課程描述INTRODUCTION
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程
課程背景
時(shí)移而勢(shì)變,互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)了“大數(shù)據(jù)(BigData)”的爆發(fā),企業(yè)和個(gè)人被卷入了新的數(shù)字化洪流,大數(shù)據(jù)不再是稀奇的概念、模棱兩可的理論、炫耀的案例,而是已經(jīng)存在、正在發(fā)生、在不斷的改變我們自己的一場(chǎng)社會(huì)革命。你的客戶(hù)、你的員工已經(jīng)被悄無(wú)聲息的改變,工業(yè)時(shí)代的致勝秘籍和戰(zhàn)略空間已經(jīng)不再繼續(xù)有效,大數(shù)據(jù)給我們帶來(lái)了新的價(jià)值創(chuàng)造方式、更爆發(fā)的增長(zhǎng)速度、更刁鉆的戰(zhàn)略布局,企業(yè)的管理者更需要刷新自己的認(rèn)識(shí),洞察大數(shù)據(jù)帶來(lái)的創(chuàng)造性思維,分析大數(shù)據(jù)的算法革命,了解大數(shù)據(jù)催生的新業(yè)務(wù)模式,進(jìn)而保持更高的戰(zhàn)略預(yù)判。
目前,市面上流行的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)一部分側(cè)重于實(shí)現(xiàn)算法和公式推導(dǎo),適合編程人士學(xué)習(xí),但過(guò)于晦澀,需要較高的學(xué)歷基礎(chǔ),另外一部分側(cè)重于創(chuàng)新理念和案例介紹,適合普及概念,但這些知識(shí)觸手可及,缺乏新鮮性和實(shí)戰(zhàn)性。為了彌補(bǔ)這些不足,融業(yè)務(wù)和技術(shù)創(chuàng)新于一體,林海老師根據(jù)長(zhǎng)時(shí)間的理論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),開(kāi)發(fā)了本門(mén)課程。
本課程即包括未來(lái)趨勢(shì)研判,也包括工具實(shí)操的落地,更包括業(yè)務(wù)創(chuàng)新的暢想,三位一體才是課程的目的。圍繞數(shù)字化時(shí)代這個(gè)核心,重點(diǎn)介紹“大數(shù)據(jù)思維+算法革命+業(yè)務(wù)模式再造”三大主題,將會(huì)帶給學(xué)員全新的知識(shí)體驗(yàn),啟發(fā)自己的大數(shù)據(jù)思維,獲得大數(shù)據(jù)算法的框架和使用指引,可以在工作中靈活運(yùn)用,幫助企業(yè)洞察問(wèn)題、發(fā)現(xiàn)規(guī)律和改進(jìn)方向,并能夠運(yùn)用所學(xué)知識(shí),結(jié)合公司實(shí)際情況,再造自己的數(shù)字化業(yè)務(wù)。
課程收益
1.全面認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù),開(kāi)啟大數(shù)據(jù)思維
2.在工作中靈活運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)洞察問(wèn)題及改善策略
3.結(jié)合公司實(shí)際情況,運(yùn)用所學(xué)知識(shí)推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新
課程對(duì)象
1.公司董事長(zhǎng)、總經(jīng)理、CFO、CTO等高層領(lǐng)導(dǎo)
2.貴公司業(yè)務(wù)總監(jiān)、技術(shù)總監(jiān)、各業(yè)務(wù)部門(mén)負(fù)責(zé)人
3.業(yè)務(wù)骨干、業(yè)務(wù)主管、各類(lèi)基層管理人員、技術(shù)人員、業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人等
課程大綱
第一單元 已經(jīng)到來(lái)的數(shù)字化社會(huì)——大數(shù)據(jù)價(jià)值展望
一、大數(shù)據(jù)已經(jīng)在改變社會(huì)
1、生活在一個(gè)被算法壟斷的社會(huì)
2、更加智能化的硬件和物聯(lián)網(wǎng)
3、日益出格的數(shù)字化商業(yè)模式
4、社會(huì)文化、消費(fèi)習(xí)慣的躍遷
5、工業(yè)化時(shí)代的終結(jié)
第二單元 大數(shù)據(jù)十大思維
一、大數(shù)據(jù)三大核心思維
