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中國企業(yè)培訓(xùn)講師
《大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用》
 
講師:李銘洋 瀏覽次數(shù):2577

課程描述INTRODUCTION

· 中層領(lǐng)導(dǎo)· 新晉主管· 儲(chǔ)備干部

培訓(xùn)講師:李銘洋    課程價(jià)格:¥元/人    培訓(xùn)天數(shù):2天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用課程

課程對(duì)象:中層及以上干部

課程模塊
模塊一:數(shù)字時(shí)代的新興科技與支點(diǎn)模型
一、數(shù)字時(shí)代的ABCDEGNTS
A:人工智能(Artificial Intelligence)大腦中樞
B:區(qū)塊鏈(Block Chain)基因
C:云計(jì)算(Cloud)脊骨骨架
D:大數(shù)據(jù)(Big Data)五臟六腑
E:邊緣計(jì)算(Edge computing)
G:5G  神經(jīng)系統(tǒng)
N:物聯(lián)網(wǎng)(Network)感知系統(tǒng)
T:終端(Terminal)四肢
S:安全(Safe)免疫系統(tǒng)。
二、支點(diǎn)模型
1、數(shù)字科技是支點(diǎn)還是杠桿?
2、用支點(diǎn)模型解讀數(shù)字經(jīng)濟(jì)
三、數(shù)字時(shí)代的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化
一是以數(shù)字科技變革生產(chǎn)工具:
二是以數(shù)據(jù)資源為關(guān)鍵生產(chǎn)要素:
三是以數(shù)字內(nèi)容重構(gòu)產(chǎn)品結(jié)構(gòu):
四是以信息網(wǎng)絡(luò)為市場(chǎng)配置紐帶:
五是以服務(wù)平臺(tái)為產(chǎn)業(yè)生態(tài)載體:
六是以數(shù)字善治為發(fā)展機(jī)制條件:

模塊二:關(guān)于大數(shù)據(jù)
一、大數(shù)據(jù)不在于大而在于“有用”:
1、數(shù)據(jù)的采集和存儲(chǔ)
2、處理、分析和統(tǒng)計(jì)
3、分類、估計(jì)和預(yù)測(cè)
4、得出最后的結(jié)論
5、指導(dǎo)生產(chǎn)過程中的決策和規(guī)劃
二、大數(shù)據(jù):第五要素
三、大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
4個(gè)“V”
Volume(大量)
Variety(多樣)
Velocity(高速)
Value(價(jià)值)
四、大數(shù)據(jù)技術(shù)10大核心原理
1、數(shù)據(jù)核心原理:
2、數(shù)據(jù)價(jià)值原理:
3、全樣本原理:
4、關(guān)注效率原理:
5、關(guān)注相關(guān)性原理:
6、預(yù)測(cè)原理:
7、信息找人原理:
8、機(jī)器懂人原理:
9、電子商務(wù)智能原理:
10、定制產(chǎn)品原理:
五、大數(shù)據(jù)分類及來源
1、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù):
2、行業(yè)數(shù)據(jù):
3、內(nèi)容數(shù)據(jù):
4、線上行為數(shù)據(jù):
5、線下行為數(shù)據(jù):
六、大數(shù)據(jù)來源
1、企業(yè)系統(tǒng):
2、機(jī)器系統(tǒng):
3、互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng):
4、社交系統(tǒng):
七、電力大數(shù)據(jù)來源
電力系統(tǒng)生產(chǎn)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)
電力企業(yè)運(yùn)營大數(shù)據(jù)
電力企業(yè)管理大數(shù)據(jù)三類
八、大數(shù)據(jù)核心技術(shù)
1、大數(shù)據(jù)采集
2、大數(shù)據(jù)預(yù)處理
3、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
4、大數(shù)據(jù)分析挖掘
5、大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)架

模塊三、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析技術(shù)
一、12個(gè)數(shù)據(jù)分析里最常用的思維
1、指標(biāo)思維
2、結(jié)構(gòu)化思維
3、金字塔思維
4、漏斗思維
5、象限法
6、多維法
7、對(duì)比思維
8、維度思維
9、溯源思維
10、二八思維
11、假設(shè)法
12、目標(biāo)思維
二、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí)
1、什么是數(shù)字分析
2、數(shù)據(jù)分析框架和方法論
3、數(shù)據(jù)分析步驟
明確目的
數(shù)據(jù)收集
數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘
形成數(shù)據(jù)報(bào)告
指導(dǎo)生產(chǎn)、助力決策
4、統(tǒng)計(jì)學(xué)
5、機(jī)器學(xué)習(xí)
6、數(shù)據(jù)清洗、脫敏、建模等
7、云計(jì)算與邊緣計(jì)算
8、大數(shù)據(jù)交易所
9、大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)圖譜
三、如何通過數(shù)據(jù)分析挖掘商業(yè)價(jià)值?
1、客戶群體細(xì)分,然后為每個(gè)群體量定制特別的服務(wù)。
2、模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境,發(fā)掘新的需求同時(shí)提高投資的回報(bào)率。
3、加強(qiáng)部門聯(lián)系,提高整條管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的效率。
4、降低服務(wù)成本,發(fā)現(xiàn)隱藏線索進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新。
四、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用案例
1、電力大數(shù)據(jù)分析
2、電商大數(shù)據(jù)分析
3、營銷大數(shù)據(jù)分析
4、金融大數(shù)據(jù)分析
5、醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析

