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課程簡介

隨著互聯網時代、大數據時代、人工智能時代的到來，以及大數據在生產生活中迅速應用，數據價值對企業的重要性突顯，數據領域的數據處理、統計分析、數據挖掘、機器學習、人工智能、大數據應用開發等都離不開數據，數據應用范圍廣泛、價值大。

隨著信息處理技術的不斷發展，各行各業已建立了很多計算機信息系統，積累了大量的數據。為了使數據能夠有效地支持組織的日常運作和決策，需要有效的組織數據，能夠讓不懂挖掘分析的領導層、決策層、管理層也能夠充分利用數據進行科學化決策，能夠讓數據準確地反映公司現實的運行狀況，做到一目了然，用高層視角掌控公司，合理科學調度公司資源、科學化戰略決策。能夠整合公司海量的多個系統的數據，并能夠給出高層管理視圖，較好的方案就是數據分析駕駛艙（大屏）。

本次課程通過對數據分析駕駛艙（大屏）的基本原理、常用方法及工具進行介紹，以及分享結合中海油集采數據管理平臺現有數據進行應用實踐經驗，提高領導層、管理層、業務人員、數據分析人員、軟件研發人員的數據決策能力，用數據科學武裝每一個人，提升企業科學化決策水平。

本課程是尹老師多年大數據、數據分析、人工智能工作經驗的總結和歸納，從實際業務案例為入口，使學員從理論層到實操層面系統的學習數據分析駕駛艙（大屏）。通過本課程的學習，學員即可以正確的制定企業數據分析駕駛艙（大屏），提升企業數據化決策能力，為企業的戰略發展提供數據依據，為管理者、決策層提供數據支撐。

培訓目標

1、通過本次培訓使學員深入理解數據分析駕駛艙（大屏）的基本原理；

2、通過本次培訓使學員深入理解、掌握并使用數據分析駕駛艙（大屏）技術、常用方法及工具介紹；

3、使學員深入理解數據分析Dashboard駕駛艙的通用設計方法；

4、使學員掌握數據駕駛艙建模方法；

5、使學員掌握數據駕駛艙的常見可視化圖表的分類和用途介紹；

6、數據分析駕駛艙（大屏）的實踐，基于中海油集采數據管理平臺現有數據，結合日常領導層，管理層和執行層的業務操作需求，設計滿足不同級別人員駕駛艙模板，取數邏輯；

培訓對象

1、本課程適合于企業領導層、管理層、數據相關人員；

2、適合于數據分析駕駛艙（大屏）設計人員、需求人員、數據分析人員；

3、適合于數據軟件開發人員、測試人員；

培訓方式

以課堂講解、演示、案例分析為主，輔以互動研討、現場答疑、學以致用。

課程大綱

第一天

第1個主題：數據分析駕駛艙（大屏）（數據分析駕駛艙（大屏））（90分鐘）

1、數據分析駕駛艙（大屏）誕生的背景

2、數據分析駕駛艙（大屏）應用案例

3、數據分析駕駛艙（大屏）解決的問題

4、數據分析駕駛艙（大屏）的價值

5、數據分析駕駛艙（大屏）對戰略決策的支持

6、數據分析駕駛艙（大屏）合理調配企業資源

7、案例分享：列舉具有代表性的數據分析駕駛艙（大屏）應用案例，對問題產生的深層次原因進行剖析，從根本上探討解決問題的思路，并借鑒某些大型公司的解決思路，如工行、阿里等的解決方案，以及業界的解決標準

