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【课程大纲】
**部分、解构大数据（全面、正确理解大数据）
1、 大数据时代已经来临
2、 大数据定义
3、 大数据的三维理解
Ø 理论 技术 实践
4、 大数据的4V特征
Ø 大规模（Volume）
Ø 多样性（Variety）
Ø 高速度（Velocity）
Ø 价值性（Value）
5、 大数据类型
6、 大数据来源
7、 大数据的历史背景
8、 关于大数据与小数据
探讨：运营商有哪些重要数据
第二部分：大数据的价值和行业解决方案
1、 大数据的作用与价值
2、 大数据的核心价值——发现规律和预测
3、 大数据的应用领域
4、 大数据的应用需求分析
Ø 政府--电子政务
Ø 互联网
Ø 智慧城市
Ø 。。。。。。
5、 大数据在各行业的解决方案
Ø 金融业
Ø 旅游业
Ø 零售业
Ø 电信业
6、 当前大数据应用热点
7、 大数据在电信行业的应用
第三部分： 大数据的战略和大数据思维
1、 国外大数据战略
Ø 美国大数据战略
Ø 欧洲大数据战略
Ø 日本大数据战略
2、 国外推行大数据战略的主要做法
3、 大数据战略理解——定位决定你的地位
Ø 数据即资产
Ø “数据化运营”转变为“运营数据”
Ø “搜索引擎”转变为“推荐引擎”
4、 大数据思维——思路决定你的出路
Ø 定量思维，一切皆可量化
Ø 相关思维，一切皆有联系
Ø 实验思维，一切皆可尝试
Ø 全样本思维，大数据的简单计算胜过小数据的复杂计算
Ø 个性化思维，以消费者为中心
Ø 融合思维，全平台大数据帮助你的数据需要整合
第四部分：通信行业大数据应用
1、 大数据发展对通信行业的影响
2、 通信行业的重要数据
Ø BOM三域
3、 通信行业的大数据应用
4、 通信行业应用场景
Ø 基于位置（科学选址、客户分布）
Ø 社交关系
Ø 客户行为分析
Ø 精准营销
Ø 网络优化
5、 国外运营商的大数据应用案例分析
6、 大数据下运营商的新机会
Ø 通信运营商的发展机遇
Ø 新利润增长点探讨
Ø 如何有效利用大数据资产
探讨：电信运营商的大数据资产变现之道
第五部分：大数据下的变革
1、 大数据下的思维变革
Ø 让数据说话
Ø 全数据分析（从抽样到总体数据）
Ø 简单计算（数据精确性与混杂性的处理）
Ø 数据的价值在于数据间的关系（相关关系）
2、 大数据下的商业变革
Ø 大数据带来的业务创新
Ø 围绕大数据构建新的商业生态
3、 大数据下的管理变革
Ø 从拍脑袋到科学决策
Ø 大数据成为企业核心竞争力
Ø 企业人才管理的革新
第六部分：大数据应用关键技术
1、 大数据应用框架体系
Ø 数据基础层
Ø 数据模型层
Ø 业务模型层
Ø 业务应用层
2、 大数据挖掘六步曲
Ø 商业问题（明确挖掘目的）
Ø 数据准备（收集所需要的数据）
Ø 数据理解（数据预处理，数据探索性分析）
Ø 数据建模（选择或建立解决问题的挖掘模型）
Ø 模型评估（评估模型质量，验证数据挖掘的结果）
Ø 模型部署（部署模型，模型可视化、模板化、系统化）
3、 大数据挖掘的分析方法
Ø 对比分析/分组分析/平均分析
Ø 趋势分析
Ø 交叉分析
Ø 结构分析
Ø 转化率分析
4、 大数据挖掘的分析思路
Ø 企业外部环境分析（PEST分析法）
Ø 用户消费行为分析（5W2H分析法）
Ø 竞争分析（SWOT分析法）
Ø 公司整体经营情况分析（4P/4C营销理论）
Ø 用户使用行为分析法
5、 大数据挖掘的模型简介
Ø 相关分析（相关性分析）
Ø 方差分析（影响关键因素分析）
Ø 预测分析（销量预测、客户流失预警、投诉预测分析）
Ø 分类/聚类（客户/市场细分、客户特征提取）
Ø 关联分析与产品交叉销售
Ø RFM模型与业务策略（客户价值评估）
第七部分：大数据系统关键技术
1、 Hadoop生态系统简介
2、 大数据技术发展趋势
Ø 技术发展六大方向
3、 大数据商用平台介绍
Ø 百度大数据平台
Ø 淘宝大数据平台
Ø IBM大数据平台
4、 大数据带来的机遇
5、 大数据面临的挑战
Ø 大数据安全与隐私
6、 大数据未来发展的思考与建议
第八部分：大数据产业发展现状
1、 大数据的发展阶段
2、 大数据行业市场分析
Ø 数据量规模
Ø 市场规模
3、 商业模式分析
4、 业务模式分析（租售、产品、服务……）
5、 大数据产业市场格局
Ø 大数据营收
Ø 市场占有率
6、 大数据产业链全景图及构成
7、 中国大数据产业前景预测
Ø 市场规模预测
Ø 细分市场预测
8、 中国大数据产业发展路线图
第九部分：电信行业的大数据运用和展望
1、 大数据成为电信运营商转型的新机遇
2、 大数据成为电信运营商的业务创新引擎
3、 未来，电信运营商将成为**大数据公司
结束：探讨与总结。
