企业数字化转型和数据分析能力提升
企业数字化转型和数据分析能力提升详细内容
企业数字化转型和数据分析能力提升
企业数字化转型和数据分析能力提升
课程时间:2天
纪贺元
2022-9-12
课程大纲
第一天上午
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数据和数据体验
什么是数据?
什么是数据化?数据化的前提条件是什么?
为什么企业需要数据化?
企业数据发展现状剖析
我国企业数据发展现状分析
包括数据量呈现快速增长、单位处理数据成本下降、数据类型复杂化、数据质量仍然有待提高、数据规划问题、数据价值不清、数据字段拓展艰难等方面。
个人发展计划和企业数据发展的结合
数据运营官,数据和企业的连接者
(1)数据运营官的价值和定位
(2)大数据在企业运营中的价值
(3)综合案例
第一天下午
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4. 统计分析数据挖掘对于企业的贡献
(1)统计理论的贡献
基本概念方面的贡献,包括概率、方差等方面,以及统计模型的贡献,例如回归、方差分析等。
(2)数据工具的贡献
数据工具包括Excel、Access、Sql等,专业软件有SPSS等,编程类工具有VBA和Python等。
数据库:从sql到数据仓库
从中小型的数据库到大型的数据仓库。
商业智能和大数据的知识
介绍BI的概念和相关体系以及大数据的相关知识。
数据挖掘和人工智能的贡献
介绍前沿的人工智能方向的进展对于企业的贡献,例如推荐系统等。
5. 企业数据平台搭建
(1)企业数据平台的构建,各个发展阶段企业数据平台的特点和实例
(2)技术角度,如何建立数据问题和业务问题的桥梁?
(3)统计学实际应用案例-如何利用好描述统计学?
(4)统计学实际应用案例-如何利用好推断统计学?
(5)总结-对于企业数据人才,基于企业发展现状,应该建立哪些有效的实践知识体系?
第二天上午
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6. 数据能力及提升路径
(1)个人层面,数据能力的培养方式和典型案例
(2)部门层面,构建部门级的场景的成功案例
(3)公司层面,数据类产品的实践案例和构建逻辑
(4)总结部分,如何实现数据能力、场景能力、产品能力的良性循环
7. 主流数据分析工具
(1)学工具,如何通过工具快速破局?
(2)常见主流数据分析软件:工具类型及主要面向用户介绍
(3)根据软件进行基础介绍,Python、R、matlab等
第二天下午
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8. 数据驱动业务
(1)数据采集:如何找到正确的数据
数据采集的原则、方法和逻辑
(2)如何积累数据
企业内部数据的整合和积累
(3)如何理解数据背后的含义
9. 大数据的应用
(1)当前大数据是如何解决企业的问题的
(2)大数据相对传统数仓的优势
(3)大数据在企业中的实际应用
(4)游戏行业中的大数据分析方法
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