数据分析驾驶舱（大屏）实战应用

【培训对象】
1、本课程适合于企业领导层、管理层、数据相关人员； 2、适合于数据分析驾驶舱（大屏）设计人员、需求人员、数据分析人员； 3、适合于数据软件开发人员、测试人员；

【培训收益】

时间 内容
第一天
第1个主题：数据分析驾驶舱（大屏）（数据分析驾驶舱（大屏））（90分钟）
1、数据分析驾驶舱（大屏）诞生的背景
2、数据分析驾驶舱（大屏）应用案例
3、数据分析驾驶舱（大屏）解决的问题
4、数据分析驾驶舱（大屏）的价值
5、数据分析驾驶舱（大屏）对战略决策的支持
6、数据分析驾驶舱（大屏）合理调配企业资源
7、案例分享：列举具有代表性的数据分析驾驶舱（大屏）应用案例，对问题产生的深层次原因进行剖析，从根本上探讨解决问题的思路，并借鉴某些大型公司的解决思路，如工行、阿里等的解决方案，以及业界的解决标准

第2个主题：数据分析驾驶舱（大屏）研发过程（数据分析驾驶舱（大屏）研发过程）（90分钟）
1、数据分析驾驶舱（大屏）需求
2、定义数据分析驾驶舱（大屏）目标
3、数据分析驾驶舱（大屏）搜集数据
4、数据分析驾驶舱（大屏）数据取样
5、数据分析驾驶舱（大屏）数据探索
6、数据分析驾驶舱（大屏）数据清洗
7、数据分析
8、数据分析驾驶舱（大屏）建模
9、模型评价
10、生产发布
11、案例分享：数据分析驾驶舱（大屏）思路与开发过程，使学员理解数据分析驾驶舱（大屏）的制作过程

第3个主题：数据分析驾驶舱数据清洗（数据分析驾驶舱数据清洗）（90分钟）
1、数据分析驾驶舱数据清洗基本原理
2、数据分析驾驶舱数据清洗常用方法
3、ETL过程
4、数据集成
5、数据抽取
6、数据转换
7、数据清洗
8、数据装载
9、元数据
10、清洗规则
a)数据补缺
b)数据替换
c)格式规范化
d)主外键约束
11、字符集处理
12、缓慢变化维处理
13、增量、实时同步的处理
14、断点续传
15、错误数据的检测
16、变化数据的捕获
17、抽取异常中止的处理
18、数据立方体
19、OLAP的数据模型
20、MOLAP（多维数据模型）
21、ROLAP（关系数据模型）
22、HOLAP（混合数据模型）
23、维的层次和层数
24、多维数据模型
25、钻取（Drill-up和Drill-down）
26、上卷（Roll up）
27、切片（Slice）和切块（Dice）
28、旋转（Pivot）
29、案例分享：基于中海油集采数据管理平台现有数据的数据收集、清洗与应用案例分享，使学员理解解决问题的方法以及效果
30、案例分享：常用方法及工具介绍

第4个主题：数据分析Dashboard驾驶舱的通用设计方法（数据分析Dashboard驾驶舱的通用设计方法）（90分钟）
1、数据分析Dashboard驾驶舱的通用设计方法
2、数据连接与管理
3、初级可视化分析
4、高级数据操作
5、高级可视化分析
6、统计分析
7、分析图表整合
8、分析成果共享
9、数据分析Dashboard驾驶舱的权限管理
10、基于角色权限控制RBAC
11、合理的数据呈现
12、分析报告报告撰写
13、如何撰写一份优秀的数据分析报告

时间 内容
第二天
第5个主题：数据驾驶舱建模方法（数据驾驶舱建模方法）（90分钟）
1、数据驾驶舱建模方法
2、数据源管理
3、数据的筛选与过滤
4、工作表设计
5、仪表板设计与使用
6、故事的构思与设计
7、数据驾驶舱报告分析模板规划
8、数据驾驶舱报告分析模板制作
9、如何撰写一份优秀的数据分析报告

第6个主题：数据驾驶舱的常见可视化图表的分类和用途介绍（数据驾驶舱的常见可视化图表的分类和用途介绍）（90分钟）
1、数据驾驶舱的常见可视化图表的分类和用途介绍
2、散点图制作和用途介绍
3、折线图制作和用途介绍
4、柱状图制作和用途介绍
5、条形图制作和用途介绍
6、饼图制作和用途介绍
7、面积图制作和用途介绍
8、直方图制作和用途介绍
9、柏拉图制作和用途介绍
10、雷达图制作和用途介绍
11、箱线图制作和用途介绍
12、仪表盘制作和用途介绍
13、玫瑰图制作和用途介绍
14、热力图制作和用途介绍
15、地图制作和用途介绍
16、文字云制作和用途介绍
17、案例分享：深入探讨数据图形的应用场景和规划，并分享公司的现有案例

