大數(shù)據(jù)思維演變和商業(yè)模式創(chuàng)新

課程背景

時移而勢變，互聯(lián)網(wǎng)帶來了“大數(shù)據(jù)（BigData）”的爆發(fā)，企業(yè)和個人被卷入了新的數(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社會革命。你的客戶、你的員工已經(jīng)被悄無聲息的改變，工業(yè)時代的致勝秘籍和戰(zhàn)略空間已經(jīng)不再繼續(xù)有效，大數(shù)據(jù)給我們帶來了新的價值創(chuàng)造方式、更爆發(fā)的增長速度、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識，洞察大數(shù)據(jù)帶來的創(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)培訓一部分側(cè)重于實現(xiàn)算法和公式推導(dǎo)，適合編程人士學習，但過于晦澀，需要較高的學歷基礎(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，但這些知識觸手可及，缺乏新鮮性和實戰(zhàn)性。為了彌補這些不足，融業(yè)務(wù)和技術(shù)創(chuàng)新于一體，林海老師根據(jù)長時間的理論和實踐經(jīng)驗，開發(fā)了本門課程。

本課程即包括未來趨勢研判，也包括工具實操的落地，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)字化時代這個核心，重點介紹“大數(shù)據(jù)思維+算法革命+業(yè)務(wù)模式再造”三大主題，將會帶給學員全新的知識體驗，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用，幫助企業(yè)洞察問題、發(fā)現(xiàn)規(guī)律和改進方向，并能夠運用所學知識，結(jié)合公司實際情況，再造自己的數(shù)字化業(yè)務(wù)。

課程收益

1.全面認識大數(shù)據(jù)，開啟大數(shù)據(jù)思維

2.在工作中靈活運營大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)洞察問題及改善策略

3.結(jié)合公司實際情況，運用所學知識推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新

課程對象

1.公司董事長、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)部門負責人

3.業(yè)務(wù)骨干、業(yè)務(wù)主管、各類基層管理人員、技術(shù)人員、業(yè)務(wù)負責人等

課程大綱

第一單元 已經(jīng)到來的數(shù)字化社會——大數(shù)據(jù)價值展望

一、大數(shù)據(jù)已經(jīng)在改變社會

1、生活在一個被算法壟斷的社會

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、社會文化、消費習慣的躍遷

5、工業(yè)化時代的終結(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：真與假；好與壞；高、中、低。不會分類，就不會思考

2、預(yù)測：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)，是一種簡便的、粗略的全盤操控能力

提問思考： 關(guān)于“概率”的故事，給了我們怎么樣的思考；數(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、主動找數(shù)據(jù)變?yōu)楸粍油扑]

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)閷崟r監(jiān)控

5、人為分析變?yōu)闄C器學習

6、由流程為核心變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為核心

7、由分類型產(chǎn)品變?yōu)閭€性化服務(wù)

8、由人與人連接變?yōu)槿伺c機器連接

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、學習和生活中了解的內(nèi)容，舉一個案例，向大家分享大數(shù)據(jù)創(chuàng)新思維的應(yīng)用場景

三、成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域人才的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型

1、擁抱變化和開放性的心態(tài)

2、培養(yǎng)系統(tǒng)性思維、建立架構(gòu)意識

3、觀察、收集、分析、推理的基本功

4、成年人的挖洞式學習模式

5、要感謝那個逼迫你學習的人

提問思考：你對大數(shù)據(jù)感興趣的是什么？希望學習大數(shù)據(jù)達到什么樣的目標

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

1、大數(shù)據(jù)分析：價值創(chuàng)造工具，企業(yè)的重心

2、大數(shù)據(jù)存儲：支撐平臺

3、大數(shù)據(jù)計算：支撐工具

4、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)：數(shù)據(jù)交易市場、API服務(wù)商

二、大數(shù)據(jù)分析五大初級算法

1、相關(guān)性分析：最入門、最常用、最剛需的分析方法

2、散點圖分析：最被忽略的探索性分析方法

3、概覽性分析：教科書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、聚類分析：最粗暴的物以類聚人以群分的分析方法

