【培訓(xùn)對(duì)象】
中高層領(lǐng)導(dǎo)、政策制定者等相關(guān)人員。

【培訓(xùn)收益】

第一部分：大數(shù)據(jù)的核心理念
問題：大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是什么？大數(shù)據(jù)是怎樣用于業(yè)務(wù)決策？
1、大數(shù)據(jù)時(shí)代：你缺的不是一堆方法，而是大數(shù)據(jù)思維
2、大數(shù)據(jù)是探索事物發(fā)展和變化規(guī)律的工具
3、一切不以解決業(yè)務(wù)問題為導(dǎo)向的大數(shù)據(jù)都是耍流氓
4、大數(shù)據(jù)的核心能力
發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)運(yùn)行規(guī)律及問題
探索業(yè)務(wù)未來發(fā)展趨勢(shì)
5、從案例看大數(shù)據(jù)的核心本質(zhì)
用趨勢(shì)圖來探索產(chǎn)品銷量規(guī)律
從谷歌的GFT產(chǎn)品探索用戶需求變化
從美國總統(tǒng)競(jìng)選看大數(shù)據(jù)對(duì)選民行為進(jìn)行分析
從大數(shù)據(jù)炒股看大數(shù)據(jù)如何探索因素的相關(guān)性
6、認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)分析
什么是數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析的三大作用
常用分析的三大類別
案例：喜歡賺“差價(jià)”的營業(yè)員（用數(shù)據(jù)管理來識(shí)別）
7、數(shù)據(jù)分析需要什么樣的能力
懂業(yè)務(wù)、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現(xiàn)
8、大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的四層結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層、數(shù)據(jù)模型層、業(yè)務(wù)模型層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層
9、大數(shù)據(jù)分析的兩大核心理念
10、大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)（業(yè)務(wù)理解不足）
不知道下一步怎么做（不了解分析過程）
看不懂?dāng)?shù)據(jù)表達(dá)的意思（數(shù)據(jù)解讀能力差）
擔(dān)心分析不夠全面（分析思路不系統(tǒng)）

第二部分：數(shù)據(jù)分析基本過程
1、數(shù)據(jù)分析的六步曲
2、步驟1：明確目的--理清思路
確定分析目的：要解決什么樣的業(yè)務(wù)問題
確定分析思路：分解業(yè)務(wù)問題，構(gòu)建分析框架
3、步驟2：數(shù)據(jù)收集—理清思路
明確收集數(shù)據(jù)范圍
確定收集來源
確定收集方法
4、步驟3：數(shù)據(jù)預(yù)處理—尋找答案
數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估
數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理
探索性分析
5、步驟4：數(shù)據(jù)分析--尋找答案
選擇合適的分析方法
構(gòu)建合適的分析模型
選擇合適的分析工具
6、步驟5：數(shù)據(jù)展示--觀點(diǎn)表達(dá)
選擇恰當(dāng)?shù)膱D表
選擇合適的可視化工具
7、步驟6：報(bào)表撰寫--觀點(diǎn)表達(dá)
選擇報(bào)告種類
完整的報(bào)告結(jié)構(gòu)
8、數(shù)據(jù)分析的三大誤區(qū)
演練：如何用大數(shù)據(jù)來支撐手機(jī)精準(zhǔn)營銷項(xiàng)目

第三部分：大數(shù)據(jù)變革之工具變革
1、大數(shù)據(jù)是探索世界的工具
2、大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值——發(fā)現(xiàn)規(guī)律和預(yù)測(cè)
3、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域
4、大數(shù)據(jù)的三層價(jià)值
增效：提升運(yùn)營效率
創(chuàng)收：提升利潤
創(chuàng)新：商業(yè)模式升級(jí)
5、大數(shù)據(jù)與商業(yè)應(yīng)用
生產(chǎn)：確保流程優(yōu)化
市場(chǎng)：實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷
設(shè)計(jì)：進(jìn)行產(chǎn)品功能優(yōu)化
6、大數(shù)據(jù)與社會(huì)治理
智能交通
智慧警務(wù)
智慧城市
。。。。。。
7、大數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展
大數(shù)據(jù)重塑新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)
大數(shù)據(jù)成為企業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型的新引擎
大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)新工業(yè)智能化
8、大數(shù)據(jù)可以治國，也可以強(qiáng)國

第四部分：大數(shù)據(jù)變革之思維變革
1、大數(shù)據(jù)成為科學(xué)研究的第四范式
第一范式：經(jīng)驗(yàn)科學(xué)階段
第二范式：理論科學(xué)階段
第三范式：計(jì)算科學(xué)階段
第四范式：數(shù)據(jù)密集型階段
2、管理決策的思維變革
從拍腦袋到用數(shù)據(jù)說話
從經(jīng)驗(yàn)主義到科學(xué)決策
從抽樣調(diào)研到全體數(shù)據(jù)分析
從定性描述到定量分析
從事先總結(jié)到事前規(guī)劃
3、探索未知的思維變革
從追求因果關(guān)系到追求相關(guān)關(guān)系
從追求算法到追求數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)的簡單計(jì)算用過小數(shù)據(jù)的復(fù)雜計(jì)算
4、大數(shù)據(jù)思維——思路決定你的出路
定量思維，一切皆可量化
相關(guān)思維，一切皆有聯(lián)系
實(shí)驗(yàn)思維，一切皆可嘗試
全樣本思維，大數(shù)據(jù)的簡單計(jì)算勝過小數(shù)據(jù)的復(fù)雜計(jì)算
個(gè)性化思維，以消費(fèi)者為中心
融合思維，全平臺(tái)大數(shù)據(jù)幫助你的數(shù)據(jù)需要整合

第五部分：大數(shù)據(jù)變革之文化變革
1、大數(shù)據(jù)之法規(guī)完善
2、數(shù)據(jù)主權(quán)與制度完善
數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)歸屬權(quán)
數(shù)據(jù)使用與隱私權(quán)
數(shù)據(jù)規(guī)范與最小數(shù)據(jù)集
3、數(shù)據(jù)質(zhì)量與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)
4、數(shù)據(jù)開放與信息自由
數(shù)據(jù)開放意味著信息的自由流動(dòng)
信息的開放意味著信息趨向?qū)ΨQ
信息的開放意味著決策權(quán)力的分散
5、構(gòu)建尊重?cái)?shù)據(jù)尊重事實(shí)的數(shù)據(jù)文化
6、大數(shù)據(jù)不僅僅金礦，更是土壤

第六部分：大數(shù)據(jù)與商業(yè)模式創(chuàng)新
1、大數(shù)據(jù)成為企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力
2、大數(shù)據(jù)下的商業(yè)變革
大數(shù)據(jù)帶來的業(yè)務(wù)創(chuàng)新
圍繞大數(shù)據(jù)構(gòu)建新的商業(yè)生態(tài)
企業(yè)人才管理的革新
5、大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略理解——定位決定你的地位
數(shù)據(jù)即資產(chǎn)
“數(shù)據(jù)化運(yùn)營”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;運(yùn)營數(shù)據(jù)”
“搜索引擎”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;推薦引擎”
6、大數(shù)據(jù)未來發(fā)展的思考與建議

結(jié)束：探討與總結(jié)。 

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