第2個主題：數據分析駕駛艙（大屏）研發過程（數據分析駕駛艙（大屏）研發過程）（90分鐘）

1、數據分析駕駛艙（大屏）需求

2、定義數據分析駕駛艙（大屏）目標

3、數據分析駕駛艙（大屏）搜集數據

4、數據分析駕駛艙（大屏）數據取樣

5、數據分析駕駛艙（大屏）數據探索

6、數據分析駕駛艙（大屏）數據清洗

7、數據分析

8、數據分析駕駛艙（大屏）建模

9、模型評價

10、生產發布

11、案例分享：數據分析駕駛艙（大屏）思路與開發過程，使學員理解數據分析駕駛艙（大屏）的制作過程

第3個主題：數據分析駕駛艙數據清洗（數據分析駕駛艙數據清洗）（90分鐘）

1、數據分析駕駛艙數據清洗基本原理

2、數據分析駕駛艙數據清洗常用方法

3、ETL過程

4、數據集成

5、數據抽取

6、數據轉換

7、數據清洗

8、數據裝載

9、元數據

10、清洗規則

a)數據補缺

b)數據替換

c)格式規范化

d)主外鍵約束

11、字符集處理

12、緩慢變化維處理

13、增量、實時同步的處理

14、斷點續傳

15、錯誤數據的檢測

16、變化數據的捕獲

17、抽取異常中止的處理

18、數據立方體

19、OLAP的數據模型

20、MOLAP（多維數據模型）

21、ROLAP（關系數據模型）

22、HOLAP（混合數據模型）

23、維的層次和層數

24、多維數據模型

25、鉆取（Drill-up和Drill-down）

26、上卷（Roll up）

27、切片（Slice）和切塊（Dice）

28、旋轉（Pivot）

29、案例分享：基于中海油集采數據管理平臺現有數據的數據收集、清洗與應用案例分享，使學員理解解決問題的方法以及效果

30、案例分享：常用方法及工具介紹

第4個主題：數據分析Dashboard駕駛艙的通用設計方法（數據分析Dashboard駕駛艙的通用設計方法）（90分鐘）

1、數據分析Dashboard駕駛艙的通用設計方法

2、數據連接與管理

3、初級可視化分析

4、高級數據操作

5、高級可視化分析

6、統計分析

7、分析圖表整合

8、分析成果共享

9、數據分析Dashboard駕駛艙的權限管理

10、基于角色權限控制RBAC

11、合理的數據呈現

12、分析報告報告撰寫

13、如何撰寫一份優秀的數據分析報告

第二天

第5個主題：數據駕駛艙建模方法（數據駕駛艙建模方法）（90分鐘）

1、數據駕駛艙建模方法

2、數據源管理

3、數據的篩選與過濾

4、工作表設計

5、儀表板設計與使用

6、故事的構思與設計

7、數據駕駛艙報告分析模板規劃

8、數據駕駛艙報告分析模板制作

9、如何撰寫一份優秀的數據分析報告

第6個主題：數據駕駛艙的常見可視化圖表的分類和用途介紹（數據駕駛艙的常見可視化圖表的分類和用途介紹）（90分鐘）

1、數據駕駛艙的常見可視化圖表的分類和用途介紹

2、散點圖制作和用途介紹

3、折線圖制作和用途介紹

4、柱狀圖制作和用途介紹

5、條形圖制作和用途介紹

6、餅圖制作和用途介紹

7、面積圖制作和用途介紹

8、直方圖制作和用途介紹

9、柏拉圖制作和用途介紹

10、雷達圖制作和用途介紹

11、箱線圖制作和用途介紹

12、儀表盤制作和用途介紹

13、玫瑰圖制作和用途介紹

14、熱力圖制作和用途介紹

15、地圖制作和用途介紹

16、文字云制作和用途介紹

17、案例分享：深入探討數據圖形的應用場景和規劃，并分享公司的現有案例

第7個主題：數據分析駕駛艙（大屏）的實踐（數據分析駕駛艙（大屏）的實踐）（180分鐘）

1、數據分析駕駛艙（大屏）的實踐

2、數據分析駕駛艙（大屏）需求分析

3、數據分析駕駛艙（大屏）構思與設計

4、數據源管理與數據提取

5、數據分析駕駛艙（大屏）模板設計

6、數據分析駕駛艙（大屏）生成

7、數據分析駕駛艙（大屏）發布

8、數據分析駕駛艙（大屏）權限管理

9、案例分享：基于中海油集采數據管理平臺現有數據，結合日常領導層，管理層和執行層的業務操作需求，設計滿足不同級別人員駕駛艙模板，取數邏輯

尹老師

多年從事人工智能、深度學習、大數據、區塊鏈、云計算、物聯網研發工作經驗，資深軟件架構師，數學博士，北航移動云計算碩士，Cloudera大數據認證（圖1），項目管理師（PMP）認證（圖2），移動云計算專家，主要研究方向包括人工智能、深度學習、機器學習、數據挖掘、數據分析、大數據、云計算、移動開發、互聯網營銷、電子商務、項目管理等；曾就職于阿里等互聯網企業，IBM、華為等知名大型企業，現任某大型知名互聯網企業首席架構，負責人工智能、深度學習、機器學習、數據挖掘、數據分析、大數據、區塊鏈、云計算、PaaS平臺研發工作。

IT從業近二十年，秉承理論與實踐相結合，在學習中實踐，在實踐中學習，積累了豐富的理論與實踐經驗，并且樂于將自己的經驗分享。尹老師具有敏銳的目光與頭腦，發現并集成整合社會資源，為企業節省資源并創造價值，達到為合作伙伴創收的目的。曾為多家國內知名企業提供培訓與咨詢，包含阿里集團、華為、中國移動、中國電信、中國聯通、當當網、中石油、中石化、中國電網、中國銀行、中國工商銀行、浦發銀行、阿爾卡特朗訊、中航國際等。擁有人工智能、深度學習、機器學習、數據挖掘、數據分析、大數據、區塊鏈、物聯網、大流量、高并發、分布式的大型網站架構和設計經驗。曾主導過多個人工智能、深度學習、機器學習、數據挖掘、數據分析、區塊鏈、物聯網、私有云、公有云建設項目，早些年也主導過ERP、CMS等軟件項目，積累了豐富的實踐經驗，這些項目中包含多個數百萬、上千萬的大型項目。項目經歷：呼叫中心人工智能客服研發項目、貴州省政府云呼叫中心建設項目、廣東發展銀行電營、運維大數據分析項目、中石油工程設計西南分公司云計算項目評審委員、中石油大數據挖掘項目，電商庫存預測大數據分析項目、大型ERP、電子商務、CRM、電子政務等多個項目。

