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大数据时代统企业数字化转型

主讲老师: 洪方仁 洪方仁

主讲师资:洪方仁

课时安排: 1天/6小时
学习费用: 面议
课程预约: 隋老师 (微信同号)
课程简介: 数组化转型指的是将非数组类型的数据结构或数据元素转换为数组形式的过程。这种转型常见于数据处理和分析中,特别是当需要将不同来源或格式的数据统一为数组形式以进行批量处理时。数组化转型有助于简化数据处理流程,提高处理效率,并便于利用数组操作的优势,如快速访问、修改和迭代。同时,数组化也为数据分析提供了便利,如进行统计分析、模式识别等。在转型过程中,需要确保数据的完整性和准确性,避免数据丢失或变形。
内训课程分类: 综合管理 | 人力资源 | 市场营销 | 财务税务 | 基层管理 | 中层管理 | 领导力 | 管理沟通 | 薪酬绩效 | 企业文化 | 团队管理 | 行政办公 | 公司治理 | 股权激励 | 生产管理 | 采购物流 | 项目管理 | 安全管理 | 质量管理 | 员工管理 | 班组管理 | 职业技能 | 互联网+ | 新媒体 | TTT培训 | 礼仪服务 | 商务谈判 | 演讲培训 | 宏观经济 | 趋势发展 | 金融资本 | 商业模式 | 战略运营 | 法律风险 | 沙盘模拟 | 国企改革 | 乡村振兴 | 党建培训 | 保险培训 | 银行培训 | 电信领域 | 房地产 | 国学智慧 | 心理学 | 情绪管理 | 时间管理 | 目标管理 | 客户管理 | 店长培训 | 新能源 | 数字化转型 | 工业4.0 | 电力行业 |
更新时间: 2024-02-21 19:32


1.1:信息革命IT-DT时代;

1.2:互联网营销的份额;

1.3:互联网电子商务趋势;

1.4:互联网市场份额和交易趋势;

1.5:大数据,云计算,互联网之间关系;

2.1:关于互联网创新各种看法

2.2:马云,柳传志,雷军,周鸿祎各自论点;

2.3: 互联网创新的九种思维方式;

2.4:创新思维方式要点和误区;

2.5:小米雷军三三战术和战略;

2.6:小米的模式分析与格力对比;

2.7:小米模式与苹果模式对比;

3.1:互联网+定义是什么?

3.2:互联网+什么可以新常态;

3.3:马云的互联网+生态圈战略布局;

3.4:阿里巴巴:互联网+传媒;

3.5:BAT在传媒文化布局;

3.6:阿里巴巴业务板块创新;

3.7:生态战略布局2017新版;

3.8:阿里上市之后三大布局;

3.9:农村淘宝,跨境电商,云计算中心

3.91:支付场景设计和应用;

4.1:互联网金融创新业务模式;

4.2:互联网金融对比示意图;

4.3:第三方支付市场份额;

4.4:支付场景2013年分布比例;

4.5:互联网金融伴生模式;

4.6:互联网金融改造模式;

4.7:互联网金融新生模式;

4.71:新生P2P平台,担保,机制;

4.8:区块链技术与应用;

5.1:蚂蚁金融牌照架构;

5.2:互联网保险模式创新;

5.3:保险模式合作伙伴;

5.4:互联网创新保险在线产品;

6.1:互联网O2O模式创新;

6.2:新零售,新制造,新金融,新技术,新能源

6.3:新零售是什么?

6.4:新零售的物流模式;

6.5:菜鸟网络“天,地,人”三网融合;

7.6:新零售场景设计;

7.7:新零售的标杆 盒马鲜生;

7.8:新零售的无人零售;

7.9:永辉的超级物种;

7.9.1:顺丰的模式丰e足食计划;

7.9.2:猩便利,缤果盒子,亚马逊无人店;

7.9.3:小米体验式新零售;

7.9.4:互联网汽车新零售

天猫汽车超市,苏宁汽车商城,弹个车,毛豆新车

7.10 汽车的零售趋势

汽车和互联网结合:

7.10.1.互联网+传统汽车

7.10.2.互联网+新能源汽车

7.10.3:互联网+辅助驾驶技术

7.10.4:大数据时代 新能源 无人驾驶汽车

7.11 汽车零售趋势:

7.11.1 互联网销售

7.11.2 虚拟看车VR技术

7.11.3 互联网私人定制

7.11.4 自助提车模式

7.11.5 汽车类消费金融机构

7.11.6 汽车保险制度互联网化

8.1:柳传志观点传统制造业互联网创新模式;

8.2:传统行业转型跨境电商模式;

8.3:跨境电商目的和战略布局;

8.4:柔性化定制的工业4.0

8.4.1德国的工业4.0

8.4.2 美国工业互联网;

8.4.3 中国制造2025

8.4.4工业4.0分为三大主题:

8.4.5 智能物流;

8.4.6 智能生产;

8.4.7 智能工厂;

8.4.8人工智能应用

8.4.9 人工智能在物流应用

(仓储机器人KIVA,菜鸟小GSTARSHIP

8.5:传统行业互联网化的三个步骤;

9.1:大数据定义和应用;

9.2:大数据战略解读和体系纬度;

9.3:大数据攫取和来源;

9.4:大数据标签和画像;

9.5:大数据应用智慧城市;

9.6:大数据出行智慧交通;

9.7:大数据行业应案例分析!


 
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