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李翔宇

通信业经营分析方法及大数据之道

李翔宇 / 国家工信部信息移动电子商务专家

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课程大纲

《通信业经营分析方法及大数据之道》

【课程时长】 两天

【课程特色】

课程**深入浅出的融合分析,**大量**新国内外电信业经营分析方法及大数据的应对之道,成功案例解读,将辩证思考和推论相结合,提出针对性的方法和思路。

【课程内容】


1. 通信行业发展趋势

1.1 全球通信行业发展趋势及收入预测

1.2 移动互联网成为全球ICT增长的核心

1.3 中国ICT市场的成长空间分析

1.4 中国4G市场发展与流量经营

1.5 中国通信业主营业务收入分析

1.6 运营商面临的移动互联网挑战


2. 通信业经营分析及预测方法

2.1 通信企业经营分析的目的

2.1.1 评价过去的经营绩效;

2.1.2 了解目前的经营状况;

2.1.3 预测未来的发展趋势。

2.2 经营分析的重点

2.3 如果进行经营分析

2.3.1 财务和业务数据

2.3.2 历史和未来的信息

2.3.3 管理部门及股东信息

2.3.4 公司的背景及目标

2.4 经营分析的步骤

2.4.1 确定分析的目标

2.4.2 确定分析的对象

2.4.3 选择分析的因素

2.4.4 确定分析的标准

2.4.5 选择分析方法

2.4.6 形成分析报告

2.5 经营分析的方法

2.5.1 统计分析的方法

2.5.2 类比分析的方法

2.5.3 指标分析的方法:业务量,业务发展,业务收入

2.5.4 经营分析的方法:OLAP,关联分析,回归分析,聚类,统计,决策树

2.5.5 企业环境分析方法:PEST、SWOT、竞争力、Benchmark、SPACE

2.5.6 产品的分析方法:波士顿矩阵分析方法

2.6 常用预测方法

2.6.1 定性预测:加权法,主观预测法,情景分析法

2.6.2 定量预测

n 统计外推法:生长回线、时间序列

n 因果分析法:回归法,弹性分析

n 机理模型

n 客户价值计算模型

3. 经营分析的主要技术及模型

3.1 经营分析的主流技术

n 数据仓库

n 数据挖掘

n OLAP分析

n CRM经营分析

3.2 经营分析数据挖掘及模型

n 运营分析的关键动作

n 外部分析和搭建问题树

n 用户行为的数据分析

n SPSS专业统计软件

n 聚类分析方法分类


4. 大数据的业界趋势及应对之道

4.1 大数据的四个能力以及差异化评估维度

4.2 大数据的业界趋势

n 实时智能流程与预测趋势

n 分析能力开发趋势分析

n 深度和自助分析趋势

n 报表呈现和KPI监控趋势分析

4.3 电信企业面临的大数据挑战

4.4 大数据的处理方法及架构

n 割裂式混搭架构

n 混搭架构与深度定制化

n Hadoop深度定制架构

4.5 大数据的应对及工具

n 商业场景到平台技术映射分析

n 数据洞察之消费特征分析

n 数据洞察之成本特征分析

n 数据洞察之结构特征分析

n 技术工具总体进展:分布式内存分析,VCU,ETL,TRD









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