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企業數字化轉型與數據分析

【課程編號】:NX19347

【課程名稱】:

企業數字化轉型與數據分析

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【所屬類別】:戰略管理培訓

【培訓課時】:2天,6小時/天

【課程關鍵字】:數字化轉型培訓,數據分析培訓

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課程背景:

隨著數字化轉型成為企業的必答題,企業數字化進程的開展,面對產品、研發、財務、人力、銷售、維護各個環節鋪面而來的數據,我們應該如何高效分析處理?如何提升我們的工作效率?適應企業數字化轉型的趨勢,這是企業員工必須面對的狀況。

數字化進程以數據分析為抓手對企業業務進行梳理、優化、重構,掌握傳統統計數據分析和大數據分析方法是企業員工必備技能。本課程即是在講授企業數字化轉型關鍵和平臺構建基礎上,探討如何利用統計方法工具進行傳統數據分析,并以營銷的關鍵——精準客戶識別方法為示例介紹大數據分析的重要方法,使得學員能夠從理念到工具對企業數字化轉型中面臨的數據分析工作做到游刃有余、精準高效,從而實現企業降本增效的目的。

課程收益:

● 熟悉并掌握企業數字化轉型的關鍵并搭建數字化平臺的方法;

● 掌握統計方法進行數據分析和業務決策;

● 掌握大數據理念的管理和運營關鍵;

● 掌握大數據進行精準分析的方法—聚類、決策樹和邏輯回歸;

● 掌握大數據分析工具RapidMiner的使用方法,能根據場景選用相應算法進行大數據分析。

課程對象:

企業運營管理部門、營銷部門及有數據分析需求的員工

課程大綱

第一講:企業所面臨的數字化轉型

一、企業數字化轉型原因

1. 數字化改變商業模式

1)數據變機會

2)機會變服務

3)服務變收入

2. 數字化建立企業優勢

3. 數字化提升使用體驗

二、數字化轉型核心要素

1. 以數據為中心的智能化發展目標

2. 數字化平臺的構建

三、員工在企業數字轉型中應該作出的應對

1. IT思維和業務思維相融合

2. 培養開放共享的心態

3. 圍繞以用戶為中心

4. 提升數據分析處理能力

第二講:利用統計方法實現數據分析

一、標度的選擇使用

量化感覺、態度、喜好等的方法

二、頻數的選擇使用(衡量對總體水平的作用程度)

1. 餅圖

2. 條形圖

3. 直方圖

三、基于統計方法的分析

1. 分析異常值與偏斜數據

2. 均值VS中位數VS眾數

3. 全距/四分位數的使用

4. 百分位數與箱線圖的使用

5. 方差VS標準差分析變異性VS分散性

6. 利用概率進行分析

案例1:用戶購買公司產品概率的分析

案例2:某某企業員工加薪方案的選擇

四、基于統計方法的決策

1. 比較法進行決策

2. 組合法進行決策

3. 貝葉斯方法進行決策

4. 快省樹方法進行決策

思考:優秀員工如何選用統計指標進行評價

案例:假設檢驗與數據證偽保證決策結果的正確

綜合示例:運用統計指標分析銷售數據尋找方法提升某產品的銷量

第三講:利用大數據進行管理與運營

一、大數據現狀

1. 大數據時代的標志

2. 六大趨勢推動大數據發展

3. Hype Cycle技術趨勢對大數據的判斷

4. 新基建戰略對大數據的定位

5. 數字中國的內容

案例:阿里雙11

二、大數據4V特征

1. 數量大

2. 多樣性

3. 速度快

4. 價值性

案例:大數據4V特征在數字化全量全連接中的應用

三、把握大數據的三個關鍵

1. 更多——全樣本透視本質

2. 更雜——透過混雜性適配場景應用

3. 更好——把握相關性,提供更好服務

案例:三個關鍵對數字化實時反饋的影響

案例:大數據商業畫像示例——千人千面

練習:猜猜他是誰?

四、大數據分析

1. 大數據分析的困難

2. 數據即服務DaaS

討論:數字化轉型中我們應該關注工作中的哪些管理數據和業務數據,它們的價值和應用難點有哪些?

五、大數據應用

1. 被動式演變成預判式

2. 大數據商業價值

3. 大數據在行業的應用

案例:智慧城市建設

案例:企業數據地圖實踐

討論:企業數據治理——如何管好用好數字化平臺的數據?

第四講:利用大數據技術進行營銷數據分析

一、K均值聚類算法應用——客戶價值分析

1. 客戶價值分析有利于減少營銷成本

1)理解價值型客戶

2)差異化服務應對不同價值客戶

2. 客戶價值分析方法

1)客戶價值識別流程

2)K均值聚類識別客戶價值

a確定中心

b計算距離

c確定新中心

d迭代得到最終分類

3)針對不同客戶價值采用不同營銷策略

視頻:根據對象不同采用不同策略的銷售視頻

案例:根據客戶的消費額和交互屬性進行聚類分析

二、決策樹算法應用——風險客戶分析

1. 傳統風險分析識別方法的劣勢

2. 大數據方式下分析識別方法的改進——決策樹算法應用

1)預先建立if-then的判斷規則

2)數據分析建立的規則——信息熵

3)決策樹算法操作思路

4)建立決策樹模型進行分析

a劃分屬性值

b計算劃分組的概率

c計算每個劃分規則下的信息熵

d選擇最小信息熵的規則為第一規則

e迭代到樣本分類

案例:警察是如何發現罪犯的?

