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摘 要：大数据时代的到来为烟草企业管理带来了新的机遇和挑战，为此，文章在阐述大数据时代背景的基础上，分析大数据对烟草统计管理带来的影响以及大数据在烟草行业发展中的功用，并为如何借助大数据更好的开展烟草统计工作进行策略分析。
关键词：大数据;烟草统计工作;影响;应用
一、大数据技术概述
大数据也被称作是巨量资料，主要是指数据类别庞大、数据数量繁多的数据集。在这样的数据集中无法应用常规的软件工具来进行收集和整理资料，而是需要应用专业的技术手段进行整理应用。从实际应用情况来看，大数据信息具有数据信息庞大、数据类型多、商业价值高、数据信息处理快等方面的特点。信息量庞杂的大数据虽然处理复杂、困难，但是却具备较强的应用价值。
二、大数据技术对烟草行业统计工作带来的影响
（一）为烟草行业统计管理提供更多渠道的数据
在大数据信息技术的支持下烟草行业逐渐建立了涵盖生产经营决策管理系统、客户信息统计管理系统等的统一化系统。在烟草统计大数据系统中每天都会产生较多数量和类型的数据信息，且在丰沛数据信息的支持下，流媒体数据、网络在线文本、紧急数据等拓展了烟草行业统计数据来源。
（二）为烟草行业统计管理提供更多类型的数据
烟草行业大数据系统的数据信息基本属于结构化数据，这类数据信息的分析比较简单，依托设计好的数据 分析模型能够实现对各个变量之间假设关系问题的分析。在大数据时代下，烟草行业所需要处理和分析的数据信息不仅包含结构化数据信息，而且还包含一些非结构化的数据信息。
（三）为烟草行业统计管理提供更精准的数据分析
在大数据时代下， 烟草行业的数据分析基本架构发生了深刻的变化。在以往，烟草行业的数据分析是以程序为基本核心的，在程序的编订下能够将散落的数据信息安排给指定的计算机程序进行处理和分析。而在大数据背景下，烟草行业的数据分析是以数据为基本核心的，能够借助系统的各个软硬件操作程序来对数据信息进行综合处理。
二、数据仓库及数据挖掘技术在烟草统计中的应用建模
数据仓库是一种稳定、安全的且能随着时间变化而变化的数据集合。在数据仓库的作用下能够为烟草统计者的工作统计提供重要决策支持。数据仓库及数据挖掘技术的结合能够为烟草统计工作提供更多深层次、实时性的数据信息支持。
（一）数据仓库及数据挖掘技术在烟草消费统计管理中的应用
第一，消费容量预测。运用BI工具先行将挖掘算法内嵌，扩大专业化算法的受众面。运用时序分析、回归移动平均模型、灰色模型对吸烟率、人口、消费零售总额等宏观指标进行预测，再根据连锁比例模型对未来的消费容量进行预测，提升货源投放精准度。其中时序分析、回归移动平均模型、灰色模型等机器学习算法均可内嵌在BI工具中，提升数据挖掘算法运用的效果。第二，消费者画像。借助数据库和数据挖掘技术为数据的整合和可视化展示提供较为快捷的途径。通过对消费数据进行拆分和再整合，建立各维度筛选条件，点选筛选条件后可进行多维度多主题消费分析。
（二）数据仓库及数据挖掘技术在烟草品牌统计塑造中的应用
新品测试选点。通过BI数据分析，汇总零售客户近期经营数据，以客户销量、订购卷烟规格数量、新品销售情况、新品订购数量等指标为依据，根据客户近期销售表现排序，以此确定新品测试选点的备选名单。
（三）数据仓库及数据挖掘技术在烟草客户关系统计管理中的应用
有效的客户关系管理能够为烟草行业发展抢占更多的市场份额，因此，烟草行业在统计管理中需要借助数据仓库和数据挖掘技术来统计管理客户关系，打造CRM系统。在CRM系统中，系统结构采取B/C框架结构，在整个数据集合中，客户端采取指定的浏览器进行访问，访问的数据会被分类汇总。
三、结束语
综上所述，烟草行业是我国传统行业的重要组成，在拉动社会经济，促进社会发展方面起到了十分重要的作用。但是在社会主义市场经济的快速发展下烟草行业发展受到了前所未有的冲击。在这样的时代背景下烟草行业想要实现更长远的发展需要在管理过程中树立超前思想和危机意识，借助大数据信息系统来更为全面的收集和整理各个信息，强化对行业营销、物流、生产等各环节大数据的采集、挖掘分析、研究利用，不断为行业的发展寻求更理想的环境和途径，进而为人们生产出更贴近市场发展需要的产品和服务。
推进大数据运用的基础工作是十分困难的，既有主观的认识水平和能力，还有客观的投入和技术条件，因此，在未来需要在社会经济的发展下不断寻求能够促进烟草行业长远发展的技术形式，从而推动我国烟草行业的长远、稳定发展。
参考文献：
[1]覃洪汉.大数据在烟草企业精益管理中的应用探索[J].山东工业技术，2017（11）.
[2]张程.大数据和数据挖掘技術在烟草经营管理中的应用[J].企业改革与管理，2017（20）：56.
[3]沈凯.大数据在烟草企业管理项目中的应用创新[J].电子技术与软件工程，2018， No.136（14）：198.
