- 數據化陳列
- 零售行業運營管理與數據分析模型
- 企業運營管理與數據分析模型
- 互聯網大數據時代的商業模式創新思維
- 企業運營管理與數據分析模型
- 大數據時代的市場營銷
- 企業運營管理與數據分析模型
- 大數據征管背景下建筑房地產企業利益最
- 大數據背景下如何利用金三管控增值稅發
- 產品數據管理高級實務培訓
各級行行長、部門負責人
【培訓收益】
1.還原互聯網商業思維的核心內容，掌握可操作的“互聯網+”核心內涵 2.學習互聯網思維背后的大數據技術，了解其關鍵算法，實現大數據思維的落地 3.知己知彼，反觀互聯網企業如何進軍銀行等傳統金融行業 4.百戰不殆，銀行如何利用互聯網思維、模型和大數據，應對挑戰，提升業務潛能
一、 溯源：互聯網思維（互聯網商業思維的解讀）
1. 互聯網企業的行為特征
1) 傳統軟件行業
2) 互聯網行業
3) 演變的路徑
2. 互聯網商業思維
1) 免費
2) 共享
3) 數據
4) 渠道
3. 互聯網商業模型
1) 畫像
2) 分離
3) 模型演繹
Ø 具體實例
Ø BAT的統計分析
二、 洞察：大數據算法（互聯網思維背后的技術依托）
1. 大數據定義
1) 官方定義
2) 五大特征
2. 大數據在企業實際應用中的價值
1) 新判斷
3. 大數據數據類型
1) 結構化
2) 半結構化
3) 非機構化
4. 大數據技術要點與主要算法
1) 圖像識別及應用
2) MapReduce
5. 大數據在銀行等金融行業的應用
1) 大數據客戶需求分析
2) 大數據產品營銷
三、 顛覆：互聯網+金融（互聯網企業如何進軍金融行業）
1. 互聯網企業的金融化
1) 生活場景
2) 場景入口
3) 場景的金融化
2. 銀行的簡單互聯網化
1) 銀行觸網（簡單的互聯網+）
2) 銀行的優劣勢分析
3. 銀行+互聯網
1) 金融的場景入口
2) 銀行的大數據
3) 銀行的深層互聯網化
四、 平衡：銀行+互聯網（銀行如何利用互聯網）
1. 數據
1) 追溯數據的來源
2) 數據來源的底層化趨勢
3) 數據來源的硬件化趨勢
2. 平臺
1) 互聯網企業的平臺化趨勢
2) 銀行的平臺化
3) 銀行產品的平臺化
4) 銀行服務的平臺化
5) 交易銀行與商人銀行
3. 未來展望
1) 政策解讀與方向展望
2) “數據+平臺”的互聯網金融模式
3) 商業銀行“互聯網+”的潛在資源和轉型策略
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大數據及人工智能背景下消費和小微信貸線上獲客、產品設計、風控應對策略
第一部分：金融科技發展狀況的介紹一、金融科技的現狀與發展趨勢（一）宏觀背景1、金融科技（支付寶人臉識別技術、APPLEPAY、虹膜技術、二維碼支付技術）2、利率市場化3、金融脫媒（二）移動互聯技術的發展使互聯網金融成為可能1、移動互聯網技術2、移動支付技術3、H5、APP（三）互聯網金融對傳統銀行資產業務的顛覆和沖..
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【課程導言】：移動互聯時代下，實體門店面臨巨大的挑戰，同時也是一種機會。馬云說：不是實體門店不行了，而是你的實體門店不行了。面臨新的沖擊實體店如何進行創新，如何守住老陣地，如何利用新武器，這是所有實體連鎖共同面臨的問題。課程從互聯網環境對我們的實體店挑戰和我們面臨的消費者消費習慣和方式的的變化入手，通過分析新零售良品鋪子，海瀾之家，名創優品的..
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課程背景：未來人貨場一切數字化，數據將成為一種資源，沒有數據沒有未來，企業如何構建自己的大數據未來？人工智能已經來臨，人工智能在營銷板塊的應用本質就是大數據營銷！企業的ERP、CRM、報表等等僅僅是零散的死數據，如何激活流動產生閉環，產生效益？經驗將成為負債，未來將利用數據產品規劃、定位、策劃、人群分析、活動策劃，數據成為商業的起點！人為..
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課程背景：數據是未來企業唯一資源，大數據營銷意味著高效、精準、成本低、全自動化，讓企業從人海戰、廣告戰、渠道戰的泥潭中拔出來為什么搜索廣告效果差了？為什么團購效果也差了？為什么傳統的用戶細分、STP在大數據提出的用戶畫像面前蒼白了？為什么獨角獸全靠增長黑客模式崛起？企業未來如何搭建科學的大數據營銷隊伍，建立科學的數字營銷體！通過互動獲取數據，..
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一、運營商網絡架構和技術選擇1.運營商網絡架構2.運營商業務類型3.接入網技術選擇4.不同業務的技術實現二、全業務運營技術實現1.集團業務分類及特點2.集團高等級業務特點及業務場景3.集團低等級業務特點及業務場景4.集團高、低等級業務要求及技術選擇5.數據專線業務及技術實現6.互聯網專線業務及技術實現7.集..
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一、信息通信產業發展的背景和趨勢1、信息通信產業用戶現狀和發展趨勢2、國內外信息化發展戰略3、中國信息化發展現狀和趨勢4、信息通信網絡發展趨勢5、電信業轉型新趨勢二、ICT前沿技術(一)云計算1、云計算發展的商業動力與技術趨勢1.1云計算基本概念1.2云計算的商業動力：企業ICT轉型1.3云計算特點..
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