数据分析思维培训

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编辑:佚名 发布时间:2022-08-26

越来越多的传统企业通过互联网进行转型,越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、应用、采购商品,从而产生了海量的业务逻辑数据。

大数据思维已经成为企业业务运营、产品创新的基础指导思想,它基于由日常积累的大量行业及用户体验数据,从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识,用于产品研发和趋势决策。

可以说,未能足够利用大数据时代“创新”机遇的企业是没有未来的企业,必将被市场淘汰。

数据分析思维培训课程介绍

课程时间

本课程为企业内训,课程时长为1-2天,可根据企业需要调整相应的培训时间。

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课程对象

适合了解互联网金融思维,本质和大数据的各级人员.

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课程特色

方法工具讲授与案例分析相结合,紧密联系企业的实际,具有实战性、可操作性。

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培训方式

主题讲授+案例分析+互动问答+视频欣赏+情景模拟+小队讨论+模拟训练

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数据分析思维培训课程内容

第 一讲、数字经济中国发展现状

一、 数字经济的基本构成

1、新基础设施:云网端

2、新生产要素:数据

3、新就业形态:自由职业者

4、新产业组织:平台+个人

5、新商业模式:C2B

6、新治理模式:协同治理

二、 数字经济的基础框架

1、支撑:智能硬件

2、数据:打通与应用

3、商业:运行机制

4、治理:治理方式

三、 数字经济的5个核心

1、平台:平台替代公司

2、数据:数据实时在线

3、智能:智能运营与决策

4、融合:线上与线下融合

5、普惠:人人皆可用、小微低门槛 案例分析:淘宝、滴滴、今日头条等


第二讲、数字经济国家战略

一、 *数字经济的对比

1、*互联网人口的对比

2、*数字经济GDP对比

3、未来数字经济的规模

4、*数字经济的各自特色

二、 新四大发明的科技图谱

1、新四大发明:高铁、网购、共享、支付

2、DT基础设施

3、原子世界和比特世界

4、数字经济与实体延伸

三、通向数字经济的5把钥匙

1、舆论之锁

2、思维之锁

3、社保之锁

4、公平之锁

5、税赋之锁


第三讲、科技驱动数字经济应用

一、5G物联网与数字经济

1、5G、物联网核心技术

2、5G、物联网趋势意义

3、物联网产业生态应用

二、AI大数据驱动数字经济应用

1、大数据与云计算?

2、人工智能

3、区块链赋能数字经济

三、政务服务数字化的实践

1、政务服务数字化的背景

2、政务服务数字化的挑战

3、政务服务数字化的核心:网络协同

4、政务服务数字化的应用

案例:浙江“最多跑一次”、交通大脑等


第二章  数据分析思维与大数据应用

第一讲、大数据思维

1、深度解析互联网发展趋势

思考:中国经济如何通过互联网成功“弯道超车”。

2、中国互联网创业迭代发展的新模式

3、企业如何在大数据环境下创新发展

移动互联网给汽车行业带来的新契机——物联网-车联网

思考:当下中国企业如何利用互联网跨域时空的特定,给企业经营加“杠杆”,从而实现高纬度竞争。


第二讲、大数据时代下的创新思维

1、用户思维——观念创新

数据画像

——把握用户的核心需求

——如何利用用户体验开展营销

2、跨界思维——战略创新

跨界分金

——行业边界的模糊

——如何做颠覆式创新

3、平台思维——机制创新

生态构建

——建设生态圈

——如何建立互联网时代的联盟

4、简约思维——管理创新

小而美的境界

——“简”是王道

——如何“简”而不“乏”

5、大数据思维——技术创新

科技复兴

——大数据现代企业的仪表盘

——如何让大数据助力高效运营

6、免费思维——业务创新

打造闭环

——羊毛出在狗身上让狗付费

——如何规划互联网时代的商业模式

7、口碑思维——服务创新

——口碑的独特优势

——如何把握口碑的关键节点


第三讲、大数据决策思维概述

1、大数据决策的核心——数据挖掘

2、数据挖掘目的:如何理解和采集用户需求

3、数据挖掘技术:分类、预测、推估、关联、聚类、可视化

4、数据决策建模、流程及分析指标


第四讲、如何培养决策新思维

1、洞察:通过数据精准把控用户需求

A、用户需求数据研究与决策

B、定位目标用户:建立初步用户画像,模拟使用场景

C、完善数据体系:逐步验证需求的真伪

2、体验:做用户喜爱的产品设计

A、建立、衡量用户体验指标

B、保证用户体验的方法

C、数据分析决策:人物角色、故事板、偏好测试

3、转化:数据决策从需求到功能再到产品

A、业务需求、用户需求、功能需求、系统需求的关系

B、如何提升营销转化率


第五讲、大数据决策思维如何落地

1、互联网运营在企业中的定位

2、通过流程体系实施大数据决策管理

3、设计、构建大数据决策一体化端到端精益流程

4、建立大数据决策监控与评价指标体系


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