一、　课程背景

今天，物流行业**重要的关键词是“变革”！　

市场在变：近两年互联网巨头对物流行业的强力渗透；

政策在变：清洁能源趋势势不可挡，多个城市开始物流用车的新能源化转型。

技术在变：以大数据、车联网、自动驾驶为代表的物流数字化变革已喷薄而出；

甚至物流本身也在变革，新的商业模式（如无车承运）得到政府的支持引导……

一切都在变革之中，百年老店说没就没了，焦虑中的我们该如何面对未来？

变革谁都看得到，但是如何选择正确的决策，变风险为机遇？对不确定性的相对精准评估必然增加我们的生存概率，大数据将是企业不可或缺的助力。

大数据分析是现在**受欢迎的职业技能之一，但哪怕是数据专家，依然面临面对实际工作和海量数据无从下手的尴尬状况，更何况我们这些不懂机器学习，不会写Ｐｙｔｈｏｎ的非数据专业人士。幸运的是数据分析从来不是数据科学家的专属，而是来源于每个人都具备的逻辑认知能力。您可曾想过：

“从贝佐斯的角度，怎样看待运用大数据做决策？“

要回答这个问题，掌握易精大数据决策法是一条清晰的路径。

（上图：从传统决策走向大数据决策）

二、　课程收益

掌握易精大数据决策四步法，按图索骥，顺藤摸瓜。收获如下：

大数据分析能力：课程帮助非数据专业的企业高管和执行层骨干掌握数据分析基础技能，快速入门大数据决策法，学会投资盈利预测，学会分析经营数据中的蛛丝马迹，不再轻易被所谓“行家”所忽悠。大数据思维方式：决策精准只是**步，执行要靠团队。讲师将引导执行层骨干构思如何在自己负责的业务中落地数据驱动。数据驱动平台：数据意识需要技术平台的支持。物流产业链如此复杂，什么样的数据体系来驱动团队的精细量化运营？如何衡量改进的效果？如何发现数据盲点？讲师将给出建议，并与学员互动。

三、　课程特点

实战百分百

做为新能源汽车大数据挖掘一线前锋，曾涛老师具备程序员、架构师、ＣＥＯ、创业教练和大数据分析师的丰富经历，能同时与业务运营和技术研发岗位的朋友做深度实操互动。

探索未知

大数据挖掘技术算法本身不是智慧，智慧源于坚守“人”，即一线的经营者。曾涛老师将引导同学们用智慧去驾驭大数据和ＡＩ，每堂课都会有不同的现场决策结果，每堂课都不是单向传授，而是一场充满惊喜的探索之旅和智慧盛宴。

独创理论

首创《易精大数据决策》理论，与流行的大数据课程不同，关注经营者在大数据时代的生存定位，阐述人与数据的竞争合作机制。课程以逻辑认知方法、客户价值精算和数据决策导图工具为三维驱动，实现团队智慧数据化，完成精准决策和高效执行闭环。

逻辑思维

课程环环相扣，前后自成逻辑，严谨论证贯穿全程，引导同学主动思考，重构数据逻辑思维模式，全程无“尿点”。

四、　讲师介绍

曾涛，资**数据分析师和新能源汽车专家，首创《易精大数据决策法》理论及工具。现任易开出行首席数据官兼首席技术官。

清华能源互联网研究院特邀大数据专家，北大纵横商学院特聘讲师，“第四届清华创意创新创业大赛”创业导师和智能制造决赛评委，清华大数据产业联合会（现更名“清数大数据产业联盟”）２０１８个人理事。

资深互联网产品架构师，曾任新浪研发中心总监和邮箱事业部总经理。

五、　项目经验

１．　２０１８年１２月至今，主持清华能源互联网研究院的新能源汽车与动力电池大数据咨询研究课题，为央企提供新能源汽车业务的投资决策大数据精算服务。

２．　２０１７年１月至今，主持建设新能源汽车分时租赁领域领先的人车桩三位一体大数据决策平台。该平台对消费者全生命周期数据挖掘和全工作岗位数据绩效追踪，创造了建成当年单车日收入提升７４％，年总收入提升１２９％，公司人均效率提升３５％的佳绩。

３．　２００６年至２０１６年，创建北京冰晶石信息技术有限公司，旗下作品四获中国游戏**高奖“金翎奖“。

４．　１９９８年至２００６年，曾任新浪研发中心开发总监，主持搭建了新浪网新闻、邮箱和论坛等核心产品的开发及数据架构，为当年新浪新闻领先地位做出主要技术贡献。后负责新浪邮箱事业部，任职期间推出了当年收费邮箱市场份额**的新浪ＶＩＰ邮箱。

六、　课程模式

中文教学课上面授＋课下网络分组互动

七、　受众对象

决策层高管执行层骨干

八、　时间安排

１～２天

九、　课程目录

唯一不变的只有变革海啸：大数据和ＡＩ来了物流行业的数字化变革人工智能优势和劣势人与ＡＩ的认知融合即数据思维从形式逻辑到机器学习不确定性未来的应对大数据思维养成数据挖掘模式的逆向思维不以赢利为目的的企业数据分析是“耍流氓”财务数据挖掘模型不以客户满意为目的的数据团队是“自慰队”稻盛大神的阿米巴实验客户价值精算人人都是数据分析师数据分析基础：分解分解的逻辑和边界有对比才有决策因果和相关外部大数据情景分析实战案例大数据是巨头独享？深度数据决策导图（ＤＤＤＭ）企业管理数据标准化车联网应用案例数据驱动机制的优与难决策分权机制激发执行层活力现场出发，细节说话，以人为主，数据辅助人机分权竞合数据驱动体制的试金石期待大数据决策同路人课堂互动易精决策模拟游戏各组总结发言