什么是基础数据和业务数据？

一、什么是基础数据和业务数据？

基础数据是系统的数据字典，在系统初始化的时候，就存在于系统数据库中，是结构性或者功能性的支撑。

业务数据是系统启用后，新添加的数据。

业务数据的产生与修改基于基础数据，但业务数据的统计分析等不应依赖于基础数据。

基础数据的作用就是以此为基础产生业务数据，业务数据一旦产生和修改完成，就已经与基础数据无关系了。

不应由于自己处理逻辑不正确而限制正常可行的客户操作行为，正确的做法是寻找可行解决方案。

二、业务数据和行为数据怎么产生的？

数据的三大来源：

（1）大量人群产生的海量数据。

（2）企业应用产生的数据。

（3）巨量机器产生的数据。统计数据主要来自两个渠道：一是数据的间接来源；一是数据的直接来源。

统计数据的直接来源：

1、普查：专门组织的、以获取一定时点或时期内现象总量资料为目的的一次性全面调查。

2、随机抽样调查：基于随机性原则，从调查现象总体中抽取部分样本，以样本调查结果推断总体情况的调查方法。

3、非随机抽样调查：抽样时不是遵循随机原则，而是按照研究人员的主观经验或其它条件来抽取样本的一种抽样方法。

三、大数据开发和架构开发区别？

区别如下：

第一，名称不一样，分别叫大数据开发和架构开发，

第二，内容不一样，大数据开发侧重于收集海量的数据并汇聚到电脑之中，同时，对大数据进行分析分类整理，形成一系列可以云计算的函数关系，架构师主要是对数据的结构进行编辑程序，数据没有大数据那样量大。

四、aigc 怎么和业务数据融合？

"AIGC"可能指的是人工智能（Artificial Intelligence）和业务数据（Business Data）的融合。要将人工智能技术与业务数据融合起来，可以遵循以下步骤：

1. 确定业务需求：了解业务目标，明确需要解决的问题以及希望从业务数据中获得的价值。

2. 数据准备：收集、清理、整理和预处理业务数据，以确保其质量和一致性。这可能包括数据清洗、数据转换和数据集成等步骤。

3. 特征工程：根据使用的人工智能算法和模型，将业务数据转换为可用于训练和预测的特征。这可能涉及特征提取、特征选择、特征变换等操作。

4. 模型开发和训练：选择合适的人工智能算法或模型，并使用准备好的业务数据进行训练。这可能需要使用机器学习、深度学习、自然语言处理等技术。

5. 模型评估和优化：评估训练好的模型的性能和准确性，并进行必要的优化和调整。这可以通过交叉验证、指标评估等方法来完成。

6. 部署和应用：将训练好的模型部署到生产环境中，以便与业务数据进行实时或批处理的融合。这可能包括实时推断、数据分析、预测等应用。

7. 监控和迭代：持续监控模型在实际业务数据中的表现，并根据需要进行调整和迭代，以确保模型的准确性和适应性。

在整个过程中，关键是理解业务需求和数据特点，并选择适当的人工智能技术和方法来处理和分析业务数据。此外，保持对数据的质量、隐私和安全的关注也是非常重要的。

五、数据挖掘和大数据开发

数据挖掘和大数据开发：解析数据背后的价值

随着信息时代的到来，数据已成为当今社会最宝贵的资源之一。数据挖掘和大数据开发作为数据科学领域中的两大重要组成部分，扮演着发现、提炼和利用数据价值的关键角色。本文将深入探讨数据挖掘和大数据开发对于企业和社会的重要意义以及未来发展趋势。

首先，让我们从数据挖掘说起。数据挖掘是一种通过分析大数据集，发现其中隐藏模式、趋势和规律的过程。借助数据挖掘技术，企业可以从海量数据中提取有价值的信息，帮助决策者制定战略、优化业务流程，并提升市场竞争力。通过对数据进行分类、聚类、预测和关联分析等方法，数据挖掘可以帮助企业发现潜在的商机，有效降低风险，提高效率。

