《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》

王道海

课程背景：

截止2015年，中国已达6亿互联网用户，越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、应用、采购商品。可以说，未能足够利用互联网思维及数据的企业是没有未来的企业，必将被市场淘汰。对于企业运营商而言，拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，并涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，企业运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看，企业运营商大数据发展仍处在探索阶段。

因此大数据分析及挖掘已是各行业、企业无法回避的课题，也是新经济时代的机遇和挑战。培训课程将本着为企业培养数据挖掘方面的知识及人才，从如何通过数据分析、挖掘获得商机，如何提高产品到净利润转化率，降低经营成本和风险等方面全面提升企业竞争力。并以业务实战入手， 教授各知名数据挖掘成功赢利模式等活动，帮助企业做好运营，体现出大数据分析及挖掘对企业运营业务的价值。

课程特点：

1. 全面学习、理解《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书的精华内容，提升并掌握大数据运营知识点

2. 大数据分析及挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。

3. 简明阐述什么是数据挖掘，数据挖掘的技术是什么。

4. 清晰幽默的介绍数据挖掘的常用技术，数据挖掘的主要过程,。

5. 实战应用于数据挖掘主要应用领域以及国内外现状分析。

课程对象：

企业各级管理者、企业相关技术人员、企业经营者、产品运营总监、产品经理、数据分析师、财务人员、质量管理者等所有涉及大数据分析、挖掘工作的人员。

学员收益：

大数据时代的来临，使各行业对大数据分析及挖掘人员的需求呈现爆炸性增长，其中实战能力在数据分析领域至关重要，一名出色的数据挖掘师需要通过经历各种各样的实战分析项目来吸取经验教训以持续成长，光靠教科书上的那些标准案例，只能成为学者，不能直接在企业“落地、见效”。随着行业需求的迅速增长，相关人员迅速提高自身实战能力的愿望正在变得日益迫切。

本课程定位以《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书为蓝本，以实战操作，企业运营落地为案例。围绕企业运用大数据主要方面开展：（1）网络管理和优化；（2）市场与精准营销；（3）客户关系管理，；（4）企业运营管理；（5）数据商业化指数据对外商业化。

在同步学习和操练中能超越方法和工具的局限，聚焦于对分析、挖掘经验的领悟，从而“学以致用、举一反三“地提高自身的实战能力，回到工作岗位上可以立刻解决企业实际数据挖掘的现实问题，为企业提升竞争力。

课程形式：理论讲解、互动体验、实战演练、案例研讨、Q&A答疑；

建议课时：两天（12课时）

课程主要内容：

第一天课程

一、思维导入：认识互联网时代

1、 当下互联网思维现象的深度思考

2、 中国互联网发展简史及成功企业案例分析

3、 互联网思维是什么？互联网+是什么？大数据是什么？

二、建立企业运营仪表盘

1、 企业运营应寻求最大的“价值杠杆”

2、 互联网运营的实质——大数据运营

3、 互联网时代的企业创新策略——大数据应用

4、 大数据运用的本质就是赢得用户口碑

5、 大数据运营是延长企业生命周期的关键

 分析与讨论：当前企业行业大数据应用需求分析

午间休息

三、解读《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》

大数据时代带来的三大重要变革

1、 处理数据理念——思维变革

更多：不是随机样本，而是全体数据

更负：不是精确性，而是混杂性

更好：不是因果关系，而是相关关系

2、 挖掘数据价值——商业变革

数据化：一切皆可量化，数据交叉复用

价值：取之不尽用之不竭的创新

角色定位：数据、技术与思维的三足鼎立

3、 面对数据风险——管理变革

风险：让数据主宰一切隐忧

掌握：责任与自由并举的信息管理

四、中国企业大数据应用发展展望

1、 企业运营核心竞争力的界定和特征

2、 通过大数据了解你的用户需求

3、 赢在“大数据营销”——借势“新媒体”

4、 企业如何收集、处理海量数据

5、 大数据运营推动传统企业互联网化

第二天课程

五、数据从何而来——精准营销及口碑传播

1、 ”互联网+媒体“的特点、商机与挑战

2、 互联网思维带来的新媒体营销变革与应对机制

3、新媒体营销的主要内容和手段

4、新媒体营销传播特点：分众、精准、个性、交互、口碑、长尾

5、如何增强用户体验来提高用户的访问粘性 

六、互联网+大数据在各行业应用案例

1、电子商务与大数据完美结合

A. 网站投资回报率的计算

B. 网站运营的指标体系

C. 客户价值的细分，如何做客户运营

D. ARPU值的关键作用与法则

2、连锁零售企业管理利器——平台化

A. 购物中心业绩提升六大要素

B. 数据帮助提高销售量

C. 奇妙的关联销售

分组讨论：资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析

3、游戏运营暴利的秘诀

A. 游戏如何让玩家欲罢不能——基于数据挖掘的奖励、积分模式

B. 游戏中经济系统的维护模式

4、电信企业通过数据挖掘改善企业营销模式

分组讨论：如何更有针对性的建立营销模式，从规模营销到定点营销

5、通过数据挖掘提升银行信用卡客户忠诚度

分组讨论：从信用卡数据分析，到防止客户流程

午间休息

七、大数据应用概述

1. 什么要做数据挖掘——多学科的融合

2. 数据挖掘的功能：分类、预测、推估、关联、聚类、可视化

3. 如何收集、处理海量数据

4. 数据挖掘中的十大经典算法

5. 数据质量管理四大要素

6. 数据挖掘建模、流程及分析指标

八：数据挖掘中的要点

1、 建立运营数据挖掘模型的4个步骤

2、 数据挖掘结果如何展现——可视化数据之美

3、 数据挖掘常用的工具

4、 如何写一份赏心悦目的数据分析报告——用数据看透问题

5、 数据挖掘技能提升十大必杀技

6、 数据挖掘中易犯的错误——给数据分析师的五个忠告

九、互联网+大数据如何落地

1、 营销模式的变化

2、 与用户关系的变化

3、 产品定位的变化

4、 通过流程体系实现大数据价值

5、 建立大数据企业一体化端到端流程

十、小试牛刀

实战练习：围绕企业运营商特点，分组练习搭建以下四方面大数据模型：

（1）市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；

（2）客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；

（3）企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；

（4）数据商业化指数体系的初步搭建和分析。