大数据分析与挖掘综合能力提升

  培训讲师:张靖笙

讲师背景:
张靖笙/JasonZhang老师简历知名大数据分析管理专家国家认证系统分析员和高级程序员中山大学计算机工学硕士研究生毕业国内知名企业信息化的数据领域专家中山大学计算机工学硕士研究生毕业业务优化与业务智能企业数据治理项目咨询师20年从业数据管 详细>>

张靖笙
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大数据分析与挖掘综合能力提升详细内容

大数据分析与挖掘综合能力提升

课程名称:大数据分析与挖掘综合能力提升课程时间:1天
课程背景
在当今的商业世界中,提升大数据应用水平,借助大数据支撑科学决策已经成为越来越多企业获得竞争优势的途径。在大数据时代,而仅通过传统企业信息化的思维和技术已经不能满足领先企业在市场竞争中突围制胜的需求,必须用相应的大数据思维重新审视如何用数据应用支撑业务优化,怎样结合大数据新的时代背景和内外部环境,升级传统商业智能技术和数据分析等企业数据工具的应用方法,结合业务的应用点,主动挖掘大数据中倍增本企业价值的商机线索,深刻洞察企业业务发展的内部瓶颈和问题,并提出有效解决方法优化业务流程,提高业务流程的效率和准确率,就成为企业决胜未来的核心和关键。提升大数据思维和大数据分析与挖掘综合能力,以支撑业务创新与企业变革,这成为新时代各大企业能力建设的必选科目。
培训目标
ü  全面了解企业数据的重要性,提高对于数据的投资价值的认识,从企业数据全生命周期的角度认识企业数据每个环节的相关工作;
ü  系统地学习商业智能技术方面的理论和最新技术,了解企业数据应用中常用的主流分析技术,分析各种数据分析方法的适用场景,融入业务分析和优化的观念,获得提升洞悉工作中业务问题的观念启发,
ü  了解企业数据水平发展规律和评价模型,客观评价本企业或者组织目前在数据处理和分析方面的水平,思考自身企业的差距。
ü  与具有丰富实际经验和理论知识的讲师进行双向交流,结合数据分析工作实践中遇到的问题进行研讨,启发改进本职工作的思路。
培训对象
ü  企业决策层班子成员;
ü  首席信息官(CIO),信息管理人员;
ü  业务分析相关工作者,例如财务、人事、采购、营销、客户关系管理这一系列的依赖数据分析结果开展工作的人士;
ü  其他对数据分析感兴趣的人。
学员基础 
本课程要求学员具有一定的信息系统应用经验,对于企业信息化存在的问题有体验,对于通过信息化手段提升企业管理和业务水平有强烈动机,能够就自己在工作中的问题进行思考。
授课方式和主要特点  
ü  知识传讲授 + 互动研讨,70%左右课堂时间用于知识传授,30%左右课堂时间用于互动研讨;
ü  互动式案例教学、实战模拟项目运作,举案说法,理论联系实际;求真务实,宣教研讨并重;
ü  采取小组讨论、情景模拟、疑问解答等多种互动方式,达到课程在快乐的氛围中学到可以迅速用于实际实践的工具、方法和理念等。
教学大纲  
说明:整个课程时间为一天,分成三部分,共6节课,70分钟一节课,每部分用时如下面列出的讲座教学大纲:
教学单元
单元教学内容
第一部分:大数据时代与大数据思维
第1单元:企业数据知识体系和概念辨识
   企业最应关心三大数据命题
   有效学习企业数据三步曲
   企业数据应用的中心思想
   企业数据全生命周期的概念
   数据应用、信息管理和数据治理的相关概念
   企业数据体系知识架构总览图
   如何有效学习和应用企业数据系列知识
第2单元:互联网大数据时代和企业数据工作
   互联网和大数据带来的时代变革
   新时代给企业数据相关工作带来了什么新的挑战?
   新时代给企业信息管理部门带来的新要求
   大数据思维和大数据思维法则介绍
   业界用大数据思维创新商业模式的方法和案例
第二部分:数据支持企业创新与变革之道
第3单元:企业信息化和商业智能发展史
   企业信息化发展历程回顾
   企业信息化发展阶段规律和特征
   商业智能产生背景和发展历程与趋势
   数据驱动(DT)和传统企业信息化(IT)的对比
互动环节
讲师组织学员用分组方式进行课堂讨论:结合本职工作探讨如何用大数据思维改进相关工作的数据应用意识
第4单元:数据如何支撑企业变革与
   数据应用解决问题的原理
   大数据商业模式有效建构方法
   大数据应用金字塔模型和原理
   大数据支撑企业变革升级原理
   企业数据匹配新时代战略变革之路
互动环节
   讲师组织学员用分组方式进行课堂讨论:结合本职工作探讨工作中会应用的数据内容和数据应用支撑业务的方式
第三部分:大数据分析与挖掘综合能力提升之术   
第5单元: 大数据挖掘与精准分析需求
   数据应用和管理决策的关系
   如何分析业务场景中数据支撑需求
   如何分析管理场景中数据分析需求
   有效的数据应用需求分析方法
   数据应用与业务流程优化融合方法
第6单元:大数据挖掘精准分析相关技术和方法
   业界主流的商业智能技术架构和相关工具
   如何进行数据收集、数据准备工作
   如何建立弹性的大数据采集、汇聚与存储体系
   数据查询、报表、多维分析和数据挖掘技术
   数据分析与挖掘应用场景和需求分析方法
   数据分析与挖掘应用案例分享和探讨
互动环节
   讲师组织学员用分组方式进行课堂讨论:结合本职工作探讨工作中的大数据分析和挖掘的应用场景和具体需求,那些需求需要通过后续的信息系统建设来满足
第四部分:总结和回顾
总结和互动
课程总结:学员与讲师就工作中的具体实际问题进行再沟通,学员反馈,根据情况一些课后的交流互动。
 

 

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