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馬兆林講師
馬兆林
企業數字化轉型實戰專家
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北京市
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數字化轉型-數據分析思維與大數據應用(18小時)

課程背景

越來越多的傳統企業通過互聯網進行轉型,越來越多的人通過移動互聯網平臺進行溝通、應用、采購商品,從而產生了海量的業務邏輯數據。可以說,未能足夠利用大數據時代“創新”機遇的企業是沒有未來的企業,必將被市場淘汰。

課程目標

大數據思維已經成為企業業務運營、產品創新的基礎指導思想,它基于由日常積累的大量行業及用戶體驗數據,從中發現潛在的、有價值的信息——稱為知識,用于產品研發和趨勢決策。

課程時間18小時(3天)

授課方法理論講授(40%)+案例分析、小組研討(60%)

課程對象適合了解互聯網金融思維,本質和大數據的各級人員.

主訓導師馬兆林(簡介略)

課程大綱:

第一章 數字經濟機遇與發展

【課程背景】

中共中央政治局進行第三十六次集體學習中,習近平主持學習并發表重要講話。在講話中,習近平指出:“世界經濟加速向以網絡信息技術產業為重要內容的經濟活動轉變。我們要把握這一歷史契機,以信息化培育新動能,用新動能推動新發展。要加大投入,加強信息基礎設施建設,推動互聯網和實體經濟深度融合,加快傳統產業數字化、智能化,做大做強數字經濟,拓展經濟發展新空間。”

數字經濟已成中國經濟新常態下的最新顯學。因此,如何正確理解數字經濟,如何正確理解數字經濟和互聯網、移動通信、云計算、物聯網、大數據、區塊鏈、人工智能等新技術之間的內在關系,如何擺脫“老辦法不管用新辦法不會用”的窘境,對于領導者和管理者來說都迫在眉睫。

第一講、數字經濟中國發展現狀

一、數字經濟的基本構成

  1. 新基礎設施:云網端

  2. 新生產要素:數據

  3. 新就業形態:自由職業者

  4. 新產業組織:平臺+個人

  5. 新商業模式:C2B

  6. 新治理模式:協同治理

二、數字經濟的基礎框架

  1. 支撐:智能硬件

  2. 數據:打通與應用

  3. 商業:運行機制

  4. 治理:治理方式

三、數字經濟的5個核心

  1. 平臺:平臺替代公司

  2. 數據:數據實時在線

  3. 智能:智能運營與決策

  4. 融合:線上與線下融合

  5. 普惠:人人皆可用、小微低門檻 案例分析:淘寶、滴滴、今日頭條等

第二講、數字經濟國家戰略

一、中美數字經濟的對比

  1. 中美互聯網人口的對比

  2. 中美數字經濟GDP對比

  3. 未來數字經濟的規模

  4. 中美數字經濟的各自特色

二、新四大發明的科技圖譜

  1. 新四大發明:高鐵、網購、共享、支付

  2. DT基礎設施

  3. 原子世界和比特世界

  4. 數字經濟與實體延伸

三、通向數字經濟的5把鑰匙

  1. 輿論之鎖

  2. 思維之鎖

  3. 社保之鎖

  4. 公平之鎖

  5. 稅賦之鎖

第三講、科技驅動數字經濟應用

一、5G物聯網與數字經濟

15G、物聯網核心技術

25G、物聯網趨勢意義

3、物聯網產業生態應用

二、AI大數據驅動數字經濟應用

1、大數據與云計算?

2、人工智能

3、區塊鏈賦能數字經濟

三、政務服務數字化的實踐

1、政務服務數字化的背景

2、政務服務數字化的挑戰

3、政務服務數字化的核心:網絡協同

4、政務服務數字化的應用

案例:浙江“最多跑一次”、交通大腦等


第二章 數據分析思維與大數據應用

第一講、大數據思維

    1. 深度解析互聯網發展趨勢

思考:中國經濟如何通過互聯網成功“彎道超車”。

    1. 中國互聯網創業迭代發展的新模式

    2. 企業如何在大數據環境下創新發展

移動互聯網給汽車行業帶來的新契機——物聯網-車聯網

思考:當下中國企業如何利用互聯網跨域時空的特定,給企業經營加“杠桿”,從而實現高緯度競爭。

第二講、大數據時代下的創新思維

    1. 用戶思維——觀念創新

數據畫像

——把握用戶的核心需求

——如何利用用戶體驗開展營銷

    1. 跨界思維——戰略創新

跨界分金

——行業邊界的模糊

——如何做顛覆式創新

    1. 平臺思維——機制創新

生態構建

——建設生態圈

——如何建立互聯網時代的聯盟

    1. 簡約思維——管理創新

小而美的境界

——“簡”是王道

——如何“簡”而不“乏”

    1. 大數據思維——技術創新

科技復興

——大數據現代企業的儀表盤

——如何讓大數據助力高效運營

    1. 免費思維——業務創新

打造閉環

——羊毛出在狗身上讓狗付費

——如何規劃互聯網時代的商業模式

    1. 口碑思維——服務創新

——口碑的獨特優勢

——如何把握口碑的關鍵節點

第三講、大數據決策思維概述

    1. 大數據決策的核心——數據挖掘

    2. 數據挖掘目的:如何理解和采集用戶需求

    3. 數據挖掘技術:分類、預測、推估、關聯、聚類、可視化

    4. 數據決策建模、流程及分析指標

第四講、、如何培養決策新思維

    1. 洞察:通過數據精準把控用戶需求

      1. 用戶需求數據研究與決策

      2. 定位目標用戶:建立初步用戶畫像,模擬使用場景

      3. 完善數據體系:逐步驗證需求的真偽

    1. 體驗:做用戶喜愛的產品設計

      1. 建立、衡量用戶體驗指標

      2. 保證用戶體驗的方法

      3. 數據分析決策:人物角色、故事板、偏好測試

    1. 轉化:數據決策從需求到功能再到產品

      1. 業務需求、用戶需求、功能需求、系統需求的關系

      2. 如何提升營銷轉化率

——核心指標的維護

——賣點突出的設計

——關聯營銷

——提升復購率


第五講、大數據決策思維如何落地

1、互聯網運營在企業中的定位

2、通過流程體系實施大數據決策管理

3、設計、構建大數據決策一體化端到端精益流程

4、建立大數據決策監控與評價指標體系

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