【课程收益】

Ø 思维创新的技术路径，数据化运营的本质，数据分析框

Ø 数据价值与数据分析的5大步骤，数据表达，数据价值

Ø 数据分析5W1H标签，标签应用体系，标签运营体系

Ø 数据建模，及建模过程，模型空间

Ø 数据平台的价值，数据平台的建立模式，数据管控平台

Ø 智能化“1 N”模式价值框架，企业智能决策平台，智能化场景引擎及未来商业

【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩

【课程对象】企业管理层、管理干部等人员

【课程时间】6小时

【课程大纲】

一、数据分析

1、思维创新的技术路径

2、数字化改变生产、生活与工作方式

3、数据化运营的本质

4、数据分析框

Ø 用户

Ø 行为

Ø 洞察

5、数据分析的5大步骤

Ø 明确目标

Ø 数据预处理

Ø 特征分析

Ø 算法建模

Ø 数据表达

6、数据表达

Ø 分布数据可视化

Ø 分类数据可视化

7、数据分析反馈指导策略优化

8、数据价值

Ø 数据可洞察真相

Ø 数据可转化行动

Ø 数据的引导思路

案例：

二、数据标签与数据建模

1、数据分析5W1H标签

2、标签的理解

3、标签系统

4、标签的应用体系

Ø 业务场景倒推标签需求

Ø 标签自动化

Ø 标签迭代

Ø 标签管理机制

5、标签体系的数据层

Ø 数据源

Ø 数据处理

6、数据建模，模型是什么？

7、数据建模过程

Ø 模型假设

Ø 模型选择

Ø 模型求解

Ø 模型分析

Ø 模型应用

Ø 模型评价

8、模型空间

9、作为数据支撑业务的纽带，需要微服务能力

10、数据平台价值

Ø 数据平台

Ø 数据平台的价值

Ø 数据平台解决的问题

Ø Data  API是数据平台核心

11、数据平台，让数据流通无阻

12、数据平台建立模式

Ø 大平台

Ø 深平台，数据河

Ø 数据平台对企业经营的核心价值

13、数据管控平台

Ø 数据湖

Ø 数据湖的组件与应用场景 – 数据质量管理

Ø 数据湖的组件与应用场景 – 数据标准管理

Ø 数据湖的组件与应用场景 – 元数据管理

Ø 数据湖的组件与应用场景 – 智能大数据处理

Ø 数据湖的组件与应用场景 – 数据洞察

Ø 数据湖平台整体输出

案例：

三、数据化边界向智能化延伸

1、数据化边界向智能化延伸

2、智能化“1 N”模式价值框架

3、商业价值链的全链路数智化

4、基于数据化的智能决策体系

5、智能化场景引擎

6、智能商业，未来以来