大數(shù)據(jù)思維演變和商業(yè)模式創(chuàng)新

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、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、要求精確變?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)獲取（導(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、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

6、用數(shù)據(jù)說(shuō)話，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