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數(shù)字化變革培訓(xùn)

一、課程背景
今天，產(chǎn)業(yè)界最重要的關(guān)鍵詞是“變革”！
競(jìng)爭(zhēng)格局在變：近兩年巨頭們對(duì)各行業(yè)的強(qiáng)力滲透，行業(yè)并購(gòu)造成集中度快速提升；
政策在變：國(guó)家“看得見的手”深刻影響著行業(yè)的發(fā)展，如新能源汽車、房地產(chǎn)等；
商業(yè)模式也在變革， O2O、微商、共享XX、新零售等新模式層出不窮；
最矚目的是以大數(shù)據(jù)、AI、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字化變革已噴薄而出……
“不變革是等死，變革是找死??？”
企業(yè)決策者的難題是：如何選擇正確的變革決策？
不妨設(shè)想：“如果我是貝佐斯，怎樣運(yùn)用大數(shù)據(jù)做決策？”
借鑒最優(yōu)秀的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)企業(yè)，才能走出自己的數(shù)字化變革之路！
個(gè)人也與企業(yè)一樣正面對(duì)數(shù)字化變革的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)如火如荼，我們這些不懂算法和編程的非專業(yè)人士怎么辦？幸運(yùn)的是數(shù)據(jù)分析能力從不是數(shù)據(jù)科學(xué)家的專屬，而是源于人人都具備的邏輯思維，并可以通過(guò)學(xué)習(xí)易精大數(shù)據(jù)決策法來(lái)訓(xùn)練提升。
“主動(dòng)擁抱數(shù)字化變革”已成企業(yè)和個(gè)人共識(shí)，但哪怕是最優(yōu)秀的數(shù)字化團(tuán)隊(duì)，依然面對(duì)復(fù)雜環(huán)境和海量數(shù)據(jù)而無(wú)從下手，伴隨而來(lái)的是高昂的數(shù)字化建設(shè)成本、人性反彈和決策失敗風(fēng)險(xiǎn)……難道“數(shù)字化變革”只屬于巨頭們嗎？
我們需要一場(chǎng)數(shù)字化變革的“0”點(diǎn)突破！
易精大數(shù)據(jù)決策法所推動(dòng)的數(shù)字化變革，一方面向下兼容：從既有的營(yíng)銷和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)管理中平和過(guò)渡，大大降低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型陣痛。因此，這樣的數(shù)字化變革是循序漸進(jìn)的，中小企業(yè)一樣可以根據(jù)自己的承受能力，來(lái)權(quán)衡變革速度。另一方面則向上兼容：易精大數(shù)據(jù)決策法能無(wú)縫融合高級(jí)AI算法，鋪設(shè)一條通向數(shù)字孿生運(yùn)營(yíng)的高速公路。
我們堅(jiān)信數(shù)字化的未來(lái)屬于每個(gè)組織和每個(gè)人！

二、課程收益
掌握易精大數(shù)據(jù)決策四步法，按圖索驥，收獲如下：
1.學(xué)會(huì)使用數(shù)據(jù)決策導(dǎo)圖工具，掌握數(shù)字化思維和數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)技能，0基礎(chǔ)變身數(shù)據(jù)分析師。
2.制作經(jīng)營(yíng)精算蜂巢圖，形成對(duì)公司業(yè)務(wù)的全面、入微和量化認(rèn)知，眼見為實(shí)。
3.掌握競(jìng)品對(duì)標(biāo)庫(kù)，縮短產(chǎn)品定型和開發(fā)周期50%
4.掌握快速?zèng)Q策羅盤，提升數(shù)字決策精度和速度50%
課程*的收獲則是領(lǐng)悟人與數(shù)字和諧相處，緩解數(shù)字化過(guò)程中人性反彈的陣痛，讓數(shù)字化變革能在現(xiàn)有組織機(jī)制中平和過(guò)渡。

三、課程特點(diǎn)
.實(shí)戰(zhàn)百分百
做為新能源汽車大數(shù)據(jù)挖掘一線前鋒，曾濤老師具備程序員、架構(gòu)師、CEO、創(chuàng)業(yè)教練和大數(shù)據(jù)分析師的豐富經(jīng)歷，能同時(shí)與業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和技術(shù)研發(fā)崗位的朋友做深度實(shí)操互動(dòng)。
.探索未知
大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)算法本身不是智慧，智慧源于堅(jiān)守“人”，即一線的經(jīng)營(yíng)者。曾濤老師將引導(dǎo)同學(xué)們用智慧去駕馭大數(shù)據(jù)和AI，每堂課都會(huì)有不同的現(xiàn)場(chǎng)決策結(jié)果，每堂課都不是單向傳授，而是一場(chǎng)充滿驚喜的探索之旅和智慧盛宴。
.獨(dú)創(chuàng)理論
首創(chuàng)《易精大數(shù)據(jù)決策》理論，與流行的大數(shù)據(jù)課程不同，關(guān)注經(jīng)營(yíng)者在大數(shù)據(jù)時(shí)代的生存定位，闡述人與數(shù)據(jù)的競(jìng)爭(zhēng)合作機(jī)制。課程以邏輯認(rèn)知方法、客戶價(jià)值精算和數(shù)據(jù)決策導(dǎo)圖等多維驅(qū)動(dòng)學(xué)員成長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)智慧數(shù)據(jù)化，完成精準(zhǔn)決策和高效執(zhí)行閉環(huán)。
.邏輯思維
課程環(huán)環(huán)相扣，前后自成邏輯，嚴(yán)謹(jǐn)論證貫穿全程，引導(dǎo)同學(xué)主動(dòng)思考，重構(gòu)數(shù)據(jù)邏輯思維模式，全程無(wú)“尿點(diǎn)”。

