人才、形成了較為系統的營銷理論,從整個大的層面還是積極的、卓有成效的。但是真正意義上的精準營銷在國內的發展起步比較晚,中國企業對于數據庫營銷的核心,包括“客戶識別”“客戶分析”“客戶互動”“客戶體驗”的數據庫營銷專業領域,往往知之甚少,因此中國企業普遍較為缺少精準營銷的意識,與這種現象在一定程度上也體現了精準營銷在中國發展的不成熟。2.2 數據挖掘國內外現狀

在保險業中,美國進行數據挖掘系統研究最為著名的公司是艾克國際科技有限公司(AkuP),其研發的數據挖掘系統能夠提供前后端分析的完整功能,且可以做到對保險客戶進行一對一行銷(One to One Mar-keting)。總體上,其主要功能涵蓋了策略層、戰術層、執行層,詳細包括保險客戶的組成、成長潛力、穩定度,防患客戶流失、進行客戶風險管理,幫助業務人員掌握客戶信息等。根據國外相關研究報告的數據顯示,數據挖掘在國際市場上的營業份額已經遠遠超過了數百億美元。在國外,保險、零售、銀行等企業引入數據挖掘系統相關工具所占的比例最高,這些企業在成功引進數據挖掘

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工具以后,銷售營業額、市場份額等相比以前都有大幅提升。因此,基于數據挖掘的應用系統與工具也相繼延伸到國外各行各業的相關領域,發揮著其作用。

20世紀末,數據挖掘在進入中國后,起先在證券業、銀行業得到廣泛的應用與實踐,而保險業是繼前二者之后,才逐漸引入數據挖掘進行海量數據的分析與研究,隨后,采用信息化技術來提高各保險公司的競爭力也成為共識。國內的多數企業,為了追上這股浪潮,緊跟信息化革命的步伐,也投入了相當大的人力、物力、財力等來引進數據挖掘技術。特別是在我國的許多大型國有企業中,比如保險、銀行、證券、電信等,這些企業都擁有海量的數據資源,且企業經濟實力強大,行業規模擴展快速等特點,其在數據挖掘系統應用方面已經邁出了堅實的一步.2.3數據挖掘在保險精準營銷中的應用

保險領域的數據挖掘就是從保險行業所積累的大量數據信息中，通過知識發現技術，發掘感興趣的模式或知識，來滿足保險行業和監管部門的應用要求。數據挖掘技術在保險精準營銷系統中所發揮的重要作用己經逐漸被認同。數據挖掘一開始就是面向應用而誕生的,所要涉及到的挖掘問題主要分為以下倆類：

1.關聯問題。關聯規則研究主要有兩個方向:一是在研究的問題中,假定用戶購買的所有產品是同時一次性購買的,分析的重點就是所有用戶購買的產品之間關聯性;二是序列問題,即假定一個用戶購買的產品的時間是不同的,而且分析時需要突出時間先后上的關聯,這是關聯問題的一種特殊情況。

2.分類問題。分類問題屬于預測性的問題,但又區別于普通的預測問題,其預測的結果是類別而不是具體的數值。例如：對客戶進行分層，基于一個客戶的相關信息，判斷出他屬于哪一層的客戶，未來一段時間是否會購買某類保險？將來是否會成為保險公司的高價值客戶？

圍繞保險領域的不同需求，可將其歸納為：保險產品的設計、營銷方式創新。1.保險產品設計。從保險產品設計與開發的角度出發,分析對于保險條款、保險費率具有重大影響的產品結構、技術結構及所有者結構等因素,滿足市場的實際需要。在研制開發保險產品的過程中,需要充分注意適應這些因素的變化,積極開發各種保險產品;通過分析已購買某種保險的人是否同時購買另一種保險,從而可以推進保險產品的創新,行交叉銷售和增量銷售,提高客戶滿意度。未來的保險市場必將是保險產品不斷得到創新的市場。

2.營銷方式創新。通過對客戶信息的挖掘來支持目標市場的細分和目標客戶群的

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定位,制定有針對性的營銷措施,包括保險公司的專職人員、代理人員等傳統渠道以及經紀人、電話、計算機網絡和銀行等輔助渠道,提高客戶響應統率,降低營銷成本。

3.主要研究內容

3.1 技術方案

保險行業在海量數據信息的時代，傳統的營銷模式缺乏針對性。當客戶數量提高、相應的信息量增多、所需保險種類復雜化，如果只依靠傳統的營銷模式來解決問題，那必定帶來很大的人力和財力的損傷，同時會降低工作效率。如此下去，隨著需求的不斷增加或變更，傳統的營銷模式沒有從根本上解決海量信息帶來的挑戰，甚至會流失一部分的客戶。針對精準營銷的主要研究內容如下： 3.1.1 ETL數據預處理

我們要對保險公司提供的原始數據進行預處理后，在可以加載到我們的處理平臺上，這個過程，我們需要做到以下幾部：

（1）數據清洗。數據清洗主要處理空缺值、噪聲數據。針對于空缺值的處理，我們可以采用回歸、貝葉斯形式化方法工具或判定樹歸納等確定空缺值。依靠現有的數據信息來推測空缺值，使空缺值有很大的機會保持與其他屬性之間的聯系。還可以用全部變量來替換空缺值、或是用平均值來填充。針對于噪聲數據，我們可以采用分相或是回歸的辦法來處理。

（2）數據集成。我們從保險公司拿回來的數據，不可能是統一的格式，針對于不同來源的數據，我們要把它合成同一的模式。首先要做到模式集成，即把不同信息源中的實體匹配來進行模式集成。在集成過程，會出現一個屬性多次出現或一個屬性命名不一致的問題，針對屬性冗余的問題，可以用相關分析監測，然后刪除冗余的屬性。

（3）數據轉換。數據轉換的目的就是把數據轉換成有利于進行數據挖掘的形式。針對于數據屬性，我們可以刪除一些無關的屬性、也可以把一些屬性進行維歸約，甚至針對于一些關鍵性的屬性，我們可以細化它的屬性。

