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数据分析驾驶舱（大屏）实战应用 课程简介 随着互联网时代、大数据时代、人工智能时代的到来，以及大数据在生产生活中迅速应用，数据价值对企业的重要性突显，数据领域的数据处理、统计分析、数据挖掘、机器学习、人工智能、大数据应用开发等都离不开数据，数据应用范围广泛、价值大。 随着信息处理技术的不断发展，各行各业已建立了很多计算机信息系统，积累了大量的数据。为了使数据能够有效地支持组织的日常运作和决策，需要有效的组织数据，能够让不懂挖掘分析的领导层、决策层、管理层也能够充分利用数据进行科学化决策，能够让数据准确地反映公司现实的运行状况，做到一目了然，用高层视角掌控公司，合理科学调度公司资源、科学化战略决策。能够整合公司海量的多个系统的数据，并能够给出高层管理视图，较好的方案就是数据分析驾驶舱（大屏）。 本次课程通过对数据分析驾驶舱（大屏）的基本原理、常用方法及工具进行介绍，以及分享结合中海油集采数据管理平台现有数据进行应用实践经验，提高领导层、管理层、业务人员、数据分析人员、软件研发人员的数据决策能力，用数据科学武装每一个人，提升企业科学化决策水平。 本课程是尹老师多年大数据、数据分析、人工智能工作经验的总结和归纳，从实际业务案例为入口，使学员从理论层到实操层面系统的学习数据分析驾驶舱（大屏）。通过本课程的学习，学员即可以正确的制定企业数据分析驾驶舱（大屏），提升企业数据化决策能力，为企业的战略发展提供数据依据，为管理者、决策层提供数据支撑。 讲师简介 尹老师简介： 多年从事大数据、云计算、人工智能研发工作经验，资深软件架构师，数学博士，北航移动云计算硕士，Cloudera大数据认证（图1），项目管理师（PMP）认证（图2），移动云计算专家，职称高级工程师，主要研究方向包括云计算、大数据、人工智能、移动开发、互联网营销、电子商务、项目管理等；曾就职于阿里等互联网企业，IBM、华为等知名大型企业，现任某大型知名互联网企业首席架构，负责PaaS平台、大数据、人工智能研发。 IT从业近二十年，秉承理论与实践相结合，在学习中实践，在实践中学习，积累了丰富的理论与实践经验，并且乐于将自己的经验分享。尹老师具有敏锐的目光与头脑，发现并集成整合社会资源，为企业节省资源并创造价值，达到为合作伙伴创收的目的。曾为多家国内知名企业提供培训与咨询，包含阿里集团、华为、中国移动、中国电信、中国联通、当当网、中石油、中石化、中国电网、中国银行、中国工商银行、浦发银行、阿尔卡特朗讯、中航国际等。拥有大数据、大流量、高并发、分布式的大型网站架构和设计经验。曾主导过多个私有云、公有云建设项目，早些年也主导过ERP、CMS等软件项目，积累了丰富的实践经验，这些项目中包含多个数百万、上千万的大型项目。项目经历：贵州省政府云呼叫中心建设项目、广东发展银行电营、运维大数据分析项目、中石油工程设计西南分公司云计算项目评审委员、中石油大数据挖掘项目，电商库存预测大数据分析项目、大型ERP、电子商务、CRM、电子政务等多个项目。 尹老师在工作中研究新技术、新框架、及时更新知识体系，并长期坚持编写架构核心代码。在技术平台方面，善于Hadoop、Spark、Docker、Kubernetes、OpenStack、Storm等技术平台的应用与运维。深入理解Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、Hive、Sqoop、BigTable 等大数据技术和开源框架理论。对于云计算体系有深刻认识，及独到的见解，如OpenStack的技术架构、安装部署、运维等。在移动云计算方面，善于设计与建设云计算体系；也善于移动云计算相关的咨询与培训。在项目管理方面，善于使用敏捷项目管理方法，把客户的需求变更作为常态，作为软件架构设计的一部分，减少需求变更带来的返工；善于捕捉、挖掘、分析客户需求，为用户提供满意的产品。 图1. 大数据行业公认的Cloudera认证 图2. 