王海：大数据分析挖掘与实践 —— 深度挖掘电力行业运营中的数据金矿

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 电力工程

课程编号 : 19066

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适用对象

电力行业各级管理者、市场、营销、销售人员、企业经营者、产品运营总监、产品经理、数据分析师等所有涉及大数据分析、挖掘、应用

课程介绍

【课程背景】

截止2017年，中国已达9.5亿互联网用户，越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、应用、采购商品。互联网思维的核心是“连接一切”，这就是“互联网+”。可以说，未能足够利用互联网思维方式，没有把大数据与商业模式与用户连接起来的企业是没有未来的企业，必将被市场淘汰。

对电力行业而言，拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，并涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看电力行业、各企业大数据发展仍处在探索阶段。

因此大数据分析及挖掘已是电力行业、各企业无法回避的课题，也是新经济时代的机遇和挑战。培训课程将本着为企业培养大数据方面的知识及人才，从如何通过数据分析、挖掘获得商机，如何提高产品到净利润转化率，降低经营成本和风险等方面全面提升企业竞争力。并以业务实战入手，教授各知名大数据挖掘成功赢利模式等活动，帮助电力行业、各企业做好运营，体现大数据分析及挖掘对企业运营业务的价值。

【课程特点】

大数据分析及挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。
简明阐述什么是大数据分析与运营过程、O2O用户转换技巧流程。
清晰系统的讲述数据挖掘的常用技术。
实战应用于大数据运营主要应用领域以及与电力行业现状分析。
1. 当下互联网思维现象的深度思考

【课程对象】

电力行业各级管理者、市场、营销、销售人员、企业经营者、产品运营总监、产品经理、数据分析师等所有涉及大数据分析、挖掘、应用等人员。

【学员收益】

大数据时代的来临，使电力行业对大数据分析及挖掘人员的需求呈现爆炸性增长，其中实战能力在数据分析领域至关重要，一名出色的市场及营销人员需要通过经历各种各样的实战分析案例来吸取经验教训以持续成长，光靠教科书上或者借鉴其他成功案例，不与电力行业实际情况结合，无法直接在企业“落地、见效”。随着行业需求的迅速增长，相关人员迅速提高自身实战能力的愿望正在变得日益迫切。

本课程定位为实战操作，围绕电力行业运用大数据主要方面开展：（1）网络管理和优化；（2）市场与精准营销；（3）客户关系管理，；（4）企业运营管理；（5）数据商业化指数据对外商业化。

在同步学习和操练中能超越方法和工具的局限，聚焦于对分析、挖掘经验的领悟，从而“学以致用、举一反三“地提高自身的实战能力，回到工作岗位上可以立刻解决企业实际数据挖掘的现实问题，为企业提升竞争力。

【课程形式】理论讲解、互动体验、实战演练、案例研讨、Q&A答疑；

【课程大纲】

上午9：00——10:00

一：认识互联网大数据时代

中国互联网发展简史及成功企业案例分析
互联网思维是什么？互联网+是什么？大数据是什么？
互联网运营的实质——大数据运营
互联网时代的企业创新策略——大数据运用
大数据运用的本质就是赢得用户口碑
大数据运营是延长企业生命周期的关键

分组讨论：当前电力行业对互联网思维及大数据有哪些需求

上午10：00——11:00

二：电力行业大数据应用发展展望

企业运营核心竞争力的界定和特征
通过大数据了解你的用户需求
赢在“大数据营销”——借势“社会化新媒体”
互联网＋的动力: 大数据、云计算、工业4.0与物联网
大数据运营推动传统企业互联网化

课间休息

上午11：00——12:00

三：各行业大数据应用案例

电子商务与数据挖掘完美结合

网站投资回报率的计算
网站运营的指标体系
客户价值的细分，如何做客户运营
ARPU值的关键作用与法则
1. 连锁零售企业管理利器
购物中心业绩提升六大要素
数据帮助提高销售量
奇妙的关联销售
1. 通过数据挖掘改善企业营销模式

分组讨论：资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析

分组讨论：如何更有针对性的建立营销模式，从规模营销到定点营销

下午13：00——14:30

四：大数据应用概述

什么要做数据挖掘——多学科的融合
数据挖掘的功能：分类、预测、推估、关联、聚类、可视化
如何通过在线化收集、处理海量数据
大数据管理四大要素
数据挖掘建模、流程及分析指标