3.1.2 并行數據庫運算環境下，提出客戶精確分類和客戶與產品關聯分析組合算法

本文的目的是尋找一種適合保險營銷的算法，來解決目前營銷的困難，營銷的最大的困難就是客戶以及針對于客戶的產品設計。針對于客戶的管理，我們要做到對客戶的分層，分類管理，把客戶按照現居住地，性別，家庭狀況，以及收入情況等屬性進行細分。針對以購買保險的客戶，關聯出已購買的保險種類與細分的屬性之間的

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關系，將關聯出的關系應用到潛在客戶，替潛在客戶找到適合自己的產品；根據客戶的生活狀態、家庭狀態，找出適合客戶的隱藏產品，實現針對性、交叉性銷售。3.1.3對挖掘出的結果進行驗證

數據挖掘的模型，是要經過驗證，一般的情況下，置信度在80%以上就可以投入應用中。挖掘結果驗證的方法有兩個，一是對現有數據進行抽樣觀察，用具體的結果支持我們的計算結果，這個是驗證；另一個更重要和更有價值，需要保險公司的業務部門根據我們計算的結果，對客戶進行深入的精準營銷作業，然后搜集指導作業的結果，分析精準定向銷售的成功率的提升情況，用實際業績的數據來驗證我們的研究成果。

3.2 關鍵技術方法

關鍵問題一：產品分類、客戶分層，客戶分類。特別是客戶分類是精準營銷的前提。當前壽險行業（我們目前能拿到主要就是壽險企業數據）的客戶的分類，一般是基于下面幾個分類模式的：地理變量、人口統計變量、心理變量、行為變量。由于是本地保險企業某個范圍內的數據，地理變量的影響很小，人口統計變量對壽險的影響特別大，是本課題的研究重點。中國人對保險產品的認知和偏好，明顯與西方不同，而保險行業在中國的真正的發展時間還很短，很多與中國國情和文化有關聯的問題都沒有得到比較深入的研究。比如，提出兩個有關客戶分類的問題，一是“代溝”，二是“家庭關系”。代溝問題是大家常談的社會問題，中國最近30年發生劇烈的社會變革，年齡跨度幾年的人，其對社會的認知模式和消費習慣就可能有重大的區別，必然影響保險產品的銷售趨向，那么如何在保險客戶數據中，找到并比較準確的“代溝分類閾值”？另一個“家庭關系”，建立穩定家庭的客戶顯然是購買人壽類保險產品的主力，而購買保險產品的過程中，中國體現了很強的“家主決策權”，在客戶分類的過程中，家庭關系作為一個特殊的、多指向的、數據元內部有交叉關系的變量組，必然會深刻影響客戶的分類方法，以及在后面依附于分類計算結果之上的關聯計算方法和計算結果。這是本課題研究的另一個重要問題。本課題對保險用戶的分類方法雖然還屬于當前流行的大類分析方法中的類型，但相比一般粗糙的分類方式，我們采用了更精細、更深入的分類方法，當然對分類算法就需要進行深入的定制、優化研究。

關鍵問題二：根據前面對客戶分類的設想，在分類中出現用關系表來描述的客戶種類屬性的情況下，客戶屬性要體現“家庭單位和成員關系的客戶分類屬性”，本身可能是一個多維表，那么當下普遍采用的關聯關系的二維計算方法都是用來分析兩個一

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維數據屬性之間的關系，比如當前主流的Apriori算法。當前通用的算法如果不進行改進和局部的特殊設計，顯然不能滿足對本課題對應的保險客戶數據屬性表與產品表之間進行關聯分析的運算要求。這就要求我們對關聯算法的具體定制和完善，進行研究和創新。3.3技術、實驗條件

如果采用傳統的數據庫進行海量數據的存儲、并在其基礎上進行查詢分析操作時，會出現檢索速度慢以及不易擴展的問題，提出基于GP的分布式存儲模型（如圖所示）。

Segment hostSegment hostSegment hostSegment hostETLSegment hostSegment hostLANSQL MapReduce外部數據源并行裝載或導出Master 節點Network Interconnect

圖1.1 GP的系統結構

采用成熟的商用并行數據庫平臺Greenplum作為本項目的主要數據庫和分析挖掘運算環境。該系統是基于postgreSQL發展的商業系統，特點是采用一組分布式多節點服務器組成并行運算結構，特別適合進行頻繁的高密度表關聯計算。

系統平臺的基本配置是一個核心管理服務器管理一組運算節點單元服務器，運算節點單元服務器可以根據數據量和運算要求的增長擴容。目前實驗室提供的環境可以存儲大約2億條數據，由于運算過程中需要產生大量的中間結果，因此推測可以對大約100萬條保險客戶和業務數據進行分析。3.4 預計目標

(1)適用于本地壽險行業的精準營銷分析方法，能夠用一種以上方法對客戶進行精確分類，并根據分類屬性確定保險產品的關聯選擇度，以指導保險行業提升客戶價值； 基于保險數據的挖掘處理方法以及增量挖掘問題的處理方法

(2)在核心期刊上發表1-2篇論文

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4研究方案及進度安排，預期達到的目標

2014年 9月 1日——2014年10月30日：調研、準備開題

2014年11月1日——2014年11月30日：去保險企業搜集數據，分析其數據特點，實驗方案再論證

2014年12月1日——2015年1月15日：建立模型與建立實驗環境

2015年2月10日——2015年5月30日：編碼、收集與分析實驗數據，完成一篇論文 2015年 6月1日——2015年 9月10日：進一步的對精準營銷系統進行優化 2015年 9月11日——2015年11月30日：碩士論文編寫 2015年12月1日——2015年 12月31日：碩士論文答辯

