企业数字化转型和数据分析能力提升

企业数字化转型和数据分析能力提升

课程时间：2天

纪贺元

2022-9-12

课程大纲

第一天上午

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数据和数据体验

什么是数据？

什么是数据化？数据化的前提条件是什么？

为什么企业需要数据化？

企业数据发展现状剖析

我国企业数据发展现状分析

包括数据量呈现快速增长、单位处理数据成本下降、数据类型复杂化、数据质量仍然有待提高、数据规划问题、数据价值不清、数据字段拓展艰难等方面。

个人发展计划和企业数据发展的结合

数据运营官，数据和企业的连接者

（1）数据运营官的价值和定位

（2）大数据在企业运营中的价值

（3）综合案例

第一天下午

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4. 统计分析数据挖掘对于企业的贡献

（1）统计理论的贡献

基本概念方面的贡献，包括概率、方差等方面，以及统计模型的贡献，例如回归、方差分析等。

（2）数据工具的贡献

数据工具包括Excel、Access、Sql等，专业软件有SPSS等，编程类工具有VBA和Python等。

数据库：从sql到数据仓库

从中小型的数据库到大型的数据仓库。

商业智能和大数据的知识

介绍BI的概念和相关体系以及大数据的相关知识。

数据挖掘和人工智能的贡献

介绍前沿的人工智能方向的进展对于企业的贡献，例如推荐系统等。

5. 企业数据平台搭建

（1）企业数据平台的构建，各个发展阶段企业数据平台的特点和实例

（2）技术角度，如何建立数据问题和业务问题的桥梁？

（3）统计学实际应用案例-如何利用好描述统计学？

（4）统计学实际应用案例-如何利用好推断统计学？

（5）总结-对于企业数据人才，基于企业发展现状，应该建立哪些有效的实践知识体系？

第二天上午

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6. 数据能力及提升路径

（1）个人层面，数据能力的培养方式和典型案例

（2）部门层面，构建部门级的场景的成功案例

（3）公司层面，数据类产品的实践案例和构建逻辑

（4）总结部分，如何实现数据能力、场景能力、产品能力的良性循环

7. 主流数据分析工具

（1）学工具，如何通过工具快速破局？

（2）常见主流数据分析软件：工具类型及主要面向用户介绍

（3）根据软件进行基础介绍，Python、R、matlab等

第二天下午

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8. 数据驱动业务

（1）数据采集：如何找到正确的数据

数据采集的原则、方法和逻辑

（2）如何积累数据

企业内部数据的整合和积累

（3）如何理解数据背后的含义

9. 大数据的应用

（1）当前大数据是如何解决企业的问题的

（2）大数据相对传统数仓的优势

（3）大数据在企业中的实际应用

（4）游戏行业中的大数据分析方法