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大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用課程

課程對象：中層及以上干部

課程模塊
模塊一：數(shù)字時代的新興科技與支點模型
一、數(shù)字時代的ABCDEGNTS
A：人工智能（Artificial Intelligence）大腦中樞
B：區(qū)塊鏈（Block Chain）基因
C：云計算（Cloud）脊骨骨架
D：大數(shù)據(jù)（Big Data）五臟六腑
E：邊緣計算（Edge computing）
G：5G  神經(jīng)系統(tǒng)
N：物聯(lián)網(wǎng)（Network）感知系統(tǒng)
T：終端（Terminal）四肢
S：安全（Safe）免疫系統(tǒng)。
二、支點模型
1、數(shù)字科技是支點還是杠桿？
2、用支點模型解讀數(shù)字經(jīng)濟(jì)
三、數(shù)字時代的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化
一是以數(shù)字科技變革生產(chǎn)工具：
二是以數(shù)據(jù)資源為關(guān)鍵生產(chǎn)要素：
三是以數(shù)字內(nèi)容重構(gòu)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)：
四是以信息網(wǎng)絡(luò)為市場配置紐帶：
五是以服務(wù)平臺為產(chǎn)業(yè)生態(tài)載體：
六是以數(shù)字善治為發(fā)展機制條件：

模塊二：關(guān)于大數(shù)據(jù)
一、大數(shù)據(jù)不在于大而在于“有用”：
1、數(shù)據(jù)的采集和存儲
2、處理、分析和統(tǒng)計
3、分類、估計和預(yù)測
4、得出最后的結(jié)論
5、指導(dǎo)生產(chǎn)過程中的決策和規(guī)劃
二、大數(shù)據(jù)：第五要素
三、大數(shù)據(jù)的特點
4個“V”
Volume（大量）
Variety（多樣）
Velocity（高速）
Value（價值）
四、大數(shù)據(jù)技術(shù)10大核心原理
1、數(shù)據(jù)核心原理：
2、數(shù)據(jù)價值原理：
3、全樣本原理：
4、關(guān)注效率原理：
5、關(guān)注相關(guān)性原理：
6、預(yù)測原理：
7、信息找人原理：
8、機器懂人原理：
9、電子商務(wù)智能原理：
10、定制產(chǎn)品原理：
五、大數(shù)據(jù)分類及來源
1、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)：
2、行業(yè)數(shù)據(jù)：
3、內(nèi)容數(shù)據(jù)：
4、線上行為數(shù)據(jù)：
5、線下行為數(shù)據(jù)：
六、大數(shù)據(jù)來源
1、企業(yè)系統(tǒng)：
2、機器系統(tǒng)：
3、互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)：
4、社交系統(tǒng)：
七、電力大數(shù)據(jù)來源
電力系統(tǒng)生產(chǎn)監(jiān)測大數(shù)據(jù)
電力企業(yè)運營大數(shù)據(jù)
電力企業(yè)管理大數(shù)據(jù)三類
八、大數(shù)據(jù)核心技術(shù)
1、大數(shù)據(jù)采集
2、大數(shù)據(jù)預(yù)處理
3、大數(shù)據(jù)存儲
4、大數(shù)據(jù)分析挖掘
5、大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)架

模塊三、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析技術(shù)
一、12個數(shù)據(jù)分析里最常用的思維
1、指標(biāo)思維
2、結(jié)構(gòu)化思維
3、金字塔思維
4、漏斗思維
5、象限法
6、多維法
7、對比思維
8、維度思維
9、溯源思維
10、二八思維
11、假設(shè)法
12、目標(biāo)思維
二、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識
1、什么是數(shù)字分析
2、數(shù)據(jù)分析框架和方法論
3、數(shù)據(jù)分析步驟
明確目的
數(shù)據(jù)收集
數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘
形成數(shù)據(jù)報告
指導(dǎo)生產(chǎn)、助力決策
4、統(tǒng)計學(xué)
5、機器學(xué)習(xí)
6、數(shù)據(jù)清洗、脫敏、建模等
7、云計算與邊緣計算
8、大數(shù)據(jù)交易所
9、大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)圖譜
三、如何通過數(shù)據(jù)分析挖掘商業(yè)價值？
1、客戶群體細(xì)分，然后為每個群體量定制特別的服務(wù)。
2、模擬現(xiàn)實環(huán)境，發(fā)掘新的需求同時提高投資的回報率。
3、加強部門聯(lián)系，提高整條管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的效率。
4、降低服務(wù)成本，發(fā)現(xiàn)隱藏線索進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新。
四、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用案例
1、電力大數(shù)據(jù)分析
2、電商大數(shù)據(jù)分析
3、營銷大數(shù)據(jù)分析
4、金融大數(shù)據(jù)分析
5、醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析