第三篇：大數據技術在營銷客戶服務中的應用及研究

大數據技術在營銷客戶服務中的應用及研究

當前，電力企業改革發展面臨新的形勢和任務，隨著電力體制改革的不斷升入，尤其是受市場廣泛關注的售電公司的出現，電力市場的交易將更加“民主、開放”，交易方式將逐步升級，出現電網+互聯網+信用+期貨+零售+批發等多種靈活、自主的交易方式，導致電力企業在開拓售電市場、防范經營風險等方面面臨的壓力與日俱增，同時面臨著優質客戶減少、市場份額下降及優質人才流失的嚴峻挑戰，尤其對營銷服務業務提出了更高的要求和新的挑戰。對電力企業來說，利用大數據技術構建營銷服務技術支撐平臺，對營銷客戶用電特點及需求進行分析，可以為制定電力營銷方案提供數據支持、為電力企業搶占市場及用戶提供重要的數據支撐，從而提高企業經濟效益，不斷提升客戶服務水平和服務質量。基于此，此課題的研究具有非常重要的現實意義。

一、大數據概述

“大數據”（big data）是與智能制造、無線網絡革命并行的又一次顛覆性的技術變革，“大數據”是指量大、復雜、增長迅速的數據集合，也指在一定時間內無法通過傳統的數據庫軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合，它涵蓋了從生成、采集、存儲、加工、轉換、計算、分析挖掘、展示到使用整個數據全生命周期管理的過程，以及在這些過程中所用到的各項技術。

大數據技術的重要意義不僅僅在于掌握其中海量的數據信息，而且在于對這些含有重要意義的數據信息進行專業化的加工和處理、對于海量數據進行存儲和分析。

二、電力大數據的價值及特征

每一個行業和業務領域都蘊含著大量的數據信息，而且逐漸成為其重要的生產因素。對于電力行業而言，電力大數據綜合了電力企業的產、運、銷及運營和管理數據，是以行業形勢?A判、數據價值的挖掘為目標，利用大數據核心關鍵技術，實現企業管理模式轉變、服務理念的提升，從而完成企業的轉型升級，適應新的改革形勢和外部環境。

電力大數據的特征主要為：

數據量大。這是電力大數據的一個重要特征。隨著電力信息化建設的不斷推進，電力數據的增長速度和規模已遠超出電力企業的預期。

類型多（Variety），是指電力大數據包含各種各樣的數據類型，如結構化、半結構化和非結構化數據。

速度快（Velocity），是指對電力大數據的采集處理和加工分析的速度。

有價值（Value），是指電力數據當中包含有很多有價值的信息。

一方面，隨著電力體制改革的不斷深入，電力企業將從生產型企業逐步轉變為服務型企業，企業的業務流程需要圍繞用電客戶的需求進行優化和重組，同時，企業內部也需要變革管理模式、進行戰略性轉型。另一方面，隨著“三集五大”體系建設的深入推進，SG186、SG-ERP等系統的建設及推進，已實現了企業級數據資源的初步整合及共享利用，但隨著電力數據量的快速增長、數據類型的多樣化以及跨專業、跨平臺應用的日益深化，電力大數據必將面臨著數據的高性能存儲及高可擴展性等多項挑戰。

因此，通過數據挖掘等技術深入挖掘并分析不同電力客戶的需求，把最大限度滿足客戶的需求同提高企業的經營效益統一起來；站在客戶的立場，以客戶為中心，及時主動滿足用電客戶的需求，已成為電力企業的核心競爭點。電力改革環境下，企業必須進行業務流程的變革以適應時代的要求。

三、電力營銷面臨的機遇和挑戰

大數據技術給電力營銷帶來了新的發展機遇，但也面臨著很多挑戰。“數據海量，知識匱乏”是大數據時代多數企業的通病。國家電網公司在“十二五”期間提出了“一型五化”的大營銷體系（客戶導向型、業務集約化、管理專業化、機構扁平化、管控實時化、服務協同化），一方面，隨著“大營銷”體系的全面建立，各類信息系統數據量多而重復，數據種類繁多，數據量大而冗余，給營銷管理和決策者均帶來了很大挑戰。另一方面，當前營銷各類業務的數據信息以業務工單的模式存儲在不同的信息單元中，從而形成了多個信息孤島；且同樣的數據信息，不同專業進行統計分析時所采用的信息來源和統計方法都不盡相同，又造成了數據統計口徑的不一致，這在很大程度上影響著營銷管理服務及決策。

隨著智能電網建設的全面開展以及SG186營銷業務應用系統的建設完善，海量的業務數據被積累，且當前電力企業的運營方式正在向以電力市場需求和提高客戶滿意度的方向發展，這就對電力企業的營銷服務質量提出了更高的要求，使得電力企業面臨了多方面的壓力。

一是海量的業務數據分屬不同的應用體系，且類型繁雜，不少業務數據也都被分散在各自的系統內，造成了數據孤島；數據龐大且分散，無法被有效利用與提煉升華；對于同一組數據，由于基于的統計方法、統計背景和數據來源都可能不一致，必定會造成數據統計口徑有偏差。

二是售電側業務放開對公司傳統營銷模式將帶來巨大沖擊。新一輪電力體制改革深入推進，公司面臨優質客戶減少、市場份額下降和優秀人才流失的嚴峻挑戰。電力企業要在市場競爭環境中謀求發展和生存，只有充分了解市場化規則，找準市場定位，變革企業管理機制，才能適應電力體制改革，不被市場所淘汰，穩步向前發展。

三是行業監管和市場競爭給優質服務提出新的挑戰。電力改革催生市場主體多元化競爭，不斷推動供電服務從“監管+自律”向“監管+競爭”轉變，服務風險和輿情預控難度加大。

四是客戶提出了更多的服務需求及更高的服務質量。一方面隨著市場化經濟的不斷深入，企業不僅要為用戶提供優質的產品，還需要提供越來越優質的服務。另一方面，經濟時代逐步向知識經濟社會進行過渡，用戶對電力企業提供的產品和服務都提出了更高的要求，客戶滿意度將成為供電企業發展的重要因素，成為供電企業效益的根本源泉。

