培训对象：
1、系统架构师、系统分析师、程序员、开发人员。
2、牵涉数字化转型的运营、规划、设计负责人
学员基础：具有数据分析或者数据管理的工作经验
授课方式：讲师讲授+案例解析+互动交流+现场答疑
第一章 数字化转型 | 一、为什么数字化转型
案例分析：阿里巴巴数据中台逐步形成的过程
案例分析：新零售企业数字化转型的过程
二、数字化转型的驱动力：业务创新、生态运营、产业互联、中台技术
三、数字化转型的本质：连接、数据、智能
四、数字化转型的路线图：
1）业务数据化
2）数据业务化 |
第二章 数据分析 | 一、数据分析：挖掘数据潜在的价值
二、数据分析角色：数据经理、业务、数据分析师
三、数据分析套路：
确定问题→数据采集→数据清洗→数据建模→数据分析→模型验证
案例分析：某省宏观经济数据分析过程
1）数据采集与清洗及其遇到的难题
2）逐步细分的数据分析过程及其验证
3）数据分析结果应当具有指导与决策意义 |
第三章 数据治理 | 一、数据治理的意义
1）原始数据的质量极大影响分析结果的准确
2）原始数据需要不断地采集与整合才能长期用于分析利用
3）原始数据的升级变更大大加剧了数据分析的维护成本
二、数据治理的过程
数据采集→ETL过程→数据仓库→数据集市→数据应用
案例分析：增值税发票分析系统的数据治理过程
1）增值税发票数据的采集与ETL过程
2）增值税发票的数据仓库建设过程
² 多维数据模型：雪花模式 vs. 星形模型
² 数据仓库的分层：原始数据层、明细数据层、轻度综合层、数据集市层
² 面向主题的数据建模过程
3）数据仓库的质量管理与血缘管理
4）数据中台的概念与建设思路：自顶而下 vs. 自下而上 |
第四章 数据应用 | 一、数据中台的核心是价值变现
数据中台的核心：数据价值变现
二、数据应用
1. 数据可视化
案例：网络运营商大数据监控系统建设过程
2. 数据风控
案例：税务系统虚开发票风险监控系统建设过程
1）风控指标的设计过程
2）风控系统的架构设计
3. 数字化运营
案例：用户行为分析与数字化运营的建设过程
1）采集用户行为数据
2）分析与展示用户行为数据
3）用户行为数据指导系统运营与决策
4. 系统
案例：某互联网的系统建设
1）数据算法：基于用户的算法、基于商品的算法
2）系统建设思路与精准营销 |
第五章 数据挖掘 | 一、数据挖掘的原理
二、数据挖掘过程
1）经验模型 vs. 数据模型
2）逻辑回归与数据预测
案例：企业成长性预测模型的数据挖掘过程
3）分类算法与深度神经网络
案例：根据商品名称进行分类的建模过程
三、企业画像与数据标签
案例：企业征信的企业画像分析设计过程
1）数据标签的分类：属性标签、统计标签、算法标签
2）数据标签的设计：横向与纵向的数据融合表
3）算法标签的设计与数据挖掘过程 |
第六章 人工智能 | 一、人工智能的发展趋势
1）人工智能的设计套路：形成人工智能算法闭环
2）人工智能的设计困境：需要有数据中台支撑
3）人工智能的未来趋势：与5G和物联网相结合
二、人工智能的系统建设
案例分析：远程智慧诊疗大数据平台的人工智能建设
1）项目背景与系统规划
2）经验模式+数据模型的建设思路
3）形成人工智能算法闭环的系统规划 |
第五章 数据挖掘 | 一、数据挖掘的原理
二、数据挖掘过程
1）经验模型 vs. 数据模型
2）逻辑回归与数据预测
案例：企业成长性预测模型的数据挖掘过程
3）分类算法与深度神经网络
案例：根据商品名称进行分类的建模过程
三、企业画像与数据标签
案例：企业征信的企业画像分析设计过程
1）数据标签的分类：属性标签、统计标签、算法标签
2）数据标签的设计：横向与纵向的数据融合表
3）算法标签的设计与数据挖掘过程 |
联系人：赵老师 15072379727