含金量较高的PMP认证 讲师经验 1、 阿里巴巴集团云计算、大数据咨询师 2、 华为云计算、大数据咨询师 3、 百度云计算、大数据咨询师及讲师 4、 中国移动多省大数据、云计算特聘讲师 5、 中国移动多省Docker特聘讲师 6、 中国移动研究院微特聘讲师 7、 中国联通总部大数据、云计算特聘讲师 8、 中国电信多省大数据、云计算、虚拟化特约讲师 9、 中国人民银行大数据特聘讲师 10、 中国工商银行大数据讲师 11、 花旗银行大数据讲师 12、 招商银行大数据调优讲师 13、 中信银行分布式数据库讲师 14、 中国航天三院大数据咨询师 15、 中国石油大数据、云计算特聘讲师 16、 中国石化大数据、云计算特聘讲师 17、 中国电力科学研究院流计算特聘讲师 18、 西安电信十所大数据架构设计讲师 19、 RedHat（中国）大数据咨询师 20、 中电28所大数据特聘讲师 21、 北京中电普华大数据特聘讲师 22、 中国石油东方地球物理公司大数据咨询师 23、 当当网云计算、大数据咨询师 24、 北航特聘企业讲师 25、 阿尔卡特-朗讯（Alcatel-Lucent）虚拟化与OpenStack培训特约讲师 26、 中石油工程设计西南分公司云计算数据中心建设项目 27、 广东发展信用卡精准营销项目 28、 广东发展银行电营、运维大数据分析项目 29、 电商库存预测大数据分析项目 30、 中航国际大综贸易云计算规划项目咨询、培训讲师 31、 北京民生软件SaaS平台研发咨询师 32、 北京立达资本项目管理信息系统解决方案咨询师 33、 曾任大型ERP、电子商务、CRM、电子政务等项目经理 项目经验 1、 曾任大型ERP、电子商务、CRM、电子政务等项目经理 2、 PaaS平台首席架构师 3、 贵州省政府云呼叫中心建设项目 4、 广东发展银行电营、运维大数据分析项目 5、 中石油工程设计西南分公司云计算项目评审委员、培训讲师 6、 中石油大数据挖掘项目，项目经理 7、 电商库存预测大数据分析项目 8、 曾任大型ERP、电子商务、CRM、电子政务等多个项目的项目经理 培训目标 1、通过本次培训使学员深入理解数据分析驾驶舱（大屏）的基本原理； 2、通过本次培训使学员深入理解、掌握并使用数据分析驾驶舱（大屏）技术、常用方法及工具介绍； 3、 使学员深入理解数据分析Dashboard驾驶舱的通用设计方法； 4、 使学员掌握数据驾驶舱建模方法； 5、 使学员掌握数据驾驶舱的常见可视化图表的分类和用途介绍； 6、 数据分析驾驶舱（大屏）的实践，基于中海油集采数据管理平台现有数据，结合日常领导层，管理层和执行层的业务操作需求，设计满足不同级别人员驾驶舱模板，取数逻辑； 培训对象 1、 本课程适合于企业领导层、管理层、数据相关人员； 2、 适合于数据分析驾驶舱（大屏）设计人员、需求人员、数据分析人员； 3、 适合于数据软件开发人员、测试人员； 培训方式 以课堂讲解、演示、案例分析为主，辅以互动研讨、现场答疑、学以致用。 课程方案 课程体系 课程内容是讲师多年经验的总结，通过该课程可以提升学员数据分析驾驶舱（大屏）的设计能力。并且课程理论与实践紧密结合，避免了空洞乏味的技术传授。 课程大纲（课程时间2天，每天6个小时） | 内容 | | 第1个主题： 数据分析驾驶舱（大屏）（数据分析驾驶舱（大屏））（90分钟） 1、 数据分析驾驶舱（大屏）诞生的背景 2、 数据分析驾驶舱（大屏）应用案例 3、 数据分析驾驶舱（大屏）解决的问题 4、 数据分析驾驶舱（大屏）的价值 5、 数据分析驾驶舱（大屏）对战略决策的支持 6、 数据分析驾驶舱（大屏）合理调配企业资源 7、 案例分享：列举具有代表性的数据分析驾驶舱（大屏）应用案例，对问题产生的深层次原因进行剖析，从根本上探讨解决问题的思路，并借鉴某些大型公司的解决思路，如工行、阿里等的解决方案，以及业界的解决标准 第2个主题： 数据分析驾驶舱（大屏）研发过程（数据分析驾驶舱（大屏）研发过程）（90分钟） 1、 数据分析驾驶舱（大屏）需求 2、 定义数据分析驾驶舱（大屏）目标 3、 数据分析驾驶舱（大屏）搜集数据 4、 