[4]郭文卓，王子豪.大数据技术在江苏烟草数据中心的应用[J].电子制作， 2017（12）：57-58.
关键词：大数据;烟草统计工作;影响;应用
一、大数据技术概述
大数据也被称作是巨量资料，主要是指数据类别庞大、数据数量繁多的数据集。在这样的数据集中无法应用常规的软件工具来进行收集和整理资料，而是需要应用专业的技术手段进行整理应用。从实际应用情况来看，大数据信息具有数据信息庞大、数据类型多、商业价值高、数据信息处理快等方面的特点。信息量庞杂的大数据虽然处理复杂、困难，但是却具备较强的应用价值。
二、大数据技术对烟草行业统计工作带来的影响
（一）为烟草行业统计管理提供更多渠道的数据
在大数据信息技术的支持下烟草行业逐渐建立了涵盖生产经营决策管理系统、客户信息统计管理系统等的统一化系统。在烟草统计大数据系统中每天都会产生较多数量和类型的数据信息，且在丰沛数据信息的支持下，流媒体数据、网络在线文本、紧急数据等拓展了烟草行业统计数据来源。
（二）为烟草行业统计管理提供更多类型的数据
烟草行业大数据系统的数据信息基本属于结构化数据，这类数据信息的分析比较简单，依托设计好的数据 分析模型能够实现对各个变量之间假设关系问题的分析。在大数据时代下，烟草行业所需要处理和分析的数据信息不仅包含结构化数据信息，而且还包含一些非结构化的数据信息。
（三）为烟草行业统计管理提供更精准的数据分析
在大数据时代下， 烟草行业的数据分析基本架构发生了深刻的变化。在以往，烟草行业的数据分析是以程序为基本核心的，在程序的编订下能够将散落的数据信息安排给指定的计算机程序进行处理和分析。而在大数据背景下，烟草行业的数据分析是以数据为基本核心的，能够借助系统的各个软硬件操作程序来对数据信息进行综合处理。
二、数据仓库及数据挖掘技术在烟草统计中的应用建模
数据仓库是一种稳定、安全的且能随着时间变化而变化的数据集合。在数据仓库的作用下能够为烟草统计者的工作统计提供重要决策支持。数据仓库及数据挖掘技术的结合能够为烟草统计工作提供更多深层次、实时性的数据信息支持。
（一）数据仓库及数据挖掘技术在烟草消费统计管理中的应用
第一，消费容量预测。运用BI工具先行将挖掘算法内嵌，扩大专业化算法的受众面。运用时序分析、回归移动平均模型、灰色模型对吸烟率、人口、消费零售总额等宏观指标进行预测，再根据连锁比例模型对未来的消费容量进行预测，提升货源投放精准度。其中时序分析、回归移动平均模型、灰色模型等机器学习算法均可内嵌在BI工具中，提升数据挖掘算法运用的效果。第二，消费者画像。借助数据库和数据挖掘技术为数据的整合和可视化展示提供较为快捷的途径。通过对消费数据进行拆分和再整合，建立各维度筛选条件，点选筛选条件后可进行多维度多主题消费分析。
（二）数据仓库及数据挖掘技术在烟草品牌统计塑造中的应用
新品测试选点。通过BI数据分析，汇总零售客户近期经营数据，以客户销量、订购卷烟规格数量、新品销售情况、新品订购数量等指标为依据，根据客户近期销售表现排序，以此确定新品测试选点的备选名单。
（三）数据仓库及数据挖掘技术在烟草客户关系统计管理中的应用
有效的客户关系管理能够为烟草行业发展抢占更多的市场份额，因此，烟草行业在统计管理中需要借助数据仓库和数据挖掘技术来统计管理客户关系，打造CRM系统。在CRM系统中，系统结构采取B/C框架结构，在整个数据集合中，客户端采取指定的浏览器进行访问，访问的数据会被分类汇总。
三、结束语
综上所述，烟草行业是我国传统行业的重要组成，在拉动社会经济，促进社会发展方面起到了十分重要的作用。但是在社会主义市场经济的快速发展下烟草行业发展受到了前所未有的冲击。在这样的时代背景下烟草行业想要实现更长远的发展需要在管理过程中树立超前思想和危机意识，借助大数据信息系统来更为全面的收集和整理各个信息，强化对行业营销、物流、生产等各环节大数据的采集、挖掘分析、研究利用，不断为行业的发展寻求更理想的环境和途径，进而为人们生产出更贴近市场发展需要的产品和服务。
推进大数据运用的基础工作是十分困难的，既有主观的认识水平和能力，还有客观的投入和技术条件，因此，在未来需要在社会经济的发展下不断寻求能够促进烟草行业长远发展的技术形式，从而推动我国烟草行业的长远、稳定发展。
参考文献：
[1]覃洪汉.大数据在烟草企业精益管理中的应用探索[J].山东工业技术，2017（11）.
[2]张程.大数据和数据挖掘技術在烟草经营管理中的应用[J].企业改革与管理，2017（20）：56.
[3]沈凯.大数据在烟草企业管理项目中的应用创新[J].电子技术与软件工程，2018， No.136（14）：198.
[4]郭文卓，王子豪.大数据技术在江苏烟草数据中心的应用[J].电子制作， 2017（12）：57-58.