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大數據分析的產品需求洞察

課程編號:26191

課程價格:¥32000/天

課程時長:1 天

課程人氣:363

行業類別:行業通用     

專業類別:管理技能 

授課講師:韓迎娣

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
產品研發團隊、產品經理、產品需求調研團隊

【培訓收益】
了解大數據、工業大數據的應用現狀與痛點 大數據、工業大數據的特點、差異性、技術圖譜及大數據思維 大數據分析、建模、標簽化管理、數據洞察產品需求 大數據下的產品場景,找回需求原點,構建產品需求場景 產品數據分析與挖掘、產品研發前置分析、研發過程及商業應用全周期 產品商業應用的數據觸角,致力打造未來數字化的“智鏈企業” 數據共享過程的歧視與公平,大數據推動未來智能制造

一、認識大數據與工業大數據
1、大數據、工業大數據應用現狀與痛點
大數據應用現狀
大數據應用誤區
大數據應用困擾及痛點
2、什么是大數據、工業大數據?
大數據、工業大數據概念
大數據能做什么
大數據應用價值
大數據與工業大數據技術關系
3、工業大數據特征與特點
4、大數據與工業大數據的差異性
5、大數據技術圖譜
大數據技術基礎
大數據的數據源特點
大數據技術邏輯
大數據全域識別
大數據數據展現
6、大數據思維
全樣
容錯
相關
智能
案例:
二、大數據分析與建模
1、大數據分析與建模
建模
訓練模型
應用模型
優化模型
2、大數據標簽化管理
數據標簽
標簽
多樣化標簽與場景化應用
基于標簽化的產品畫像
3、數據洞察產品需求
4、大數據為工業互聯網賦能
5、工業大數據的數據挖掘與建模
工業大數據挖掘流程與邏輯
工業大數據基本算法邏輯
工業大數據挖掘特性
工業大數據建模邏輯
數據+模型=能力
6、數據安全
數據全生命周期管理
安全策略
數據管理策略
防護措施
案例:
三、貫穿整個產品生命周期的數據挖掘
1、大數據分析與數據挖掘
業務場景
數據建模
挖掘算法
相關分析
2、大數據應用場景及場景解析
3、找回需求原點,構建產品需求場景
4、產品數據分析與挖掘的樣本條件
5、產品研發前置分析
需求任務
研究目的
關鍵指標
6、產品生命周期 - 產品研發設計
策略研究
概念評估
產品研發
產品測試
7、產品生命周期 – 商業應用
導入
發展
成熟
衰退
8、產品商業應用的數據觸角
案例:
四、大數據驅動新一代制造研發體系
1、數據驅動,場景進階
2、工業大數據、云計算與數據算法關系
2、致力打造未來數字化的“智鏈企業”
與合作伙伴的“數字化共生”
提供卓越客戶體驗
充分融合協作模型
構建創新業務的能力平臺
3、歧視與公平
人為歧視
數據歧視
模型歧視
間接歧視
4、數據共享,解鎖全新價值
差分隱私
聯合分析
同態加密
零知識證明
安全多方計算
5、大數據,推動智能制造 

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