同時，數據背后隱藏著面對客戶越來越個性化、多元化的消費需求，對電力企業的服務內容、服務方式、服務質量、經營管理都提出了更嚴峻的挑戰。

四、大數據的關鍵技術

電力行業營銷系統包含結構化數據，如客戶資料、設備記錄等，非結構化數據如合同、身份證和其他掃描圖片等格式的文件。大數據技術需要加強對電力行業營銷類數據存儲和分析能力，同時數據挖掘和模式識別技術在客戶用電行為分析的應用可以有效支持需求響應。

在電力大數據時代下，大數據已成為電力企業進行決策的基礎。只有運用現代化的技術手段，對海量數據進行深度的加工和處理，發現并利用其中蘊含的重要的信息，為電力企業決策者提供數據支撐，才能真正發揮電力大數據的重要作用。

大數據技術分為四層：數據存儲層、數據集成層、數據計算層和數據應用層，每一層包含不同的關鍵技術，其中數據應用層數據挖掘技術需要進行提高及深入應用。數據挖掘是指通過算法發現隱藏于海量數據中信息的過程。數據挖掘需要通過統計、在線分析和處理、機器學習、專家系統（依靠過去的?驗法則）、情報檢索和模式識別等多種方法來實現目標。

數據挖掘過程的總體目標就是從一組數據中提取信息并將其轉換成一個可以理解的結構進行進一步的使用，除了初步的分析，它還包括數據庫和數據管理，數據預處理、建模和推理，結構的后期處理，可視化，和在線更新等方面。

數據挖掘使用過去的信息數據來分析一個特定的問題或可能出現的情況的結果。數據挖掘工作分析所有存儲在數據倉庫中的數據，這個數據可能來自所有的業務，從生產到管理，管理者還可以使用數據挖掘來決定他們產品營銷策略，和競爭對手比較。

五、構建統一的數據平臺

電力行業每一個業務部門數據相互之間不能相互共享及融合，有些數據形成了信息孤島，也有些數據存在于多個系統中，且錄入、修改的途徑有多種，采用不同的采集方式采集相同的數據，得到的結果在一定程度上存在著一些偏差，數據具有廣泛的異構。因此需要整合各專業、各平臺之間各個環節數據，對數據進行提煉、分析及挖掘，實現跨部門、跨業務、跨平臺間數據的共享。如：涉及多專業的電力資產全壽命周期管理、營銷、生產等都需要融合不同的來源數據，從而形成以數據為中心的企業信息化管理系統，構建統一的數據管理平臺，促進數據資源共享，發揮數據的價值。

基于開展電力營銷服務的優勢與機遇以及大數據關鍵技術的研究，提出了利用大數據技術構建營銷服務技術支撐平臺，依托營銷基礎數據服務平臺、營銷業務管理平臺建設，整合市場發展、經營活動、客戶服務、資產運行等數據信息，研究其多維度分析主題、動態分析評價指標體系，數據的動態采集、合理存儲、自動化處理方法，科學分析模型，建立覆蓋政策、市場、營業等的營銷服務技術支撐平臺。平臺核心應用應該包括數據采集服務、數據查詢服務、數據搜索服務、分布式離線計算服務、分布式實時計算服務、數據挖掘服務、分布式協調服務、分布式隊列監控、分布式數據庫服務、分布式文檔存儲服務、數據訂閱服務、開發式監控服務及集群管理等核心應用子系統。

六、創新營銷服務模式

電力營銷要始終把握好“以客戶為中心，以市場為向導”的原則，重點做好以下工作：加快轉變營銷發展方式和服務模式。高度重視市場變化，積極主動，在參與競爭中掌握先機；高度關注客戶需求和變化，快速響應，在優質服務中擴大客戶群體，切實加強新形勢下營銷服務體系的建設。

（一）實現電力需求的預測

依托電力大數據技術，整合電力營銷各業務系統數據，獲取海量的用戶數據信息，建立客戶的數據關聯機制，結合國家政策、經濟發展水平、地理環境等因素，對其進行分類、分區域、分行業的數據分析，深入了解不同群體的用電規律和用電行為，實現用戶對電力需求的預測，并實現對電力的合理調度以及電力需求的合理管控。

（二）為客戶提供差異服務

通過數據分析獲得用戶的電力消費水平，實現了對用電客戶的細分，制定出針對不同客戶的行之有效的電力營銷策略和服務方案；以客戶細分數據為基礎，為重要用戶提供優質服務，并根據各類客戶的特性提供有針對性的、差異化服務。針對重要用戶，要主動上門走訪，提供技術支撐，并在業務流程、服務機制及服務價格等方面提供高品質的產品和服務，從而滿足其對電力企業服務的高需求和高期望。一方面建立業務辦理專用“綠色通道”，成立服務工作組，配備專職服務人員為其提供主動式上門服務，另一方面，為這些大客戶提供自主式供電時間，提前告知內部消息等服務。同時，供電企業要定期組織開展專業技術及安全知識培訓，免費對其各類用電設備進行現場檢查，不斷提升客戶的粘連度、忠誠度和滿意度。

（三）降低企業經營風險

根據用戶電量電費及繳費習慣等數據進行監測，通過對客戶評估與客戶行為追蹤，預選出一些拒繳、拖欠電費的客戶，創建用電客戶的信用等級，提高電款回收效率，實現風險的合理規避，有效防止客戶風險轉嫁，將企業經營風險降為最低；同時需要結合移動互聯網技術，深度整合渠道，充分發揮營業廳、95598網站、網上營業廳、掌上電力APP、電e寶、微信等渠道，為用戶提供多渠道繳費模式，提高電費回收率，確保經營成果顆粒歸倉。

