(微信同号)【课程收益】
Ø 思维创新的技术路径，数据化运营的本质，数据分析框
Ø 数据价值与数据分析的5大步骤，数据表达，数据价值
Ø 数据分析5W1H标签，标签应用体系，标签运营体系
Ø 数据建模，及建模过程，模型空间
Ø 数据平台的价值，数据平台的建立模式，数据管控平台
Ø 智能化“1+N”模式价值框架，企业智能决策平台，智能化场景引擎及未来商业
【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩
【课程对象】企业管理层、管理干部等人员
【课程时间】6小时
【课程大纲】
一、数据分析
1、思维创新的技术路径
2、数字化改变生产、生活与工作方式
3、数据化运营的本质
4、数据分析框
Ø 用户
Ø 行为
Ø 洞察
5、数据分析的5大步骤
Ø 明确目标
Ø 数据预处理
Ø 特征分析
Ø 算法建模
Ø 数据表达
6、数据表达
Ø 分布数据可视化
Ø 分类数据可视化
7、数据分析反馈指导策略优化
8、数据价值
Ø 数据可洞察真相
Ø 数据可转化行动
Ø 数据的引导思路
案例：
二、数据标签与数据建模
1、数据分析5W1H标签
2、标签的理解
3、标签系统
4、标签的应用体系
Ø 业务场景倒推标签需求
Ø 标签自动化
Ø 标签迭代
Ø 标签管理机制
5、标签体系的数据层
Ø 数据源
Ø 数据处理
6、数据建模，模型是什么？
7、数据建模过程
Ø 模型假设
Ø 模型选择
Ø 模型求解
Ø 模型分析
Ø 模型应用
Ø 模型评价
8、模型空间
9、作为数据支撑业务的纽带，需要微服务能力
10、数据平台价值
Ø 数据平台
Ø 数据平台的价值
Ø 数据平台解决的问题
Ø Data API是数据平台核心
11、数据平台，让数据流通无阻
12、数据平台建立模式
Ø 大平台
Ø 深平台，数据河
Ø 数据平台对企业经营的核心价值
13、数据管控平台
Ø 数据湖
Ø 数据湖的组件与应用场景 – 数据质量管理
Ø 数据湖的组件与应用场景 – 数据标准管理
Ø 数据湖的组件与应用场景 – 元数据管理
Ø 数据湖的组件与应用场景 – 智能大数据处理
Ø 数据湖的组件与应用场景 – 数据洞察
Ø 数据湖平台整体输出
案例：
三、数据化边界向智能化延伸
1、数据化边界向智能化延伸
2、智能化“1+N”模式价值框架
3、商业价值链的全链路数智化
4、基于数据化的智能决策体系
5、智能化场景引擎
6、智能商业，未来以来
