《數(shù)據(jù)分析與運營提效——思維方法、技術(shù)工具及實踐案例》

  培訓(xùn)講師：李福東

講師背景：
李福東老師——資深實戰(zhàn)大數(shù)據(jù)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家?清華大學(xué)學(xué)士，北京郵電大學(xué)工學(xué)碩士?中國聯(lián)通集團首批數(shù)字化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)始人/CEO?原中國聯(lián)通集團數(shù)字化戰(zhàn)略與工程咨詢項目總負責人?原甲骨文公司（全球最大的企業(yè)級軟件公司）數(shù)字化產(chǎn)品專家?原天 詳細>>

李福東
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《數(shù)據(jù)分析與運營提效——思維方法、技術(shù)工具及實踐案例》詳細內(nèi)容

《數(shù)據(jù)分析與運營提效——思維方法、技術(shù)工具及實踐案例》

《數(shù)據(jù)分析與運營提效——思維方法、技術(shù)工具及實踐案例》
主講：李福東
【課程背景】
在數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵資源。企業(yè)能否有效地收集、分析并應(yīng)用數(shù)據(jù)，直接關(guān)系到其在市場上的表現(xiàn)和成長?！稊?shù)據(jù)分析與運營提效》課程正是在這樣的背景下應(yīng)運而生。
隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，市場對于懂得利用數(shù)據(jù)分析來驅(qū)動業(yè)務(wù)決策的人才需求日益增長，企業(yè)不僅需要理解數(shù)據(jù)，更需要能將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力和行動計劃。與此同時，數(shù)據(jù)分析技術(shù)的飛速發(fā)展使得處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集成為可能，人工智能和機器學(xué)習的應(yīng)用也為數(shù)據(jù)分析提供了更深層次的洞見。此外，在當前的商業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定已經(jīng)成為企業(yè)運營的核心。這要求從業(yè)者不僅要具備技術(shù)能力，還要培養(yǎng)基于數(shù)據(jù)的思考方式。
本課程主要圍繞以下兩個核心領(lǐng)域展開：
1、業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)：金融市場的復(fù)雜性和不斷變化的監(jiān)管環(huán)境要求金融科技專業(yè)人士能夠快速準確地分析數(shù)據(jù)，從而作出明智的業(yè)務(wù)決策。
2、技術(shù)驅(qū)動：隨著大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等技術(shù)在金融領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)分析已成為金融科技部門不可或缺的核心能力。
本課程能夠讓學(xué)員深入地掌握數(shù)據(jù)分析技能和實用的運營策略，以促進部門的整體效率和業(yè)績，同時也讓學(xué)員更好地理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，在激烈的市場競爭中取得優(yōu)勢，推動部門和公司的整體成長和成功。
【課程收益】
掌握數(shù)據(jù)分析的核心技術(shù)和方法，提高在金融科技領(lǐng)域的專業(yè)能力；
通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察力，學(xué)員能夠更加有效地制定策略和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程；
激發(fā)學(xué)員的創(chuàng)新思維，鼓勵他們探索新的數(shù)據(jù)分析在金融科技領(lǐng)域的應(yīng)用；
通過案例研究學(xué)會如何將理論知識應(yīng)用于解決實際的業(yè)務(wù)問題。
【課程特色】系統(tǒng)化思維、邏輯清晰、場景化與案例教學(xué)
【課程對象】中層管理人員、運營管理人員、部門主管、金融科技部等
【課程時間】0.5天（6小時/天）
【課程大綱】
一、數(shù)據(jù)分析的思維與方法
培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析思維
數(shù)據(jù)成為核心戰(zhàn)略資產(chǎn)
數(shù)據(jù)成為第五生產(chǎn)要素
數(shù)字化能力的核心三角
數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展
案例：數(shù)字網(wǎng)格銀行
數(shù)據(jù)分析方法與步驟
數(shù)字化決策六步法
定位業(yè)務(wù)需求與痛點
發(fā)掘數(shù)據(jù)能力與價值
數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)治理
案例：網(wǎng)絡(luò)運營、個性化營銷
二、數(shù)據(jù)分析的技術(shù)與工具
多維統(tǒng)計分析技術(shù)
數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建方法（自上而下）
數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建方法（自下而上）
大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)架構(gòu)
數(shù)據(jù)分析主流技術(shù)與工具
案例：Oracle、Hadoop生態(tài)
人工智能機器學(xué)習技術(shù)
機器學(xué)習的三種類型
機器學(xué)習的三種結(jié)果
機器學(xué)習的五個步驟
數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程
超參調(diào)優(yōu)與模型改進
案例：鳶尾花分類、購房決策；深度學(xué)習、Transformer等

 

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