而大数据开发则是在数据挖掘的基础上，构建高效数据处理系统的过程。随着互联网和物联网技术的迅猛发展，各行各业都面临着庞大的数据处理需求。大数据开发通过构建数据仓库、数据湖，设计数据架构，实现数据清洗、转换、存储和计算，为企业提供可靠、高效的数据服务和支持。同时，大数据开发也涵盖了数据安全、隐私保护等方面，确保数据在使用过程中得到充分的保护。

数据挖掘和大数据开发的发展不仅影响着企业的商业模式和运营效率，也对社会产生着深远的影响。在金融领域，数据挖掘和大数据开发被广泛应用于风险控制、信用评估、投资决策等方面，为金融机构提供更精准、及时的决策支持。在医疗健康领域，数据挖掘和大数据开发帮助医生诊断疾病、优化治疗方案，推动个性化医疗的实现。在城市管理方面，数据挖掘和大数据开发可以帮助政府更好地规划交通、资源分配，提升城市运行效率。

数据挖掘和大数据开发的未来趋势

随着人工智能、云计算、物联网等新兴技术的蓬勃发展，数据挖掘和大数据开发正迎来新的机遇和挑战。未来，数据挖掘将更加注重对不确定性数据和多源数据的处理，发展出更加智能、自适应的挖掘算法，实现对复杂数据背后价值的深度挖掘。同时，隐私保护、数据安全、解释性等方面也将成为未来数据挖掘研究的重要方向。

而在大数据开发领域，未来将面临着数据规模不断扩大、数据类型不断增多等挑战。为应对这些挑战，大数据开发将继续推进数据处理技术的创新，加强数据质量管理、数据治理能力，提高数据利用效率和处理速度。同时，大数据开发也将更加注重开放性、标准化，推动行业间数据共享和协作，实现数据在更广泛范围内的应用和创新。

总的来说，数据挖掘和大数据开发作为当今信息社会中至关重要的技术和方法，正助力着企业提升竞争力，推动社会进步。未来，随着新技术的不断涌现和应用场景的不断拓展，数据挖掘和大数据开发将发挥更加重要的作用，为人类创造更多智慧和价值。

六、快递业务怎么开发？

分配时间专做营销

　　时间是做事情的基础，每天除了收件和发件及处理其他工作问题外，给自己分配一定的时间，比如说一小时来做营销，处理和开发客户相关的业务，这是开发客户的必要条件。

负责区域分析

　　你负责的区域业务量能有多大，需要对此做专项调查，然后将这些数据进行分类，要明确知道哪些是大客户，那些是中等客户，哪些仅是散户，在正常工作期间付出的努力要根据客户重要程度的不同有所区分。要知道你的收入的80%来自于这些中大型客户，散户仅能给你贡献20%的收入。

做好服务赢得客户的心

　　你的本职工作是提供服务，在客户面前要真诚、真心，在对你的基础工作满意的情况下，尽可能的让自己给客户留下深刻印象。做到了这些，很多客户对你的服务满意了，他们就会成为你的忠实客户，因为关系处理的好，不管收件发件都会是你，而且即便是因为什么出现失误的时候他们也都能理解。

谢谢

七、业务开发渠道分类？

一、按层级结构分类

按其是否包含及包含的中间商层级的多少，可以分为零阶、一阶、二阶和三阶渠道。据此还可以分为直接渠道和间接渠道、短渠道和长渠道几种类型。

（1）零阶渠道是制造商将产品直接销售给消费者的直销类型。其特点是没有中间商参与转手。直销的主要方式有上门直销、邮销、互联网直销及厂商自设机构销售。直销是工业品营销渠道的主要方式。大型设备、专业工具及需要提供专门服务的工业品，几乎都采用直销渠道。随着科技手段的完善，消费品直销渠道也正在迅速发展。

