【課程大綱】
1 概述
1.1 大數(shù)據(jù)的概念
1.1.1 引出背景
1.2 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域
1.2.1 滲透到企業(yè)的“每個毛孔”
1.2.2 電信、金融、互聯(lián)網(wǎng)、汽車等行業(yè)
1.2.3 智慧交通、智慧政務(wù)
1.3 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用評估
1.3.1 花了巨資建立一個報(bào)表系統(tǒng)
1.3.2 “全員大數(shù)據(jù)”
1.3.3 “四兩撥千斤”
1.3.4 如何度過初期的“枯水期”
1.3.5 ROI的評估維度
1.4 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用難點(diǎn)
1.4.1 大數(shù)據(jù)應(yīng)用如何避免“落差”
理想很豐滿
現(xiàn)實(shí)很骨干
1.4.2 如何建立“數(shù)據(jù)思維”
1.4.3 數(shù)據(jù)分析師“一刻值千金”
數(shù)據(jù)分析師的技能要求
思維分析的誤區(qū)
1.4.4 熬過數(shù)據(jù)質(zhì)量的“互撕期”
1.4.5 如何顯化應(yīng)用價(jià)值
2 大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)——數(shù)據(jù)挖掘
2.1 數(shù)據(jù)挖掘概念
2.1.1 引出
2.1.2 與人工智能等關(guān)系
2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的過程
2.1.4 數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵點(diǎn)
2.2 數(shù)據(jù)挖掘算法
2.2.1 有限的算法、無窮的應(yīng)用
2.2.2 關(guān)聯(lián)分析
2.2.3 分類分析
2.2.4 聚類分析
2.2.5 邏輯回歸
2.2.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2.7 國內(nèi)算法實(shí)際應(yīng)用分析
2.3 數(shù)據(jù)挖掘工具
2.3.1 開源的算法
2.3.2 SAS
2.3.3 SPSS
2.4 數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)例
2.4.1 商業(yè)理解
2.4.2 數(shù)據(jù)理解
2.4.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
2.4.4 建模
2.4.5 評價(jià)
2.4.6 部署
3 大數(shù)據(jù)應(yīng)用方法
3.1 “從以德服人”到“以理服人”
3.1.1 確立“數(shù)據(jù)話語權(quán)”
3.1.2 “協(xié)數(shù)據(jù)以令諸侯”
3.2 指標(biāo)KPI
3.2.1 KPI的概念
3.2.2 KPI的梳理和分類
3.2.3 建立KPI考核機(jī)制
3.2.4 KPI的口徑如何統(tǒng)一
3.2.5 KPI展現(xiàn)形式的可視化
3.3 報(bào)表
3.3.1 “萬能”的報(bào)表
3.3.2 從EXCEL中升級
3.3.3 報(bào)表的可視化
3.3.4 自助報(bào)表
3.4 OLAP分析
3.4.1 從二維報(bào)表到多維報(bào)表
3.4.2 OLAP如何應(yīng)用到實(shí)踐中？
3.4.3 OLAP如何體現(xiàn)分析思路？
3.4.4 OLAP的“鉆取”
3.5 數(shù)據(jù)挖掘
3.5.1 從數(shù)據(jù)中淘出“金子”
3.5.2 “最后一公里”
3.5.3 算法和經(jīng)驗(yàn)，哪個重要？
3.5.4 從金子到鉆石
二次提純
模型及時修訂
3.6 分析報(bào)告
3.6.1 概述
3.6.2 分析報(bào)告的結(jié)構(gòu)
3.6.3 分析報(bào)告的編寫技巧
3.6.4 分析報(bào)告的關(guān)鍵點(diǎn)
3.6.5 學(xué)習(xí)電影劇本
3.7 大數(shù)據(jù)的可視化
3.7.1 概念
3.7.2 可視化工具
3.7.3 可視化案例分享
3.8 互聯(lián)網(wǎng)“爬蟲”
3.8.1 爬蟲原理
3.8.2 “爬蟲”的案例
4 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例
4.1 應(yīng)用分類
4.1.1 客戶分析及案例
客戶全生命周期分析支撐
客戶基本屬性分析
客戶內(nèi)容喜好分析
潛在客戶分析
客戶征信分析
欺詐客戶識別
客戶流失預(yù)警
客戶滿意度分析
4.1.2 產(chǎn)品分析及案例
產(chǎn)品屬性分析
產(chǎn)品交叉分析
產(chǎn)品體驗(yàn)分析
A/B測試結(jié)果分析
Subtopic
產(chǎn)品服務(wù)分析
4.1.3 營銷分析及案例
實(shí)時營銷
營銷時機(jī)
如何規(guī)避“騷擾”
精準(zhǔn)營銷
營銷渠道
營銷術(shù)語
售后服務(wù)
投訴內(nèi)容分析
產(chǎn)品問題分析
投訴客戶分群
4.1.4 管理分析及案例
網(wǎng)格化分析
人力資源分析
量化薪酬分析
人力資源組成分析
人力績效分析
運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)告警分析
運(yùn)營“沙盤”
大屏幕監(jiān)控系統(tǒng)
運(yùn)營分析告警
財(cái)務(wù)綜合分析
基本財(cái)務(wù)分析
科目流轉(zhuǎn)分析
應(yīng)收賬款分析
準(zhǔn)確性稽核分析
4.2 《國慶節(jié)某省消費(fèi)分析報(bào)告案例》
4.3 《某地市外來工專項(xiàng)營銷案例》
4.4 《百度大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例》
4.5 《淘寶大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例》
5 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的互聯(lián)網(wǎng)思維
5.1 互聯(lián)網(wǎng)思維概述
5.1.1 新時代的“文藝復(fù)興”
5.1.2 互聯(lián)網(wǎng)思維九個特征
5.1.3 互聯(lián)網(wǎng)思維案例分析
5.2 大數(shù)據(jù)如何應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)思維
5.2.1 緊密相連
5.2.2 新時期的“群眾路線”
5.2.3 大數(shù)據(jù)不同于傳統(tǒng)IT項(xiàng)目
5.3 大數(shù)據(jù)如何提升客戶體驗(yàn)
5.4 大數(shù)據(jù)如何提升產(chǎn)品設(shè)計(jì)
5.5 大數(shù)據(jù)如何引入平臺化思維
5.6 大數(shù)據(jù)的迭代思維
5.7 大數(shù)據(jù)的跨界思維
6 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵點(diǎn)
6.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題
6.2 應(yīng)用算法精度問題
6.3 如何進(jìn)行“數(shù)據(jù)驅(qū)動”
6.4 互聯(lián)網(wǎng)思維改造
7 總結(jié)
7.1 從數(shù)據(jù)到應(yīng)用
7.2 先變革“思維”
7.3 星星之火可以燎原——“容忍”
7.4 挖掘工具重要嗎？
