银行企业数字化，数据思维及AI变革

  培训讲师：李勇

讲师背景：
李勇——华为背景互联网产品运营专家-山东大学研究生计算机专业10多年互联网电商平台运营实战经验10多年企业管理与培训经验上海鲸工网COO易车配网络产品VP互联网产品及运营专家互联网营销与策划专家国际职业培训师行业协会认证高级讲师曾就职于：华 详细>>

李勇
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银行企业数字化，数据思维及AI变革详细内容

银行企业数字化，数据思维及AI变革



培训对象：数据中心，业务中心，产品中心（总监、经理、主管）、运营中心管理人员、技术中心管理人员，企业对数字化转型感兴趣的人士。





课程时间：3.5天





课程背景：



我国进入从高速增长到高质量发展的新阶段，对于企业而言，借助数字化转型将加速新旧动能的转换，数字化转型也将成为推动数字经济发展的原动力，所以数字化转型已经不是一道选择题，而是一道必答题和生存题，本课程将对数字化转型的整个过程做详细的解析。





课程收益：



培训完结后，学员能够：



² 理解企业数字化转型应该如何做以及什么时候做



² 掌握企业数字化转型需要怎么做



² 掌握企业数字化转型的意见和建议









课程大纲：第一天：如何理解数字化转型里面的数据思维，如何实施









































































单元一





数据思维到底能帮企业解决什么问题





1） 数据驱动可以为企业将本增效提质保全



2） 数据驱动可以为企业指明方向



3） 数据驱动可以在企业所有日常决策中起到极为关键的作用



4） 数据驱动是如何为企业带来敏捷迭代和灵活相应的？





单元二





数据思维该如何建立





1. 感知数据



1） 如何培养数据敏感度



2） 为什么孤立的数据没有意义



3） 怎样发现数据隐藏的信息



4） 为什么同样的数据感受不一样



2. 收集数据



1） 为什么要对数据区别对待



2） 如何定量的把握一个事务



3） 怎么样确保样本能推断总体



4） 怎么定量的确定因果关系



3. 理解数据



1） 表征，分类，因果的关系



4. 操纵数据



1） 如何用数据指导觉得



2） 如何塑造受众感知



3） 怎样识别数据中的认知陷阱





单元三





数据分析的步骤







1. 什么是数据分析？



2. 数据分析的四大步骤



1） 定义问题：常犯的错误有哪些



2） 分解问题：该如何分析？



3） 评估问题：评估问题常见的错误有哪些



4） 解决问题：如何更完善的对问题进行解决





单元四





分解问题中需要掌握的思维和方法





1. 分解问题需要掌握的思维方法



1） 结构化思维



2） 公式化思维



3） 业务化思维



2. 分解问题中需要掌握的具体方法



1） 对比分析（查看数据差距）



2） 多维对比法（拥有较多维度数据）



3） 象限分析法（更好的做好策略）



4） 漏斗分析法（业务关键流程）



5） 杜邦分析法（企业财务经营数据分析）



6） 指数法（对于不好衡量的数据分析）



7） 假设法



8） 二八法





单元五





数据分析的可视化分析以及如何撰写数据分析报告







1. 数据高效展示的方法



1） 数据可视化



2） 数据形象化



2. 数据展示中的误区



1） 界面凌乱



1. 数据展示手法单一



3. 规范的数据分析报告包含了哪几部分？



4. 写分析报告应该注意的事项



1） 图文并茂，标题统一



2） 一定要有明确结论



3. 一定要有建议或者解决方案





单元六





AI时代的数据分析方法与工具使用





1.AI时代的数据分析方法和流程



1.1 数据收集、清洗和预处理的方法和技巧



1.2 数据挖掘、机器学习和深度学习在数据分析中的应用



2.AI时代的数据分析工具和实践



2.1 常用数据分析工具和平台介绍



2.2 利用数据分析工具进行实际案例分析和操作演练



案例：某金融公司利用数据分析工具提升业务效果的实践



讨论课题：如何选择合适的数据分析工具和平台？







 

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