（2）一阶渠道包括一级中间商。在消费品市场，这个中间商通常是零售商；而在工业品市场，它可以是代理商或经销商。

（3）二阶渠道包括两级中间商。消费品二阶渠道的典型模式是经由批发和零售两级转手营销。在工业品市场，这两级中间商多是由代理商及批发经销商组成。

（4）三阶渠道是包含三级中介结构的渠道类型。一些消费面宽的日用品，如肉类食品及包装方便品，需要大量零售机构营销，其中许多小型零售商通常不是大型批发商的服务对象。为此，有必要在批发商和零售商之间增加一级专业性经销商，为小型零售商服务。

层次更高的营销渠道也还有，但极罕见。一般地说，渠道层级越多越难协调和控制，会给渠道管理带来许多问题。

根据营销的层级结构，可以分为直接渠道、间接渠道，短渠道、长渠道。

直接渠道是指没有中间商参与，产品由生产者直接销售给消费者（用户）的渠道类型。

间接渠道是指由一级或多级中间商参与，产品仅由一个或多个商业环节销售给消费者（用户）的渠道类型。

上述零阶渠道即为直接渠道；一、二、三阶渠道统称为间接渠道。

为分析和决策方便，有些学者将间接渠道中的一阶渠道定义为短渠道，而将二、三阶渠道称之为长渠道。

显然，短渠道较适合在小地区范围销售产品（服务），长渠道则能适应在较大范围和更多的细分市场销售产品（服务）。

二、按宽度结构分类

根据渠道每一层级使用同类型中间商的多少，可以划分渠道的宽度结构。若制造商选择较多同类中间商（批发商或零售商）经销其产品，则这种产品的营销渠道谓之宽渠道；反之，则为窄渠道。

营销渠道的宽窄是相对而言的。受产品性质、市场特征和企业营销战略等因素的影响，营销渠道的宽度结构大致有下列三种类型：

（1）高宽度营销渠道。

即制造商通过尽可能多的选择批发商、 零售商经销其产品所形成的渠道。高宽度渠道通常能扩大市场覆盖面，或使某产品快速进入新市场， 使众多消费者和用户能随时随地买到这些产品。消费品 中的便利品（如方便食品、饮料、毛巾、牙刷）和工业 品中的作业品（如办公用品），通常使用高宽度渠道。

（2）中宽度渠道。

即制造商按一定条件选择少数几个同类中间商经销产品形成的渠道。中宽度渠道通常由市场较全的若干个中间商组成，能较有效地维护制造商品牌信誉，建立稳定的市场和竞争优势。这类渠道，多为消费品中的选购品和特殊品、工业品中的零配件等生产厂商采用。

（3）独家营销渠道。

即制造商在某一地区市场只选择一家批发商或经销商经销其产品所形成的渠道。独家营销渠道是窄渠道。独家代理（或独家经销）有利于控制市场，强化产品形象，争抢厂商和中间商的合作及简化管理程序，多由其产品和市场具有特异性（如专门技术、品牌优势、专门用户等）的制造商采用。

三、按渠道系统结构分类

按渠道成员相互联系的紧密程度，营销渠道还可以划分为传统渠道系统和整合渠道系统两大类型。

八、开发经理和开发主管谁大？

一般在公司里开发经理的职务要比开发主管大的，开发经理在公司里一般是基层领导干部，主要工作就是负责公司里各个产品或项目的开发升级工作而开发主管是负责某一个产品或项目的负责人，开发主管在开发经理的领导下进行某一个产品或项目的开发工作。

九、业务开发和平台开发哪个好？

业务开发和平台开发没有太大的区别，可能有的公司是这么说的，实际上区别不大。如果业务开发和平台开发细分，平台开发是基础，业务开发是基于平台开发的。但在实际开发时，一般做平台开发的也做业务开发。做平台开发的需要对底层更熟悉，做业务开发的队业务更熟悉。

十、数据开发前景？

前景非常不错的。现在就会处于大数据时代啊，对大数据开发工程师的需求真的挺大的，总的来说，只要本领过硬，发展前景非常nice的。大数据开发是这个时代刚兴起不久的行业，经常进行数据更新，从长远来看，大数据行业只要存在，就需要大数据开发工程师