国产极品粉嫩福利姬萌白酱_伊人WWW22综合色_久久精品a一国产成人免费网站_法国啄木乌AV片在线播放

數字化變革培訓

一、課程背景
今天，產業界最重要的關鍵詞是“變革”！
競爭格局在變：近兩年巨頭們對各行業的強力滲透，行業并購造成集中度快速提升；
政策在變：國家“看得見的手”深刻影響著行業的發展，如新能源汽車、房地產等；
商業模式也在變革， O2O、微商、共享XX、新零售等新模式層出不窮；
最矚目的是以大數據、AI、互聯網、物聯網為代表的數字化變革已噴薄而出……
“不變革是等死，變革是找死！？”
企業決策者的難題是：如何選擇正確的變革決策？
不妨設想：“如果我是貝佐斯，怎樣運用大數據做決策？”
借鑒最優秀的數據驅動運營企業，才能走出自己的數字化變革之路！
個人也與企業一樣正面對數字化變革的挑戰。大數據分析、機器學習如火如荼，我們這些不懂算法和編程的非專業人士怎么辦？幸運的是數據分析能力從不是數據科學家的專屬，而是源于人人都具備的邏輯思維，并可以通過學習易精大數據決策法來訓練提升。
“主動擁抱數字化變革”已成企業和個人共識，但哪怕是最優秀的數字化團隊，依然面對復雜環境和海量數據而無從下手，伴隨而來的是高昂的數字化建設成本、人性反彈和決策失敗風險……難道“數字化變革”只屬于巨頭們嗎？
我們需要一場數字化變革的“0”點突破！
易精大數據決策法所推動的數字化變革，一方面向下兼容：從既有的營銷和財務數據管理中平和過渡，大大降低企業數字化轉型陣痛。因此，這樣的數字化變革是循序漸進的，中小企業一樣可以根據自己的承受能力，來權衡變革速度。另一方面則向上兼容：易精大數據決策法能無縫融合高級AI算法，鋪設一條通向數字孿生運營的高速公路。
我們(men)堅信數字化的未(wei)來(lai)屬于每(mei)個組織和每(mei)個人！

二、課程收益
掌握易精大數據決策四步法，按圖索驥，收獲如下：
1.學會使用數據決策導圖工具，掌握數字化思維和數據分析基礎技能，0基礎變身數據分析師。
2.制作經營精算蜂巢圖，形成對公司業務的全面、入微和量化認知，眼見為實。
3.掌握競品對標庫，縮短產品定型和開發周期50%
4.掌握快速決策羅盤，提升數字決策精度和速度50%
課程*的收獲則是領悟人與數(shu)字(zi)和諧(xie)相處，緩解(jie)數(shu)字(zi)化(hua)過(guo)程中(zhong)人性(xing)反彈(dan)的陣痛(tong)，讓數(shu)字(zi)化(hua)變(bian)革(ge)能在現有組織機制中(zhong)平和過(guo)渡(du)。

三、課程特點
.實戰百分百
做為新能源汽車大數據挖掘一線前鋒，曾濤老師具備程序員、架構師、CEO、創業教練和大數據分析師的豐富經歷，能同時與業務運營和技術研發崗位的朋友做深度實操互動。
.探索未知
大數據挖掘技術算法本身不是智慧，智慧源于堅守“人”，即一線的經營者。曾濤老師將引導同學們用智慧去駕馭大數據和AI，每堂課都會有不同的現場決策結果，每堂課都不是單向傳授，而是一場充滿驚喜的探索之旅和智慧盛宴。
.獨創理論
首創《易精大數據決策》理論，與流行的大數據課程不同，關注經營者在大數據時代的生存定位，闡述人與數據的競爭合作機制。課程以邏輯認知方法、客戶價值精算和數據決策導圖等多維驅動學員成長，實現團隊智慧數據化，完成精準決策和高效執行閉環。
.邏輯思維
課(ke)程(cheng)(cheng)環環相扣，前后自成(cheng)邏(luo)輯(ji)，嚴謹論證(zheng)貫穿全(quan)程(cheng)(cheng)，引導同學主動思考，重(zhong)構數(shu)據邏(luo)輯(ji)思維模式，全(quan)程(cheng)(cheng)無“尿(niao)點”。

