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    N700256380 大数据思维与应用案例 2615
    课程描述:

    大数据思维与应用

    适合人员: 中层领导  高层管理者  营销总监  销售经理  
    培训讲师: 傅一航
    培训天数: 1天
    培训费用: ¥元
    大数据思维与应用
     
    【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。
     
    【授课对象】
    企业各中高层领导、各级主管。
     
    【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
    A:人工智能Artificial Intelligence
    B:区块链Block chain
    C:云计算Cloud
    D:大数据big Data
    2、 大数据的本质
    -是探索事物发展和变化规律的工具
    -大数据的十字特征
    3、 大数据的核心能力
    -探索业务运行规律及问题
    -发现业务发展和变化趋势
    -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
    -用数据探索业务的规律(客流量规律)
    -用数据发现业务的变化(谷歌的GFT)
    -用数据探索事物间关系(大数据炒股)
    -用数据预测事物的未来(经济危机预测)
    -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
    -业务数据化
    -数据信息化
    -信息策略化
    6、 大数据应用系统的四层结构
    -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
    -现状分析
    -原因分析
    -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
    -确定分析目的:要解决什么样的业务问题
    -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
    -明确收集数据范围
    -确定收集来源
    -确定收集方法
    5、 步骤3:数据预处理—寻找答案
    -数据质量评估
    -数据清洗、数据处理和变量处理
    -探索性分析
    6、 步骤4:数据分析--寻找答案
    -选择合适的分析方法
    -构建合适的分析模型
    -选择合适的分析工具
    7、 步骤5:数据展示--观点表达
    -选择恰当的图表
    -选择合适的可视化工具
    8、 步骤6:报表撰写--观点表达
    -选择报告种类
    -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
    -工具变革
    -思维变革
    -文化变革
    3、 大数据带来的思维变革
    -从拍脑袋到科学决策
    -从经验决策到数据驱动决策
    -从定性描述到定量分析
    -从追求因果关系到探索相关决策
    -从追求算法到追求数据
    -从领导说了算到基于数据事实
    4、 大数据的七大思维
    -定量思维
    -相关思维
    -预测思维
    -实验思维
    -样本思维
    -个性化思维
    -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
    -增效(对内增效)
    -创收(对外创收)
    -创新(模块创新)
    2、 大数据在行业中的常见应用
    -大数据+保险
    -大数据+金融
    -大数据+旅游
    -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。
     
    大数据思维与应用
      本课程名称:大数据思维与应用
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    傅一航
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