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        1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

一、 大數(shù)據(jù)時代商業(yè)智能概述
本節(jié)介紹：了解大數(shù)據(jù)，分析傳統(tǒng)數(shù)據(jù)與現(xiàn)代數(shù)據(jù)之間的差異
討論：老師給出一個圖表，讓每個學員用自己的方法來制作，然后進行討論與分析！
1、什么是大數(shù)據(jù)
2、大數(shù)據(jù)三維理解
理論+技術(shù)+實戰(zhàn)
3、大數(shù)據(jù)的應用現(xiàn)狀（傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能，和大數(shù)據(jù)時代新方法與技術(shù)區(qū)別）
4、 大數(shù)據(jù)時代企業(yè)運營數(shù)據(jù)過程中的痛點
5、 大數(shù)據(jù)4V特征
大規(guī)模，多樣性，高速度，價值性
6. 大數(shù)據(jù)的核心價值
7. 大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)的解決方案
制造業(yè)，金融業(yè)，零售業(yè)，電信業(yè)
9． 大數(shù)據(jù)的實現(xiàn)技術(shù)
9. 企業(yè)的應該如何讓數(shù)據(jù)真正促進業(yè)務？
案例講解：一個銀行行長的煩惱，您來親身體驗一下數(shù)據(jù)分析的過程

二、如何構(gòu)建企業(yè)一站式數(shù)據(jù)分析平臺
本節(jié)介紹如何在企業(yè)內(nèi)部實施大數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)的運營
1.數(shù)據(jù)分析平臺安裝及配置
2.數(shù)據(jù)體系構(gòu)建的方法論
3.數(shù)據(jù)報告制作原則
4.大數(shù)據(jù)分析平臺講解:
5大數(shù)據(jù)平臺用戶體驗：
a)簡單交付，極致運用：安裝程序可在幾分鐘內(nèi)安裝完成；打破傳統(tǒng)軟件建二次表、Cube、復雜模型的漫長流程，直接基于細節(jié)數(shù)據(jù)，通過人性化拖拽快速生成分析報表
b)輕松上手的深度分析：無需技術(shù)背景，業(yè)務人員可自服務完成深度分析需求。通過聚類、分類、回歸、時序等算M法進行數(shù)據(jù)預測和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性洞察，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)含義和價值的深度挖掘
案例分享：某電商企業(yè)面臨的數(shù)據(jù)分析問題
學員實踐練習：安裝，配置數(shù)據(jù)分析平臺，并制作一張簡單報表（一分鐘建模，三分鐘制作一份報表，一分鐘分析DOMO）

三、基于大數(shù)據(jù)關(guān)鍵指標的多維度，探索式分析方法
本節(jié)指標分析是一種快速的企業(yè)績效分析手段，是衡量企業(yè)健康狀況的健康指標， 本節(jié)介紹如何通過指標構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型。
1、案例思考：從一張報表說起，證券公司的煩惱
2. 基本數(shù)據(jù)分析方法
對比分析、分組分析、結(jié)構(gòu)分析、平均分析、交叉分析
3、數(shù)據(jù)治理的方法論
4、把KPI指標和管理理念相結(jié)合，搭建探索式分析模型分析營銷狀況
5、案例解析：
a)自服務數(shù)據(jù)準備
b)數(shù)據(jù)運營最佳實戰(zhàn)
c)探索式分析實踐(學習制作探索式分析高級圖表)
演練操作：制作報表進行交互式分析
制作一個專業(yè)的數(shù)據(jù)分析報告

