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夯實大數據 – 企業數據挖掘與分析 精進之道

主講老師: 蘇忠彥 蘇忠彥

主講師資:蘇忠彥

課時安排: 1天
學習費用: 面議
課程預約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 課程將以大數據挖掘與分析為核心要點,幫助學員認識大數據建設的基礎、了解數據挖掘與分析,在企業數字化變革的重要性是什么?信息科技部門在大數據平臺建設過程中,應該扮演什么角色?如何利用現代化信息科技,提升數據挖掘與分析成功的機會?使學員能夠知其然,更能知其所以然。能夠具備引領企業實現成功的數字轉型,同時協助企業提升商業模式創新能力,快速占領行業制高點!
內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
更新時間: 2022-11-19 10:14

【課程背景】

大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中,快速獲得有價值信息的技術。解決大數據問題的核心是大數據技術。大數據(big data)或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據分析相比于傳統的數據倉庫應用,具有數據量大、查詢分析復雜等特點。

 

大數據為企業創造了新的商機。挖掘數據價值是傳統企業轉型和互聯網企業創新的必由之路。然而,復雜的結構化和非結構化數據不能被傳統技術處理。大數據挖掘,面對電子郵件、照片、視頻、音頻、文本等海量信息,新數據可以迅速生成,不同類型的數據混合在一起。對海量數據進行準確、可靠的分析和處理,獲取高價值信息,將為企業帶來豐厚的利潤。

 

云計算超越了傳統的IT模型,為數據處理提供了幾乎完美的解決方案。

 

數據產品,承載著大數據中蘊含的邏輯,是一個大數據產業鏈價值的最終體現。對于一條完整的大數據產業鏈來說,其本質就是對數據不斷挖掘,發現其中的規律,并封裝成數據產品,最后用數據產品變現的過程。

 

課程將以大數據挖掘與分析為核心要點,幫助學員認識大數據建設的基礎、了解數據挖掘與分析,在企業數字化變革的重要性是什么?信息科技部門在大數據平臺建設過程中,應該扮演什么角色?如何利用現代化信息科技,提升數據挖掘與分析成功的機會?使學員能夠知其然,更能知其所以然。能夠具備引領企業實現成功的數字轉型,同時協助企業提升商業模式創新能力,快速占領行業制高點!

 

【課程收益】

?  了解企業實施大數據平臺的原由,影響,以及可預期的成效

?  6大高質量數據的標準

?  7大數據挖掘的步驟

?  5大常用數據挖掘方法

?  了解“數據清洗”在企業大數據應用過程中的定位與重要性

?  9大數據分析的實踐與方法

?  了解數據挖掘與分析的發展方向與趨勢,以及業界先進案例

 

【課程特色】方法,知其然;科學,亦知其所以然;實戰,真實案例解析

【課程對象】信息科技運維部門主管,信息科技研發部門主管,信息科技部首席/資深系統架構師,CIO(首席信息官)、CTO(首席技術官)、企業安全架構師,信息科技部資深軟件設計師,信息科技部資深軟件設計師

【課程時間】6小時


【課程大綱】


一、“大數據”的定義與內涵為何?

a)       什么是“大數據”?

b)      “大數據”的構成元素為何?

c)       “大數據”具備什么特性?

d)      落實“大數據”應用的關鍵技術為何?


二、“高質量”數據的標準為何?

a)       有效性

b)      準確性

c)       完整性

d)      一致性

e)       可追溯性

f)        及時性


三、數據挖掘的基本步驟

a)       定義問題

b)      建立數據挖掘庫

c)       分析數據

d)      準備數據

e)       建立模型

f)        評價模型

g)      實施挖掘


四、制定數據戰略的常用方法與模型

a)      波士頓矩陣、

b)      MECE

c)       SWOT

d)      STAR

e)       RFM

f)        PDCA

g)      SCP


五、數據清洗的最佳實踐

a)       全面考慮數據的用途

b)      提升數據輸入的控制力度

c)       限制樣本規模

d)      全程抽查

e)       建立預警機制


六、數據分析的實踐與方法

a)       邏輯樹分析

b)      PEST行業分析

c)       多維度拆解分析

d)      對比分析

e)       歸因分析(假設檢驗)

f)        AARRR分析

g)      RFM分析

h)       杜邦分析

i)        周期性分析


七、數據挖掘與分析的發展方向與趨勢為何?

a)       定向算力(案例分享 – 特斯拉 無人駕駛)

b)      機器學習 (案例分享 – 富士康 精密制造)

c)       系統自愈 (案例分享 – 富士康 無燈工廠)

d)      預警機制 (案例分享 – AWS 數據中心運維)


八、課程總結

a)       學員心得分享

b)      重點摘要

c)       答客問

 
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