四、講師介紹
曾濤
資深大數(shù)據(jù)分析師和數(shù)字化管理咨詢專家，首創(chuàng)《易精大數(shù)據(jù)決策》理論及軟件。長(zhǎng)期堅(jiān)守新能源、車聯(lián)網(wǎng)和共享出行一線。清華能源互聯(lián)網(wǎng)研究院特邀大數(shù)據(jù)專家，專家匯*合作大數(shù)據(jù)專家，清華大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)合會(huì)（現(xiàn)“清數(shù)大聯(lián)盟”）理事，“第三屆數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化及治理優(yōu)秀評(píng)選”評(píng)委，“清華創(chuàng)意創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽”創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師和智能制造決賽評(píng)委。
清華大學(xué)電機(jī)及應(yīng)用電子技術(shù)系學(xué)士。
北京大學(xué)光華管理學(xué)院工商管理碩士。
易開出行首席數(shù)據(jù)官兼首席技術(shù)官。曾任新浪研發(fā)中心總監(jiān)，郵箱事業(yè)部總經(jīng)理，負(fù)責(zé)新浪新聞和VIP郵箱的建設(shè)和運(yùn)營(yíng)。

五、主要項(xiàng)目
1.主持清華能源互聯(lián)網(wǎng)研究院的新能源汽車與動(dòng)力電池大數(shù)據(jù)研究課題，為央企提供新能源汽車業(yè)務(wù)的投資決策精算服務(wù)。
2.主持建設(shè)新能源汽車分時(shí)租賃領(lǐng)域領(lǐng)先的人車樁三位一體大數(shù)據(jù)決策平臺(tái)。該平臺(tái)對(duì)客戶全生命周期數(shù)據(jù)挖掘和全工作崗位數(shù)據(jù)績(jī)效追蹤，創(chuàng)造了建成當(dāng)年單車日收入提升74%，年總收入提升129%，公司人均效率提升35%的佳績(jī)。
3.創(chuàng)建北京冰晶石信息技術(shù)有限公司，旗下作品四獲中國(guó)游戲最高獎(jiǎng)“金翎獎(jiǎng)“。
4.曾任新浪研發(fā)中心開發(fā)總監(jiān)，主持搭建了新浪網(wǎng)新聞、郵箱和論壇等核心產(chǎn)品的開發(fā)及數(shù)據(jù)架構(gòu)，為當(dāng)年新浪新聞?lì)I(lǐng)先地位做出主要技術(shù)貢獻(xiàn)。后負(fù)責(zé)新浪郵箱事業(yè)部，任職期間推出了當(dāng)年收費(fèi)郵箱市場(chǎng)份額第一的新浪VIP郵箱。

六、課程模式
1.中文教學(xué)
2.課上面授
3.分組互動(dòng)
七、受眾對(duì)象
1.決策層高管（部分內(nèi)容單獨(dú)授課）
2.執(zhí)行層骨干
八、時(shí)間安排
2天

九、課程目錄
第5章“深度數(shù)據(jù)決策”與第6章“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)組織機(jī)制”為高管課程以藍(lán)色標(biāo)出。
1引子：*不變的只有變革
1.1產(chǎn)業(yè)界的數(shù)字化變革
1.1.1外部市場(chǎng)環(huán)境變化
1.1.2內(nèi)部競(jìng)爭(zhēng)格局變化
1.1.3內(nèi)外變化催生數(shù)字化變革IIAB
1.2海嘯！大數(shù)據(jù)和AI來(lái)了
1.2.1決策者的焦慮
1.2.2人類認(rèn)知進(jìn)化的第一次危機(jī)
1.2.3誰(shuí)會(huì)替代你和你的組織？
1.2.4霸王龍下的生存空間
1.3變革應(yīng)對(duì)
1.3.1尋找不變的“1”
1.3.2決策源于對(duì)變革的預(yù)測(cè)
1.3.2.1信息效度
1.3.2.2決策風(fēng)險(xiǎn)
1.3.2.3執(zhí)行力度
1.3.2.4團(tuán)隊(duì)活力
1.3.3從傳統(tǒng)決策到大數(shù)據(jù)決策
1.3.4數(shù)字化轉(zhuǎn)型之“愿“
1.3.5數(shù)字化轉(zhuǎn)型之“痛“

