大數(shù)據(jù)思維演變和商業(yè)模式創(chuàng)新

大數(shù)據(jù)思維演變和商業(yè)模式創(chuàng)新
林海老師（2天）

課程背景
時(shí)移而勢(shì)變，互聯(lián)網(wǎng)帶來了“大數(shù)據(jù)（BigData）”的爆發(fā)，企業(yè)和個(gè)人被卷入了新的
數(shù)字化洪流，大數(shù)據(jù)不再是稀奇的概念、模棱兩可的理論、炫耀的案例，而是已經(jīng)存在
、正在發(fā)生、在不斷的改變我們自己的一場(chǎng)社會(huì)革命。你的客戶、你的員工已經(jīng)被悄無
聲息的改變，工業(yè)時(shí)代的致勝秘籍和戰(zhàn)略空間已經(jīng)不再繼續(xù)有效，大數(shù)據(jù)給我們帶來了
新的價(jià)值創(chuàng)造方式、更爆發(fā)的增長(zhǎng)速度、更刁鉆的戰(zhàn)略布局，企業(yè)的管理者更需要刷新
自己的認(rèn)識(shí)，洞察大數(shù)據(jù)帶來的創(chuàng)造性思維，分析大數(shù)據(jù)的算法革命，了解大數(shù)據(jù)催生
的新業(yè)務(wù)模式，進(jìn)而保持更高的戰(zhàn)略預(yù)判。
目前，市面上流行的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)一部分側(cè)重于實(shí)現(xiàn)算法和公式推導(dǎo)，適合編程人士學(xué)
習(xí)，但過于晦澀，需要較高的學(xué)歷基礎(chǔ)，另外一部分側(cè)重于創(chuàng)新理念和案例介紹，適合
普及概念，但這些知識(shí)觸手可及，缺乏新鮮性和實(shí)戰(zhàn)性。為了彌補(bǔ)這些不足，融業(yè)務(wù)和
技術(shù)創(chuàng)新于一體，林海老師根據(jù)長(zhǎng)時(shí)間的理論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，開發(fā)了本門課程。
本課程即包括未來趨勢(shì)研判，也包括工具實(shí)操的落地，更包括業(yè)務(wù)創(chuàng)新的暢想，三位
一體才是課程的目的。圍繞數(shù)字化時(shí)代這個(gè)核心，重點(diǎn)介紹“大數(shù)據(jù)思維+算法革命+業(yè)務(wù)
模式再造”三大主題，將會(huì)帶給學(xué)員全新的知識(shí)體驗(yàn)，啟發(fā)自己的大數(shù)據(jù)思維，獲得大數(shù)
據(jù)算法的框架和使用指引，可以在工作中靈活運(yùn)用，幫助企業(yè)洞察問題、發(fā)現(xiàn)規(guī)律和改
進(jìn)方向，并能夠運(yùn)用所學(xué)知識(shí)，結(jié)合公司實(shí)際情況，再造自己的數(shù)字化業(yè)務(wù)。

課程收益
1.全面認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)，開啟大數(shù)據(jù)思維
2.在工作中靈活運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)洞察問題及改善策略
3.結(jié)合公司實(shí)際情況，運(yùn)用所學(xué)知識(shí)推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新

課程對(duì)象
1.公司董事長(zhǎng)、總經(jīng)理、CFO、CTO等高層領(lǐng)導(dǎo)
2.貴公司業(yè)務(wù)總監(jiān)、技術(shù)總監(jiān)、各業(yè)務(wù)部門負(fù)責(zé)人
3.業(yè)務(wù)骨干、業(yè)務(wù)主管、各類基層管理人員、技術(shù)人員、業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人等

課程大綱
第一單元 已經(jīng)到來的數(shù)字化社會(huì)——大數(shù)據(jù)價(jià)值展望
一、大數(shù)據(jù)已經(jīng)在改變社會(huì)
1、生活在一個(gè)被算法壟斷的社會(huì)
2、更加智能化的硬件和物聯(lián)網(wǎng)
3、日益出格的數(shù)字化商業(yè)模式
4、社會(huì)文化、消費(fèi)習(xí)慣的躍遷
5、工業(yè)化時(shí)代的終結(jié)