模塊四、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
一、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的關(guān)系
1、大數(shù)據(jù)的發(fā)展源于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用
2、大數(shù)據(jù)促進(jìn)智慧城市的發(fā)展;物聯(lián)網(wǎng)是大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的催化劑，大數(shù)據(jù)源于于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。
二、與大數(shù)據(jù)有關(guān)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
1、射頻識別技術(shù)（RFID）
2、傳感網(wǎng)
3、M2M系統(tǒng)框架：
4、云計算
三、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)如何協(xié)同工作？
物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)具有共生關(guān)系，要了解這種聯(lián)系，我們需要了解整個工作流程中涉及的步驟。
1、公司安裝嵌入傳感器的設(shè)備以收集和傳輸數(shù)據(jù)。
2、大量數(shù)據(jù)（也稱為大數(shù)據(jù)）以結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的形式收集在存儲庫中。
3、報告，圖表和其他形式的數(shù)據(jù)見解是使用AI驅(qū)動的分析生成的。
4、用戶設(shè)備用于通過設(shè)置，調(diào)度，元數(shù)據(jù)和各種有形傳輸來提供更多指標(biāo)。
四、電力物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)
1、架構(gòu)：分為感知層、 網(wǎng)絡(luò)層、平臺層及應(yīng)用層，分別解決數(shù)據(jù)的采集問題、傳輸問題、管理問題，及價值創(chuàng)造問題。
2、技術(shù)：人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等
五、基于物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景
1、物聯(lián)網(wǎng)時代的八大工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景
2、技術(shù)智慧城市的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景
3、基于智慧醫(yī)療的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景
4、基于智能教育的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景

模塊五、大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)
一、大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)系
1、一方面，人工智能需要數(shù)據(jù)來建立其智能，特別是機器學(xué)習(xí)。大數(shù)據(jù)的積累為人工智能發(fā)展提供燃料
2、另一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)為人工智能提供了強大的存儲能力和計算能力。人工智能推進(jìn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用深化，
二、與大數(shù)據(jù)有關(guān)的人工智能技術(shù)
1、人工智能分類
2、機器學(xué)習(xí)
3、知識圖譜
4、自然語言處理
5、人機交互
6、計算機視覺
7、生物特征識別
三、基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的人工智能應(yīng)用場景
1、大數(shù)據(jù)電力人工智能應(yīng)用場景
2、自動駕駛技術(shù)應(yīng)用場景
3、機器人應(yīng)用場景
4、工業(yè)智能

模塊六、大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)治理中的應(yīng)用
一、數(shù)據(jù)治理的發(fā)展過程和涉及的參與主體
二、大數(shù)據(jù)征信：
1、征信產(chǎn)品模式
2、大數(shù)據(jù)征信類型
3、大數(shù)據(jù)征信通過我們某些“足跡”清晰地描繪出一個人
4、征信大數(shù)據(jù)鏈數(shù)據(jù)流動過程分析
5、大數(shù)據(jù)征信建模
6、金融風(fēng)控場景下的數(shù)據(jù)分析、模型與策略
三、企業(yè)信用數(shù)據(jù)的行業(yè)運用
1、信貸風(fēng)控
2、融資租賃
3、信用評級
4、供應(yīng)鏈金融
5、資產(chǎn)數(shù)字化
6、開放平臺
7、其他，比如招聘，商業(yè)調(diào)研和律所
四、大數(shù)據(jù)治理在國家安全方面的應(yīng)用
1、政府可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建起強大的國家安全保障體系
2、企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)抵御網(wǎng)絡(luò)攻擊
3、警察可以借助大數(shù)據(jù)來預(yù)防犯罪；
4、其他：反詐、鑒黃、暴力涉政識別、不良場景、黑客防御等

模塊七、大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景
一、電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景
1、電力設(shè)備狀態(tài)評估：電網(wǎng)監(jiān)測及維護(hù)
2、 配用電需求分析
3、大數(shù)據(jù)在電力計量檢查中的應(yīng)用
4、規(guī)劃方面：
5、在運行方面：
6、在營銷方面：
7、在設(shè)備方面：
8、在物資方面：
9、電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用于復(fù)工復(fù)產(chǎn)
10、電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用于政府管理
11、電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用于精準(zhǔn)扶貧
12、電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用于金融貸款
13、電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用于人口普查
二、大數(shù)據(jù)其他行業(yè)應(yīng)用場景
1、數(shù)字孿生
2、元宇宙
3、醫(yī)療
4、教育
5、建筑
6、汽車
7、通信
8、體育娛樂

大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用課程