2入門篇：大數(shù)據(jù)思維養(yǎng)成攻略
2.1什么是數(shù)據(jù)思維
2.1.1“老大哥問(wèn)住我了”某無(wú)車承運(yùn)平臺(tái)難題
2.1.2你被“大數(shù)據(jù)”了嗎？論巨頭的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)
2.1.3人工智能優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)
2.1.4從形式邏輯到機(jī)器學(xué)習(xí)
2.1.5人與大數(shù)據(jù)AI的認(rèn)知融合
2.2主流數(shù)據(jù)挖掘模式
2.2.1CRISP-DM
2.2.2AI進(jìn)化版
2.3逆向數(shù)據(jù)思維
2.3.1不以贏利為目的的企業(yè)數(shù)據(jù)分析是“耍流氓”
2.3.2財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘模型
2.3.3不以客戶滿意為目的的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)是“自慰隊(duì)”
2.3.4稻盛大神的阿米巴實(shí)驗(yàn)
2.3.5客戶價(jià)值精算是企業(yè)行為統(tǒng)一度量
2.4蜂巢：企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)全息圖

3第一天互動(dòng)活動(dòng)
3.1模擬分組游戲：決策私董會(huì)（選題作為第二天的數(shù)據(jù)決策導(dǎo)圖主題備選）

4實(shí)戰(zhàn)篇：人人都是數(shù)據(jù)分析師
4.1什么數(shù)據(jù)有用？
4.1.1初始的數(shù)據(jù)與切身任務(wù)掛鉤
4.1.2重要的數(shù)據(jù)與公司利益掛鉤
4.1.3核心的數(shù)據(jù)與客戶價(jià)值掛鉤
4.2數(shù)據(jù)從哪里來(lái)？
4.2.1企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)
4.2.2交易/協(xié)作平臺(tái)
4.2.3外部行業(yè)數(shù)據(jù)
4.2.4數(shù)據(jù)獲取方式：埋點(diǎn)和爬蟲
4.3數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)（一）：分解
4.3.1分解的起點(diǎn)
4.3.2分解的邏輯
4.3.3分解的邊界
4.3.4“三維分解法”
4.4數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)（二）：對(duì)比
4.4.1誰(shuí)與誰(shuí)
4.4.2前與后
4.4.3A/B
4.4.4類比
4.4.5回歸
4.5構(gòu)建穩(wěn)固的大數(shù)據(jù)“底盤”
4.6“工欲善其事，必先利其器”
4.6.1數(shù)據(jù)工具概況和分類
4.6.2Exce.：人手一份的數(shù)據(jù)分析工具
4.6.3高效率和低門檻的數(shù)據(jù)決策導(dǎo)圖
4.7共享出行應(yīng)用案例
4.8“我跟領(lǐng)導(dǎo)想法不一樣怎么辦？”——怎樣寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告
4.9開放討論：什么樣的人才難以被淘汰？

5進(jìn)階篇：易精大數(shù)據(jù)決策四步法（高管課程）
5.1商業(yè)模式精算
5.1.1拉普拉斯與皇帝
5.1.2“因?yàn)橄嘈潘钥匆?ldquo;
5.1.3“因?yàn)檎J(rèn)知所以預(yù)見”
5.1.3.1天時(shí)
5.1.3.2地利
5.1.3.3人和
5.2易精大數(shù)據(jù)決策四步法
5.2.1 以客戶價(jià)值精算為標(biāo)準(zhǔn)
5.2.2 以經(jīng)營(yíng)蜂巢為數(shù)據(jù)模型
5.2.3 以數(shù)據(jù)決策導(dǎo)圖為工具
5.2.4 以盈利預(yù)測(cè)為決策依據(jù)
5.3收官：快速?zèng)Q策羅盤
5.4新能源汽車應(yīng)用案例

6高級(jí)篇：數(shù)字化組織機(jī)制（高管課程）
6.1不破難墻不回頭
6.1.1“客戶墻”
6.1.2“老板墻”
6.1.3“部門墻”
6.2東西方數(shù)字化組織機(jī)制對(duì)比
6.2.1亞馬遜的“數(shù)字泰勒主義”
6.2.2日本企業(yè)的“現(xiàn)場(chǎng)主義”
6.3A/B測(cè)試～數(shù)字化機(jī)制的試金石
6.4紙上談兵：數(shù)據(jù)決策分權(quán)機(jī)制
6.4.1激發(fā)執(zhí)行層活力
6.4.2大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的脆弱
6.5人性與數(shù)字
6.5.1Tom貓的AI生活
6.5.2數(shù)字順逆
6.5.3人心冷暖

7未來(lái)篇
7.1數(shù)字孿生經(jīng)營(yíng)
7.2無(wú)人駕駛/無(wú)人機(jī)
7.3數(shù)字化未來(lái)屬于每個(gè)組織和每個(gè)人

8第二天互動(dòng)活動(dòng)
8.1“決策導(dǎo)圖制作”分組比賽
8.2課后作業(yè)：“我的數(shù)據(jù)分析報(bào)告首秀”
8.3各組總結(jié)發(fā)言

數(shù)字化變革培訓(xùn)