魏凌睿：企业数字化转型与数据分析

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课程概要

培训时长 : 2天

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课程分类 : 数据分析

课程编号 : 1676

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行业不限

适用对象

企业运营管理部门、营销部门及有数据分析需求的员工

课程介绍

课程时间：2天，6小时/天

课程对象：企业运营管理部门、营销部门及有数据分析需求的员工

课程背景：

随着数字化转型成为企业的必答题，企业数字化进程的开展，面对产品、研发、财务、人力、销售、维护各个环节铺面而来的数据，我们应该如何高效分析处理？如何提升我们的工作效率？适应企业数字化转型的趋势，这是企业员工必须面对的状况。

数字化进程以数据分析为抓手对企业业务进行梳理、优化、重构，掌握传统统计数据分析和大数据分析方法是企业员工必备技能。本课程即是在讲授企业数字化转型关键和平台构建基础上，探讨如何利用统计方法工具进行传统数据分析，并以营销的关键——精准客户识别方法为示例介绍大数据分析的重要方法，使得学员能够从理念到工具对企业数字化转型中面临的数据分析工作做到游刃有余、精准高效，从而实现企业降本增效的目的。

课程收益：

● 熟悉并掌握企业数字化转型的关键并搭建数字化平台的方法；

● 掌握统计方法进行数据分析和业务决策；

● 掌握大数据理念的管理和运营关键；

● 掌握大数据进行精准分析的方法—聚类、决策树和逻辑回归；

● 掌握大数据分析工具RapidMiner的使用方法，能根据场景选用相应算法进行大数据分析。

课程时间：2天，6小时/天

课程对象：企业运营管理部门、营销部门及有数据分析需求的员工

课程方式：案例分析+实操演练+思考练习

课程大纲

第一讲：企业所面临的数字化转型

一、企业数字化转型原因

1. 数字化改变商业模式

1）数据变机会

2）机会变服务

3）服务变收入

2. 数字化建立企业优势

3. 数字化提升使用体验

二、数字化转型核心要素

1. 以数据为中心的智能化发展目标

2. 数字化平台的构建

三、员工在企业数字转型中应该作出的应对

1. IT思维和业务思维相融合

2. 培养开放共享的心态

3. 围绕以用户为中心

4. 提升数据分析处理能力

第二讲：利用统计方法实现数据分析

一、标度的选择使用

量化感觉、态度、喜好等的方法

二、频数的选择使用（衡量对总体水平的作用程度）

1. 饼图

2. 条形图

3. 直方图

三、基于统计方法的分析

1. 分析异常值与偏斜数据

2. 均值VS中位数VS众数

3. 全距/四分位数的使用

4. 百分位数与箱线图的使用

5. 方差VS标准差分析变异性VS分散性

6. 利用概率进行分析

案例1：用户购买公司产品概率的分析

案例2：某某企业员工加薪方案的选择

四、基于统计方法的决策

1. 比较法进行决策

2. 组合法进行决策

3. 贝叶斯方法进行决策

4. 快省树方法进行决策

思考：优秀员工如何选用统计指标进行评价

案例：假设检验与数据证伪保证决策结果的正确

综合示例：运用统计指标分析销售数据寻找方法提升某产品的销量

第三讲：利用大数据进行管理与运营

一、大数据现状

1. 大数据时代的标志

2. 六大趋势推动大数据发展

3. Hype Cycle技术趋势对大数据的判断

4. 新基建战略对大数据的定位

5. 数字中国的内容

案例：阿里双11

二、大数据4V特征

1. 数量大

2. 多样性

3. 速度快

4. 价值性

案例：大数据4V特征在数字化全量全连接中的应用

三、把握大数据的三个关键

1. 更多——全样本透视本质

2. 更杂——透过混杂性适配场景应用

3. 更好——把握相关性，提供更好服务

案例：三个关键对数字化实时反馈的影响

案例：大数据商业画像示例——千人千面

练习：猜猜他是谁？

四、大数据分析

1. 大数据分析的困难

2. 数据即服务DaaS

讨论：数字化转型中我们应该关注工作中的哪些管理数据和业务数据，它们的价值和应用难点有哪些？

五、大数据应用

1. 被动式演变成预判式

