一、大数据决策思维

问题：什么是数据思维？大数据决策的底层逻辑以及决策依据是什么？

1. 引言：数字化五大技术战略--ABCDI

2. 大数据的核心本质

(1) 数据，是事物发展和变化过程中留下的痕迹

(2) 大数据不在于量大，而在于全（多维性）

3. 大数据决策的四大底层逻辑

(1) 探索业务规律，按规律来管理决策

案例：客流规律与排班及最佳营销时机

案例：致命交通事故发生的时间规律

(2) 发现运营变化，定短板来运营决策

案例：考核周期导致的员工月初懈怠

案例：工序信号异常监测设备故障

(3) 理清要素关系，找影响因素来决策

案例：情绪对于股市涨跌的影响

案例：为何升职反而会增加离职风险？

(4) 预测未来趋势，通过预判进行决策

案例：惠普预测员工离职风险及挽留

案例：保险公司的车险预测与个性化保费定价

4. 大数据决策的三个关键环节

(1) 业务数据化：将业务问题转化为数据问题

(2) 数据信息化：提取数据中的业务规律信息

(3) 信息策略化：基于规律形成业务应对策略

案例：用数据来识别喜欢赚“差价”的营业员

二、大数据分析框架

1. 大数据分析六步曲

2. 步骤1：明确目的--理清思路

(1) 确定分析目的：要解决什么样的业务问题

(2) 确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架

3. 步骤2：数据收集—理清思路

(1) 明确收集数据范围

(2) 确定收集来源

(3) 确定收集方法

4. 步骤3：数据预处理—寻找答案

(1) 数据质量评估

(2) 数据清洗、数据处理和变量处理

(3) 探索性分析

5. 步骤4：数据分析--寻找答案

(1) 选择合适的分析方法

(2) 构建合适的分析模型

(3) 选择合适的分析工具

6. 步骤5：数据展示--观点表达

(1) 选择恰当的图表

(2) 选择合适的可视化工具

7. 步骤6：报表撰写--观点表达

(1) 选择报告种类

(2) 完整的报告结构

演练：产品精准营销案例分析

(3) 如何搭建精准营销分析框架

(4) 精准营销分析的过程和步骤

三、大数据决策案例

1. 大数据在企业的三层价值

(1) 增效（对内增效）

(2) 创收（对外创收）

(3) 创新（模块创新）

2. 如何做影响因素分析（探索因果与相关性）？

案例：运算商如何解决增量不增收的困境？

3. 如何提取用户群的特征和画像？

案例：用户违约用户的典型特征

4. 如何发现用户的产品偏好，实现用户和产品匹配？

案例：运营商用户的套餐偏好分析

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，设计产品种类？

案例：找到汽车行业的细分客户群

7. 如何预测客户行为，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. 如何做交叉销售，提升关联产品销售？

案例：沃尔玛通过交叉销售，促进产品销量提升

9. 如何实现预测式配送和优化服务？

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？

四、大数据思维变革

1. 大数据改变我们的思维框架

2. 大数据的三层变革

(1) 工具变革

(2) 思维变革

(3) 文化变革

3. 大数据带来的思维变革

(1) 从拍脑袋到科学决策

(2) 从经验决策到数据驱动决策

(3) 从定性描述到定量分析

(4) 从追求因果关系到探索相关决策

(5) 从领导说了算到基于数据事实

4. 大数据的七大思维

(1) 定量思维

(2) 相关思维

(3) 预测思维

(4) 实验思维

(5) 样本思维

(6) 个性化思维

(7) 融合思维

5. 大数据的文化变革

结束：课程总结与问题答疑。