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大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的課程

    培訓(xùn)受眾:
    傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)的中高層管理人員

    課程收益:
    “大數(shù)據(jù)”不是“數(shù)據(jù)分析”的另一種說(shuō)法！大數(shù)據(jù)具有規(guī)模性、高速性、多樣性、而且無(wú)處不在等全新特點(diǎn)，具體地說(shuō)，是指需要通過(guò)快速獲取、處理、分析和提取有價(jià)值的、海量、多樣化的交易數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，針對(duì)企業(yè)的運(yùn)作模式提出有針對(duì)性的方案。
    大數(shù)據(jù)徹底改變企業(yè)內(nèi)部運(yùn)作模式，以往的管理是“領(lǐng)導(dǎo)怎么說(shuō)？”現(xiàn)在變成“大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果”，這是對(duì)傳統(tǒng)領(lǐng)導(dǎo)力的挑戰(zhàn)，也推動(dòng)企業(yè)管理崗位人才的重新定義。不僅懂企業(yè)的業(yè)務(wù)流程，還要成為數(shù)據(jù)專家，跨專業(yè)的要求過(guò)去領(lǐng)導(dǎo)力主要體現(xiàn)在經(jīng)驗(yàn)和過(guò)往業(yè)績(jī)上，如今熟練掌握大數(shù)據(jù)分析工具，善于運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，結(jié)合企業(yè)的銷售營(yíng)銷和運(yùn)營(yíng)管理實(shí)踐是企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的新的能力和要求。
    本課程結(jié)合大數(shù)據(jù)的基本概念，不同行業(yè)應(yīng)用，建立企業(yè)管理者的大數(shù)據(jù)思維和管理改善模式。

    課程大綱:
    第一講：大數(shù)據(jù)的概念應(yīng)用價(jià)值和使用范圍
    1. 大數(shù)據(jù)的定義由來(lái)和原因（海量快速分析）
    2. 由結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到大數(shù)據(jù)（非結(jié)構(gòu)化）
    3. 大數(shù)據(jù)的6V特稱及分析
    4. 大數(shù)據(jù)的各行業(yè)應(yīng)用分析
    5. 電子商務(wù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)
    6. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用在社會(huì)里面的價(jià)值評(píng)估
    7. 大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理里面的位置和價(jià)值

    第二講：大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)思維及企業(yè)變革
    1. 大數(shù)據(jù)決定企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力
    2. 大數(shù)據(jù)成為企業(yè)資產(chǎn)
    3. 數(shù)據(jù)化：一切皆可“量化”
    4. 數(shù)字輔助決策提升準(zhǔn)確度
    5. 大數(shù)據(jù)背后的消費(fèi)者行為挖掘
    6. 大數(shù)據(jù)與提升企業(yè)管理效率
    7. 大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)思維*思維
    8. 大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)數(shù)字營(yíng)銷
    9. 90/00后二次元數(shù)據(jù)與企業(yè)應(yīng)對(duì)

    第三講：大數(shù)據(jù)的技術(shù)框架和建立過(guò)程分析
    1. 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)挖掘分析，大數(shù)據(jù)（非結(jié)構(gòu)化）
    2. 大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)和處理（采集，存儲(chǔ)，分析挖掘，展示）
    3. *SQL和大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)流處理及云存儲(chǔ)
    4. 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)工具（Hadoop/Hbase，MapReduce/Hive）
    5. 大數(shù)據(jù)生態(tài)的軟硬件架構(gòu)和可擴(kuò)展性
    6. 大數(shù)據(jù)模型建立和分析的方法論
    7. 大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)建立和應(yīng)用

    第四講：大數(shù)據(jù)在不同行業(yè)的應(yīng)用分析及工具
    (一) 建模及數(shù)據(jù)形成
    1. Alibaba大數(shù)據(jù)用戶畫像及貸款
    2. 當(dāng)當(dāng)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的形成和應(yīng)用
    3. 某銀行的數(shù)據(jù)建模數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和分析
    4. 某平臺(tái)的數(shù)據(jù)超市及大數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)
    (二) 數(shù)據(jù)輔助監(jiān)控
    5. 國(guó)資委大數(shù)據(jù)系統(tǒng)監(jiān)控下屬企業(yè)及使用
    6. 高校及商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)控和分析報(bào)警大數(shù)據(jù)系統(tǒng)
    7. 世界500強(qiáng)如何監(jiān)控代理商淘寶價(jià)格
    8. 連鎖實(shí)體店如何通過(guò)點(diǎn)評(píng)團(tuán)購(gòu)數(shù)據(jù)改善經(jīng)營(yíng)
    9. 大數(shù)據(jù)和政府網(wǎng)絡(luò)輿情管理
    (三) 數(shù)據(jù)決策
    10. 零售賣場(chǎng)未卜先知懷孕案例過(guò)程和分析
    11. 世界500強(qiáng)通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題
    12. 剃須刀市場(chǎng)的數(shù)據(jù)抓取和決策分析
    13. 愛(ài)在那兒！——《爸爸去哪兒》大數(shù)據(jù)解讀
    14. 洛杉磯警局如何用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)并阻止犯罪
    15. 某醫(yī)院的數(shù)據(jù)挖掘臨床決策及運(yùn)營(yíng)決策支持系統(tǒng)
    (四) 數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用
    16. 百度LBS用戶遷移大數(shù)據(jù)應(yīng)用
    17. 中國(guó)某排名前十城市的城市交通大數(shù)據(jù)系統(tǒng)
    18. 基于大數(shù)據(jù)的客服自動(dòng)回復(fù)和聊天應(yīng)答（語(yǔ)音）
    19. 大部分護(hù)士醫(yī)生和律師真要失業(yè)了
    (五) 數(shù)據(jù)數(shù)字營(yíng)銷
    20. 大悅城大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷策劃執(zhí)行
    21. 媽媽100的大數(shù)據(jù)分析和營(yíng)銷應(yīng)用
    22. 需求方平臺(tái)（DSP）在廣告投放使用
    23. 中國(guó)電信大數(shù)據(jù)多渠道精準(zhǔn)廣告投放
    (六) 數(shù)據(jù)工具
    24. 各大公司的數(shù)據(jù)工具
    25. 數(shù)據(jù)分析公司的行業(yè)報(bào)告

    第五講：大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)和關(guān)聯(lián)應(yīng)用分析及完成作業(yè)
    1. 大數(shù)據(jù)存在的困難和風(fēng)險(xiǎn)
    2. 斯諾登的棱鏡門事件及風(fēng)險(xiǎn)
    3. 大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算
    4. 大數(shù)據(jù)和工業(yè)4.0（智慧制造）
    5. 大數(shù)據(jù)和人工智能（技術(shù)數(shù)據(jù)情景驅(qū)動(dòng)）
    6. 討論：大數(shù)據(jù)在企業(yè)轉(zhuǎn)型創(chuàng)新中的應(yīng)用

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