企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)分析能力提升
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)分析能力提升詳細(xì)內(nèi)容
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)分析能力提升
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)分析能力提升
課程時(shí)間:2天
紀(jì)賀元
2022-9-12
課程大綱
第一天上午
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數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)體驗(yàn)
什么是數(shù)據(jù)?
什么是數(shù)據(jù)化?數(shù)據(jù)化的前提條件是什么?
為什么企業(yè)需要數(shù)據(jù)化?
企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀剖析
我國(guó)企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀分析
包括數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)、單位處理數(shù)據(jù)成本下降、數(shù)據(jù)類型復(fù)雜化、數(shù)據(jù)質(zhì)量仍然有待提高、數(shù)據(jù)規(guī)劃問(wèn)題、數(shù)據(jù)價(jià)值不清、數(shù)據(jù)字段拓展艱難等方面。
個(gè)人發(fā)展計(jì)劃和企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)展的結(jié)合
數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)官,數(shù)據(jù)和企業(yè)的連接者
(1)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)官的價(jià)值和定位
(2)大數(shù)據(jù)在企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的價(jià)值
(3)綜合案例
第一天下午
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4. 統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ谄髽I(yè)的貢獻(xiàn)
(1)統(tǒng)計(jì)理論的貢獻(xiàn)
基本概念方面的貢獻(xiàn),包括概率、方差等方面,以及統(tǒng)計(jì)模型的貢獻(xiàn),例如回歸、方差分析等。
(2)數(shù)據(jù)工具的貢獻(xiàn)
數(shù)據(jù)工具包括Excel、Access、Sql等,專業(yè)軟件有SPSS等,編程類工具有VBA和Python等。
數(shù)據(jù)庫(kù):從sql到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
從中小型的數(shù)據(jù)庫(kù)到大型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。
商業(yè)智能和大數(shù)據(jù)的知識(shí)
介紹BI的概念和相關(guān)體系以及大數(shù)據(jù)的相關(guān)知識(shí)。
數(shù)據(jù)挖掘和人工智能的貢獻(xiàn)
介紹前沿的人工智能方向的進(jìn)展對(duì)于企業(yè)的貢獻(xiàn),例如推薦系統(tǒng)等。
5. 企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建
(1)企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的構(gòu)建,各個(gè)發(fā)展階段企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的特點(diǎn)和實(shí)例
(2)技術(shù)角度,如何建立數(shù)據(jù)問(wèn)題和業(yè)務(wù)問(wèn)題的橋梁?
(3)統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)際應(yīng)用案例-如何利用好描述統(tǒng)計(jì)學(xué)?
(4)統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)際應(yīng)用案例-如何利用好推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)?
(5)總結(jié)-對(duì)于企業(yè)數(shù)據(jù)人才,基于企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,應(yīng)該建立哪些有效的實(shí)踐知識(shí)體系?
第二天上午
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6. 數(shù)據(jù)能力及提升路徑
(1)個(gè)人層面,數(shù)據(jù)能力的培養(yǎng)方式和典型案例
(2)部門層面,構(gòu)建部門級(jí)的場(chǎng)景的成功案例
(3)公司層面,數(shù)據(jù)類產(chǎn)品的實(shí)踐案例和構(gòu)建邏輯
(4)總結(jié)部分,如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)能力、場(chǎng)景能力、產(chǎn)品能力的良性循環(huán)
7. 主流數(shù)據(jù)分析工具
(1)學(xué)工具,如何通過(guò)工具快速破局?
(2)常見主流數(shù)據(jù)分析軟件:工具類型及主要面向用戶介紹
(3)根據(jù)軟件進(jìn)行基礎(chǔ)介紹,Python、R、matlab等
第二天下午
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8. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)
(1)數(shù)據(jù)采集:如何找到正確的數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)采集的原則、方法和邏輯
(2)如何積累數(shù)據(jù)
企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的整合和積累
(3)如何理解數(shù)據(jù)背后的含義
9. 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用
(1)當(dāng)前大數(shù)據(jù)是如何解決企業(yè)的問(wèn)題的
(2)大數(shù)據(jù)相對(duì)傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)的優(yōu)勢(shì)
(3)大數(shù)據(jù)在企業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用
(4)游戲行業(yè)中的大數(shù)據(jù)分析方法
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