模塊四、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
一、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的關(guān)系
1、大數(shù)據(jù)的發(fā)展源于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用
2、大數(shù)據(jù)促進(jìn)智慧城市的發(fā)展;物聯(lián)網(wǎng)是大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的催化劑,大數(shù)據(jù)源于于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。
二、與大數(shù)據(jù)有關(guān)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
1、射頻識(shí)別技術(shù)(RFID)
2、傳感網(wǎng)
3、M2M系統(tǒng)框架:
4、云計(jì)算
三、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)如何協(xié)同工作?
物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)具有共生關(guān)系,要了解這種聯(lián)系,我們需要了解整個(gè)工作流程中涉及的步驟。
1、公司安裝嵌入傳感器的設(shè)備以收集和傳輸數(shù)據(jù)。
2、大量數(shù)據(jù)(也稱為大數(shù)據(jù))以結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的形式收集在存儲(chǔ)庫中。
3、報(bào)告,圖表和其他形式的數(shù)據(jù)見解是使用AI驅(qū)動(dòng)的分析生成的。
4、用戶設(shè)備用于通過設(shè)置,調(diào)度,元數(shù)據(jù)和各種有形傳輸來提供更多指標(biāo)。
四、電力物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)
1、架構(gòu):分為感知層、 網(wǎng)絡(luò)層、平臺(tái)層及應(yīng)用層,分別解決數(shù)據(jù)的采集問題、傳輸問題、管理問題,及價(jià)值創(chuàng)造問題。
2、技術(shù):人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等
五、基于物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景
1、物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的八大工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景
2、技術(shù)智慧城市的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景
3、基于智慧醫(yī)療的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景
4、基于智能教育的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景

模塊五、大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)
一、大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)系
1、一方面,人工智能需要數(shù)據(jù)來建立其智能,特別是機(jī)器學(xué)習(xí)。大數(shù)據(jù)的積累為人工智能發(fā)展提供燃料
2、另一方面,大數(shù)據(jù)技術(shù)為人工智能提供了強(qiáng)大的存儲(chǔ)能力和計(jì)算能力。人工智能推進(jìn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用深化,
二、與大數(shù)據(jù)有關(guān)的人工智能技術(shù)
1、人工智能分類
2、機(jī)器學(xué)習(xí)
3、知識(shí)圖譜
4、自然語言處理
5、人機(jī)交互
6、計(jì)算機(jī)視覺
7、生物特征識(shí)別
三、基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景
1、大數(shù)據(jù)電力人工智能應(yīng)用場(chǎng)景
2、自動(dòng)駕駛技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景
3、機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景
4、工業(yè)智能

模塊六、大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)治理中的應(yīng)用
一、數(shù)據(jù)治理的發(fā)展過程和涉及的參與主體
二、大數(shù)據(jù)征信:
1、征信產(chǎn)品模式
2、大數(shù)據(jù)征信類型
3、大數(shù)據(jù)征信通過我們某些“足跡”清晰地描繪出一個(gè)人
4、征信大數(shù)據(jù)鏈數(shù)據(jù)流動(dòng)過程分析
5、大數(shù)據(jù)征信建模
6、金融風(fēng)控場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)分析、模型與策略
三、企業(yè)信用數(shù)據(jù)的行業(yè)運(yùn)用
1、信貸風(fēng)控
2、融資租賃
3、信用評(píng)級(jí)
4、供應(yīng)鏈金融
5、資產(chǎn)數(shù)字化
6、開放平臺(tái)
7、其他,比如招聘,商業(yè)調(diào)研和律所
四、大數(shù)據(jù)治理在國家安全方面的應(yīng)用
1、政府可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建起強(qiáng)大的國家安全保障體系
2、企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)抵御網(wǎng)絡(luò)攻擊
3、警察可以借助大數(shù)據(jù)來預(yù)防犯罪;
4、其他:反詐、鑒黃、暴力涉政識(shí)別、不良場(chǎng)景、黑客防御等

模塊七、大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景
一、電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景
1、電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估:電網(wǎng)監(jiān)測(cè)及維護(hù)
2、 配用電需求分析
3、大數(shù)據(jù)在電力計(jì)量檢查中的應(yīng)用
4、規(guī)劃方面:
5、在運(yùn)行方面:
6、在營銷方面:
7、在設(shè)備方面:
8、在物資方面:
9、電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用于復(fù)工復(fù)產(chǎn)
10、電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用于政府管理
11、電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用于精準(zhǔn)扶貧
12、電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用于金融貸款
13、電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用于人口普查
二、大數(shù)據(jù)其他行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景
1、數(shù)字孿生
2、元宇宙
3、醫(yī)療
4、教育
5、建筑
6、汽車
7、通信
8、體育娛樂

大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用課程


轉(zhuǎn)載:http://www.jkyingpanluxiangji.com/gkk_detail/305647.html

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李銘洋
[僅限會(huì)員]