1、分類(lèi):真與假;好與壞;高、中、低。不會(huì)分類(lèi),就不會(huì)思考
2、預(yù)測(cè):輸入變量,求得結(jié)果。代表了掌握規(guī)律的能力,生活是確定的
3、相關(guān)性:模糊、近似、有關(guān),是一種簡(jiǎn)便的、粗略的全盤(pán)操控能力
提問(wèn)思考: 關(guān)于“概率”的故事,給了我們?cè)趺礃拥乃伎?;?shù)字和數(shù)據(jù)的區(qū)別在哪里
二、大數(shù)據(jù)七大創(chuàng)新性思維
1、主動(dòng)找數(shù)據(jù)變?yōu)楸粍?dòng)推薦
2、抽樣數(shù)據(jù)變?yōu)槿瘮?shù)據(jù)
3、要求*變?yōu)闅g迎復(fù)雜
4、事后分析變?yōu)閷?shí)時(shí)監(jiān)控
5、人為分析變?yōu)闄C(jī)器學(xué)習(xí)
6、由流程為核心變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為核心
7、由分類(lèi)型產(chǎn)品變?yōu)閭€(gè)性化服務(wù)
8、由人與人連接變?yōu)槿伺c機(jī)器連接
分組討論:以組為單位,根據(jù)林海老師所講的內(nèi)容,結(jié)合自己日常工作、學(xué)習(xí)和生活中了解的內(nèi)容,舉一個(gè)案例,向大家分享大數(shù)據(jù)創(chuàng)新思維的應(yīng)用場(chǎng)景
三、成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域人才的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型
1、擁抱變化和開(kāi)放性的心態(tài)
2、培養(yǎng)系統(tǒng)性思維、建立架構(gòu)意識(shí)
3、觀(guān)察、收集、分析、推理的基本功
4、成年人的挖洞式學(xué)習(xí)模式
5、要感謝那個(gè)逼迫你學(xué)習(xí)的人
提問(wèn)思考:你對(duì)大數(shù)據(jù)感興趣的是什么?希望學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)達(dá)到什么樣的目標(biāo)
第三單元 大數(shù)據(jù)分析常用算法
一、大數(shù)據(jù)的內(nèi)容和企業(yè)的關(guān)注點(diǎn)
1、大數(shù)據(jù)分析:價(jià)值創(chuàng)造工具,企業(yè)的重心
2、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ):支撐平臺(tái)
3、大數(shù)據(jù)計(jì)算:支撐工具
4、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè):數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)、API服務(wù)商
二、大數(shù)據(jù)分析五大初級(jí)算法
1、相關(guān)性分析:最入門(mén)、最常用、最剛需的分析方法
2、散點(diǎn)圖分析:最被忽略的探索性分析方法
3、概覽性分析:教科書(shū)上都不重視的全局總覽的分析方法
4、回歸分析:最容易理解的由x推導(dǎo)出y的方程式分析法
5、聚類(lèi)分析:最粗暴的物以類(lèi)聚人以群分的分析方法
實(shí)例演示:如何用大家都會(huì)用的Excel,運(yùn)用這些初級(jí)算法,進(jìn)行入門(mén)級(jí)別的數(shù)據(jù)分析
三、大數(shù)據(jù)分析六大中級(jí)算法
1、降維分析:數(shù)據(jù)太多,抓住主要數(shù)據(jù)的方法
2、決策樹(shù)分析:最容易理解的決策分析
3、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析:貌似沒(méi)有規(guī)模,卻可以尋找一個(gè)規(guī)律
4、相似性分析:當(dāng)前最熱門(mén)的分析方法,如:人臉識(shí)別、指紋識(shí)別
5、可視化分析:河流圖、風(fēng)向圖、熱力圖等各種別具一格的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式
6、文本分析:從大量的文字中快速提取關(guān)鍵信息
實(shí)例演示:林海老師介紹用泰坦尼克號(hào)幸存者的數(shù)據(jù),分析幸存者的特征,在白板上逐步推導(dǎo),進(jìn)行演示,找出這一事件中幸存者的生存概率
四、兩大大數(shù)據(jù)高級(jí)算法
