浅谈人工智能销售渠道应用-浅谈人工智能销售渠道应用论文
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大专市场营销,掌握spss,modeler,Excel工具,可以从事哪些工作?
题主,你好!
从题目来看,无法了解到你数据统计分析工作的段位,因为“掌握”这个词太模糊了。什么是“掌握”?会excel公式叫“掌握”吗?会数据清洗较“掌握”数据分析吗?会vba编程二次开发叫“掌握”吗?手掌见方不过3平方分米,我们有如何”掌握“呢?
从目前我工作的经验来看,不管是生产型的企业,还是非营利性机构,亦或是专业的数据分析师,每个岗位都需要一定的数据统计知识,而不是必须要“掌握”一门数据分析工具,所以只要是你喜欢的工作方向,大可迈出勇敢的一步。
当然,话说回来,会这些数据统计工具,工作起来你更得心应手,别人加班你早下班、别人苦恼于数据统计时,你已经高傲的在老板面前展示数据仪表盘了,你不加薪谁加薪,你不升职谁升职。
最后,我把题主开篇的两个字“大专”拿出来说一下,大专怎么了,就比本科生差一等级吗?用实力说话,告诉所有人你能行,come on~~~~
在大数据时代背景下,市场营销专业的学生掌握SPSS和Excel会明显提升自身的就业竞争力,因为数据分析对于市场营销相关工作具有重要的实际意义。所以,对于掌握数据分析技术的市场营销专业的学生来说,最适合从事的工作还是本专业的对口岗位。
当前越来越多的公司开始以数据为驱动(互联网公司率先完成数据驱动化运营),以数据驱动研发、以数据驱动管理、以数据驱动营销、以数据驱动生产等,企业所有的活动都以数据来进行价值化衡量,而数据分析则是数据驱动型公司的核心。所以,未来数据分析对于大多数职场人来说都是一个重要的职场技能,可以说掌握了数据分析技术,就等于掌握了衡量自身工作价值的一把尺子,同时数据分析技术也是一把打开数据价值化大门的钥匙。在大数据时代背景下,怎么形容数据分析技术的重要性都不为过。
因此,对于掌握数据分析技术的人来说,不仅可以从事本专业的工作,也可以从事数据分析工作。由于大数据技术将随着产业互联网逐渐落地到广大的传统行业,所以未来整个传统行业将陆续释放出大量的相关岗位,其中就包括大量的数据分析岗位。从这个角度来看,掌握数据分析技术会极大的拓展自身的就业面。
虽然SPSS和Excel是数据分析的常见技术,但是在大数据分析的技术体系结构中,SPSS和Excel还是比较基础的分析工具,对于专业的数据分析人员来说还应该进一步丰富自身的知识结构,包括掌握机器学习的方式实现数据分析等。在掌握SPSS和Excel之后,可以进一步学习数据库知识和编程知识,以便于进一步提升数据分析能力。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题,或者考研方面的问题,都可以咨询我,谢谢!
语音软件销售有前途吗?
这种智能语音呼叫的,都是卖给那些打骚扰电话的公司,如:房地产,金融期货理财,***,工商注册,网络推广等需要电销的。反正我是收到很多这类型公司的电话,你的目标客户群应该是这些公司。但是我觉得很糟糕,因为电销的太烦人了!!!乱打法人电话!
还有语音软件得有自己的特色,如果陌生人接触这一个软件就对这软件稍微有点兴趣,愿意使用,就是有前景的,不管任何软件,客户的体验是最重要的,对产品本身如果你有急剧的肯定,那就可以坚持下去,如果连一个公司的员工都不认可这一款软件,可以另寻他路了。
谢谢邀请!语音软件将是一个[_a***_],现在的大方向是人工智能,万物互联,大数据,随着AI的发展和完善以及政策的引导,人工智能会越来越成熟与普及,语音软件也会迎来方口,关键是要有一个好的营销模式和切合点,现有的比如车载语音,电视遥控器语音,导航,听歌等等
首先,智能语音市场会越来越大,应用越来越广泛。
对于个人来说,一般我们认为语音只是一个普通的交流工具,并不会给予过多的关注,所以客户和市场市场主要在银行、旅游、翻译、教育、会议、导航等行业,公安领域主要应用在刑侦、刑讯、司法等行业。
也就是说,智能语音主要是针对toB客户,而非toC客户。个人主要享受智能语音技术带来的成果,而并不会为此专门买单,比如百度语音、讯飞语音等,我们一般只是下载APP等应用软件,而不会专门为此付费。
智能语音包含几个层面:1 语音合成;2 语音识别;3 语义识别。
难度为:语音合成<语音识别<语义识别。
1 语音合成。日常生活中更多的见于导航软件、听书软件、银行系统智能语音机器人、推销电话等,将文字通过语音方式展现出来,技术比较成熟,并已开始大规模商用中。
2 语音识别。难点在于:
1)识别准确率。
3)口音差异。
人工智能和大数据主要包括哪些行业,如何切入?
谢谢邀请!
人工智能和大数据是目前科技领域的热门方向,大数据技术目前正处在落地应用的初期,伴随着产业互联网的发展,大数据在未来将有广阔的发展前景。人工智能在大数据相关技术的推动下,也在近些年取得了一定的发展,一些人工智能产品也陆续开始投入到使用当中。
从行业属性来看,大数据与人工智能属于科技领域,目前从事大数据和人工智能研究的公司主要集中在高新技术企业以及互联网公司,另外,科研院所和高校也是研发的重要力量。从应用领域来看,未来大数据与人工智能将广泛的参与到社会活动中,包括金融、教育、医疗、出行、工业生产等诸多领域。
要想切入到大数据和人工智能领域,首先要根据自身的知识结构来选择一个发展方向,进而设计一个具体的学习路线。对于计算机基础相对薄弱的人来说,从大数据开始学起是一个不错的选择,一方面大数据的技术体系已经相对成熟且处于落地应用阶段,另一方面大数据的学习难度相对于人工智能来说要更小一些,掌握大数据之后再进入人工智能领域会简单很多。
学习大数据可以按照以下路线进行:
第一:学习Linux操作系统。学习大数据要从学习操作系统开始,而Linux系列操作系统是比较常见的选择,CentOS和Ubuntu都是不错的选择,学习Linux操作系统需要掌握操作系统的体系结构,以及各种具体的功能操作流程。
第二:学习编程语言。编程语言有多种选择,其中J***a和Python是比较常见的选择。从学习难度上来说,Python语言要更容易一些,而且Python语言目前在大数据领域和人工智能领域都有广泛的应用,所以Python语言是一个不错的选择。
第三:学习大数据平台。大数据平台建议从Hadoop开始学起,Hadoop比较适合初学者,而且Hadoop对于硬件平台的要求并不高,实验环境也比较好搭建,这都为初学者提供了便利。Hadoop经过多年的发展,目前已经建立了一个比较大的平台生态,所以相对来说,学习周期会比较长。
第四:算法设计。无论是从事大数据平台开发、大数据应用开发和大数据分析,算法都是大数据领域的重点内容。要想在大数据技术领域走的更远,算法设计是非常重要的。
最后,大数据是产业互联网的重要组成部分,随着大数据逐渐落地到传统行业,将陆续释放出大量的发展机会。
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