（四）用戶服務需求分析

在互聯網時代，供電企業的優勢更多反映在對用戶需求的掌控和生態系統引領上，針對不同類型的用電客戶進行創新服務，通過電力企業大數據平臺，匯總分析客戶需求以及客戶投訴等信息，掌握客戶關心的中心、投訴集中反映的問題、投訴用戶的構成及分布、問題解決效率和追蹤，總結、提煉、分析用電客戶的聚焦問題。通過建立客戶需求導向模型，對用戶的需求進行可行性分析，提供一對一的服務，從而提高服務質效；對于用戶投訴的共性問題，開展深入的診斷分析，提出有效整改方法，并定時開展供電服務明察暗訪及電話回訪，收集用戶的滿意度信息。

（五）建立客戶質量評價體系

借助大數據平臺，深入分析用戶的電費繳費習慣、違約竊電情況以及社會上各行各業的信用評價等信息，建立客戶質量評價模型，通過分析和篩選形成優質客戶清單，并對其推送個性化信息，提供特殊化服務；同時，對客戶信用進行評估，建立用戶信用等級，根據其信用等級確定其電費繳納方式，形成電力企業內部黑名單用戶清單，加強此類用戶風險防控，提升企業風險控制能力。

（六）支撐營銷管理決策

以營銷服務技術支撐平臺為基礎，依托營銷基礎數據服務平臺、營銷業務管理平臺建設，整合市場發展、經營活動、客戶服務、資產運行等數據信息，深度挖掘各類信息數據中的潛在關系，為各類管理和決策者提供多維度、多方位的分析預測性數據，提升工作效率，為企業發展指明正確的方向。

七、總結語

大數據時代，數據蘊含著巨大的利用價值，如何利用這些大數據信息對企業的發展具有很重要的戰略意義。隨著電力體制改革進一步深入，將大數據相關技術應用到電力企業內部的各個環節，充分挖掘現有電力數據的有效信息及無限的價值，為電力營銷策略的制定提供重要的數據支撐，為電力用戶提供高水平服務，提升電力企業的經濟效益，這將具有深遠的意義，同時也將成為電力企業持續發展的重要研究課題。

第四篇：數據挖掘在房地產營銷中的應用

文章摘要：信息資源的分析、整合在房地產行業的競爭中起著越來越重要的作用。數據挖掘作為一種系統地檢查和理解大量數據的工具，能有效地幫助房地產企業從不斷積累與更新的數據中提取有價值的信息。因此，數據挖掘被引入到房地產市場研究領域，并日益受到重視。本文從數據挖掘在房地產行業中的市場研究價值入手，分析了數據挖掘在房地產市場研究尤其是客戶信息中的應用，并加以舉例說明。關鍵詞：數據挖掘 關聯分析 分類

一、房地產行業需要數據挖掘技術的支持

隨著房地產行業競爭的加劇，房地產企業要想在競爭中制勝，必然需要充分的信息支持和準確的市場判斷。房地產行業擁有大量的數據積累，包括行業信息、經濟環境信息、客戶信息等。這些數據是房地產企業市場運作的重要參考。面對快速增長的海量數據收集，企業需要有力的數據分析工具將“豐富的數據”轉換成“有價值的知識”，否則大量的數據將成為“數據豐富，但信息貧乏”的“數據墳墓”。

數據挖掘（Data Mining）是從大量數據中發現潛在關聯、模式，做出預測性分析的有效工具，它是現有的一些人工智能、統計學等技術在數據庫領域中的應用。應用數據挖掘有助于發現業務發展的趨勢，揭示已知的事實，預測未知的結果，并幫助企業分析出解決問題所需要的關鍵因素，使企業處于更有利的競爭位置。

二、數據挖掘在房地產行業的應用

1．數據挖掘的概念

對于企業的海量信息存儲，數據挖掘是一種系統地檢查和理解大量數據的工具。數據挖掘根據預定義的商業目標，對大量的企業數據進行探索和分析，揭示其中隱含的商業規律，并進一步生成相應的分析、預測模型。

數據挖掘發現的是以前未知的、可理解的、可執行的信息，所以也被稱為“知識發現”(Knowledge Discovery in Databases)。與統計分析技術相比，數據挖掘技術能很好地和數據庫技術相結合，而且數據挖掘工具用以發現數據中隱含的商業規律的方法已不局限于統計技術，還包括神經網絡、遺傳算法、自組織圖、神經模糊系統等統計學科以外的方法。數據挖掘發現的“知識”一方面可以用于構建預測模型，另一方面可以被用于豐富統計分析師的背景知識，再被統計分析師應用到數據分析中。

數據挖掘任務一般可以分兩類：描述和預測。描述性挖掘任務刻劃數據庫中數據的一般特性。預測性挖掘任務在當前數據上進行推斷，以進行預測。具體來講，數據挖掘主要用于解決以下幾種不同事情：

（1）關聯分析（Association analysis），是尋找屬性間的相關性。兩種常用的技術是關聯規則和序列模式。關聯規則是尋找在同一事件中出現的不同項的相關性，比如某個住宅項目的目標客戶對該項目各方面評價之間的相關性序列分析尋找的是事件之間時間上的相關性，如對股票漲跌、房地產周期的分析。

（2）分類（Classification）和預測（Prediction）。分類根據某種標準將數據庫記錄分類到許多預先定義好的類別中。例如，將房地產企業客戶根據消費決策模式進行分類；同時可以建立預測模型，給定潛在客戶的收入、職業、家庭構成等個人屬性，預測他們在購房支出；如將房地產企業客戶分為潛在客戶、購買者和實際客戶。分類系統可以產生這樣的規則：“如果客戶可以并且愿意承擔每月2000元的月供，計劃在1年內在某地區買房，那么他/她是一個潛在客戶；如果客戶至少進行過一次業務訪問，那么他/她是一個購買者。”

（3）聚類（Clustering）是把整個數據庫分成不同的群組。它的目的是要群與群之間差別明顯，而同一群之間的數據盡量相似。聚類與分類不同：分類之前已經知道要把數據分成哪幾類，每個類的性質是什么；聚類則恰恰相反。

