大数据思维与应用创新
【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
? 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: 表撰写–观点表达
? 选择 告种类
? 完整的 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 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。
傅老师 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,五项国家专利,在华为工作期间获得华为数项奖项,曾在英国、日本、荷兰和比利时等海外市场做项目,对大数据有深入的研究。
傅老师专注于大数据分析与挖掘、机器学习等应用技术,以及大数据系统部署解决方案。旨在将大数据的数据分析、数据挖掘、数据建模应用于行业及商业领域,解决行业实际的问题。
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