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大數據行業變革培訓

課程背景：
       大數據時代的到來對人類的影響是極為深遠的，它通過技術的創新與發展，以及數據的全面感知、收集、分析、共享，為我們提供了一種全新的看待世界的方法，其帶來的信息風暴正全方位地改變著我們的生活、工作和思維。
       人類社會的每一次進步，都是由新技術引發新一輪產業革命、進而引發政府管理和社會治理模式的重大變革而推動的。科技革命不斷推動著產業的發展，只有那些抓住技術革命的戰略機遇并迅速作出適應性調整的國家或民族才能不斷生存發展，無視變化或拒絕變化的國家或民族將面臨停滯和衰落。
       在(zai)大(da)數(shu)(shu)據(ju)時代(dai)，一(yi)切活動(dong)均(jun)架構在(zai)數(shu)(shu)據(ju)的基礎(chu)之上，各(ge)行各(ge)業把對數(shu)(shu)據(ju)的挖掘、處理和分(fen)析能力轉(zhuan)化為(wei)(wei)應用(yong)價值。面(mian)對這樣一(yi)種情勢，我(wo)們應當以什(shen)么態度來(lai)迎接(jie)大(da)數(shu)(shu)據(ju)時代(dai)的到來(lai)？如何使大(da)數(shu)(shu)據(ju)為(wei)(wei)我(wo)所用(yong)？

課程收益：
● 了解大數據的產生背景，正確認知大數據的應用價值；
● 透視大數據的基本規律和特性，掌握大數據的應用方法；
● 結合自身行業特點，開展數據分析，并找到數據背后的問題；
● 基于(yu)互聯(lian)網(wang)思維，通過大數據進行標(biao)準化輸出和提(ti)供個性化服務；

課程對象：
企業負(fu)責人(ren)、營銷及運營負(fu)責人(ren)、政府部門/事業單位(wei)領導

課程方式：
講師講授+案例剖析+視頻圖文+互動交流+現場答疑

課程大綱
前言：大數據帶來的改變和啟示
1. 上海外灘陳毅廣場踩踏事件
2. 東莞掃黃8小時后人口遷徙圖
3. 中國(guo)新四大發明(ming)，原來(lai)我們已經這么牛(niu)X

第一講：大數據的正確認知
一、什么是大數據？
1. 中國農民最樸實的大數據智慧
2. 大數據三要素
1）大--海量，平臺級
2）數--將一切數字化
3）據--精準、可依賴
3. 大數據的六個特征
1）時間
2）空間
3）行為
4）偏好
5）規律
6）預測
4. 大數據的類型（用戶畫像）
1）消費者數據--純數字化數據
2）機器和傳感數據--圖片、聲音、影像
3）行為數據--位置、軌跡、交易
二、大數據產生的外部環境和基礎條件
1. 移動互聯網
1）終端普及率
2）用戶量
3）使用頻次
4）支付
5）物流
6）誠信
7）體驗
2. 云計算
1）車載導航VS百度地圖
2）今日頭條為什么讓巨頭們恐慌
3. 物聯網
1）共享單車、充電寶們的商業邏輯
2）三大運營商的物聯卡戰役
4. 人工智能
1）京東、順豐無人機投遞
2）富士康工業機器人作業
3）百度押注無人駕駛

第二講：大數據在商業競爭和政務改革中的應用
一、餐飲
案例剖析：餐飲O2O解決了什么問題？
1. 高峰并發，訂單信息傳遞無障礙
2. 錯漏率極大降低
3. 數據分析--以銷定產
4. 配送效率提升
5. 客戶滿意度--良性互動
6. 成本控制與品牌傳播
二、購物
案例剖析：支撐“雙11”狂歡的大數據處理能力
1. 支付寶：10.5億筆支付交易
2. 菜鳥網絡： 6.57億個物流訂單分發
3. 智能倉儲、機器人分揀、流水線作業
三、交通
案例剖析：滴滴打車的商業演進路線圖
1. 滴滴大數據：深圳哪棟辦公樓下班最晚？
2. 為什么先從出租車切入
3. 紅包補貼是筆劃算的買賣
4. 出行生態鏈構建和延伸
5. 基于大數據的智慧交通布局
四、票務
案例剖析：貓眼、淘票票對全國院線數據的滲透
1. 中國電影票房從43億到457億
2. 動態決策：票房數據實時統計
3. 戰狼2的8億保底到登頂票房*
4. IP經濟--大文娛產業變革
五、醫療
案例剖析：醫號館欲撬動萬億級基層醫療市場
1. 分級診療政策推行的阻礙因素
2. 掛號、就診、檢測、醫保支付全流程改造
3. 生命體征數據采集存檔VS遠程醫療
六、政務
1. 公共服務
2. 征信體系
3. 公安系統
1）基礎工作數據：人員、場所、案件信息
2）內網共享數據：在逃、盜搶、預警信息
3）外部社會數據：互聯網、個人資信信息
案(an)例剖析：百米(mi)生活商(shang)用WiFi與(yu)網監大隊合作項目

第三講：大數據的開發價值、采集方式和發展趨勢
一、大數據的開發價值
1. 新能源--數據也是生產力
視頻分享：生馬云談大數據
2. 個性化服務--感知用戶，精準觸達
3. 標準化輸出--邊際成本和規模效應
二、大數據的采集方式
1. 連續性--數據累積效應
2. 間歇性--周期內變化趨勢
3. 多維度--數據的完整性
4. 傾向性--目標導向的數據提取
三、大數據的發展趨勢
1. 人格化--個體都是載體
2. 擴展性--用之不竭和高兼容性
3. 智能化--數據會說話

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