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大数据思维与应用创新

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大数据思维与应用创新授课老师

傅一航

傅一航大数据专家

华为系大数据专家。计算机软件与理论硕士研究生(研究方向:数据挖掘、搜索引擎)。在华为工作十年,数篇国家专利,曾在英国、日本、荷兰等国做项目,对欧洲、日本的电信市场有比较深的了解。傅老师专注于大数据分析、大数据挖掘等应用技术,及大数据系统解决方案,以及将大数据的数据分析、数据建模、数据挖掘应用于行业及...[详细]

课程简介

【课程目标】

本课程主要帮助大家理解大数据的基本概念,着重探索大数据的本质,理解大数据的核心价值,以及掌握实现大数据价值的三个关键环节,大数据解决业务问题的六个步骤,然后聚焦大数据的七大核心思维,最后,再用案例说明了大数据在各行业的应用场景。

大数据思维,让决策更科学!让管理更高效!让营销更精准!

通过本课程的学习,达到如下目的:

1、 了解大数据基本概念,大数据的本质。

2、 理解大数据的三层核心价值,以及价值实现的三个关键环节。

3、 理解大数据的哲学基础,大数据的七大思维。

4、 熟悉大数据在各行业的应用原理。


【授课时间】

1天时间

【授课对象】

企业各中高层领导、各级主管。


【授课方式】

理论浅讲 + 案例剖析 + 实际落地

本课程突出数据分析的实际应用,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,进行大数据的分析与挖掘,通过营销案例分析,让学员明白大数据思维及其应用,最终实现大数据的价值。

【课程大纲】第一部分: 大数据的核心理念问题:大数据的核心价值是什么?大数据是怎样用于业务决策?

1、 企业的未来技术战略:ABCD战略

Ø A:人工智能Artificial Intelligence

Ø B:区块链Block chain

Ø C:云计算Cloud

Ø D:大数据big Data

2、 大数据的本质

Ø 是探索事物发展和变化规律的工具

Ø 大数据的十字特征

3、 大数据的核心能力

Ø 探索业务运行规律及问题

Ø 发现业务发展和变化趋势

Ø 呈现事物间相互联系相互影响的关系

4、 从案例看大数据的核心本质

Ø 用数据探索业务的规律(客流量规律)

Ø 用数据发现业务的变化(谷歌的GFT)

Ø 用数据探索事物间关系(大数据炒股)

Ø 用数据预测事物的未来(经济危机预测)

Ø 从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析

5、 大数据价值实现的三个关键环节

Ø 业务数据化

Ø 数据信息化

Ø 信息策略化

6、 大数据应用系统的四层结构

Ø 数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层

第二部分: 大数据分析六步曲1、 数据分析的三个阶段

Ø 现状分析

Ø 原因分析

Ø 预测分析

2、 大数据分析六步曲

3、 步骤1:明确目的--理清思路

Ø 确定分析目的:要解决什么样的业务问题

Ø 确定分析思路:分解业务问题,构建分析框架

4、 步骤2:数据收集—理清思路

Ø 明确收集数据范围

Ø 确定收集来源

Ø 确定收集方法

5、 步骤3:数据预处理—寻找答案

Ø 数据质量评估

Ø 数据清洗、数据处理和变量处理

Ø 探索性分析

6、 步骤4:数据分析--寻找答案

Ø 选择合适的分析方法

Ø 构建合适的分析模型

Ø 选择合适的分析工具

7、 步骤5:数据展示--观点表达

Ø 选择恰当的图表

Ø 选择合适的可视化工具

8、 步骤6:报表撰写--观点表达

Ø 选择报告种类

Ø 完整的报告结构

演练:如何用大数据来支撑手机精准营销项目

第三部分: 大数据的七大思维1、 大数据改变我们的思维框架

2、 大数据的三层变革

Ø 工具变革

Ø 思维变革

Ø 文化变革

3、 大数据带来的思维变革

Ø 从拍脑袋到科学决策

Ø 从经验决策到数据驱动决策

Ø 从定性描述到定量分析

Ø 从追求因果关系到探索相关决策

Ø 从追求算法到追求数据

Ø 从领导说了算到基于数据事实

4、 大数据的七大思维

Ø 定量思维

Ø 相关思维

Ø 预测思维

Ø 实验思维

Ø 样本思维

Ø 个性化思维

Ø 融合思维

第四部分: 大数据应用案例1、 大数据在企业的三层价值

Ø 增效(对内增效)

Ø 创收(对外创收)

Ø 创新(模块创新)

2、 大数据在行业中的常见应用

Ø 大数据+保险

Ø 大数据+金融

Ø 大数据+旅游

Ø 大数据+零售

3、 如何寻找影响因素?

案例:运算商如何解决增量不增收的困境?

4、 如何寻找目标客户(用户匹配模型)

案例:杂志社去哪里寻找订阅用户

5、 如何进行精准广告投放(利用响应模型优化)?

案例:宜家IKE如何实现产品手册的精准发送

6、 如何实现客户群划分(聚类)?

案例:找到汽车行业的细分客户群

案例:宝洁公司实现多层次客户的产品试销

7、 如何预测客户行为(分类预测),实现精准推荐?

案例:银行构建欠贷用户模型,实现风险控制

案例:保险欺诈监测模型

8、 如何实现产品的交叉销售?

案例:沃尔玛通过交叉销售,促进产品销量提升

9、 如何预测产品销量/销售金额

案例:菜鸟物流如何提升物流速度

10、 如何进行产品设计与优化?

案例:从销量看出客户主要关注产品的哪些功能和特性?


结束:课程总结与问题答疑。


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