1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法:最牛逼的模擬大腦的算法,如埃爾法狗圍棋
2、支持向量機(jī)算法:實(shí)用性和準(zhǔn)確性較強(qiáng)的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法
提問(wèn)思考:機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)分析的區(qū)別,以及優(yōu)勢(shì)、未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)
第四單元 大數(shù)據(jù)分析的工具與操作方法
一、大數(shù)據(jù)分析的主要工具
1、R語(yǔ)言。下載、安裝、打開(kāi)、helloworld示例
2、Python。下載、安裝、打開(kāi)、Hellowworld示例
二、大數(shù)據(jù)分析方法和步驟
1、數(shù)據(jù)獲?。▽?dǎo)入數(shù)據(jù)、爬取數(shù)據(jù))
2、數(shù)據(jù)探索分析、概覽分析
3、明確分析目的
4、選擇x和y
5、對(duì)格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換
6、選擇模型(模型選擇準(zhǔn)則)
7、使用交叉驗(yàn)證規(guī)則,切分?jǐn)?shù)據(jù)
8、用模型進(jìn)行訓(xùn)練
9、分析模型預(yù)測(cè)結(jié)果
10、確定最優(yōu)模型
11、使用和預(yù)測(cè)
12、報(bào)告和呈現(xiàn)
實(shí)例演示:以一份國(guó)際白銀價(jià)格數(shù)據(jù)為例,林海老師詳細(xì)演示分析過(guò)程,對(duì)白銀的未來(lái)價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)
三、數(shù)據(jù)分析中的常見(jiàn)問(wèn)題
1、數(shù)據(jù)量
2、數(shù)據(jù)質(zhì)量
3、歸一化
4、過(guò)擬合
案例介紹:常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析陷阱和邏輯謬誤
四、不同分析模型的比較
1、適用性,不同模型有不同的適用場(chǎng)景
2、經(jīng)驗(yàn)性,根據(jù)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),各個(gè)模型有差別
3、結(jié)果性,用結(jié)果來(lái)評(píng)價(jià)優(yōu)劣
4、開(kāi)放性,能看清內(nèi)核,能修改完善最好
5、可控性,運(yùn)行結(jié)果文檔,可以預(yù)期輸出
案例分析:藥品的研發(fā)過(guò)程和雙盲測(cè)試法
第五單元 大數(shù)據(jù)創(chuàng)新的經(jīng)典案例
一、互聯(lián)網(wǎng)公司的經(jīng)典案例
1、推薦算法:當(dāng)當(dāng)網(wǎng)評(píng)論的排序優(yōu)化,激發(fā)了購(gòu)買(mǎi)
2、個(gè)性化頁(yè)面:淘寶的千人千面、個(gè)性化的產(chǎn)品介紹和價(jià)格、服務(wù)
3、自動(dòng)撮合:基于位置的、基于價(jià)格、基于時(shí)間、基于供需
4、自動(dòng)化流程:減少人工錄入和操作
5、客戶(hù)畫(huà)像:更加洞察需求
6、活動(dòng)預(yù)測(cè):流量引導(dǎo)、資源規(guī)劃
7、用戶(hù)行為分析:分析現(xiàn)狀,查找問(wèn)題和改進(jìn)
8、異常檢測(cè):文字、圖片的異常偵測(cè)、識(shí)別
9、灰度策略:小部分用戶(hù)進(jìn)行試錯(cuò)
10、黑科技:無(wú)處不在的騷擾和隱私泄露
案例分析:大數(shù)據(jù)對(duì)競(jìng)技體育行業(yè)的影響
二、傳統(tǒng)行業(yè)公司的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目應(yīng)用
1、中國(guó)電信運(yùn)營(yíng)商(中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)聯(lián)通)的大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)
2、中國(guó)電力企業(yè)(國(guó)家電網(wǎng)、南方電網(wǎng))的大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)