四、數(shù)據(jù)挖掘與分析報告的撰寫
本章節(jié)主要掌握數(shù)據(jù)挖掘方法與預測模型
1.什么是數(shù)據(jù)挖掘
2.為什么要數(shù)據(jù)挖掘（數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程）
3.數(shù)據(jù)挖掘之前要做哪些事
4.數(shù)據(jù)挖掘的幾種方法
A)一元線性回歸
B)LDA線性分類
C)K-means 聚類
D)時序分析
E) 聚類分析
5. 圖表呈現(xiàn)
A)圖表的類型和作用
B)常用圖型（柱狀型，條形圖，折線圖，餅圖，雷達型）
c)復雜圖型（平均線圖，雙坐標圖，瀑布圖，漏斗圖）
E)圖表美化
F)表格呈現(xiàn)
6.分析報告的撰寫
A)分析報告的種類與作用
B)報告的結(jié)構(gòu)與命名
c)前言
E)正文
F)結(jié)構(gòu)與建議

一,數(shù)據(jù)化管理重要性
1，什么是數(shù)據(jù)化管理
2，數(shù)據(jù)化管理的四個層次
戰(zhàn)略規(guī)劃管理
經(jīng)營策略管理
運營分析管理
業(yè)務指導管理
3，數(shù)據(jù)化管理的意義有哪些？
模版舉例：店面管理的工具-追蹤預測表

二，大數(shù)據(jù)給企業(yè)帶來的革命性影響
1.數(shù)據(jù)化運營的必要性
a) 企業(yè)積累了海量數(shù)據(jù)，而信息分析能力嚴重不足
b) 僅憑信息技術(shù)系統(tǒng)不能構(gòu)成差異化競爭優(yōu)勢
c) 以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的分析能力能幫助企業(yè)建立核心競爭力
2.海量的數(shù)據(jù)規(guī)模
3.快速動態(tài)的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)
4.多樣的數(shù)據(jù)類型
5.企業(yè)行業(yè)的數(shù)據(jù)特點
6.大數(shù)據(jù)平臺與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的分工與定位
關(guān)于海外的案例分享：美國投資公司用大數(shù)據(jù)平臺

三,大數(shù)據(jù)運營中心的解決方案
1、業(yè)務架構(gòu)
從業(yè)務層來看，企業(yè)大數(shù)據(jù)中心分為三層，包括支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲層，對數(shù)據(jù)進行建模和挖掘計算，以及最終呈現(xiàn)出結(jié)果的可視化應用層。
2. 技術(shù)架構(gòu)
從數(shù)據(jù)源到最終展現(xiàn)分成如下幾層：
ETL層：采用PC server作為ETL前置機，將數(shù)據(jù)清洗，轉(zhuǎn)換，裝載。
應用層：利用敏捷BI提供自服務分析工具，對離線和在線分析平臺中的數(shù)據(jù)進行自服務可視化展現(xiàn)。
3、系統(tǒng)組件詳述：
a) ETL：Kettle + Sqoop
b) 離線分析平臺：Hadoop分布式數(shù)據(jù)倉庫
c) HDFS分布式文件系統(tǒng)
d) HBase數(shù)據(jù)庫
e) 統(tǒng)一資源管理與調(diào)度框架
f) 分布式批處理引擎 – MapReduce
g) 一站式安全管理

四，數(shù)據(jù)可視分析工具
1. 用戶畫像
a) 場景驅(qū)動的用戶畫像
b) 消費者畫像方法
c) 用戶畫像構(gòu)建過程
d) 用戶畫像標簽體系
e) 基于用戶畫像的場景應用
2. 價值管理平臺
a) 價值管理平臺的提出
b) 價值管理平臺的構(gòu)建思路
c) 價值管理平臺系統(tǒng)組成
3. 經(jīng)營分析
a) 應用分析
b) 應用方案
c) 軟件產(chǎn)品
d) 領(lǐng)導者桌面
e) 財務分析
f) 盈利分析

五，大數(shù)據(jù)的方案特點與典型案例介紹
1，方案特點
a) 高可用性
b) 高并發(fā)性
c) 多維分析
d) 至服務式和探索式分析
e) 終端支持IOS和Andriod
f) 減少IT人員的運營成本
g) 直連數(shù)據(jù)源的支持