第二單元 大數(shù)據(jù)十大思維
一、大數(shù)據(jù)三大核心思維
1、分類：真與假；好與壞；高、中、低。不會(huì)分類，就不會(huì)思考
2、預(yù)測(cè)：輸入變量，求得結(jié)果。代表了掌握規(guī)律的能力，生活是確定的
3、相關(guān)性：模糊、近似、有關(guān)，是一種簡(jiǎn)便的、粗略的全盤操控能力
提問思考： 關(guān)于“概率”的故事，給了我們?cè)趺礃拥乃伎?；?shù)字和數(shù)據(jù)的區(qū)別在哪里
二、大數(shù)據(jù)七大創(chuàng)新性思維
1、主動(dòng)找數(shù)據(jù)變?yōu)楸粍?dòng)推薦
2、抽樣數(shù)據(jù)變?yōu)槿瘮?shù)據(jù)
3、要求精確變?yōu)闅g迎復(fù)雜
4、事后分析變?yōu)閷?shí)時(shí)監(jiān)控
5、人為分析變?yōu)闄C(jī)器學(xué)習(xí)
6、由流程為核心變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為核心
7、由分類型產(chǎn)品變?yōu)閭€(gè)性化服務(wù)
8、由人與人連接變?yōu)槿伺c機(jī)器連接
分組討論：以組為單位，根據(jù)林海老師所講的內(nèi)容，結(jié)合自己日常工作、學(xué)習(xí)和生活中
了解的內(nèi)容，舉一個(gè)案例，向大家分享大數(shù)據(jù)創(chuàng)新思維的應(yīng)用場(chǎng)景
三、成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域人才的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型
1、擁抱變化和開放性的心態(tài)
2、培養(yǎng)系統(tǒng)性思維、建立架構(gòu)意識(shí)
3、觀察、收集、分析、推理的基本功
4、成年人的挖洞式學(xué)習(xí)模式
5、要感謝那個(gè)逼迫你學(xué)習(xí)的人
提問思考：你對(duì)大數(shù)據(jù)感興趣的是什么？希望學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)達(dá)到什么樣的目標(biāo)

第三單元 大數(shù)據(jù)分析常用算法
一、大數(shù)據(jù)的內(nèi)容和企業(yè)的關(guān)注點(diǎn)
1、大數(shù)據(jù)分析：價(jià)值創(chuàng)造工具，企業(yè)的重心
2、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：支撐平臺(tái)
3、大數(shù)據(jù)計(jì)算：支撐工具
4、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)：數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)、API服務(wù)商
二、大數(shù)據(jù)分析五大初級(jí)算法
1、相關(guān)性分析：最入門、最常用、最剛需的分析方法
2、散點(diǎn)圖分析：最被忽略的探索性分析方法
3、概覽性分析：教科書上都不重視的全局總覽的分析方法
4、回歸分析：最容易理解的由x推導(dǎo)出y的方程式分析法
5、聚類分析：最粗暴的物以類聚人以群分的分析方法
實(shí)例演示：如何用大家都會(huì)用的Excel，運(yùn)用這些初級(jí)算法，進(jìn)行入門級(jí)別的數(shù)據(jù)分析
三、大數(shù)據(jù)分析六大中級(jí)算法
1、降維分析：數(shù)據(jù)太多，抓住主要數(shù)據(jù)的方法
2、決策樹分析：最容易理解的決策分析
3、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析：貌似沒有規(guī)模，卻可以尋找一個(gè)規(guī)律
4、相似性分析：當(dāng)前最熱門的分析方法，如：人臉識(shí)別、指紋識(shí)別
5、可視化分析：河流圖、風(fēng)向圖、熱力圖等各種別具一格的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式
6、文本分析：從大量的文字中快速提取關(guān)鍵信息
實(shí)例演示：林海老師介紹用泰坦尼克號(hào)幸存者的數(shù)據(jù)，分析幸存者的特征，在白板上逐
步推導(dǎo)，進(jìn)行演示，找出這一事件中幸存者的生存概率
四、兩大大數(shù)據(jù)高級(jí)算法
1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法：最牛逼的模擬大腦的算法，如埃爾法狗圍棋
2、支持向量機(jī)算法：實(shí)用性和準(zhǔn)確性較強(qiáng)的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法
提問思考：機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)分析的區(qū)別，以及優(yōu)勢(shì)、未來發(fā)展的趨勢(shì)

