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大数据分析与解读应用

  • 课程简介
  • 课程大纲

大数据分析与解读应用

发布日期:2022-06-24

303

课程对象

企业全体员工

课程收益

老师介绍

刘丹军

大型国企副总经理、I...

常驻地址:长沙
擅长领域:《量子通信技术》《区块链趋势与应用》,《大数据》,《信息化优化》,《数字化工厂》,《企业数字化转型与管理变革》,《数字经济》,《数字货币》,《数据分析、模型与管理决策》,《5g与AI人工智能》,《网络安全》,《大数据/人工智能》
详细介绍:...

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大数据分析与解读应用

发布日期:2022-06-24

303

课程大纲

一、课程前言

使用适当的大数据统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对大数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是管理体系的支持过程。在实用中,大数据分析可帮助人们作出商业判断,以便采取适当和正确的商业行动。

二、课程收益

学会大数据分析模型的搭建与大数据分析方法的使用

对企业的商业行为起到指导和预测作用

学会分析解决问题的方法能够准确找到问题的根源

三、课程时间及对象:

² 课程时间为1天(6小时)

² 授课对象:当下及未来能用到大数据的所有人士。

四、培训形式 教案讲授、案例分析、情景演练、角色扮演、小组讨论等

五、课程大纲

第一节:大数据是什么

² 大数据时代企业创新策略

² 大数据应用的本质

² 大数据运营与企业生命周期的关系

² 大数据营销的案例

第二节:什么是大数据的分析

² 什么是大数据分析

² 为什么要做大数据分析

² 大数据分析的要求

第三节:明确你要解决的问题

² 分析问题背后不为人知的故事

² 数据分析的方法:逻辑树分析法

² 数据分析的方法:5W2H分析方法

² 综合评价分析法

² 数据漏斗分析法

² 其他简单的数据分析方法

第四节:构建你的分析框架

² 所谓的结构化思维

² 什么才是一个合格的结构化金字塔

² 我们常见的分析框架模型

第五节:选用合适的分析指标体系

² 何为指标体系

² 从问题到拆分到指标的实例

² 什么是一个好的分析指标

第六节:大数据的分析和解读

² 常见的大数据分析方法

² 最常见的大数据分析:对比分析

² 最常见的大数据分析:结构化分析法

² 最常见的大数据分析:交叉分析法

² 最常见的大数据分析:均值分析法

第七节:关于大数据解读

² 明确指标的计算法则

² 选择一个基点、一个参照

² 关注异常,并深究WHY

² 相互验证、大胆假设、多方求证

² 把握趋势或者规律

² 归纳总结、数清理明

² 恰当表达,让图表说话——数据可视化

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