数据分析驾驶舱（大屏）数据取样 5、 数据分析驾驶舱（大屏）数据探索 6、 数据分析驾驶舱（大屏）数据清洗 7、 数据分析 8、 数据分析驾驶舱（大屏）建模 9、 模型评价 10、 生产发布 11、 案例分享：数据分析驾驶舱（大屏）思路与开发过程，使学员理解数据分析驾驶舱（大屏）的制作过程 第3个主题： 数据分析驾驶舱数据清洗（数据分析驾驶舱数据清洗）（90分钟） 1、 数据分析驾驶舱数据清洗基本原理 2、 数据分析驾驶舱数据清洗常用方法 3、 ETL过程 4、 数据集成 5、 数据抽取 6、 数据转换 7、 数据清洗 8、 数据装载 9、 元数据 10、 清洗规则 a) 数据补缺 b) 数据替换 c) 格式规范化 d) 主外键约束 11、 字符集处理 12、 缓慢变化维处理 13、 增量、实时同步的处理 14、 断点续传 15、 错误数据的检测 16、 变化数据的捕获 17、 抽取异常中止的处理 18、 数据立方体 19、 OLAP的数据模型 20、 MOLAP（多维数据模型） 21、 ROLAP（关系数据模型） 22、 HOLAP（混合数据模型） 23、 维的层次和层数 24、 多维数据模型 25、 钻取（Drill-up和Drill-down） 26、 上卷（Roll up） 27、 切片（Slice）和切块（Dice） 28、 旋转（Pivot） 29、 案例分享：基于中海油集采数据管理平台现有数据的数据收集、清洗与应用案例分享，使学员理解解决问题的方法以及效果 30、 案例分享：常用方法及工具介绍 第4个主题： 数据分析Dashboard驾驶舱的通用设计方法（数据分析Dashboard驾驶舱的通用设计方法）（90分钟） 1、 数据分析Dashboard驾驶舱的通用设计方法 2、 数据连接与管理 3、 初级可视化分析 4、 高级数据操作 5、 高级可视化分析 6、 统计分析 7、 分析图表整合 8、 分析成果共享 9、 数据分析Dashboard驾驶舱的权限管理 10、 基于角色权限控制RBAC 11、 合理的数据呈现 12、 分析报告报告撰写 13、 如何撰写一份优秀的数据分析报告 | | | | 第5个主题： 数据驾驶舱建模方法（数据驾驶舱建模方法）（90分钟） 1、 数据驾驶舱建模方法 2、 数据源管理 3、 数据的筛选与过滤 4、 工作表设计 5、 仪表板设计与使用 6、 故事的构思与设计 7、 数据驾驶舱报告分析模板规划 8、 数据驾驶舱报告分析模板制作 9、 如何撰写一份优秀的数据分析报告 第6个主题： 数据驾驶舱的常见可视化图表的分类和用途介绍（数据驾驶舱的常见可视化图表的分类和用途介绍）（90分钟） 1、 数据驾驶舱的常见可视化图表的分类和用途介绍 2、 散点图制作和用途介绍 3、 折线图制作和用途介绍 4、 柱状图制作和用途介绍 5、 条形图制作和用途介绍 6、 饼图制作和用途介绍 7、 面积图制作和用途介绍 8、 直方图制作和用途介绍 9、 柏拉图制作和用途介绍 10、 雷达图制作和用途介绍 11、 箱线图制作和用途介绍 12、 仪表盘制作和用途介绍 13、 玫瑰图制作和用途介绍 14、 热力图制作和用途介绍 15、 地图制作和用途介绍 16、 文字云制作和用途介绍 17、 案例分享：深入探讨数据图形的应用场景和规划，并分享公司的现有案例 第7个主题： 数据分析驾驶舱（大屏）的实践（数据分析驾驶舱（大屏）的实践）（180分钟） 1、 数据分析驾驶舱（大屏）的实践 2、 数据分析驾驶舱（大屏）需求分析 3、 数据分析驾驶舱（大屏）构思与设计 4、 数据源管理与数据提取 5、 数据分析驾驶舱（大屏）模板设计 6、 数据分析驾驶舱（大屏）生成 7、 数据分析驾驶舱（大屏）发布 8、 数据分析驾驶舱（大屏）权限管理 9、 案例分享：基于中海油集采数据管理平台现有数据，结合日常领导层，管理层和执行层的业务操作需求，设计满足不同级别人员驾驶舱模板，取数逻辑 | | |
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