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大数据思维与应用创新 【课程目标】 本课程主要帮助大家理解大数据的基本概念，着重探索大数据的本质，理解大数据的核心价值，以及掌握实现大数据价值的三个关键环节，大数据解决业务问题的六个步骤，然后聚焦大数据的七大核心思维，最后，再用案例说明了大数据在各行业的应用场景。 大数据思维，让决策更科学！让管理更高效！让营销更精准！ 通过本课程的学习，达到如下目的： 1、 了解大数据基本概念，大数据的本质。 2、 理解大数据的三层核心价值，以及价值实现的三个关键环节。 3、 理解大数据的哲学基础，大数据的七大思维。 4、 熟悉大数据在各行业的应用原理。 【授课时间】 1天时间 【授课对象】 企业各中高层领导、各级主管。 【授课方式】 理论浅讲 + 案例剖析 + 实际落地 本课程突出数据分析的实际应用，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，进行大数据的分析与挖掘，通过营销案例分析，让学员明白大数据思维及其应用，最终实现大数据的价值。 【课程大纲】 第一部分： 大数据的核心理念问题：大数据的核心价值是什么？大数据是怎样用于业务决策？ 1、 企业的未来技术战略：ABCD战略 Ø A：人工智能ArtificialIntelligence Ø B：区块链Blockchain Ø C：云计算Cloud Ø D：大数据bigData 2、 大数据的本质 Ø 是探索事物发展和变化规律的工具 Ø 大数据的十字特征 3、 大数据的核心能力 Ø 探索业务运行规律及问题 Ø 发现业务发展和变化趋势 Ø 呈现事物间相互联系相互影响的关系 4、 从案例看大数据的核心本质 Ø 用数据探索业务的规律（客流量规律） Ø 用数据发现业务的变化（谷歌的GFT） Ø 用数据探索事物间关系（大数据炒股） Ø 用数据预测事物的未来（经济危机预测） Ø 从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析 5、 大数据价值实现的三个关键环节 Ø 业务数据化 Ø 数据信息化 Ø 信息策略化 6、 大数据应用系统的四层结构 Ø 数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层 第二部分： 大数据分析六步曲1、 数据分析的三个阶段 Ø 现状分析 Ø 原因分析 Ø 预测分析 2、 大数据分析六步曲 3、 步骤1：明确目的--理清思路 Ø 确定分析目的：要解决什么样的业务问题 Ø 确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架 4、 步骤2：数据收集—理清思路 Ø 明确收集数据范围 Ø 确定收集来源 Ø 确定收集方法 5、 步骤3：数据预处理—寻找答案 Ø 数据质量评估 Ø 数据清洗、数据处理和变量处理 Ø 探索性分析 6、 步骤4：数据分析--寻找答案 Ø 选择合适的分析方法 Ø 构建合适的分析模型 Ø 选择合适的分析工具 7、 步骤5：数据展示--观点表达 Ø 选择恰当的图表 Ø 选择合适的可视化工具 8、 步骤6：报表撰写--观点表达 Ø 选择报告种类 Ø 完整的报告结构 演练：如何用大数据来支撑手机精准营销项目 第三部分： 大数据的七大思维1、 大数据改变我们的思维框架 2、 大数据的三层变革 Ø 工具变革 Ø 思维变革 Ø 文化变革 3、 大数据带来的思维变革 Ø 从拍脑袋到科学决策 Ø 从经验决策到数据驱动决策 Ø 从定性描述到定量分析 Ø 从追求因果关系到探索相关决策 Ø 从追求算法到追求数据 Ø 从领导说了算到基于数据事实 4、 大数据的七大思维 Ø 定量思维 Ø 相关思维 Ø 预测思维 Ø 实验思维 Ø 样本思维 Ø 个性化思维 Ø 融合思维 第四部分： 大数据应用案例1、 大数据在企业的三层价值 Ø 增效（对内增效） Ø 创收（对外创收） Ø 创新（模块创新） 2、 大数据在行业中的常见应用 Ø 大数据+保险 Ø 大数据+金融 Ø 大数据+旅游 Ø 大数据+零售 3、 如何寻找影响因素？ 案例：运算商如何解决增量不增收的困境？ 4、 如何寻找目标客户（用户匹配模型） 案例：杂志社去哪里寻找订阅用户 5、 如何进行精准广告投放（利用响应模型优化）？ 案例：宜家IKE如何实现产品手册的精准发送 6、 如何实现客户群划分（聚类）？ 案例：找到汽车行业的细分客户群 案例：宝洁公司实现多层次客户的产品试销 7、 如何预测客户行为（分类预测），实现精准推荐？ 案例：银行构建欠贷用户模型，实现风险控制 案例：保险欺诈监测模型 8、 如何实现产品的交叉销售？ 案例：沃尔玛通过交叉销售，促进产品销量提升 9、 如何预测产品销量/销售金额 案例：菜鸟物流如何提升物流速度 10、 如何进行产品设计与优化？ 案例：从销量看出客户主要关注产品的哪些功能和特性？ 结束：课程总结与问题答疑。
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