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大数据产业现状及应用创新

大数据产业现状及应用创新

课程编号：32126

课程价格：￥26000/天

课程时长：1 天

课程人气：216

行业类别：行业通用     

专业类别：大数据 

授课讲师：傅一航

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
三级经理、中高层领导、政策制定者等相关人员。

【培训收益】


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、大数据时代：你缺的不是一堆方法，而是大数据思维
2、大数据是探索事物发展和变化规律的工具
3、大数据的核心能力
发现业务运行规律及问题
探索业务未来发展趋势
4、从案例看大数据的核心本质
用趋势图来探索产品销量规律
从谷歌的GFT产品探索用户需求变化
从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析
从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性
5、认识大数据分析
什么是数据分析
数据分析的三大作用
常用分析的三大类别
案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）
6、数据分析需要什么样的能力
懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现
7、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
8、大数据分析的两大核心理念

第二部分：大数据产业发展现状
1、大数据的发展阶段
2、大数据行业市场分析
数据量规模
市场规模
3、商业模式分析
4、业务模式分析（租售、产品、服务……）
5、大数据产业市场格局
大数据营收
市场占有率
6、大数据产业链全景图及构成
7、中国大数据产业前景预测
市场规模预测
细分市场预测
8、中国大数据产业发展路线图
第三部分：大数据关键技术（应用技术+系统技术）
1、大数据应用框架体系
数据基础层
数据模型层
业务模型层
业务应用层
2、大数据挖掘的常用方法和常用模型
统计方法（对比、分布、结构、趋势、交叉…）
相关性分析（相关、方差、列联、回归…）
预测分析（回归、时序、决策树、神经网络、判别…）
分类与聚类（客户/市场细分、客户特征提取）
关联分析与产品交叉销售
RFM模型与业务策略（客户价值评估）
3、大数据系统关键技术
Hadoop生态系统简介
技术发展六大方向
4、大数据商用平台介绍
百度大数据平台
淘宝大数据平台
IBM大数据平台
5、大数据带来的机遇与挑战
大数据安全与隐私
6、大数据未来发展的思考与建议

第四部分：大数据的战略和大数据思维
1、国外大数据战略
美国大数据战略
欧洲大数据战略
日本大数据战略
2、国外推行大数据战略的主要做法
3、大数据战略理解——定位决定你的地位
数据即资产
“数据化运营”转变为“运营数据”
“搜索引擎”转变为“推荐引擎”
4、大数据思维——思路决定你的出路
定量思维，一切皆可量化
相关思维，一切皆有联系
实验思维，一切皆可尝试
全样本思维，大数据的简单计算胜过小数据的复杂计算
个性化思维，以消费者为中心
融合思维，全平台大数据帮助你的数据需要整合
第五部分：大数据之应用创新
1、大数据的核心价值——发现规律和预测
2、大数据的应用领域
3、大数据的三层价值
增效：提升运营效率
创收：提升利润
创新：商业模式升级
4、大数据与商业应用
生产：确保流程优化
市场：实现精准营销
设计：进行产品功能优化
5、大数据与社会治理
智能交通
智慧警务
智慧城市
。。。。。。
6、大数据与经济发展
大数据重塑新的产业生态
大数据成为企业升级转型的新引擎
大数据驱动新工业智能化
7、大数据可以治国，也可以强国

结束：探讨与总结。 

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