妳的秘密不再是秘密了！
妳想要的書，亞馬遜懂妳！
臉書最了解妳的喜好！
妳負責做妳自己，Linkedin負責猜測妳可能熟悉的TA！
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而這壹切都是密不可分的。
大數據
妳仍然認為
大數據=大數據？
圖森斷裂模式
(太年輕太小)
大數據到底是什麽？
加油！微客雲帶妳揭開大數據的神秘面紗！
數據:可以用計算機處理。
數字:通過手工處理
先看個科普視頻吧~
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(建議在有WiFi的情況下觀看)
①①體積大。
數據量大！它有多大？相當於n個大小為1T的雲盤！(1T=1024G！)1T多大了？1G流量總知道！
②品種有很多種。
涵蓋文字、圖片、視頻、日誌等。，只有妳想不到，沒有妳找不到！
③價值很有價值。
不要低估這些雜亂的數據！它們的商業價值可以幫助企業盈利~！
④速度快。
處理速度快，目前大數據能處理的數據越來越多，所以失業後吃土的人也越來越多~！
①所有數據都不是隨機樣本。
重要的不是數據量，而是隨機性越大！調查的準確度越高！美國花了13年才算出早年的人口普查結果。有了大數據，妳的人口是1億還是1.3億？立竿見影！
②雜合不準確。
比如Google，強大的翻譯功能，收集的都是亂七八糟的數據，就算不懂英語也不用擔心~！
③相關性不是因果關系。
例子:收入和幸福之間的關系
-因果關系:當收入
-相關性:當收入>；兩萬塊錢，錢的多少和幸福無關。
把時間線設定在20世紀。當時SRAS病毒席卷西班牙時，至少需要半個月才能確診。半個月的時間不算長，但是對於確診的患者來說就很漫長了~而且谷歌早期發布的預測數據和疾控中心兩個月後的預測數據，有將近97%的結果吻合，大數據的力量是驚人的！
①李彥宏大數據開啟智能時代。
談到大數據，百度創始人、董事長兼CEO李彥宏在“大數據開啟智能時代”的演講中表示，“為什麽人工智能這幾年這麽火？其中壹個主要原因是因為大數據……”
在2016的新年致辭中，提到人工智能，羅胖說:真正最重要的戰場轉移到大數據上了。
百度成功利用大數據“檢測景區熱力圖”
熱度指數反映了景點的受歡迎程度和城市熱度的排名。
百度地圖將熱力圖應用於日常出行，通過位置聚類計算出景區內集群的人群密度和速度，綜合計算出集群位置的熱度，從而將結果體現在“熱度指數”中。
聚類的定義
將壹組物理或抽象對象分成由相似對象組成的多個類別的過程稱為聚類。
劉大數據與電子商務
談及大數據與電子商務的結合能夠為社會創造的價值，劉認為，大數據將提高零售行業的效率。JD.COM成功嘗試使用大數據分析來提高物流效率。
②馬大數據生態
騰訊定位明確，馬花藤希望未來和合作夥伴只做壹件事:
連接！連接！連接！
希望和大家壹起打造整個大數據生態圈。
而威客雲將大數據應用於呼叫中心。
有了微雲、BOSS和客服人員，再也不用擔心客戶投訴、耗時的報表生成和數據安全等問題...
基於語音識別的各種應用，結合大數據分析的應用，已經成為金融、保險、政府和各大企業關註的焦點。
利用語音轉文字，通過智能搜索分析，檢測通話中的關鍵詞，對內容進行分類聚類，提供通話原因分析、可視化全質檢、電話營銷業務分析、挖掘客戶需求等服務。
微客雲專註於語音大數據分析的應用導入和相關軟件開發，結合最先進的識別引擎和分析平臺，推出壹整套解決方案，是行業內的技術領導者之壹。
語音識別的基本技術包括特征提取、比較匹配和模型優化。
在實際應用中，語音識別分析主要是基於語音轉文本(STT)，即大詞匯量的連續語音分析。它是壹個識別連續語音輸入的指針，並通過語音反轉將其存儲在書寫字體中。
在大詞典語音分析的應用中，需要根據用戶的常用詞和表達方式建立特定的比較大詞典。因為這個應用是詞庫比較，不同行業需要使用不同的比較詞庫。微客雲的壹大優勢是擁有自己的專業團隊和完備的分析設備和工具，可以根據客戶的需求和產品服務的變化，隨時修改和調整對比詞庫，保證合適的識別率。
質檢、培訓和現場管理是呼叫中心運營的三大支柱。在質檢系統中發現問題，然後在培訓中強調改進，以提高運營管理的效率，已經成為管理的核心基礎。作為業內最先進的質檢系統，語音識別質檢具有以下功能特點:
-對所有錄音進行從語音到文本的分析，同時以文本形式顯示錄音結果，提高質檢效率。
-用邏輯的方式描述質檢規則，進行正面質檢，分析客服人員是否根據服務需求進行產品介紹、驗證和相關條款的解釋。
-邏輯方式，檢測服務態度，進行負質量檢查，分析客服人員是否有傲慢、反問、急躁等行為，提高服務質量。
-根據違反的程度和時間優先處理重大事件。
-根據不同的質量檢查規則、組織結構、違規程度和發生周期靈活呈現報告，實現精細化管理。
語音識別pin的改進及應用
語音分析在銀行電話營銷領域的主要應用是信用卡分期業務，分三部分進行:
-話術分解，將銷售過程分為五大主題:建立關系、促進需求、產品描述、異議處理、交易確認。用邏輯的方式描述交流內容，聚類，規範代理人的交流內容和時間分配，規範發言。
-客戶標簽，根據溝通內容對客戶進行分類，如質疑、謹慎、實際需求、保守等。根據用戶的標簽，和他喜歡的人交流。
-銷售階段的流失分析，了解每個階段潛在用戶拒絕的原因和比例，有針對性的進行分析，設計留存戰術，提高成功率。
——無形中監督座椅努力工作；座席的日常通話內容會出現在第二天分類的報告中。
-提高銷售業績，增加公司收入。
-增加代理商的信心，增加代理商的收入，降低離職率
-分析拒絕原因，決定下壹步的聯系策略，比如微信或EDM聯系而不是直接回復。
-作為銀行大數據分析的壹部分來源，了解消費傾向、產品定位等信息。
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