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大数据分析的产品需求洞察

课程编号:26191

课程价格:¥32000/天

课程时长:1 天

课程人气:273

行业类别:行业通用     

专业类别:管理技能 

授课讲师:韩迎娣

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
产品研发团队、产品经理、产品需求调研团队

【培训收益】
了解大数据、工业大数据的应用现状与痛点 大数据、工业大数据的特点、差异性、技术图谱及大数据思维 大数据分析、建模、标签化管理、数据洞察产品需求 大数据下的产品场景,找回需求原点,构建产品需求场景 产品数据分析与挖掘、产品研发前置分析、研发过程及商业应用全周期 产品商业应用的数据触角,致力打造未来数字化的“智链企业” 数据共享过程的歧视与公平,大数据推动未来智能制造

一、认识大数据与工业大数据
1、大数据、工业大数据应用现状与痛点
大数据应用现状
大数据应用误区
大数据应用困扰及痛点
2、什么是大数据、工业大数据?
大数据、工业大数据概念
大数据能做什么
大数据应用价值
大数据与工业大数据技术关系
3、工业大数据特征与特点
4、大数据与工业大数据的差异性
5、大数据技术图谱
大数据技术基础
大数据的数据源特点
大数据技术逻辑
大数据全域识别
大数据数据展现
6、大数据思维
全样
容错
相关
智能
案例:
二、大数据分析与建模
1、大数据分析与建模
建模
训练模型
应用模型
优化模型
2、大数据标签化管理
数据标签
标签
多样化标签与场景化应用
基于标签化的产品画像
3、数据洞察产品需求
4、大数据为工业互联网赋能
5、工业大数据的数据挖掘与建模
工业大数据挖掘流程与逻辑
工业大数据基本算法逻辑
工业大数据挖掘特性
工业大数据建模逻辑
数据+模型=能力
6、数据安全
数据全生命周期管理
安全策略
数据管理策略
防护措施
案例:
三、贯穿整个产品生命周期的数据挖掘
1、大数据分析与数据挖掘
业务场景
数据建模
挖掘算法
相关分析
2、大数据应用场景及场景解析
3、找回需求原点,构建产品需求场景
4、产品数据分析与挖掘的样本条件
5、产品研发前置分析
需求任务
研究目的
关键指标
6、产品生命周期 - 产品研发设计
策略研究
概念评估
产品研发
产品测试
7、产品生命周期 – 商业应用
导入
发展
成熟
衰退
8、产品商业应用的数据触角
案例:
四、大数据驱动新一代制造研发体系
1、数据驱动,场景进阶
2、工业大数据、云计算与数据算法关系
2、致力打造未来数字化的“智链企业”
与合作伙伴的“数字化共生”
提供卓越客户体验
充分融合协作模型
构建创新业务的能力平台
3、歧视与公平
人为歧视
数据歧视
模型歧视
间接歧视
4、数据共享,解锁全新价值
差分隐私
联合分析
同态加密
零知识证明
安全多方计算
5、大数据,推动智能制造 

咨询电话:
0571-86155444
咨询热线:
  • 微信:13857108608
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