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    張靖笙 2019年度中國50強講師
    數字化轉型、大數據、工業4.0、人工智能、智能制造、區塊鏈
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    張靖笙:基于業務分析與優化的數據分析
    2016-01-20 50630
    對象
    業務管理人員;業務分析人員
    目的
    系統學習各種數據分析方法,分析各種數據分析方法的適用場景,融入業務分析和優化的觀念,獲得具有通過數據分析在洞悉業務問題上的實用價值的觀念上的
    內容
    課程時間:1天   在當今的商業世界中,借助科學的方法和技術的手段來制定決策已經成為越來越多企業獲得競爭優勢的途徑。而僅通過傳統的商業智能技術已經不能滿足領先企業的需求。怎樣利用商業智能技術和數據分析的工具,結合業務的應用點,深刻洞察現在業務的問題,并提出解決方法應用在企業業務流程中,提高業務流程的效率和準確率,就成為企業決勝未來的核心和關鍵。而這,就是基于業務分析與優化的數據分析的價值所在。   本培訓從企業數據的全生命周期的角度,分析數據分析的來龍去脈、前提條件和價值輸出,從企業數據治理的高度,闡述和分析目前業務數據分析工作中普遍存在的數據質量質量低下、數據可信度不高等數據缺陷問題的成因和后果,并且以業務分析與優化為方向對常用的數據分析方法和相關技術工具做全面的介紹和直觀的展示。 教學單元 單元教學內容 第一部分:引言、數據分析的來龍去脈(解釋商業智能技術的產生背景) 70分鐘 第1單元: 企業信息化發展規律 介紹企業信息化發展階段規律和各階段特征,介紹目前業界對于數據應用水平的評價模型。 第2單元: 數據分析需求分析 數據分析需求的主要特征,需求分析的難點和雷區; 分析型數據和交易型數據的對比;有效的數據分析需求分析方法,與傳統需求分析方法和的比較;模型方法和系統思維方法在商業智能應用需求分析中的運用; 第3單元: 數據的困境分析 分析當今企業在數據查詢和數據分析方面遇到的問題,實施商業智能技術所遇到的主要瓶頸,剖析數據不完整、不一致的數據亂象背后的主要原因 第4單元: 擴展知識:商業智能的發展簡史 商業智能的產生背景和發展趨勢、發展歷程;商業智能的解讀? 商業智能應用的兩種不同觀點;什么是數據倉庫,數據倉庫與商業智能概念上的聯系與差異? 第二部分:從數據全生命周期的角度認識數據的重要性 70分鐘 第5單元: 企業數據全生命周期 介紹企業數據全生命周期各個環節以及相關工作,闡述企業在數據投資方面的重要性 第6單元:企業數據架構 介紹企業整體數據架構,介紹企業信息資源規劃工作的內容,介紹數據分類模型、數據標準化、主數據概念和主數據管理等內容 第7單元:企業數據治理 介紹完整的企業數據治理體系,和相關工作內容 第三部分:數據分析和最佳實踐經驗的分享(案例分享) 第8單元: 數據分析技術介紹 介紹現在業界主流的商業智能工具和數據分析解決方案; 介紹各種數據查詢、報表和多維分析技術; 介紹部分數據挖掘的應用; 70分鐘 第9單元: 數據分析方法論 介紹數據分析客戶群和特征; 介紹旋轉、鉆取、分類、穿透、排名分析、對比分析、占比分析、趨勢分析、What-if分析等各種常用數據分析方法; 介紹數據分析與業務分析與優化的結合; 集合案例演示,分析各自數據分析方法的適合場景、效果進行分享和探討。 70分鐘 第四部分:溫故知新,展望未來 70分鐘 第10單元: 大數據時代的數據分析 介紹大數據的概念,和大數據時代數據分析應用的新特征; 第11單元: 總結和互動 課程總結:學員與講師就工作中的具體實際問題進行再溝通,學員反饋,雙方互動。
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