第四單元 大數(shù)據(jù)分析的工具與操作方法
一、大數(shù)據(jù)分析的主要工具
1、R語言。下載、安裝、打開、helloworld示例
2、Python。下載、安裝、打開、Hellowworld示例
二、大數(shù)據(jù)分析方法和步驟
1、數(shù)據(jù)獲?。▽?dǎo)入數(shù)據(jù)、爬取數(shù)據(jù)）
2、數(shù)據(jù)探索分析、概覽分析
3、明確分析目的
4、選擇x和y
5、對(duì)格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換
6、選擇模型（模型選擇準(zhǔn)則）
7、使用交叉驗(yàn)證規(guī)則，切分?jǐn)?shù)據(jù)
8、用模型進(jìn)行訓(xùn)練
9、分析模型預(yù)測(cè)結(jié)果
10、確定最優(yōu)模型
11、使用和預(yù)測(cè)
12、報(bào)告和呈現(xiàn)
實(shí)例演示：以一份國(guó)際白銀價(jià)格數(shù)據(jù)為例，林海老師詳細(xì)演示分析過程，對(duì)白銀的未來
價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)
三、數(shù)據(jù)分析中的常見問題
1、數(shù)據(jù)量
2、數(shù)據(jù)質(zhì)量
3、歸一化
4、過擬合
案例介紹：常見的數(shù)據(jù)分析陷阱和邏輯謬誤
四、不同分析模型的比較
1、適用性，不同模型有不同的適用場(chǎng)景
2、經(jīng)驗(yàn)性，根據(jù)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，各個(gè)模型有差別
3、結(jié)果性，用結(jié)果來評(píng)價(jià)優(yōu)劣
4、開放性，能看清內(nèi)核，能修改完善最好
5、可控性，運(yùn)行結(jié)果文檔，可以預(yù)期輸出
案例分析：藥品的研發(fā)過程和雙盲測(cè)試法

第五單元 大數(shù)據(jù)創(chuàng)新的經(jīng)典案例
一、互聯(lián)網(wǎng)公司的經(jīng)典案例
1、推薦算法：當(dāng)當(dāng)網(wǎng)評(píng)論的排序優(yōu)化，激發(fā)了購(gòu)買
2、個(gè)性化頁(yè)面：淘寶的千人千面、個(gè)性化的產(chǎn)品介紹和價(jià)格、服務(wù)
3、自動(dòng)撮合：基于位置的、基于價(jià)格、基于時(shí)間、基于供需
4、自動(dòng)化流程：減少人工錄入和操作
5、客戶畫像：更加洞察需求
6、活動(dòng)預(yù)測(cè)：流量引導(dǎo)、資源規(guī)劃
7、用戶行為分析：分析現(xiàn)狀，查找問題和改進(jìn)
8、異常檢測(cè)：文字、圖片的異常偵測(cè)、識(shí)別
9、灰度策略：小部分用戶進(jìn)行試錯(cuò)
10、黑科技：無處不在的騷擾和隱私泄露
案例分析：大數(shù)據(jù)對(duì)競(jìng)技體育行業(yè)的影響
二、傳統(tǒng)行業(yè)公司的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目應(yīng)用
1、中國(guó)電信運(yùn)營(yíng)商（中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)聯(lián)通）的大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)
2、中國(guó)電力企業(yè)（國(guó)家電網(wǎng)、南方電網(wǎng)）的大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)
3、中國(guó)金融行業(yè)（銀行、保險(xiǎn)）的大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)
4、中國(guó)制造行業(yè)（美的）的大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)
討論：如何看待大數(shù)據(jù)泡沫現(xiàn)象

第六單元 設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)解決方案
一、企業(yè)開展大數(shù)據(jù)工作的策略和建議
1、開始養(yǎng)數(shù)據(jù)，做好積累
2、業(yè)務(wù)閉環(huán)（付款閉環(huán)、績(jī)效閉環(huán)）處理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量
3、以客戶、產(chǎn)品、項(xiàng)目、訂單為中心進(jìn)行數(shù)據(jù)編織
4、先統(tǒng)計(jì)，再挖掘
5、應(yīng)用場(chǎng)景以業(yè)務(wù)的“事前規(guī)劃、事中監(jiān)控、事后總結(jié)”為主線
6、用數(shù)據(jù)說話，用數(shù)據(jù)決策，培養(yǎng)數(shù)據(jù)文化
7、培養(yǎng)業(yè)務(wù)研究型專家，對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行持續(xù)分析和改善
二、如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析解決方案（模型：W-J-P-M-V-D）
1、What：?jiǎn)栴}是什么
2、Judgement：能用數(shù)據(jù)分析解決嗎
3、Prerequisite：具備數(shù)據(jù)基礎(chǔ)嗎
4、ModelSelect：選擇哪個(gè)模型
5、Visualization：怎么呈現(xiàn)結(jié)果
6、Design：設(shè)計(jì)流程，形成文檔
三、林海老師帶領(lǐng)學(xué)員，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析解決方案（題目：基于大數(shù)據(jù)的客戶畫像，
需要被培訓(xùn)公司提供些背景材料，可以在第一天培訓(xùn)時(shí)提供）
四、頭腦風(fēng)暴：以小組為單位，結(jié)合公司和所處行業(yè)的特點(diǎn)，基于目前的需求或存在的
痛點(diǎn)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，設(shè)計(jì)創(chuàng)新性解決方案，并對(duì)方案進(jìn)行展示

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