数据分析企业内训
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信息化与数字化的基本概念
数字化时代的IT管理新思维
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2020年是一个不凡之年，上半年的疫情，让很多企业接受了检阅，几家欢喜几家愁。疫情在某种程度上给企业家们上了生动的一课：自己的企业应对市场不确定因素变化的能力到底有多强？如何才能建立起企业应对不确定性因素的能力？
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本课程内容丰富，涵盖运营仪表盘、Office基本功能、市场分析与管理、市场推广活动、门店销售管理以及销售与采购团队的建立等多个专题。通过系统化的学习，学员将掌握数据分析、市场细分、客户行为识别等实用技能，提升业务决策能力。案例分
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【课程背景】
在构建新型电力系统过程中，离不开电力系统的数字化转型，其中大数据作为数字化技术为整体的电力系统的转型提供了大量的技术支撑。本节课，重点从大数据、大数据技术、大数据与人工智能等技术层面解析大数据在电力系统的应用。
【课程收益】
1. 了解大数据、大数据技术
2. 了解大数据、AI的技术原理
3. 了解大数据在电力系统的应用
【培训对象】电力系统
【培训时长】3小时
【课程大纲】
一、大数据
1. 界定大数据：大数据与数据
（1）数据
（2）大数据
（3）从模拟信号到数字信号
2. 大数据的4V特征
（1）海量 （2）低价值 （3）多形式 （4）时效性
3. 大数据技术：数据获取、存储、清洗与分析
（1）数据获取：5G+互联网/物联网
（2）数据存储
（3）数据清洗
（4）数据管理
（5）数据治理
（6）数据资产化
（7）数据可视化
4. 大数据、物联网与人工智能AI的关系
（1）物联网、传感器与智能硬件
（2）人工智能与物联网的关系
（3）大数据、云计算与人工智能
5. 大数据产业
二、大数据在电力系统的应用
1. 传统电力系统（大电网+大电厂）
（1）电源侧：基于大数据做好发电厂的设施设备的维护
【案例】风力发电厂基于大数据做好设施设备的检修维护
（2）电网侧
输电：
l 基于大数据规划线路，降低线损
l 大数据+物联网+AI，实现高空线路巡检
l 大数据+物联网+AI，实现员工的生理心理监控
配网：
l 基于大数据做好科学布网
供电：
l 基于大数据挖掘客户需求，为客户做好定制用电方案
l 基于用户大数据，做好台区的负荷预测、用电调度、有序用电等等
l 大数据+AI，保障变电站设备设施可靠性
2. 新型电力系统（分布式新能源+微电网）
电源侧：
l 基于用电大数据，合理规划新能源分布
电网侧
l 基于大数据+AI，实现智能化调度
储能侧
l 基于大数据+AI，合理科学预测电池寿命
l 基于用电大数据，科学分布储能
【课程背景】
自去年9月习近平总书记首次提出“新质生产力”这一概念以来，新质生产力已经成为各界关注的焦点，并掀起中国科技创新浪潮。战略性新兴产业和未来产业是形成新质生产力的主阵地，代表新一轮科技革命和产业变革的方向。而能源革命又是产业革命的重要先导，如何以技术的革命性突破，生产要素的创新性配置实现产业转型升级从而推动新质生产力的发展是能源电力企业需要研究的课题。
【课程收获】
1. 理解新质生产力的科学内涵
2. 理解数据资产和数字化技术推动新质生产力发展的底层逻辑
3. 了解数据资产和数据分析的主要应用领域
【授课对象】电力系统中高层管理人员
【课程时长】3小时
【课程大纲】
一．解构新质生产力
1. 新质生产力的定义
（1）是技术革命性突破催生的生产力
（2）是生产要素创新性配置催生的生产力
（3）是产业深度转型升级催生的生产力
2. 新质生产力的三大特征：高科技、高效能、高质量
3. 新生生产力的内涵
（1）核心标志：全要素生产效率大幅提升
（2）特点：创新
（3）关键在：质优
（4）本质是：先进生产力
4. 与传统生产力的区别
（1）摆脱传统经济的要素型增长方式
（2）摆脱传统生产力线性发展路径
5. 新质生产力三要素跃升
（1）劳动者跃升为更高素质的具备战略型和应用型的人才
（2）劳动资料跃升为先进技术、工业软件等搞技术含量的劳动资料
（3）劳动对象跃升为战略性新兴产业、未来产业
6. 加快构建新质生产力的三个方面措施
（1）推动产业链供应链的优化升级
（2）积极培育新型产业和未来产业
（3）深入推进数字经济创新发展
二．数据资产推动新质生产力发展
1. 数据资产与新质生产力之间的关系
（1）数据资产是新质生产力的重要组成部分
（2）新质生产力的发展进一步促进了数据资产的增值
（3）数据资产化是推动新质生产力发展的重要途径
2. 数据资产推动新质生产力的发展底层逻辑
（1）数据资产已成推动经济发展的关键要素
（2）数据资产的乘数效应
（3）数据资产的商业化，加速了新兴产业和未来产业的高质量发展
3. 数据资产推进新质生产力发展的具体表现
（1）基于数据分析的科学决策，提升决策效率和精准度
（2）推动产业链供应链优化升级、协同创新和产业链整合
（3）数据驱动创新
（4）数据降低运营成本
（5）数据增强风险控制能力
4. 数据资产推进新质生产力发展的具体措施
（1）做好数据治理，梳理数据资产
（2）通过市场交易方式，实现数据资产的市场化交易
（3）依托“平台+应用”，借助数据API接口，实现数据的共享化
（4）借助区块链等技术，在保障数据隐私安全的基础上，实现数据资产的自由商业流动
三．数据分析推动能源电力系统加快新质生产力发展
1. 数据分析，是能源电力企业数字化转型的底层原理
（1）电网数字化转型的目的关键在降本提效增质
（2）数据分析赋能科学决策，进而提升效率
（3）数据分析以科技驱动，提质增效，是新质生产力发展的途径
2. 数据分析的三大要素
（1）业务模型，用于解决企业发展运行中的实际问题
（2）大数据技术，实现对当前状况的数字化采集
（3）算力，提供数据分析所需的算力支持
3. 数据分析的步骤
4. 数据分析在电网中的应用
（1）输电：线路巡检、输电线路电网资源优化配置
（2）变电：电力巡检、故障预警、故障追溯
（3）配电：配网规划、智能调度、电力交易、线损分析
（4）供服：客户满意度分析、能效分析、客户行为分析
【配套案例】南方电网、国家电网相关应用案例解析
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