尹老師在工作中研究新技術、新框架、及時更新知識體系，并長期堅持編寫架構核心代碼。在技術平臺方面，善于TensorFlow、Keras、Hadoop、Spark、Docker、Kubernetes、OpenStack、Storm等技術平臺的應用與運維。深入理解TensorFlow、Keras、Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、Hive、Sqoop、BigTable 等人工智能、大數據技術和開源框架理論。對于云計算體系有深刻認識，及獨到的見解，如OpenStack的技術架構、安裝部署、運維等。在移動云計算方面，善于設計與建設云計算體系；也善于移動云計算相關的咨詢與培訓。在項目管理方面，善于使用敏捷項目管理方法，把客戶的需求變更作為常態，作為軟件架構設計的一部分，減少需求變更帶來的返工；善于捕捉、挖掘、分析客戶需求，為用戶提供滿意的產品。

講師經驗

1、阿里巴巴集團云計算、大數據、區塊鏈、物聯網咨詢師

2、百度云計算、大數據、區塊鏈、物聯網咨詢師及講師

3、中國移動多省人工智能、大數據、區塊鏈、物聯網、云計算特聘講師

4、中國移動多省Docker特聘講師

5、中國移動研究院微特聘講師

6、中國聯通總部人工智能、大數據、區塊鏈、物聯網、云計算特聘講師

7、中國電信人工智能、大數據、區塊鏈、物聯網、云計算、虛擬化特約講師

8、中國人民銀行人工智能、大數據、區塊鏈、物聯網特聘講師

9、中國工商銀行人工智能、大數據、區塊鏈、物聯網講師

10、花旗銀行人工智能、大數據、區塊鏈、物聯網講師

11、招商銀行人工智能、大數據調優、區塊鏈、物聯網講師

12、中信銀行人工智能、分布式數據庫、區塊鏈、物聯網講師

13、中國航天三院人工智能、大數據、區塊鏈、物聯網咨詢師

14、中國石油人工智能、大數據、區塊鏈、物聯網、云計算特聘講師

15、中國石化人工智能、大數據、云計算特聘講師

16、中國電力科學研究院流計算特聘講師

17、西安電信十所人工智能、大數據架構設計、區塊鏈、物聯網講師

18、RedHat（中國）大數據咨詢師

19、中電28所人工智能、大數據、區塊鏈、物聯網特聘講師

20、北京中電普華人工智能、大數據、區塊鏈、物聯網特聘講師

21、中國石油東方地球物理公司大數據咨詢師

22、當當網人工智能、云計算、大數據咨詢師

23、北航人工智能、云計算、大數據、區塊鏈、物聯網特聘企業講師

24、阿爾卡特-朗訊（Alcatel-Lucent）虛擬化與OpenStack培訓特約講師

25、中石油工程設計西南分公司云計算數據中心建設項目

26、廣東發展信用卡精準營銷項目

27、廣東發展銀行電營、運維大數據分析項目

28、電商庫存預測大數據分析項目

29、中航國際大綜貿易云計算規劃項目咨詢、培訓講師

30、北京民生軟件SaaS平臺研發咨詢師

31、北京立達資本項目管理信息系統解決方案咨詢師

32、曾任大型ERP、電子商務、CRM、電子政務等項目經理

項目經驗

1、云呼叫中心人工智能客服項目研發

2、云呼叫中心PaaS平臺首席架構師

3、貴州省政府云呼叫中心建設項目

4、廣東發展信用卡智能精準營銷項目

5、廣東發展銀行電營、運維大數據分析、區塊鏈、物聯網項目

6、中石油工程設計西南分公司云計算項目評審委員、培訓講師

7、中石油人工智能、大數據挖掘、區塊鏈、物聯網項目，項目經理

8、電商庫存預測大數據分析項目

9、智能物流、智能供應鏈管理項目

10、中航國際大綜貿易云計算規劃項目咨詢、培訓講師

11、北京民生軟件SaaS平臺研發咨詢師

12、北京立達資本項目管理信息系統解決方案咨詢師

13、曾任大型ERP、電子商務、CRM、電子政務等多個項目的項目經理

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