2. 大数据商业价值

3. 大数据在行业的应用

案例：智慧城市建设

案例：企业数据地图实践

讨论：企业数据治理——如何管好用好数字化平台的数据？

第四讲：利用大数据技术进行营销数据分析

一、K均值聚类算法应用——客户价值分析

1. 客户价值分析有利于减少营销成本

1）理解价值型客户

2）差异化服务应对不同价值客户

2. 客户价值分析方法

1）客户价值识别流程

2）K均值聚类识别客户价值

a确定中心

b计算距离

c确定新中心

d迭代得到最终分类

3）针对不同客户价值采用不同营销策略

视频：根据对象不同采用不同策略的销售视频

案例：根据客户的消费额和交互属性进行聚类分析

二、决策树算法应用——风险客户分析

1. 传统风险分析识别方法的劣势

2. 大数据方式下分析识别方法的改进——决策树算法应用

1）预先建立if-then的判断规则

2）数据分析建立的规则——信息熵

3）决策树算法操作思路

4）建立决策树模型进行分析

a划分属性值

b计算划分组的概率

c计算每个划分规则下的信息熵

d选择最小信息熵的规则为第一规则

e迭代到样本分类

案例：警察是如何发现罪犯的？

案例：如何分析是否适合作为另一半

三、逻辑回归算法应用——敏感客户分析

1. 厘清不同场景下的敏感客户特点

2. 分析敏感客户的关注点

3. 逻辑回归算法的应用

1）二分类问题

2）个人采用二分法预判的局限性

3）预判二分类问题的优化

4）二分类结果预判的本质

5）大数据回归方法进行二分类预判

a线性回归大数据方法

b逻辑回归大数据方法

案例：如何判断对方是否真心喜欢我

案例：回归方法预判职业发展

案例：营销场景中敏感客户分析降低投诉率

第五讲：Rapid Miner数据分析

1. 分析接口

2. 导入数据

3. 加载数据

4. 进行数据可视化

5. 进行建模

6. 进行模型应用

7. 测试模型

8. 进行模型评估

9. 使用扩展

聚类算法练习：客户价值分析

决策树算法练习：信用风险评分分析

逻辑回归算法练习：敏感客户分析

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• 魏凌睿：把握技术趋势，拥抱数字化转型 ——万物互联的智能大数据时代: 课程时间：2天，6小时/天课程对象：企业中高层管理者课程背景：随着国家“新基建”战略的提出，对于传统企业来说，数字化转型是一道刻不容缓的必答题。什么是数字化，怎样运用大数据、5G、物联网、云计算等新技术实现适合企业的数字化，这是企业管理层必须思考的问题。因此，准确把握技术发展趋势，透彻理解各种技术应用的场景和特点，这是数字化转型成功的关键。数字化转型趋势中，我们需要带着新技术的底层逻辑去思考和理解：数字化转型是如何发生的，企业如何进行数字化升级，如何设计数字化产品、如何进行生产运营数字化、如何进行数字化营销，以及如何进行数字化组织赋能，本课程即是围绕这些核心进行的技术应用层面的探讨，通过原理剖析和大量案例解读揭示企业进行数字化转型的各项抓手和策略。课程收益：● 掌握企业数字化转型的五大阶段的各个关键抓手；● 熟悉数字化转型的数据架构—云计算，掌握企业云计算设计架构；● 熟悉数字化转型的路径即核心要素，理解企业数字化转型战略即相关策略；● 掌握数字化转型的核心基础方法、大数据特征及关键分析思想；● 熟悉数字化转型的目标，掌握设定适合企业的数字化目标的方法；● 熟悉数字化转型的数据重要来源—物联网以及数据传输承载关键技术，掌握数字化转型过程中关键场景对于物联网和5G的应用需求分析方法。课程模型：课程时间：2天，6小时/天课程对象：企业中高层管理者课程方式：案例分析+思考练习+互动答疑+小组讨论课程大纲第一讲：企业数字化转型的由来与实质一、企业数字化转型原因1. 数字化改变商业模式数据变机会→机会变服务→服务变收入2. 数字化建立企业优势1）业务优化2）业务转型3. 数字化提升使用体验二、数字化智能商业模型1. 数字化转型成熟度模型2. 数字化转型成熟度评估3. 业务与数字技术“双轮驱动”三、数字化转型核心要素1. 智能化发展目标（以数据为中心）1）用数字化连接和即时反馈构建数据采集系统2）把握安全和效率相平衡的原则建立数字化系统3）基于数字化进行业务和管理决策2. 