案例:如何分析是否適合作為另一半

三、邏輯回歸算法應用——敏感客戶分析

1. 厘清不同場景下的敏感客戶特點

2. 分析敏感客戶的關注點

3. 邏輯回歸算法的應用

1)二分類問題

2)個人采用二分法預判的局限性

3)預判二分類問題的優化

4)二分類結果預判的本質

5)大數據回歸方法進行二分類預判

a線性回歸大數據方法

b邏輯回歸大數據方法

案例:如何判斷對方是否真心喜歡我

案例:回歸方法預判職業發展

案例:營銷場景中敏感客戶分析降低投訴率

第五講:Rapid Miner數據分析

1. 分析接口

2. 導入數據

3. 加載數據

4. 進行數據可視化

5. 進行建模

6. 進行模型應用

7. 測試模型

8. 進行模型評估

9. 使用擴展

聚類算法練習:客戶價值分析

決策樹算法練習:信用風險評分分析

邏輯回歸算法練習:敏感客戶分析

魏老師

“互聯網+大數據”運營實戰專家

18年IT/數據運營管理實戰經驗

電子科大計算機應用技術碩士

國際數據管理協會DAMA中國會員

中國計算機學會CCF會員

曾任:華為技術有限公司(世界500強)|研發工程師

曾任:諾基亞通信(世界500強)|項目經理、技術支持專家

曾任:索貝數碼(廣播電視行業領軍企業)|系統項目設計經理

曾任:深圳TCL通信技術有限公司(上市)|開發工程師

擅長領域:數字化轉型、大數據、5G、物聯網、區塊鏈、數據分析

? 高質量的專業服務:近5年年均授課天數高達120+天,每年為國家電力、中國電信、中國移動等數十個國企提供培訓咨詢服務,培訓學員30000+人次,學員滿意率達95%以上

? 高含金量的職業認證:信息系統集成項目經理/高級通信工程師/PMP項目管理師/CCNP思科網絡專家/微軟認證講師

實戰經驗:

魏老師擁有18年信息與通信行業的一線實戰經歷,對企業的數字化轉型、專業數據管理、數據分析和應用、通信/信息化產品技術方案都有深厚的理論基礎,曾為中央電視臺、四川電視臺等省市級電視臺和中國電信、中國移動、Verizon、Orange France等上百家國內外知名企業提供數字化支持服務,對全球大數據先進技術動向有精準把握。

且針對企業數字化運營構建了從頂層設計(理念)→中層應用(思維)→底層落地(工具)一套完備的理論和應用體系,從企業發展戰略和運營需求出發,探尋決策支持賦能點,漸進強化運營支撐能力,數字化與智能化以降本增效:

? 華為技術-研發工程師:負責電信運營商的數通/核心網的需求場景分析和解決方案開發制定,優化提升數十家國內省級/市級運營商的網絡建設和運營效率。

? 諾基亞-增值業務產品線項目經理:整理分析研發中心項目管理數據,構建了產品線多項目管理資源動態調配機制,響應速度和人效提升達25%,極大實現了研發中心的降本增效。

? 索貝數碼-系統項目設計經理:設計重要電視臺全臺網、媒資網、新聞網、非編制作網的solution,管理并實施數十個IT化/數字化項目,加速推動電視臺信息化/數字化轉型。

部分項目案例:

? 大數據應用與平臺經濟發展

→ “e+青創匯”企業內部創新生態圈建設研究與實踐:為國網浙江省電力提供創新平臺構建研究報告、平臺設計方案、平臺運營方案以及團組織促進創新創意服務能力提升研究報告,項目最終獲得“浙江省企業管理現代化創新成果三等獎”、“國網浙江省電力公司管理成果創新二等獎”,并在國網公司青創賽中孵化數十個“創新創意一等獎”項目。

→ 四川電信增值業務產品目錄梳理:四川電信MSS一期內控系統解決方案(涉及13個財務管理流程、5個工程項目管理流程、2個信息數據管理流程、1個人力資源管理流程),為四川電信的數字化管理打下堅實的基礎。

→ 全球客戶多個通信解決方案項目設計并實施:為四川電信、印度沃達豐、美國Verizon、迪拜DU、法國Orange等多地運營商提供數據通信/核心網解決方案服務,包括網絡擴容、網絡優化、定制化方案設計實施,提升了當地電信感知和上網瀏覽體驗。

? “智能+”與企業數字化轉型

→ 國家電網第四屆“青創賽”:為湖北電力《供應商產能獲取和智能匹配》《物資質量監督“最強大腦”—融合“區塊鏈”技術的物資質量智控平臺》等十余個項目的目標、內容、呈現形式進行輔導,其中《退役資產全鏈條可視化管控平臺》獲得“國網第四屆青創賽金獎”。