第7个主题：数据分析驾驶舱（大屏）的实践（数据分析驾驶舱（大屏）的实践）（180分钟）
1、数据分析驾驶舱（大屏）的实践
2、数据分析驾驶舱（大屏）需求分析
3、数据分析驾驶舱（大屏）构思与设计
4、数据源管理与数据提取
5、数据分析驾驶舱（大屏）模板设计
6、数据分析驾驶舱（大屏）生成
7、数据分析驾驶舱（大屏）发布
8、数据分析驾驶舱（大屏）权限管理
9、案例分享：基于中海油集采数据管理平台现有数据，结合日常领导层，管理层和执行层的业务操作需求，设计满足不同级别人员驾驶舱模板，取数逻辑 

尹老师
多年从事人工智能、深度学习、大数据、区块链、云计算、物联网研发工作经验，资深软件架构师，数学博士，北航移动云计算硕士，Cloudera大数据认证（图1），项目管理师（PMP）认证（图2），移动云计算专家，主要研究方向包括人工智能、深度学习、机器学习、数据挖掘、数据分析、大数据、云计算、移动开发、互联网营销、电子商务、项目管理等；曾就职于阿里等互联网企业，IBM、华为等知名大型企业，现任某大型知名互联网企业首席架构，负责人工智能、深度学习、机器学习、数据挖掘、数据分析、大数据、区块链、云计算、PaaS平台研发工作。
IT从业近二十年，秉承理论与实践相结合，在学习中实践，在实践中学习，积累了丰富的理论与实践经验，并且乐于将自己的经验分享。尹老师具有敏锐的目光与头脑，发现并集成整合社会资源，为企业节省资源并创造价值，达到为合作伙伴创收的目的。曾为多家国内知名企业提供培训与咨询，包含阿里集团、华为、中国移动、中国电信、中国联通、当当网、中石油、中石化、中国电网、中国银行、中国工商银行、浦发银行、阿尔卡特朗讯、中航国际等。拥有人工智能、深度学习、机器学习、数据挖掘、数据分析、大数据、区块链、物联网、大流量、高并发、分布式的大型网站架构和设计经验。曾主导过多个人工智能、深度学习、机器学习、数据挖掘、数据分析、区块链、物联网、私有云、公有云建设项目，早些年也主导过ERP、CMS等软件项目，积累了丰富的实践经验，这些项目中包含多个数百万、上千万的大型项目。项目经历：呼叫中心人工智能客服研发项目、贵州省政府云呼叫中心建设项目、广东发展银行电营、运维大数据分析项目、中石油工程设计西南分公司云计算项目评审委员、中石油大数据挖掘项目，电商库存预测大数据分析项目、大型ERP、电子商务、CRM、电子政务等多个项目。
尹老师在工作中研究新技术、新框架、及时更新知识体系，并长期坚持编写架构核心代码。在技术平台方面，善于TensorFlow、Keras、Hadoop、Spark、Docker、Kubernetes、OpenStack、Storm等技术平台的应用与运维。深入理解TensorFlow、Keras、Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、Hive、Sqoop、BigTable 等人工智能、大数据技术和开源框架理论。对于云计算体系有深刻认识，及独到的见解，如OpenStack的技术架构、安装部署、运维等。在移动云计算方面，善于设计与建设云计算体系；也善于移动云计算相关的咨询与培训。在项目管理方面，善于使用敏捷项目管理方法，把客户的需求变更作为常态，作为软件架构设计的一部分，减少需求变更带来的返工；善于捕捉、挖掘、分析客户需求，为用户提供满意的产品。