构建数字化平台1）建立在业务基础上的IT系统2）数字化平台构建的实施步骤：连接→实时→精准→拉取→扩展3）建设和数字化平台运作匹配的文化4）新旧平台的平滑过渡案例：华为的数字化转型第二讲：以大数据为理念的管理与运营（企业数字化转型核心基础）一、大数据现状1. 大数据时代的标志2. 六大趋势推动大数据发展3. Hype Cycle技术趋势对大数据的判断4. 新基建战略对大数据的定位5. 数字中国的内容案例：阿里双11二、大数据4V特征 1. 数量大2. 多样性3. 速度快4. 价值性案例：大数据4V特征在数字化全量全连接中的应用三、把握大数据的三个关键1. 更多——全样本透视本质2. 更杂——透过混杂性适配场景应用3. 更好——把握相关性，提供更好服务案例：三个关键对数字化实时反馈的影响四、大数据分析1. 大数据分析的困难2. 数据即服务DaaS讨论：数字化转型中我们应该关注工作中的哪些管理数据和业务数据，它们的价值和应用难点有哪些？五、大数据应用1. 被动式演变成预判式2. 大数据商业价值3. 大数据在行业的应用案例1：大数据在电网、城市治理、大数据商业、智慧城市建设等方面的应用案例2：阿里巴巴数据治理实践练习：猜猜他是谁？讨论：企业数据治理——如何管好用好数字化平台的数据？第三讲：以大数据为基础的数字化转型目标（智能化）一、智能问题本质是数据问题案例：领英人力资源智能化管理的本质二、数据挖掘：人工智能的关键讨论：信息化和智能化的区别三、人工智能的认知案例：Alpha Go带来的启示二、人工智能的发展第一阶段：模仿逻辑—鸟飞派第二阶段：数据驱动+超级计算第三阶段：深度学习+大数据案例1：智能制造解决方案案例2：员工体验的提升案例3：智能作业平台讨论：从价值链的角度提出适合本企业的数字智能化应用方案总结：智能运营中心（智能办公系统）：市场/销售（数字化营销）→产品/服务研发（研发协同平台）→制造（智能工厂）→售后服务（智慧运维）第三讲：以5G和IOT融合为重要数据来源和传输承载一、新技术选用标准（是否顺应趋势）标准一：更少能量标准二：更多信息二、不同视角看技术发展1. 通信视角：5G2. 计算机视角：IOT3. 两种视角的统一性三、第一、二、三代互联网和1G到5G的关系1. 互联网发展路线2. 移动通信发展路线3. 网络融合趋势带来的市场机会案例：我们生活和工作环境和模式的变化四、透视5G1. 5G市场规模2. 5G商业架构3. 5G“真”应用特点1）大带宽、速度快2）高可靠、低时延3）支持海量并发案例：伪5G应用4. 5G产业链分析企业定位5. 5G应用方向节能、行为追踪、移动大数据、实时服务、商业系统升级、高速网络、高可靠性网络五、IOT是5G核心应用1. 物联网起源——特洛伊咖啡壶2. 物联网认知四大误区3. 物联网场景应用1）智慧社区示例：智慧社区场景案例：物联网冰箱2）智慧地球示例：智慧地球场景图案例：智慧城市、智慧交通、智慧水资源、智慧医疗、智慧城管4. 物联网体系5. 物联网技术基础1）传感器2）条码技术3）RFID4）无线传感网络5）物联网大脑—云计算和大数据6. 物联网应用家居、交通、物流、安防、农业、工业、医疗、电网、环保讨论：巧妇难为无米之炊——企业基于5G和物联网的数据获取和传输设计第四讲：以云计算为抓手的数据存储和管理一、云计算发展三大阶段1. IaaS2. SaaS3. PaaS案例：阿里云的发展二、云计算和企业的关系1. IT化向数字化转变带来的挑战——存储和计算模式2. 云计算是企业数字化转型必备基础设施案例：华为数字化转型过程中云计算的应用三、企业云计算三种形态：公有云、私有云、传统IT系统思考：企业需要云数据中心吗？我们该选用什么形态的云平台？四、如何设计企业云计算体系架构1. 分析组织架构和业务流程评估上云条件2. 厘清上云业务和本地业务保证流程畅通3. 评估成本与效率把握上云进度4. 建立必要的安全屏障保障数据安全讨论：我们的业务如何上云？相关体系架构如何设计？五、数字化转型的基础设施建设（云计算和物联网的融合设计）1. 云计算是实现物联网的核心2. 物联网如何促进云计算发展案例1：智能电网案例2：数据中台和云计算的结合——贝壳找房案例3：云平台支撑下的物联网全场景智能生活

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魏凌睿：企业数字化转型与数据分析

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