第一部分 时代背景催生中国数字化转型需求
一. 欧美日韩已经领先数字化转型
二. 数字化是国家竞争关键，不懂数字化的职员终将被边缘化
三. 劳力不足，各个行业急需数字化赋能
四. 产业结构失衡，需要系统性优化
五. 国际知名数字化转型案例介绍
第二部分 数字化概念辨别
一. 数字化
二. 两化融合
三. 自动化
四. 信息化
五. 工业4.0
六. 中国制造2025
七. 大数据
第三部分 数字化基础概念
一. 目标：开源、节流、提效
二. 全行业产业图谱介绍
三. 数字化转型常见的七大坑
1. IT咨询“买椟还珠”
2. 转型实施“拜新踩旧”
3. 落地实施“好大求全”
4. IT部分“墨守成规”
5. 员工学习“目中无人”
6. 技术应用“舍本逐末”
7. 行业生态“过河拆桥”
第四部分 各行业数字化案例
一. 政务-深圳政府
二. 制造业-海尔集团
三. 工业-中国石化
四. 物流业-京东物流
五. 营销业-腾讯营销
六. 教育业-新东方
七. 医疗业-左手医生
八. 娱乐业-字节跳动
第五部分 数字化的关键技术
一. AI
二. 5G
三. 大数据
四. 云计算
五. 区块链
六. 边缘计算
七. 元宇宙
第六部分 地铁中数字化的关键场景
一. 流量监控
二. 轨道运行安全监控
三. 安防监控
四. 防灾监控
五. 数字化管理
六. 地铁大数据分析
第七部分 地铁人必掌握的数字化思维
一. 真理掌握在有数据的人手中
二. 避免被数据误导
1. 只看绝对值或相对值
2. 折线图放大颗粒度导致斜率过大
3. 统计口径不严谨
三. 利用ChatGPT完成数据分析和可视化
1. AI做数据表
2. AI做筛选、合并、计算
3. AI生成数据可视化
4. AI解读数据报表
5. AI辅助建设数据化监控体系
四. 数据分析方法
1. 数据穿透：宏观数据-业务数据-细节数据
2. 对比分析：同比、环比
3. 公式拆解法：转化率、分类组合
五. 数据分析的坑
1. 选择性偏差
2. 混淆相关性和因果性