（4）演變分析（evolution analysis）描述行為隨時間變化的對象的規律或趨勢，并對其建模。例如，結合人口構成變動趨勢、教育水平發展趨勢、社會經濟發展趨勢進行房地產消費趨向的分析。

（5）描述和可視化（Description and Visualization），對數據進行歸約、概化或圖形描述等。例如，通過空間聚集和近似計算對一些具體的地理位置概化聚類，形成對某區域的形象化描述。

2．數據挖掘的市場研究價值

數據挖掘技術在商業上實際應用十分豐富。應用數據挖掘技術，可以幫助房地產行業找出有價值的信息，十分有助于企業發現商機、制定開發計劃與營銷策略。對于房地產市場研究，數據挖掘可以應用于宏觀經濟形勢研究、市場發展趨勢研究、樓盤供應研究、競爭對手研究、客戶研究。包括但不局限于以下幾個方面：

（1）宏觀經濟形勢研究——1）房地產周期時序分析中的相似搜索：可找出已有房地產周期數據庫中與給定查詢序列最接近的數據序列。比較識別兩個相似時間段間數據系列的主要差異，對房地產市場的宏觀分析很有參考價值。2）宏觀經濟形勢研究——房地產周期一般性因素關聯分析：一般而言，房地產周期是影響不動產收益的一系列因素組成的總體概念。各因素均會對總體房地產周期起決定作用。關聯分析方法可用于幫助發現各因素和房地產周期間的交叉與聯系。

（2）市場發展趨勢研究——1）銷售量的增長與人均可支配收入的回歸分析；2）個人購買與集團購買房地產比重的擬合與分析；3）對房地產銷售波動率的回歸分析。通過對市場總體狀況、市場占有率、發展水平等動態的分析、總結和評價，及時獲得準確數據，輔助經營決策。

（3）樓盤供應研究——地理發展空間的多維分析：綜合人口住房條件及分布、土地利用現狀及政府規劃、交通現狀分布信息，通過聚集及層次化描述，發掘區域內需建立的高檔別墅、高、中、低檔公寓的數量及各自的地理位置和發展計劃。

（4）客戶研究——客戶信息的多維關聯和序列模式分析：關聯分析可在客戶信息中發現客戶的消費行為模式，幫助營銷人員找出影響消費者的機會與方式。

目前，專業市場研究公司對房地產行業的調研主要集中在客戶需求分析方面，并積累了一定的經驗，因此，本文主要探討房地產客戶信息的數據挖掘。

3．數據挖掘在房地產客戶研究中有著廣泛的應用

房地產行業的客戶信息有許多特點，如下圖所示，一方面房地產行業面對的客戶群廣泛，而且客戶的特征描述的結構復雜，另一方面房地產客戶需求的層次不一，且易受外界因素影響，具有多層次性和多變性。

對于復雜、多樣而且擅變的客戶信息，房地產行業客戶信息的數據挖掘有助于識別客戶購買行為，發現客戶購買模式和趨勢。從而，幫助房地產企業改進服務質量，取得更好的客戶關系和滿意程度，設計更好的營銷方案，減少商業成本。根據已有的數據挖掘經驗，數據挖掘在房地產行業的應用可以歸納成以下幾個方面：

4．明確商業目標

三、如何在房地產行業應用數據挖掘技術

應用數據挖掘的首要任務就是明確需要達到什么樣的商業目標，并描述出需要解決的問題。目標的描述應該細化、清楚，以便于選擇合適的挖掘方法，也方便檢測數據挖掘效果，判斷建立的模型的有效性。例如，下列目標是大而空的目標：獲得客戶行為的了解；在數據中發現有用的模型；發現一些有意思得東西。而另外一些目標有較強操作性：發現哪些客戶不受某種促銷手段的影響；找出項目封頂時哪類客戶成交率增加。

5．數據準備

基于數據挖掘的商業目標，提取所需要的數據。為了保證數據的質量，除了對數據進行必要地檢查和修正外，還需要考慮不同源之間數據的一致性問題。

如果數據集包含過多的字段，需采用一定的方法找到對模型輸出影響最大的字段，適當的減少輸入的字段。常用的方法包括：“描述型數據挖掘”、連結分析等。

很多變量如果組合起來（加、減、比率等）會比這些變量自身影響力更大。一些變量如果擴大它的范圍會成為一個非常好的預測變量，比如用一段時間內收入變化情況代替一個單一的收入數據。因此，在數據準備階段需考慮是否創建一些新的變量。

處理缺失數據也是數據準備階段的一個重要工作。有些缺值本身就非常有意義。例如：富有的顧客會忽略“收入”，或者不在乎價格的影響。

6．建立模型

建立模型是一個反復的過程。首先需要選擇適合解決當前問題的模型。對模型的選擇過程可能會啟發對數據的理解并加以修改，甚至改變最初對問題的定義。

一旦選擇了模型的類型及應用的方法，所選擇的模型將決定對數據的預處理工作。例如，神經網絡需要做數據轉換，有些數據挖掘工具可能對輸入數據的格式有特定的限制等。

接下來是建立模型的工作。對于通過數據挖掘建立的模型需要有一定的數據來測試和驗證。對于預測性任務，需通過反復的測試、驗證、訓練，才能不斷提高模型的準確率。

大部分數據挖掘模型不是專為解決某個問題而特制的，模型之間也并不相互排斥。不能說一個問題一定要采用某種模型，別的就不行。例如：Cart決策樹算法、神經網絡既可以用于建立分類樹，也可建立回歸樹。

7．輸出結果的評價和解釋

模型建立好之后，必須評價其結果，解釋其價值。在實際應用中，模型的準確率會隨著應用數據的不同發生變化。但準確度自身并不一定是選擇模型的正確評價方法。對輸出結果的理解需要進一步了解錯誤的類型和由此帶來的相關費用的多少。如果模型每個不同的預測錯誤所需付出的代價（費用）也不同的話，代價最小的模型（而不一定是錯誤率最小的模型）將是較好的選擇。