图1. 大数据行业公认的Cloudera认证

图2. 含金量较高的PMP认证

讲师经验
1、阿里巴巴集团云计算、大数据、区块链、物联网咨询师
2、百度云计算、大数据、区块链、物联网咨询师及讲师
3、中国移动多省人工智能、大数据、区块链、物联网、云计算特聘讲师
4、中国移动多省Docker特聘讲师
5、中国移动研究院微特聘讲师
6、中国联通总部人工智能、大数据、区块链、物联网、云计算特聘讲师
7、中国电信人工智能、大数据、区块链、物联网、云计算、虚拟化特约讲师
8、中国人民银行人工智能、大数据、区块链、物联网特聘讲师
9、中国工商银行人工智能、大数据、区块链、物联网讲师
10、花旗银行人工智能、大数据、区块链、物联网讲师
11、招商银行人工智能、大数据调优、区块链、物联网讲师
12、中信银行人工智能、分布式数据库、区块链、物联网讲师
13、中国航天三院人工智能、大数据、区块链、物联网咨询师
14、中国石油人工智能、大数据、区块链、物联网、云计算特聘讲师
15、中国石化人工智能、大数据、云计算特聘讲师
16、中国电力科学研究院流计算特聘讲师
17、西安电信十所人工智能、大数据架构设计、区块链、物联网讲师
18、RedHat（中国）大数据咨询师
19、中电28所人工智能、大数据、区块链、物联网特聘讲师
20、北京中电普华人工智能、大数据、区块链、物联网特聘讲师
21、中国石油东方地球物理公司大数据咨询师
22、当当网人工智能、云计算、大数据咨询师
23、北航人工智能、云计算、大数据、区块链、物联网特聘企业讲师
24、阿尔卡特-朗讯（Alcatel-Lucent）虚拟化与OpenStack培训特约讲师
25、中石油工程设计西南分公司云计算数据中心建设项目
26、广东发展信用卡精准营销项目
27、广东发展银行电营、运维大数据分析项目
28、电商库存预测大数据分析项目
29、中航国际大综贸易云计算规划项目咨询、培训讲师
30、北京民生软件SaaS平台研发咨询师
31、北京立达资本项目管理信息系统解决方案咨询师
32、曾任大型ERP、电子商务、CRM、电子政务等项目经理

项目经验
1、云呼叫中心人工智能客服项目研发
2、云呼叫中心PaaS平台首席架构师
3、贵州省政府云呼叫中心建设项目
4、广东发展信用卡智能精准营销项目
5、广东发展银行电营、运维大数据分析、区块链、物联网项目
6、中石油工程设计西南分公司云计算项目评审委员、培训讲师
7、中石油人工智能、大数据挖掘、区块链、物联网项目，项目经理
8、电商库存预测大数据分析项目
9、智能物流、智能供应链管理项目
10、中航国际大综贸易云计算规划项目咨询、培训讲师
11、北京民生软件SaaS平台研发咨询师
12、北京立达资本项目管理信息系统解决方案咨询师
13、曾任大型ERP、电子商务、CRM、电子政务等多个项目的项目经理 

• 业务数据分析II（Excel）

   

  【课程背景】数据分析有多个含义，普通含义的数据分析包括展现数据的趋势，对数据做分类汇总，发现其中的TOPN数据，对比数据的不同与变化等。这些常规分析可以通过数据透视表来完成。这些内容在课程《业务数据分析I》中已经详细介绍了。而对数据的深入分析还包括发现数据之间的模式，规律，相关性及因果关系，预测未来业务数据，对数据进行统计分析从而发现问题等等。 ..

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• 业务数据分析I（Excel）

   

  【课程背景】数据分析是数据应用的重要目的。海量的，纷繁复杂的原始数据只有经过分析才能抽取关键信息，获得对数据的准确认知，才能对未来起到知道作用。本课程从准备数据开始，一步一步的经过数据整理，分析，最终做出报表呈现分析结果，并通过各个领域的案例，使您可以快速将学习到的分析和预测方法落实到您的实际工作中。【课程大纲】（..

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• 综合问题解决模式：DOE整合实战应用

   

  课程大纲第一部分DOE的作用DOE的前世今生试验目的产品生成的全过程中，DOE在何处使用？优化的产品生成过程解析过程设置与控制中的DOE应用质量问题处理及改进活动中的DOE试验策略与步骤用共同参与的产品项目活动来说明DOE的作用第二部分DOE入手—特性与风险分析策略特性及特性分类功能界面风险..

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• 数据分析与图示化呈现技巧

   

  课程背景据统计，我们日常工作中，通过视觉获取的信息超过70%，所以如何将数据图示化、视觉化，如果让老板、领导或者客户、消费者在短时间内迅速get到你想表达的信息在当今信息化时代显得尤为重要。基于商务应用需要，Office高效办公专家李宪磊老师以多年的企业实战工作经验和企业实际需求为出发点，开发出《数据分析与图示化呈现技巧》课程。本课程结合日常的数据信..

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• 服装行业终端店长——店铺商品数据分析课程

   

  【课程大纲】1.店铺商品的构成分析2.店铺商品的订货方法3.店铺商品数据分析的要点4.店铺商品陈列的方法5.店铺商品促销管理方法6. 店铺商品库存管理

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• 新零售用户行为数据分析与产品优化

   

  第一单元 用户分类1.用户分析集中的三个方面u用户统计监控u用户定向营销u用户调研2.互联网思维——用户为中心u顾客-用户u顾客为中心-用户为中心u顾客至上-用户体验至上3.用户分析的指标u访问用户数u新用户数u活跃用户数u流失用户数4.新老用户5.新活跃用户和流失用户 ..

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  人气：663