大數據分析挖掘與實踐 —— 深度挖掘電力行業運營中的數據金礦
講師：王海 瀏覽次(ci)數：2570
課程描(miao)述INTRODUCTION
電力行業數據挖掘
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日程(cheng)安(an)排(pai)SCHEDULE
課程大綱Syllabus
電力行業數據挖掘
課程背景：
截止2017年，中國已達9.5億互聯網用戶，越來越多的人通過移動互聯網平臺進行溝通、應用、采購商品。互聯網思維的核心是“連接一切”，這就是“互聯網+”。可以說，未能足夠利用互聯網思維方式，沒有把大數據與商業模式與用戶連接起來的企業是沒有未來的企業，必將被市場淘汰。
對電力行業而言，擁有多年的數據積累，擁有諸如財務收入、業務發展量等結構化數據，并涉及到圖片、文本、音頻、視頻等非結構化數據。從數據來源看，會涉及公眾客戶、政企客戶和家庭客戶，同時也會收集到實體渠道、電子渠道、直銷渠道等所有類型渠道的接觸信息。整體來看電力行業、各企業大數據發展仍處在探索階段。
因此大數據分析及挖掘已是電力行業、各企業無法回避的課題，也是新經濟時代的機遇和挑戰。培訓課程將本著為企業培養大數據方面的知識及人才，從如何通過數據分析、挖掘獲得商機，如何提高產品到凈利潤轉化率，降低經營成本和風險等方面全面提升企業競爭力。并以業務實戰入手， 教授各知名大數據挖掘成功贏利模式等活動，幫助電力行業、各企業做好運營，體現大數據分析及挖掘對企業運營業務的價值。
課程特點：
1. 大數據分析及挖掘是一項較新的數據庫技術，它基于由日常積累的大量數據所構成的數據庫，從中發現潛在的、有價值的信息——稱為知識，用于支持決策。
2. 簡明闡述什么是大數據分析與運營過程、O2O用戶轉換技巧流程。
3. 清晰系統的講述數據挖掘的常用技術。
4. 實戰應用于大數據運營主要應用領域以及與電力行業現狀分析。
課程對象：
電力行業各級管理者、市場、營銷、銷售人員、企業經營者、產品運營總監、產品經理、數據分析師等所有涉及大數據分析、挖掘、應用等人員。
學員收益：
大數據時代的來臨，使電力行業對大數據分析及挖掘人員的需求呈現爆炸性增長，其中實戰能力在數據分析領域至關重要，一名出色的市場及營銷人員需要通過經歷各種各樣的實戰分析案例來吸取經驗教訓以持續成長，光靠教科書上或者借鑒其他成功案例，不與電力行業實際情況結合，無法直接在企業“落地、見效”。隨著行業需求的迅速增長，相關人員迅速提高自身實戰能力的愿望正在變得日益迫切。
本課程定位為實戰操作，圍繞電力行業運用大數據主要方面開展：（1）網絡管理和優化；（2）市場與精準營銷；（3）客戶關系管理，；（4）企業運營管理；（5）數據商業化指數據對外商業化。
在同步學習和操練中能超越方法和工具的局限，聚焦于對分析、挖掘經驗的領悟，從而“學以致用、舉一反三“地提高自身的實戰能力，回到工作崗位上可以立刻解決企業實際數據挖掘的現實問題，為企業提升競爭力。
課程形式：理論講解、互動體驗、實戰演練、案例研討、Q&A答疑；
課程主要內容：
上午9：00——10:00
一：認識互聯網大數據時代
1?? 當下互聯網思維現象的深度思考
2?? 中國互聯網發展簡史及成功企業案例分析
3?? 互聯網思維是什么？互聯網+是什么？大數據是什么？
4?? 互聯網運營的實質——大數據運營
5?? 互聯網時代的企業創新策略——大數據運用
6?? 大數據運用的本質就是贏得用戶口碑
7?? 大數據運營是延長企業生命周期的關鍵
分組討論：當前電力行業對互聯網思維及大數據有哪些需求
上午10：00——11:00
二：電力行業大數據應用發展展望
1?? 企業運營核心競爭力的界定和特征
2?? 通過大數據了解你的用戶需求
3?? 贏在“大數據營銷”——借勢“社會化新媒體”
4?? 互聯網＋的動力: 大數據、云計算、工業4.0與物聯網
5?? 大數據運營推動傳統企業互聯網化
課間休息
上午11：00——12:00
三：各行業大數據應用案例
1. 電子商務與數據挖掘完美結合
A. 網站投資回報率的計算
B. 網站運營的指標體系
C. 客戶價值的細分，如何做客戶運營
D. ARPU值的關鍵作用與法則
2. 連鎖零售企業管理利器
A. 購物中心業績提升六大要素
B. 數據幫助提高銷售量
C. 奇妙的關聯銷售
分組討論：資金流、物流系統、渠道成員關系管理臺賬的建立和數據分析
3. 通過數據挖掘改善企業營銷模式
分組討論：如何更有針對性的建立營銷模式，從規模營銷到定點營銷
下午13：00——14:30
四：大數據應用概述
1. 什么要做數據挖掘——多學科的融合
2. 數據挖掘的功能：分類、預測、推估、關聯、聚類、可視化
3. 如何通過在線化收集、處理海量數據
4. 大數據管理四大要素
5. 數據挖掘建模、流程及分析指標
下午14：30——15:30
五：數據挖掘中的要點
1?? 建立運營數據挖掘模型的4個步驟
2?? 數據挖掘結果如何展現——可視化數據之美
3?? 數據挖掘分析常用的工具
4?? 如何寫一份賞心悅目的數據分析報告——用數據看透問題
5?? 數據挖掘分析中易犯的錯誤
課間休息
下午15：40——16:20
六：大數據如何在電力行業落地
1?? 傳統企業應用大數據技術與變革迫在眉睫
2?? 大數據與營銷模式的變化
3?? 大數據與用戶關系的變化
4?? 大數據在企業中定位
5?? 大數據企業組織結構——扁平化組織
6?? 通過流程體現大數據價值
7?? 企業一體化端到端流程
分組討論：企業目前的流程是否適應大數據運營
下午16：20——17:00
七：小試牛刀
實戰練習：圍繞企業運營特點，分組練習搭建以下四方面大數據模型：
（1）利用大數據進行精準用戶定位，包括客戶畫像、關系鏈研究、精準營銷、實時營銷和個性化推薦；
（2）客戶關系管理，包括客服中心優化和客戶生命周期管理；
（3）企業運營管理，包括業務運營監控和經營分析；
（4）數據商業化指數體系的初步搭建和分析。
電力行業數據挖掘
轉載：//citymember.cn/gkk_detail/250659.html
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