實例演示：如何用大家都會用的Excel，運用這些初級算法，進行入門級別的數(shù)據(jù)分析

三、大數(shù)據(jù)分析六大中級算法

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：貌似沒有規(guī)模，卻可以尋找一個規(guī)律

4、相似性分析：當前最熱門的分析方法，如：人臉識別、指紋識別

5、可視化分析：河流圖、風向圖、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

實例演示：林海老師介紹用泰坦尼克號幸存者的數(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、支持向量機算法：實用性和準確性較強的一個機器學習算法

提問思考：機器學習和統(tǒng)計分析的區(qū)別，以及優(yōu)勢、未來發(fā)展的趨勢

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語言。下載、安裝、打開、helloworld示例

2、Python。下載、安裝、打開、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、對格式進行轉(zhuǎn)換

6、選擇模型（模型選擇準則）

7、使用交叉驗證規(guī)則，切分數(shù)據(jù)

8、用模型進行訓練

9、分析模型預(yù)測結(jié)果

10、確定最優(yōu)模型

11、使用和預(yù)測

12、報告和呈現(xiàn)

實例演示：以一份國際白銀價格數(shù)據(jù)為例，林海老師詳細演示分析過程，對白銀的未來價格進行預(yù)測

三、數(shù)據(jù)分析中的常見問題

1、數(shù)據(jù)量

2、數(shù)據(jù)質(zhì)量

3、歸一化

4、過擬合

案例介紹：常見的數(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景

2、經(jīng)驗性，根據(jù)項目經(jīng)驗，各個模型有差別

3、結(jié)果性，用結(jié)果來評價優(yōu)劣

4、開放性，能看清內(nèi)核，能修改完善最好

5、可控性，運行結(jié)果文檔，可以預(yù)期輸出

案例分析：藥品的研發(fā)過程和雙盲測試法

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：當當網(wǎng)評論的排序優(yōu)化，激發(fā)了購買

2、個性化頁面：淘寶的千人千面、個性化的產(chǎn)品介紹和價格、服務(wù)

3、自動撮合：基于位置的、基于價格、基于時間、基于供需

4、自動化流程：減少人工錄入和操作

5、客戶畫像：更加洞察需求

6、活動預(yù)測：流量引導(dǎo)、資源規(guī)劃

7、用戶行為分析：分析現(xiàn)狀，查找問題和改進

8、異常檢測：文字、圖片的異常偵測、識別

9、灰度策略：小部分用戶進行試錯

10、黑科技：無處不在的騷擾和隱私泄露

案例分析：大數(shù)據(jù)對競技體育行業(yè)的影響

二、傳統(tǒng)行業(yè)公司的大數(shù)據(jù)項目應(yīng)用

1、中國電信運營商（中國移動、中國聯(lián)通）的大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)

2、中國電力企業(yè)（國家電網(wǎng)、南方電網(wǎng)）的大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)

3、中國金融行業(yè)（銀行、保險）的大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)

4、中國制造行業(yè)（美的）的大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)

討論：如何看待大數(shù)據(jù)泡沫現(xiàn)象

第六單元 設(shè)計大數(shù)據(jù)解決方案

一、企業(yè)開展大數(shù)據(jù)工作的策略和建議

1、開始養(yǎng)數(shù)據(jù)，做好積累

2、業(yè)務(wù)閉環(huán)（付款閉環(huán)、績效閉環(huán)）處理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

3、以客戶、產(chǎn)品、項目、訂單為中心進行數(shù)據(jù)編織

4、先統(tǒng)計，再挖掘

5、應(yīng)用場景以業(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)研究型專家，對業(yè)務(wù)進行持續(xù)分析和改善

二、如何設(shè)計數(shù)據(jù)分析解決方案（模型：W-J-P-M-V-D）

1、What：問題是什么

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：選擇哪個模型

5、Visualization：怎么呈現(xiàn)結(jié)果

6、Design：設(shè)計流程，形成文檔

三、林海老師帶領(lǐng)學員，設(shè)計一個數(shù)據(jù)分析解決方案（題目：基于大數(shù)據(jù)的客戶畫像，需要被培訓公司提供些背景材料，可以在第一天培訓時提供）

四、頭腦風暴：以小組為單位，結(jié)合公司和所處行業(yè)的特點，基于目前的需求或存在的痛點，運用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，設(shè)計創(chuàng)新性解決方案，并對方案進行展示