→ 2018年政企客戶經理減負增效提質項目:為成都電信調研政企業務流程和客戶經理工作內容,收集翔實數據并形成數據分析報告,通過數據分析實施精準減負,并在此基礎上設計增效提質機制,成都電信政企收入當年實現10%以上雙螺旋增長。

……

部分授課案例:

? 曾為四川電力講授《基于數據的結構化研討》《工具與數據管理》,累計返聘14期。

? 曾為甘肅電力講授《數據思維和數據分析在管理中的應用》《數據分析處理能力提升》等課程,累計返聘10+期。

? 曾為浙江電力講授《數據分析處理能力及Excel應用實戰》,累計返聘6期。

? 曾為吉林電力講授《把握技術趨勢,擁抱數字化轉型》等課程,累計返聘6期。

? 曾為長春電力講授《數據思維和數據分析在管理中的應用》,累計返聘4期。

? 曾為新疆電信講授《數據驅動的移動互聯網》課程,累計返聘3期。

? 曾為陜西電力講授《數據通信》《擅用數據與工具管理》等課程,累計5期。

? 曾為四川農業發展銀行講授《區塊鏈原理與應用》等課程,累計返聘5期。

? 曾為咪咕文化講授《基于數據的結構化研討》、《Power BI應用》等課程,累計返聘3期。

主講課程:

《企業數字化轉型與數據分析》

《基于系統思維的問題分析與解決》

《數據分析處理能力及Excel應用實戰》

《數字網絡視角下的場景化數據分析實戰》

《追根溯源,精準決策——數據思維和數據分析在管理中的應用》

《把握技術趨勢,擁抱數字化轉型——萬物互聯的智能大數據時代》

授課風格:

實戰演練,深入淺出:將干貨內容用課程訓練,加深對知識的理解與吸收。

風趣幽默,互動充分:將授課變成一件有意思的事情,讓學員學會樂于其中。

邏輯嚴謹,通俗易懂:理論基礎鋪墊,并通過講解大量真實案例化繁為簡,學習不枯燥。

部分服務客戶:

移動通訊:華為技術有限公司、中國移動、新疆電信、諾基亞、索貝數碼、四川電信規劃設計院、深圳TCL通信技術有限公司、陜西電信、內蒙電信、貴州電信、云南電信、成都電信、咪咕集團、威瑞森電信、迪拜運營商Du、法國運營商Orange、印度沃達豐……

電力行業:北京電力、四川電力、浙江電力、吉林電力、山西電力、湖北電力、甘肅電力、天津電力、陜西電力、溫州電力、金華供電、長春電力……

制造行業:中車株機公司、中車洛陽機車公司、中車永濟公司……

金融行業:四川農業發展銀行、四川工商銀行……

傳媒影視:中央電視臺、四川電視臺、成都電視臺、自貢電視臺、云南電視臺……

其他:成都興蓉再生能源有限公司、西南聯交所、西藏投資、電子科大成都學院……

部分客戶評價:

《擅用數據與工具解決問題》學習數據與工具,從數據分析來入手,通過分析模型,利用思維導圖和邏輯樹可以鍛煉自己的邏輯思考能力,能夠系統化、結構化、全面化去分析并解決問題,擅用左腦思維進行理性分析,右腦思維感性觀點,明理的金字塔原理是可表達、寫作、歸納,而數據和工具能讓我更加豐富、詳細、快速、精準地處理問題。

——四川電力 張班組長

魏老師的課程《數據和工具在管理學中的應用》寓教于樂,結合實際案例和理論知識,將很多數據和工具更形象地展現給我,也教會了我如何運用這些工具為我的工作提供了新思路、新方法。

——四川電力 王經理

老師結合眾多案例,采用不同數據分析方法,以深入淺出的方法展示了數據的魅力,數據背后的意義。同事借助思維導圖、決策樹、WBS等工具可進一步提高我們分析問題、解決問題的能力。

——云南電信 薛經理

工欲善其事必先利其器!大數據時代下的“數商”,具備數據思維很重要!聽了老師的《數商——數據思維的塑造》課程,讓我從全腦思維與定量化、數據分析在培養數據思維中發揮很大的作用,同時也認識到新時代的數據思維重要性,這對提高工作效率有非常大的幫助。

——咪咕視訊 陳經理

老師在課程中布置的各項學習非常有趣,了解到水平思維和垂直思維的重要性,進行思維的延伸及拓展,并會應用到以后的工作、生活中,實現思維的結合與提高。

——浙江電力 嚴主任

魏老師在《數據驅動的移動互聯網》課程中通過生動有趣的演繹、豐富翔實的案例對以數據為基礎移動互聯網進行了深入淺出的講解,我深刻理解了為什么現在企業需要把數據管理作為基礎工作,了解到了移動互聯網發展給我們企業尤其是通信運營商帶來的沖擊,相信在今后的工作中能夠很好地應用這門課程中學習到的知識和技巧。

——新疆電信 王主任

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