3、中國(guó)金融行業(yè)(銀行、保險(xiǎn))的大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)
4、中國(guó)制造行業(yè)(美的)的大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)
討論:如何看待大數(shù)據(jù)泡沫現(xiàn)象
第六單元 設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)解決方案
一、企業(yè)開(kāi)展大數(shù)據(jù)工作的策略和建議
1、開(kāi)始養(yǎng)數(shù)據(jù),做好積累
2、業(yè)務(wù)閉環(huán)(付款閉環(huán)、績(jī)效閉環(huán))處理,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量
3、以客戶(hù)、產(chǎn)品、項(xiàng)目、訂單為中心進(jìn)行數(shù)據(jù)編織
4、先統(tǒng)計(jì),再挖掘
5、應(yīng)用場(chǎng)景以業(yè)務(wù)的“事前規(guī)劃、事中監(jiān)控、事后總結(jié)”為主線(xiàn)
6、用數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà),用數(shù)據(jù)決策,培養(yǎng)數(shù)據(jù)文化
7、培養(yǎng)業(yè)務(wù)研究型專(zhuān)家,對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行持續(xù)分析和改善
二、如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析解決方案(模型:W-J-P-M-V-D)
1、What:?jiǎn)栴}是什么
2、Judgement:能用數(shù)據(jù)分析解決嗎
3、Prerequisite:具備數(shù)據(jù)基礎(chǔ)嗎
4、ModelSelect:選擇哪個(gè)模型
5、Visualization:怎么呈現(xiàn)結(jié)果
6、Design:設(shè)計(jì)流程,形成文檔
三、林海老師帶領(lǐng)學(xué)員,設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析解決方案(題目:基于大數(shù)據(jù)的客戶(hù)畫(huà)像,需要被培訓(xùn)公司提供些背景材料,可以在第一天培訓(xùn)時(shí)提供)
四、頭腦風(fēng)暴:以小組為單位,結(jié)合公司和所處行業(yè)的特點(diǎn),基于目前的需求或存在的痛點(diǎn),運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù),設(shè)計(jì)創(chuàng)新性解決方案,并對(duì)方案進(jìn)行展示
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程
轉(zhuǎn)載:http://www.jkyingpanluxiangji.com/gkk_detail/51488.html
已開(kāi)課時(shí)間Have start time
- 林海
大數(shù)據(jù)課程內(nèi)訓(xùn)
- 數(shù)字金融與智能金融下的智慧 盧森煌
- 管理者數(shù)據(jù)能力晉級(jí) 宋致旸
- 企業(yè)區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景與 李璐
- 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與新質(zhì)生產(chǎn)力 盧森煌
- 數(shù)字媒體和數(shù)字教學(xué) 鐘理勇
- 大數(shù)據(jù)時(shí)代下服務(wù)營(yíng)銷(xiāo)新思維 秦超
- 大數(shù)據(jù)行業(yè)的現(xiàn)狀與熱點(diǎn) 徐全
- 《小紅書(shū)運(yùn)營(yíng)策劃與執(zhí)行》 黃光偉
- 數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn) 盧森煌
- 商業(yè)銀行數(shù)據(jù)治理體系建設(shè)實(shí) 馬慶
- 《企業(yè)數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)資產(chǎn)化 張光利
- 《零售行業(yè)社群團(tuán)購(gòu)運(yùn)營(yíng)》 陳蕊