大數據開發運營與應用實踐訓練
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課程大綱
引言:數字時代企業生存之道——保持饑餓感
1. 市場倒逼——躺著賺錢的時代結束了
2. “跨界打劫”的本質:場景轉換與用戶體驗
案例解析:疫情之下的逆襲:釘釘用戶數超11億
第一講:數字化背景下的商業變革
一、大數據的內涵定義和基礎條件
1. 阿里巴巴新戰略:數字經濟體
2. 大數據三個要素
1)大——海量,平臺級
2)數——信息,結構化
3)據——精準,可依賴
3. 大數據的六個特征
案例解析:五常大米,下單即送
4. 大數據的三種類型
1)消費數據——多維度記錄
2)機器和傳感數據——圖文、語音、影像
3)行為數據——位置、軌跡、交易
5. 大數據+移動互聯網
1)終端普及率
2)用戶習慣
3)支付、物流
4)信用體系
6. 大數據+物聯網
1)物聯網的三個基本特征
2)傳感器——人類感官的延伸
3)互聯網是一張網,物聯網是整個世界
案例解析:萬物互聯——當尿不濕植入芯片
7. 大數據+5G
1)高速率:大幅提高傳輸速率
2)低時延:端到端毫秒級時延
3)大帶寬:km2百萬級設備接入
4)廣連接:應用場景更加豐富
8. 大數據+云計算
1)為了無法計算的價值
2)算力提升與算法優化
3)大數據反哺云計算
4)企業上云和政務上云大趨勢
案例解析:“雙十一”背后阿里云強悍的數據處理能力
9. 大數據與AI人工智能
1)京東、順豐無人機投遞
2)富士康工業機器人作業
案例解析:百度逆襲:AI戰略——無人駕駛
10. 大數據在各行業的應用
二、大數據開發面臨的難點
1. 數據思維:數據意識較弱,人才儲備不足
2. 數據采集:數據積累時間長,但質量不佳
3. 數據開發:應用場景不夠,缺乏業務突破點
4. 數據應用:條件所限,缺少應用的成功案例
5. 數據共享:數據不統一,難以發揮整體作用
三、大數據運營及數據挖掘
1. 產品研發:數據反饋與產品定位
案例解析:從產品定義看眾安保險如何玩轉大數據
2. 用戶畫像:消費者心理及行為分析
案例解析:瞄準社區生鮮,錢大媽憑什么火爆?
3. 精準營銷:痛點捕捉與需求觸達
4. 風險管控:數據監測與風險預警
案例解析:上海外灘陳毅廣場踩踏事件的反思和啟示
5. 運營效率:智能化和精細化管理
6. 創新服務:消費者個性化需求滿足
案例解析:門店暴增,“優剪”的大數據思維和顛覆式創新
第二講:企業大數據平臺構建及應用策略
一、大數據開發和應用方向
1. 發現運營存在的不足
2. 產品研發與極致體驗
3. 質量改進和效能提升
4. 個性化營銷方案制定
5. 洞察行業周期性走勢
6. 為決策提供有效依據
視頻分享:什么是馬云眼中的“新能源”
二、企業大數據管理平臺建設
1. 掌握各業務板塊與數據運行之間的底層邏輯
2. 建立數據共享機制提升部門協同效率
3. 設定關鍵性指標,通過數據反饋進行科學決策
1)業務改進措施
2)績效考核體系
3)供應鏈優化
4)信息安全管理
5)品牌建設
6)客服體系建設
4. 符合實際情況的數據開發流程
1)數據接入
2)數據整合
3)數據清洗
4)數據分析
5)數據呈現
6)建模應用
小組討論:如何有效構建企業數字化管理平臺
三、大數據分析挖掘方法和要點
1. 統計性分析
1)設定關鍵性指標
2)不同維度的統計分析
3)導向性的數據提取
案例解析:飛機真的是最安全的交通工具?
實戰分享:從某外賣平臺的統計數據中,你能看出什么?
2. 預測性分析
1)捕捉各個因素之間的內在關聯
2)通過歷史數據發掘規律和趨勢
3)風險評估,預判和管控
案例解析:為什么電力數據真實反映了國民經濟運行狀況?
3. 可視化分析
1)形成觀點和結論
2)文不如表,表不如圖
3)呈現方式——Excel、PPT或其他分析工具
案例解析:城市大腦——智能交通最重要的支點
4. 分析思維訓練
1)對比、轉化、關聯,橫向與縱向擴展
2)深入了解各業務板塊,使分析工作貼合實際
3)比數據分析更重要的是大數據思維和意識
思維訓練:為什么大部分人對中國房價走勢預測失誤?
實戰分享:如何通過數據分析識別已損壞的共享雨傘?
第三講:傳統產業如何植入數字化基因
一、用戶思維——為懶人服務
1. 傻瓜式,簡單可依賴
2. 別讓消費者做選擇題
3. 需求洞察與極致體驗
4. 用戶需求VS應用場景
案例解析:郵政VS順豐,用戶的槽點在哪里?
案例解析:某4S店人員身上折射的用戶思維缺失
二、產品思維——對一切有違人性的產品和服務保持憤怒
1. 無痛點,不產品(服務)
2. 做減法,不做加法(功能)
3. 小步快跑,快速迭代(效率)
4. 避免過度的產品設計(機制)
案例解析:馬桶上的兩個按鈕VS蘋果的HOME鍵
案例解析:瞬間白癡論——喬布斯1秒、馬化騰3秒、張小龍5秒
三、創新思維——做別人不做的事
1.創新不是瞎折騰
2. 創新不是耍小聰明
3. 微創新——保持饑餓感
案例解析:馬云聲稱的“珍珠港偷襲”
五、用戶畫像與高效運營
1. 什么是用戶畫像
1)用戶DNA
2)決策依據
3)效果轉化
案例解析:今日頭條為什么讓巨頭們恐慌
2. 數據建模及規則
1)群體畫像模型
2)購買興趣模型
3)產品定義模型
4)風險管控模型
3. 用戶畫像構建
1)用戶的基礎信息
2)用戶的社會屬性
3)用戶的行為偏好
4)用戶的心理特征
5)用戶的使用特權
實戰分享:用戶畫像偏差——某廚具廠家國內業務遭遇的困惑
實戰分享:用戶畫像重構——某家電生產企業的業務模式轉型策略

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