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    大數據思維與應用案例

    課程編號:32127

    課程價(jià)格:¥26000/天

    課程時(shí)長(cháng):1 天

    課程人氣:469

    行業(yè)類(lèi)別:行業(yè)通用     

    專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:大數據 

    授課講師:傅一航

    • 課程說(shuō)明
    • 講師介紹
    • 選擇同類(lèi)課
    【培訓對象】
    企業(yè)各中高層領(lǐng)導、各級主管。

    【培訓收益】


    第一部分:大數據的核心理念
    問(wèn)題:大數據的核心價(jià)值是什么?大數據是怎樣用于業(yè)務(wù)決策?
    1、企業(yè)的未來(lái)技術(shù)戰略:ABCD戰略
    A:人工智能Artificial Intelligence
    B:區塊鏈Block chain
    C:云計算Cloud
    D:大數據big Data
    2、大數據的本質(zhì)
    是探索事物發(fā)展和變化規律的工具
    大數據的十字特征
    3、大數據的核心能力
    探索業(yè)務(wù)運行規律及問(wèn)題
    發(fā)現業(yè)務(wù)發(fā)展和變化趨勢
    呈現事物間相互聯(lián)系相互影響的關(guān)系
    4、從案例看大數據的核心本質(zhì)
    用數據探索業(yè)務(wù)的規律(客流量規律)
    用數據發(fā)現業(yè)務(wù)的變化(谷歌的GFT)
    用數據探索事物間關(guān)系(大數據炒股)
    用數據預測事物的未來(lái)(經(jīng)濟危機預測)
    從美國總統競選看大數據對選民行為進(jìn)行分析
    5、大數據價(jià)值實(shí)現的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節
    業(yè)務(wù)數據化
    數據信息化
    信息策略化
    6、大數據應用系統的四層結構
    數據基礎層、數據模型層、業(yè)務(wù)模型層、業(yè)務(wù)應用層

    第二部分:大數據分析六步曲
    1、數據分析的三個(gè)階段
    現狀分析
    原因分析
    預測分析
    2、大數據分析六步曲
    3、步驟1:明確目的--理清思路
    確定分析目的:要解決什么樣的業(yè)務(wù)問(wèn)題
    確定分析思路:分解業(yè)務(wù)問(wèn)題,構建分析框架
    4、步驟2:數據收集—理清思路
    明確收集數據范圍
    確定收集來(lái)源
    確定收集方法
    5、步驟3:數據預處理—尋找答案
    數據質(zhì)量評估
    數據清洗、數據處理和變量處理
    探索性分析
    6、步驟4:數據分析--尋找答案
    選擇合適的分析方法
    構建合適的分析模型
    選擇合適的分析工具
    7、步驟5:數據展示--觀(guān)點(diǎn)表達
    選擇恰當的圖表
    選擇合適的可視化工具
    8、步驟6:報表撰寫(xiě)--觀(guān)點(diǎn)表達
    選擇報告種類(lèi)
    完整的報告結構
    演練:如何用大數據來(lái)支撐手機精準營(yíng)銷(xiāo)項目

    第三部分:大數據的七大思維
    1、大數據改變我們的思維框架
    2、大數據的三層變革
    工具變革
    思維變革
    文化變革
    3、大數據帶來(lái)的思維變革
    從拍腦袋到科學(xué)決策
    從經(jīng)驗決策到數據驅動(dòng)決策
    從定性描述到定量分析
    從追求因果關(guān)系到探索相關(guān)決策
    從追求算法到追求數據
    從領(lǐng)導說(shuō)了算到基于數據事實(shí)
    4、大數據的七大思維
    定量思維
    相關(guān)思維
    預測思維
    實(shí)驗思維
    樣本思維
    個(gè)性化思維
    融合思維

    第四部分:大數據應用案例
    1、大數據在企業(yè)的三層價(jià)值
    增效(對內增效)
    創(chuàng )收(對外創(chuàng )收)
    創(chuàng )新(模塊創(chuàng )新)
    2、大數據在行業(yè)中的常見(jiàn)應用
    大數據+保險
    大數據+金融
    大數據+旅游
    大數據+零售
    3、如何尋找影響因素?
    案例:運算商如何解決增量不增收的困境?
    4、如何尋找目標客戶(hù)(用戶(hù)匹配模型)
    案例:雜志社去哪里尋找訂閱用戶(hù)
    5、如何進(jìn)行精準廣告投放(利用響應模型優(yōu)化)?
    案例:宜家IKE如何實(shí)現產(chǎn)品手冊的精準發(fā)送
    6、如何實(shí)現客戶(hù)群劃分(聚類(lèi))?
    案例:找到汽車(chē)行業(yè)的細分客戶(hù)群
    案例:寶潔公司實(shí)現多層次客戶(hù)的產(chǎn)品試銷(xiāo)
    7、如何預測客戶(hù)行為(分類(lèi)預測),實(shí)現精準推薦?
    案例:銀行構建欠貸用戶(hù)模型,實(shí)現風(fēng)險控制
    案例:保險欺詐監測模型
    8、如何實(shí)現產(chǎn)品的交叉銷(xiāo)售?
    案例:沃爾瑪通過(guò)交叉銷(xiāo)售,促進(jìn)產(chǎn)品銷(xiāo)量提升
    9、如何預測產(chǎn)品銷(xiāo)量/銷(xiāo)售金額
    案例:菜鳥(niǎo)物流如何提升物流速度
    10、如何進(jìn)行產(chǎn)品設計與優(yōu)化?
    案例:從銷(xiāo)量看出客戶(hù)主要關(guān)注產(chǎn)品的哪些功能和特性?

    結束:課程總結與問(wèn)題答疑。 

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