下午14：30——15:30

五：数据挖掘中的要点

建立运营数据挖掘模型的4个步骤
数据挖掘结果如何展现——可视化数据之美
数据挖掘分析常用的工具
如何写一份赏心悦目的数据分析报告——用数据看透问题
数据挖掘分析中易犯的错误

课间休息

下午15：40——16:20

六：大数据如何在电力行业落地

传统企业应用大数据技术与变革迫在眉睫
大数据与营销模式的变化
大数据与用户关系的变化
大数据在企业中定位
大数据企业组织结构——扁平化组织
通过流程体现大数据价值
企业一体化端到端流程

分组讨论：企业目前的流程是否适应大数据运营

下午16：20——17:00

七：小试牛刀

实战练习：围绕企业运营特点，分组练习搭建以下四方面大数据模型：

利用大数据进行精准用户定位，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；
客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；
企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；
数据商业化指数体系的初步搭建和分析。

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• 王海：《Chat GPT与智能客服中心设计》: 课程背景：随着二十大提出中国式现代化，以互联网、人工智能、大数据等"新基建"技术为代表的数字科技飞速发展的背景下，各行各业都将人工智能为代表的智能科技作为企业未来发展的核心战略，持续加码智能科技的布局，旨在借助先进的高科技手段，增强获客能力，降低运营成本，提升风控水平，通过加快科技化转型提高核心竞争能力。预测 2025 年，以人工智能技术为基础的企业与市场应用规模将达到上千亿人民币。2023年ChatGPT横空出世，该程序使用基于GPT-3.5架构的大语言模型并通过人工智能强化学习进行训练的智能语言聊天机器人。2022年11月上线，上线不到一周就突破100万用户，两个月突破一亿用户。这是继互联网之后，人类最重大的一次技术革命。ChatGPT是由美国顶尖AI实验室OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，OpenAI 是美国的AI实验室，非营利组织，定位是促进和发展友好的人工智能，使人类整体受益。OpenAI成立于2015年底，创始人是伊隆·马斯克以及前YC 总裁Sam Altman。随着三年疫情的结束，未来企业发展方向将成为一个重要课题，根据多家智能中心的实际应用数据统计，在疫情期间，智能客服机器人处理量占比以及达到了90%以上。特别是在客服中心员工无法正常上班期间，智能的客服机器人依然可以工作，智能客服中心的工作效率不会受到时间、空间的限制，工作是可以持续进行的，可以说智能外客服中心是业务延伸的跳板。如何开发一套类似Chat GPT的，具有高度智商和高度情商的智能客服中心？这就需拥有人工智能在自然语言处理、意图识别、知识图谱、单轮 / 多轮对话等引擎技术作为支撑，其中涉及高维机器学习、深度学习等诸多底层算法…… 这些的需要各行各业及时部署智能系统的相关资源、技术和团队。包括标准化服务话术、业务覆盖率、整体成本低、规模拓展快等，这样才能切实体会到人工智能给企业带来的优势和竞争力。课程收益：了解Chat GPT的基本功能和应用场景，以及对当前商业价值和意义掌握人工智能、大数据、机器学习等智能的核心技术充分理解利用新技术的目的，以及如何提升客服中心的能力与竞争力4、学习并尝试构建一个智能客服中心的流程、知识图谱、话术规则、智能客服机器人等步骤，以及评价考核指标体系【培训大纲】第一讲：Chat GPT带来的智能科技浪潮汹涌而来AI科技你没做错什么，是时代变了——来自Chat GPT的冲击波传统商业模式，遇到“降维打击”新冠疫情加速企业智能化呈指数级发展网络效率逻辑数据智能逻辑深度渗透逻辑人工智能全方位渗透到传统商业与企业从互联网到数字化的演进和改造数字化新基建能力建设（大智云网）智能客服如何改变了传统服务场景智能应答——自动应答、客户管理智能分析——精准分析、定位、推荐智能营销——场景与个性化营销智能风控——反欺诈与行为监控智能投顾——客户分析、业务赋能第二讲：人工智能发展简史与核心技术人工智能如何战胜的人类——世纪对弈AlphaGo围棋胜利的深度透视智能算法的秘密Chat