直接在現實世界中測試模型很重要。先在小范圍內應用，取得測試數據，覺得滿意后再向大范圍推廣。

8．實施

模型在建立并經驗證之后，可以有兩種主要的使用方法。一種是提供給分析人員做參考，由他通過查看和分析這個模型輸出，并做出解釋和方案建議；另一種是把模型應用到不同的數據集上。模型可以用來標示一個事例的類別，給一類客戶打分等，還可以用模型在數據庫中選擇符合特定要求的記錄，以用其他工具做進一步分析。

在應用模型之后，還要不斷監控模型的效果。即使模型的運用很成功，也不能放棄監控。因為事物在不斷發展變化，很可能過一段時間之后，隨著購買方式、消費觀點的變化，模型就不再起作用。因此隨著模型使用時間的增加，要不斷的對模型做重新測試，有時甚至需要更新建立模型。

四、應用舉例：基于客戶分類的關聯分析

1．商業目標

為了更詳盡地了解客戶的消費決策，本案例設計的問題是：“給客戶分類，并了解不同類的客戶有什么特點？”針對此類問題挖掘出的結果可以被用于預測性分析，例如預測客戶最傾向于做出哪種購買行為。２．數據準備

本案例中采用某一時點上的房地產消費者需求抽樣調查，取出描述消費者個人屬性和消費特點的字段。

３．建立模型

（1）對數據進行分類

本案例中由購房者選擇最多五個自己在購房決策過程中比較看重的因素，并以總評分100分為前提給出每個因素的看重程度的評分。

案例得到的抽樣數據顯示，盡管地理位置是影響一個房地產項目定位的重要因素，人們對地理位置的看重程度仍有較大的差異。因此，以客戶對地理位置的關注程度為分類標準，構建了一個簡單的決策樹。決策樹中根據購房者對地理位置的看重程度，將購房者分為：地理位置決定型、地理位置重要參考型、地理位置參考型、地理位置不重要型、地理位置無關型五種類型。下表是應用決策樹得到的客戶分類結果。從各客戶群評分的均值和標準差可以看出，各客戶群具有較好的組內相似性和組間差異性，說明所構建的決策樹的分類結果比較理想，可用于進一步的分析。

（2）關聯分析運用關聯分析的目的是尋找數據庫中值的相關性。本例采用基于興趣度的關聯規則挖掘算法，挖掘每類客戶不同屬性間的相關性。經過挖掘，發現一些值得深入探討的關聯，見下表：

注：a)支持率反映了關聯是否是普遍存在的規律。例如：支持率=5%，表示在1000個客戶中有50個客戶符合關聯規則描述。

b)可信度反映了關聯規則前提成立的條件下結果成例的概率。本例中，可信度=15%可以解釋為，對應的客戶群中有15個人符合關聯規則的描述。

c)興趣度反映了關聯規則中元素的關系的密切程度。興趣度越大于1說明該規則中的元素的關系越密切，該規則的實際利用價值越大。

d)最小支持度閾值、最小可信度和最小興趣度的閾值可以由用戶和領域專家設定。此例中以支持度>3.5%，可信度>15%，興趣度>2為閾值。

上表中列出的關聯規則均有較高的支持率、可信度和興趣度。為了更加準確地挖掘關聯規則。對挖掘出的關聯規則更換因果關系，形成新的關聯規則與之進行對比。如下例：

關聯規則A1：地理位置無關型客戶＝≥重視物業管理

支持率=9.7% 可信度=30.3% 興趣度=2.4與

關聯規則B1：重視物業管理 ＝≥地理位置無關型客戶

支持率=9.7% 可信度=76.9% 興趣度=2.4

對比兩個關聯規則將發現，“重視物業管理的人不關心地理位置”的可能性（76.9%）高于“不關心地理位置的人重視物業管理”的可能性（30.3%）。說明關聯規則B1：重視物業管理＝≥地理位置無關型客戶是一條更有意義的關聯規則。

其他被發掘的關聯也可以通過類似的比較，進行深一步的挖掘。在此不再全部做出詳細分析。從本例挖掘出的信息可以看到，如果僅依賴于已有行業經驗進行統計分析，往往會因為分析人員的主觀性或者數據量太大難以實施而存在信息提取的局限性。而通過數據挖掘得到的信息，一方面能彌補直接應用統計分析時的局限性，開拓分析人員的思維，豐富分析人員的行業背景知識；另一方面可以通過反復的驗證、機器學習建立模型，直接成為分析人員的分析、預測的工具。

需要說明：

a)本案例的目的在于說明數據挖掘算法的應用價值，得到的結果僅供參考，并不作為定論，而且數據挖掘的結果需要由行業內的商業分析人員判斷：是否真的具有意義，是否有進一步分析、探討的價值。也就是說數據挖掘作為信息提取的工具，其輸出是決策分析的參考，不能代替行業內商業分析人員的分析工作。

b)案例中的數據挖掘作為方法應用的探討，如要生成一個可操作的模型工具還需足夠的數據集支持進行測試、驗證、訓練才能不斷提高模型的準確率。

c)本案例中解決問題的方法不是唯一的，可能應用其他的分類手段、分類標準能得到更好的結果。具體方法的應用要取決于實施人員的建模能力、行業經驗。也就是說，數據挖掘對人員有較高的要求。數據挖掘的人員不僅要有良好的統計概念、建模能力，還要懂得基本的商業和行業概念。

五、房地產行業數據挖掘的應用前景

隨著IT/Internet等新技術發展，市場研究在房地產行業的應用已經不再局限于數據采集和簡單的歸納、數據分析。更高的決策服務是建立在更大量的“數據——信息——知識”的基礎上的，因此數據挖掘、商業智能等概念與技術的引入促進了數據挖掘在房地產行業的應用。與此同時，隨著房地產企業數據挖掘應用的深入，數據、數據挖掘的任務和數據挖掘方法的多樣性將給數據挖掘提出了許多挑戰性的課題。例如：

