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大數據綜合應用和發展解析

【課程背景】
    通過本次培訓中實際案例的分享，幫助企業認識到大數據時代的發展趨向，新的經濟形態的發展形式，把握住大數據時代的發展機遇；使企業掌握在大數據時代，如何進行企業發展和管理創新的方式、方法，把大數據作為工具，促進企業的發展。

【課程亮點】
    未來時代是DT的時代、是萬物互聯的時代，是競爭是機遇和挑戰并存的時代，在新經濟下，如何能讓我們的平臺脫穎而出，根據產業機會，如何做好產品創新和平臺創新，本課程將詳細介紹以上部分，理論結合實際案例，課程落地性極強。

【課程收益】
培訓完結后，學員能夠：
－了解大數據和云計算時代給企業帶來的機遇
－了解大數據和云計算時代新經濟體的模型和服務及盈利模式；
－了解大數據應用經驗和技術架構；
－了解DT時代新零售、新技術、新能源、新制造及新金融之間的關系；
－了解DT時代客戶畫像的建立方法以及產品設計的優化策略
－了解DT時代數據營銷的基本方式
－了解DT時代數據分析的邏輯思路和具體的辦法
－了解DT時代產品定位和市場營銷定價策略

【課程對象】產品中心（總監、經理、主管）、運營中心管理人員、技術中心管理人員

【課程時長】2天 (6小時/天）

【課程大綱】
第一章   企業為什么要重視大數據
1、什么是大數據 
2、互聯網時代帶來的大數據的革命 
3、大數據的思考 
4、大數據、云計算、人工智能及物聯網之間的邏輯關系

第二章   傳統行業面對產業互聯和數據時代的企業效率提升
1、如何通過云計算和大數據讓自身產業的物流倉儲效率*化提升 
1）智能倉儲是物聯網時代的趨勢 
2）智能倉儲和智慧物流對于我們有哪些幫助 
2、 云計算和大數據是如何改變產業金融的 
1）傳統企業應該如何面對新金融 
2）傳統企業在新金融中的機會點 
3）產業互聯網金融和數據金融的區別是什么 
3、云計算和大數據是如何改變產業物流的 
4、數據是如何改變傳統企業的 
案例：找鋼網及西域工業品電商模式、鯨工工業品電商模式、震坤行工業品電商模式的效率提升介紹。

第三章   大數據時代的思維和新經濟模式
1、大數據時代下的互聯網新思維 
2、大數據對新零售的變革； 
3、大數據對新農業的變革； 
4、大數據對新共享經濟的變革； 
5、大數據對新制造的變革； 
6、大數據對新金融的變革； 
7、大數據對傳統企業行業產生的影響和變革； 
案例：大數據的B2B“攪局者”到底要做什么

第四章   大數據時代五新的關系
1、DT的大數據給金融、技術、能源、零售業及渠道等帶來的變化分別是什么: 
－什么是互聯網金融，什么又是物聯網金融，新金融給我們企業帶來的機會是什么？ 
－五新將給我們企業帶來哪些機會？ 
案例：新能源，新技術，新零售，新金融給傳統行業帶來的實戰機會

第五章   大數據時代產品設計
1、DT時代產品定位核心功能 
2、UED設計師應該具備的三種心態及知識圖譜 
3、理解什么是數據時代下的設計體驗及產品交互 
4、產品管理體驗管理與創新 
5、什么是數據設計，如何做好數據鏈條設計 
案例：阿里內部產品設計，滴滴打車全體驗設計。

第六章   大數據時代的用戶畫像和客戶模型
1、客戶獲取分析 2、客戶激活響應與偏好分析 
2、客戶保有與流失分析 
3、客戶價值分析 
4、客戶細分維度選擇 
5、客戶細分維度處理及案例 
6、客戶細分目標及市場定價 
7、客戶細分辦法比較

第七章   企業如何做好大數據營銷
1、盤活數據資產  
2、淘寶數據王國——海量數據稱王  
3、亞馬遜數據庫——*營銷制勝 
4、大數據時代的線上線下融合  
5、大數據時代面臨的挑戰  
6、大數據讓營銷更精準 
7、大數據與品牌代言  
8、大數據的用戶體驗  
9、大數據的粉絲經濟  
10、小米的崛起之路

第八章   企業如何做好數據分析
1、數據分析是神馬?數據分析基本過程？ 
2、數據分析面臨的常見問題 
－不知道分析什么（分析目的不明確） 
－不知道怎樣分析（缺少分析方法） 
－不知道收集什么樣的數據（業務理解不足） 
－不知道下一步怎么做（不了解分析過程） 
－看不懂數據表達的意思（數據解讀能力差） 
－擔心分析不夠全面（分析思路不系統） 
－認識數據分析 
－什么是數據分析 
－數據分析的三大作用 
－數據分析的三大類別 
3、數據分析需要什么樣的能力 
－懂業務、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現 
4、大數據應用的四層結構 
－數據基礎層、數據模型層、業務模型層、業務應用層 
5、數據分析與挖掘在企業中的應用

第九章   數據分析基本過程
1、數據分析的六步曲 
2、步驟1：明確目的--理清思路 
－先有數據還是先有問題？ 
－確定分析目的 
－確定分析思路 
3、步驟2：數據收集—理清思路 
－明確收集數據范圍 
－確定收集來源
 －確定收集方法 
4、步驟3：數據預處理—尋找答案 
－數據清洗、轉化、提取、計算 
－數據質量評估 
5、步驟4：數據分析--尋找答案 
－分析方法選擇 
－構建合適的分析模型 
－分析工具選擇 
6、步驟5：數據展示--觀點表達 
－選擇合適的可視化工具 
－選擇恰當的圖表 
7、步驟6：報表撰寫--觀點表達 
－選擇報告種類 
－完整的報告結構 
8、數據分析的三大誤區

大數據綜合應用和發展解析