大数据变革与商业模式创新

傅老师

迈道国际大数据专家

计算机软件与理论硕士研究生（研究方向：数据挖掘、搜索引擎）。在华为工作十年，五篇国家专利，在华为工作期间获得华为数项奖项，曾在英国、日本、荷兰等国做项目，对大数据有深入的研究。

傅老师专注于大数据分析与挖掘等应用技术，以及大数据系统部署解决方案。旨在将大数据的数据分析、数据挖掘、数据建模应用于行业及商业领域，解决行业实际的问题。将大数据应用于运营决策，帮助企业提升运营决策能力；应用于市场营销，通过大数据营销，解决营销中的用户群细分，产品定位，精准营销，精准促销等实际问题，提升营销效果，节省营销费用，以及市场预测、用户行为预测等。

       傅老师目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、航空、电商、互联网等领域。傅老师的课程最大特色：实战性强！实现“业务问题+分析思路+分析方法/分析模型+分析工具+结果应用”融为一体。即，结合清晰的业务场景（明确目的），分解为具体的数据问题（分析思路），选择最合适的方法（分析方法），深入浅出的理论讲解（分析模型），使用简单实用的工具操作（分析工具），实现分析结果到业务策略的落地。

获得国家专利：

1.CN1925642:对集群用户进行处理的方法和集群用户处理系统

2.CN101114999A:数据发送控制方法及数据传输设备

3.CN101119183A:重传控制方法及传输设备

4.CN101483847A:实现策略控制的方法、装置及系统

5.CN101605359B:一种切换过程中转发数据的方法、无线实体和基站 

服务的客户:

      傅老师曾提供过培训咨询服务的客户遍及通信、金融、交通、制造、政府等行业，包括华为、富士康、平安集团、中国银行、招商银行、光大银行、中信银行、广电银通、西部航空、海南航空、中国移动、中国联通、中国电信、西部航空、安能物流、广州地铁、富维江森、东风日产、神南矿业、公交集团、广州税务、良品铺子等单位和公司。

课程背景：

      本课程围绕大数据产业，从大数据的基本面出发，分析大数据的应用价值；大数据作为工具，如何帮助企业提升运营效率，提升企业利润；再到大数据引起的思维变革，怎样改变企业管理、社会治理的思维；再到大数据引起的国家管理、企业管理文化的变革；最后探讨了大数据在企业中的商业模式创新，发展机遇及新利润增长点。

课程目标：

• 了解大数据的基本面，以及大数据在各领域中的应用价值。

• 了解大数据在工具、思维和文化上的变革，以及大数据带来的冲击。

• 探讨大数据给企业带来的商业模式的创新，及探讨大数据发展策略。

课程大纲：

大数据的核心理念：

问题：大数据的核心价值是什么？大数据是怎样用于业务决策？

1.大数据时代：你缺的不是一堆方法，而是大数据思维

2.大数据是探索事物发展和变化规律的工具

3.一切不以解决业务问题为导向的大数据都是耍流氓

4.大数据的核心能力

• 发现业务运行规律及问题

• 探索业务未来发展趋势

5.从案例看大数据的核心本质

• 用趋势图来探索产品销量规律

• 从谷歌的GFT产品探索用户需求变化

• 从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析

• 从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性

6.认识大数据分析

• 什么是数据分析

• 数据分析的三大作用

• 常用分析的三大类别

• 案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）

7.数据分析需要什么样的能力

• 懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现

8.大数据应用系统的四层结构

• 数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层

9.大数据分析的两大核心理念

10.大数据分析面临的常见问题

• 不知道分析什么（分析目的不明确）

• 不知道怎样分析（缺少分析方法）

• 不知道收集什么样的数据（业务理解不足）

• 不知道下一步怎么做（不了解分析过程）

• 看不懂数据表达的意思（数据解读能力差）

• 担心分析不够全面（分析思路不系统）

数据分析基本过程：

1.数据分析的六步曲

2.步骤1：明确目的--理清思路

• 确定分析目的：要解决什么样的业务问题

• 确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架

3.步骤2：数据收集—理清思路

• 明确收集数据范围

• 确定收集来源

• 确定收集方法

4.步骤3：数据预处理—寻找答案

• 数据质量评估

• 数据清洗、数据处理和变量处理

• 探索性分析

5.步骤4：数据分析--寻找答案

• 选择合适的分析方法

• 构建合适的分析模型

• 选择合适的分析工具

6.步骤5：数据展示--观点表达

• 选择恰当的图表

• 选择合适的可视化工具

7.步骤6：报表撰写--观点表达

• 选择报告种类

• 完整的报告结构

8.数据分析的三大误区

• 演练：如何用大数据来支撑手机精准营销项目

大数据变革之工具变革

1.大数据是探索世界的工具

2.大数据的核心价值——发现规律和预测

3.大数据的应用领域

4.大数据的三层价值

• 增效：提升运营效率

• 创收：提升利润

• 创新：商业模式升级

5.大数据与商业应用

• 生产：确保流程优化

• 市场：实现精准营销

• 设计：进行产品功能优化

6.大数据与社会治理

• 智能交通

• 智慧警务

• 智慧城市

7.大数据与经济发展

• 大数据重塑新的产业生态

• 大数据成为企业升级转型的新引擎

• 大数据驱动新工业智能化

8.大数据可以治国，也可以强国

大数据变革之思维变革：

1.大数据成为科学研究的第四范式

• 第一范式：经验科学阶段

• 第二范式：理论科学阶段

• 第三范式：计算科学阶段

• 第四范式：数据密集型阶段

2.管理决策的思维变革

• 从拍脑袋到用数据说话

• 从经验主义到科学决策

• 从抽样调研到全体数据分析

• 从定性描述到定量分析

• 从事先总结到事前规划

3.探索未知的思维变革

• 从追求因果关系到追求相关关系

• 从追求算法到追求数据

• 大数据的简单计算用过小数据的复杂计算

4.大数据思维——思路决定你的出路

• 定量思维，一切皆可量化。

• 相关思维，一切皆有联系。

• 实验思维，一切皆可尝试。

• 全样本思维，大数据的简单计算胜过小数据的复杂计算。

• 个性化思维，以消费者为中心。

• 融合思维，全平台大数据帮助你的数据需要整合。

大数据变革之文化变革：

1.大数据之法规完善

2.数据主权与制度完善

• 数据收集与数据归属权

• 数据使用与隐私权

• 数据规范与最小数据集

3.数据质量与行业标准

4.数据开放与信息自由

• 数据开放意味着信息的自由流动

• 信息的开放意味着信息趋向对称

• 信息的开放意味着决策权力的分散

5.构建尊重数据尊重事实的数据文化

6.大数据不仅仅金矿，更是土壤

大数据与商业模式创新：

1.大数据成为企业的核心竞争力

2.大数据下的商业变革

• 大数据带来的业务创新

• 围绕大数据构建新的商业生态

• 企业人才管理的革新

3.大数据战略理解——定位决定你的地位

• 数据即资产

• “数据化运营”转变为“运营数据”

• “搜索引擎”转变为“推荐引擎”

4.大数据未来发展的思考与建议

结束：探讨与总结