1、應用地理信息系統(GIS)尋求數據挖掘過程中的可視化方法，使得知識發現的過程能夠被用戶理解，也便于在知識發現過程中的人機交互。

2、web挖掘：由于web上存在大量信息，隨著web的發展，有關web內容挖掘、web日志挖掘等網絡上的數據挖掘將成為數據挖掘中一個最為重要和繁榮的應用領域。房地產公司的企業形象宣傳、營銷、客戶維護等工作都將離不開網絡，也必然將需要web挖掘數據支持。

第五篇：大數據技術在環境監測中的應用分析

大數據技術在環境監測中的應用分析

一、環境監測在環境保護中起到的重要作用

（一）環境監測為環境保護工作指明方向

環境保護的任務非常繁重，因為它涉及的范圍很廣，如水污染、大氣污染、土壤污染、噪聲污染等。環保部門需要面對轄區內全面性的環境保護工作，點多面廣，通常對環境污染的控制工作也只是提供一個臨時性、應急性的解決方案，大多會經歷“污染-治理-改善-再污染-再治理”的反復性階段，才逐步改進轄區環境質量。所以，總是在嚴重污染的情況下開展的環境保護突擊治理是非常不明智的、不合理的，也不是環境保護的治本之策，環保部門必須采用更科學的治理措施。在這個大背景下，環境監測將能夠發揮重大作用，它可以提供轄區環境質量的現狀數據，使環保部門做更少的工作，找到一個更科學、合理的環境污染控制的方向。環境監測系統將收集在全國各地，如大氣、水、土壤和其他自然環境污染，收集后的數據進行統一分析。這個環境的污染，環保部門可以通過環境監測系統檢查全國各地，有利于環境保護部門更直接地發現彼此之間是否存在相關性的環境污染，并為下一步環保工作指明了方向。

（二）環境監測為環保標準的制定提供依據

環保部門的工作也需要有相應的參照標準，確定是否在大氣、土壤、水環境保護工作中有參考性和對比性，能了解當前的環境質量現狀是否符合環境質量標準要求。如果發現污染的情況，還需要使用標準來衡量環境污染程度。因此，核定環境標準非常重要，環境監測系統的使用可以提供明確當前環境質量的環現狀標。當環保部門開展環境監測工作，需要在自然環境中不同點位、不同時期采集各種數據，對這些數據進行比較分析，以了解不同的地方在同一時期、不同時期當地自然環境的污染或污染的情況。這些數據可以對中國的環境污染狀況反應良好，環境標準的制定提供數據支持。

二、環境監測在環境保護中的應用

（一）對環境監測的技術進行創新

隨著環境污染問題日益突出，中國的環境保護工作形勢也越來越復雜，工作要求越來越高。為確保環境監測系統能在環境保護工作中發揮更大更積極的作用，必須盡快對傳統的環境監測技術實施改革。例如，根據污染源的監測情況，環境監測技術部門應研究如何更有效地解決水污染問題，能更深入的分析固體廢物污染、顆粒物污染、噪聲污染、電磁污染等不同污染源，幫助環境保護部門從污染源方面解決污染問題。

（二）完善環境監測預警系統一個在造成中國環境污染的重要原因，是越來越多的不能檢測的指標和治理環境問題的出現，與環境監測預警系統建設能力不足，難以及時發現環境污染問題。因此，我國亟待提高環境監測和預警系統，從人員和技術2個方面完善預警系統。一是要明確各崗位崗位人員的具體職責，運用嚴格的崗位考核機制，使全體員工能夠嚴肅嚴謹地開展工作。二是要采取有效的環境監測手段，找出環境問題，制定科學的治理方案。三是要提高環境監測預警系統響應速度，做到來之能戰、戰之能勝。

（三）建立國家級的監測網絡

環境污染治理是我國的一項重要任務，建立國家環境監測網可以使我國的環境監測工作更加全面。第一，國家監測網絡可分析自然環境的各種元素，建立全方位無縫隙的監測網絡，如空氣，噪音，地下水，地表水，土壤等。第二，環境監測網絡需要分為不同的層次，可參照網格化環境監管工作的模式，設立省、市、縣、鄉鎮等。第三，監控數據要實現在線傳輸、排序、分析等功能。這對我國了解當前環境污染問題有很大幫助，也能更好地解決當地污染控制措施的現狀。

（四）創建符合我國國情的環境監測技術管理體系

針對以上問題，中國的環境監測管理體系必須立足現實，從實際情況出發，在科學發展規律的基礎上，保證技術的使用和配置的標準化。因此，除了加強環境監測技術管理工作，也必須對設備性能監測技術及時校對，確保每個設備是最好的工作狀態，進而提高監測數據的準確性，避免數據錯誤，提高監測效果。同時，有必要對監測工作的技術實力進行分析，根據實際情況制定相應的方案，提高技術分析的準確性。此外，嚴格按照國家有關標準制定管理制度，同時注重監測結果也要充分考慮到國家的整體發展，這是確保科學成果的條件之一。

（五）加強對環境監測技術設備的高效管理

環境監測設備的重要性無需強調，只有更先進的設備，才能確保監測數據的準確性。工作人員必須有清醒的認識，堅持觀點，明確設備管理的方向，提高人性化和科學的監測設備管理。同時，根據具體情況合理配置技術資源，實現優化配置，減少閑置，避免資源浪費。此外，最關鍵的是要加強設備采購管理，嚴格落實審計要求，配備專業的檢測和維修人員，提高設備使用效果的使用性能，延長使用壽命的發展，以促進環境監測技術的工作。

（六）制定合理的人才培養計劃

人才是根本，環境監測部門的領導層也要充分意識到這一點，認識到人才培養與環境監測之間的供給關系，增強人才的專業水平與實際工作能力，同時監測部門的負責人要結合本單位的具體工作情況，加強培訓，注重教育，進而使得工作人員可以更快地進入到工作狀態，提高工作效果，改善監測水平，改善環境質量。