大数据的核心理念

问题：大数据的核心价值是什么？大数据是怎样用于业务决策？

1.企业的五大技术战略：ABCDI战略

A：人工智能Artificial Intelligence

B：区块链Block chain

C：云计算Cloud

D：大数据big Data

I：物联网IoT

2.大数据的本质

2.1是探索事物发展和变化规律的工具

2.2大数据的十字特征

3.大数据决策的底层逻辑

3.1用数据探索业务的规律（客流量规律）

3.2用数据发现业务的变化（谷歌的GFT）

3.3用数据探索事物间关系（大数据炒股）

3.4用数据预测事物的未来（经济危机预测）

4.大数据价值实现的三个关键环节

4.1业务数据化

4.2数据信息化

4.3信息策略化

5.大数据应用系统的四层结构

数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层

大数据分析框架

1.数据分析的三个阶段

1.1现状分析

1.2原因分析

1.3预测分析

2.大数据的技术框架

2.1应用层：数据分析、数据挖掘、机器学习

2.2系统层：Hadoop/Storm/Spark等

3.大数据分析六步曲

4.步骤1：明确目的--理清思路

Ø 确定分析目的：要解决什么样的业务问题

Ø 确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架

5.步骤2：数据收集—理清思路

Ø 明确收集数据范围

Ø 确定收集来源

Ø 确定收集方法

6.步骤3：数据预处理—寻找答案

Ø 数据质量评估

Ø 数据清洗、数据处理和变量处理

Ø 探索性分析

7.步骤4：数据分析--寻找答案

Ø 选择合适的分析方法

Ø 构建合适的分析模型

Ø 选择合适的分析工具

8.步骤5：数据展示--观点表达

Ø 选择恰当的图表

Ø 选择合适的可视化工具

9.步骤6：报表撰写--观点表达

Ø 选择报告种类

Ø 完整的报告结构

演练：如何用大数据来支撑手机精准营销项目

大数据的七大思维

1. 大数据改变我们的思维框架

2.大数据的三层变革

Ø 工具变革

Ø 思维变革

Ø 文化变革

3.大数据带来的思维变革

Ø 从拍脑袋到科学决策

Ø 从经验决策到数据驱动决策

Ø 从定性描述到定量分析

Ø 从追求因果关系到探索相关决策

Ø 从追求算法到追求数据

Ø 从领导说了算到基于数据事实

4.大数据的七大思维

Ø 定量思维

Ø 相关思维

Ø 预测思维

Ø 实验思维

Ø 样本思维

Ø 个性化思维

Ø 融合思维

5.大数据的困境与挑战

大数据应用案例

1.大数据在企业的三层价值

Ø 增效（对内增效）

Ø 创收（对外创收）

Ø 创新（模块创新）

2.大数据在行业中的常见应用

Ø 大数据+保险

Ø 大数据+金融

Ø 大数据+旅游

Ø 大数据+零售

3.如何寻找影响因素？

案例：运算商如何解决增量不增收的困境？

4.如何寻找目标客户（用户匹配模型）

案例：杂志社去哪里寻找订阅用户

5.如何进行精准广告投放（利用响应模型优化）？

案例：宜家IKE如何实现产品手册的精准发送

6.如何实现客户群划分（聚类）？

案例：找到汽车行业的细分客户群

案例：宝洁公司实现多层次客户的产品试销

7.如何预测客户行为（分类预测），实现精准推荐？

案例：银行构建欠贷用户模型，实现风险控制

案例：保险欺诈监测模型

8.如何实现产品的交叉销售？

案例：沃尔玛通过交叉销售，促进产品销量提升

9.如何预测产品销量/销售金额

案例：菜鸟物流如何提升物流速度

10.如何进行产品设计与优化？

案例：从销量看出客户主要关注产品的哪些功能和特性？

结束：课程总结与问题答疑。