GPT将替代大量现有职业实战案例分析：人类思维与机器思维有哪些本质区别人工智能发展概况什么是智能什么是人工智能 (AI)AI研究的方法和途径Chat GPT就是“高人”——打造全方位数字化服务体系实战案例分析： Chat GPT如何回答问题的人工智能的基础设施——数据、算法、算力海量数据是解决人工智障的关键人工智能的要素与先决条件人工智能+大数据“猜”出并控制一切实战案例分析：特朗普通过数据和算法来操控选民思想和结果数据挖掘技术全面提升商业银行竞争力——相关性与随机性实战案例分析：蚂蚁金服在机器学习算法上的应用机器学习与算法设计机器如何学习——监督学习（分类、预测）、无监督学习（聚类、关联）算法如何掌握读心术的：三种底层逻辑机器学习的主要学派与五大终极算法符合学派——逆向演绎算法联结学派——反向传播算法进化学派——达尔文算法贝叶斯学派——推理算法类推学派——支持向量机算法机器学习与算法的结合应用实战案例分析：准确率高达75%的机票价格预测模型第三讲：智能客服中心如何应用人工智能技术智能客服中心解决的主要问题人工客服无法做到 7X24 小时全天候的服务人工客服成本巨大大量重复性问题，耗时低效与客户的大量通话记录无法形成数据化利用智能客服系统吸引消费者注意消费者与市场分类与监控自主社交互动精准识别潜在消费者与场景实战案例分析：把被动接受客户投诉到主动营销利用智能客服系统说服消费者自主完成交易自主客户旅程追踪分析消费者情绪引导实战案例分析：蚂蚁聚宝金融智能投顾APP利用智能客服系统留存消费者能够精准洞察消费者行为提出改善优化客户服务一对多智能预测性信息推荐实战案例分析：亚马逊智能客服机器人预见并唤醒客户第四讲：智能客服中心设计步骤与方案什么是智能客服系统智能客服中心工作原理智能客服中心应用场景与分类任务管理类——账期提醒知识咨询问答类——产品业务咨询知识图谱问答类——广义知识问答智能聊天机器人类——自动应答处理业务智能聊天机器人搭建步骤与流程业务流程与规则梳理业务流程：梳理最合适的业务流程。业务系统交互场景、情绪呼叫中心指令：例如放音、挂断、打断、进IVR、转人工等规则文档输出：业务知识文档（一问一答、常用业务词、兜底话术等）。设计创建智能应答机器人（对话流）创建智能应答引擎、模板智能应答机器人工作原理流程● 对话分析– 对话日志– 未解决问题：如多样性、歧义性、复杂性、复用性、模糊性等问题服务指标数据设置– 问答统计– 访问统计– 热点问题– 关键词统计知识结构化的主要思路与方法从非结构化业务文档或者半结构化的数据过渡到结构化知识图谱从非结构化的用户表述解析出结构化语义表达式从非结构的文本型答案升级为结构化答案知识库与词典管理应答接口设置：根据用户所在的环节，和提问的内容进行特殊处理的流程。聊天机器人话术核心算法设置自然语言理解——如何/怎么+事件词+实体词对话（发音、语气、语速、静默）管理用户策略算法模拟器触发意图设置回复内容设置特殊指令设置编码现实流程、算法与阈值设置测试与训练：单轮问答、功能对话和人机协作测试对话流程规则集与监控指标自动校验合规性测试+训练：机器人诊断机器人预上线测试与训练测试阶段：链路排查，方便定位问题业务上线：API接口发布发起会话：发起对应机器人的会话进行会话：与指定机器人进行会话删除会话：当不再需要使用机器人进行会话时，删除会话。数据回流闭环与智能质检（深度学习+迭代）智能分析与优化语音识别意图（情绪）识别回复内容语音播放智能质检深度学习流程业务分析与优化提升流程转化率：设置评价考核指标优化交互规则集：增加、修改、删除业务评价考核指标设置智能客服系统评价体系与指标设置基础指标集设置：如未知次数、重复次数、静默时长业务考核指标线上咨询量占比：如＞50%智能客服系统解决率：如＞40%智能客服转人工率：如＜10%第五讲：练习设计一个智能客服中心流程实战练习：围绕本行业务特点，分组练习设计智能客服流程和模型。智能客服规则与流程：精准应答、实时应答和个性化推荐等算法模型；客户旅程管理：设计获取客户最优算法、用户画像、关系链研究等客户旅程管理；设计智能客服中心知识图谱：从知识建模、挖掘、融合、编辑与管理到推理与计算，它用于构建一个初级知识图谱。智能客服中心指数体系的初步搭建和分析。

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