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企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)據(jù)分析

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)據(jù)分析

課程編號:51238

課程價格:¥16840/天

課程時長:2 天

課程人氣:447

行業(yè)類別:IT網(wǎng)絡(luò)     

專業(yè)類別:數(shù)字化 

授課講師:魏凌睿

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
企業(yè)運營管理部門、營銷部門及有數(shù)據(jù)分析需求的員工

【培訓收益】
● 熟悉并掌握企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵并搭建數(shù)字化平臺的方法; ● 掌握統(tǒng)計方法進行數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)決策; ● 掌握大數(shù)據(jù)理念的管理和運營關(guān)鍵; ● 掌握大數(shù)據(jù)進行精準分析的方法—聚類、決策樹和邏輯回歸; ● 掌握大數(shù)據(jù)分析工具RapidMiner的使用方法,能根據(jù)場景選用相應算法進行大數(shù)據(jù)分析。

第一講:企業(yè)所面臨的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
一、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型原因
1. 數(shù)字化改變商業(yè)模式
1)數(shù)據(jù)變機會
2)機會變服務(wù)
3)服務(wù)變收入
2. 數(shù)字化建立企業(yè)優(yōu)勢
3. 數(shù)字化提升使用體驗
二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心要素
1. 以數(shù)據(jù)為中心的智能化發(fā)展目標
2. 數(shù)字化平臺的構(gòu)建
三、員工在企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型中應該作出的應對
1. IT思維和業(yè)務(wù)思維相融合
2. 培養(yǎng)開放共享的心態(tài)
3. 圍繞以用戶為中心
4. 提升數(shù)據(jù)分析處理能力

第二講:利用統(tǒng)計方法實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析
一、標度的選擇使用
量化感覺、態(tài)度、喜好等的方法
二、頻數(shù)的選擇使用(衡量對總體水平的作用程度)
1. 餅圖
2. 條形圖
3. 直方圖
三、基于統(tǒng)計方法的分析
1. 分析異常值與偏斜數(shù)據(jù)
2. 均值VS中位數(shù)VS眾數(shù)
3. 全距/四分位數(shù)的使用
4. 百分位數(shù)與箱線圖的使用
5. 方差VS標準差分析變異性VS分散性
6. 利用概率進行分析
案例1:用戶購買公司產(chǎn)品概率的分析
案例2:某某企業(yè)員工加薪方案的選擇
四、基于統(tǒng)計方法的決策
1. 比較法進行決策
2. 組合法進行決策
3. 貝葉斯方法進行決策
4. 快省樹方法進行決策
思考:優(yōu)秀員工如何選用統(tǒng)計指標進行評價
案例:假設(shè)檢驗與數(shù)據(jù)證偽保證決策結(jié)果的正確
綜合示例:運用統(tǒng)計指標分析銷售數(shù)據(jù)尋找方法提升某產(chǎn)品的銷量

第三講:利用大數(shù)據(jù)進行管理與運營
一、大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀
1. 大數(shù)據(jù)時代的標志
2. 六大趨勢推動大數(shù)據(jù)發(fā)展
3. Hype Cycle技術(shù)趨勢對大數(shù)據(jù)的判斷
4. 新基建戰(zhàn)略對大數(shù)據(jù)的定位
5. 數(shù)字中國的內(nèi)容
案例:阿里雙11
二、大數(shù)據(jù)4V特征
1. 數(shù)量大
2. 多樣性
3. 速度快
4. 價值性
案例:大數(shù)據(jù)4V特征在數(shù)字化全量全連接中的應用
三、把握大數(shù)據(jù)的三個關(guān)鍵
1. 更多——全樣本透視本質(zhì)
2. 更雜——透過混雜性適配場景應用
3. 更好——把握相關(guān)性,提供更好服務(wù)
案例:三個關(guān)鍵對數(shù)字化實時反饋的影響
案例:大數(shù)據(jù)商業(yè)畫像示例——千人千面
練習:猜猜他是誰?
四、大數(shù)據(jù)分析
1. 大數(shù)據(jù)分析的困難
2. 數(shù)據(jù)即服務(wù)DaaS
討論:數(shù)字化轉(zhuǎn)型中我們應該關(guān)注工作中的哪些管理數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),它們的價值和應用難點有哪些?
五、大數(shù)據(jù)應用
1. 被動式演變成預判式
2. 大數(shù)據(jù)商業(yè)價值
3. 大數(shù)據(jù)在行業(yè)的應用
案例:智慧城市建設(shè)
案例:企業(yè)數(shù)據(jù)地圖實踐
討論:企業(yè)數(shù)據(jù)治理——如何管好用好數(shù)字化平臺的數(shù)據(jù)?

第四講:利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行營銷數(shù)據(jù)分析
一、K均值聚類算法應用——客戶價值分析
1. 客戶價值分析有利于減少營銷成本
1)理解價值型客戶
2)差異化服務(wù)應對不同價值客戶
2. 客戶價值分析方法
1)客戶價值識別流程
2)K均值聚類識別客戶價值
a確定中心
b計算距離
c確定新中心
d迭代得到最終分類
3)針對不同客戶價值采用不同營銷策略
視頻:根據(jù)對象不同采用不同策略的銷售視頻
案例:根據(jù)客戶的消費額和交互屬性進行聚類分析
二、決策樹算法應用——風險客戶分析
1. 傳統(tǒng)風險分析識別方法的劣勢
2. 大數(shù)據(jù)方式下分析識別方法的改進——決策樹算法應用
1)預先建立if-then的判斷規(guī)則
2)數(shù)據(jù)分析建立的規(guī)則——信息熵
3)決策樹算法操作思路
4)建立決策樹模型進行分析
a劃分屬性值
b計算劃分組的概率
c計算每個劃分規(guī)則下的信息熵
d選擇最小信息熵的規(guī)則為第一規(guī)則
e迭代到樣本分類
案例:警察是如何發(fā)現(xiàn)罪犯的?
案例:如何分析是否適合作為另一半
三、邏輯回歸算法應用——敏感客戶分析
1. 厘清不同場景下的敏感客戶特點
2. 分析敏感客戶的關(guān)注點
3. 邏輯回歸算法的應用
1)二分類問題
2)個人采用二分法預判的局限性
3)預判二分類問題的優(yōu)化
4)二分類結(jié)果預判的本質(zhì)
5)大數(shù)據(jù)回歸方法進行二分類預判
a線性回歸大數(shù)據(jù)方法
b邏輯回歸大數(shù)據(jù)方法
案例:如何判斷對方是否真心喜歡我
案例:回歸方法預判職業(yè)發(fā)展
案例:營銷場景中敏感客戶分析降低投訴率

第五講:Rapid Miner數(shù)據(jù)分析
1. 分析接口
2. 導入數(shù)據(jù)
3. 加載數(shù)據(jù)
4. 進行數(shù)據(jù)可視化
5. 進行建模
6. 進行模型應用
7. 測試模型
8. 進行模型評估
9. 使用擴展
聚類算法練習:客戶價值分析
決策樹算法練習:信用風險評分分析
邏輯回歸算法練習:敏感客戶分析
 

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