四、講師介紹
曾濤
資深大數據分析師和數字化管理咨詢專家，首創《易精大數據決策》理論及軟件。長期堅守新能源、車聯網和共享出行一線。清華能源互聯網研究院特邀大數據專家，專家匯*合作大數據專家，清華大數據產業聯合會（現“清數大聯盟”）理事，“第三屆數據標準化及治理優秀評選”評委，“清華創意創新創業大賽”創業導師和智能制造決賽評委。
清華大學電機及應用電子技術系學士。
北京大學光華管理學院工商管理碩士。
易開出行首(shou)席數據(ju)官兼首(shou)席技術官。曾任(ren)新浪研發(fa)中心(xin)總(zong)監，郵箱(xiang)事(shi)業(ye)部(bu)總(zong)經(jing)理，負責(ze)新浪新聞和(he)VIP郵箱(xiang)的(de)建設和(he)運營。

五、主要項目
1.主持清華能源互聯網研究院的新能源汽車與動力電池大數據研究課題，為央企提供新能源汽車業務的投資決策精算服務。
2.主持建設新能源汽車分時租賃領域領先的人車樁三位一體大數據決策平臺。該平臺對客戶全生命周期數據挖掘和全工作崗位數據績效追蹤，創造了建成當年單車日收入提升74%，年總收入提升129%，公司人均效率提升35%的佳績。
3.創建北京冰晶石信息技術有限公司，旗下作品四獲中國游戲最高獎“金翎獎“。
4.曾任新(xin)浪(lang)研發中心(xin)開(kai)發總監(jian)，主(zhu)持搭建了(le)新(xin)浪(lang)網新(xin)聞(wen)(wen)、郵(you)(you)箱和論壇(tan)等核心(xin)產(chan)品的開(kai)發及數據(ju)架(jia)構(gou)，為當(dang)年新(xin)浪(lang)新(xin)聞(wen)(wen)領先地位做出(chu)主(zhu)要技術貢獻。后負責新(xin)浪(lang)郵(you)(you)箱事業部(bu)，任職期間推(tui)出(chu)了(le)當(dang)年收(shou)費郵(you)(you)箱市場份額第一的新(xin)浪(lang)VIP郵(you)(you)箱。

六、課程模式
1.中文教學
2.課上面授
3.分組互動
七、受眾對象
1.決策層高管（部分內容單獨授課）
2.執行層骨干
八、時間安排
2天

九、課程目錄
第5章“深度數據決策”與第6章“數據驅動組織機制”為高管課程以藍色標出。
1引子：*不變的只有變革
1.1產業界的數字化變革
1.1.1外部市場環境變化
1.1.2內部競爭格局變化
1.1.3內外變化催生數字化變革IIAB
1.2海嘯！大數據和AI來了
1.2.1決策者的焦慮
1.2.2人類認知進化的第一次危機
1.2.3誰會替代你和你的組織？
1.2.4霸王龍下的生存空間
1.3變革應對
1.3.1尋找不變的“1”
1.3.2決策源于對變革的預測
1.3.2.1信息效度
1.3.2.2決策風險
1.3.2.3執行力度
1.3.2.4團隊活力
1.3.3從傳統決策到大數據決策
1.3.4數字化轉型之“愿“
1.3.5數字化(hua)轉(zhuan)型之“痛(tong)“

2入門篇：大數據思維養成攻略
2.1什么是數據思維
2.1.1“老大哥問住我了”某無車承運平臺難題
2.1.2你被“大數據”了嗎？論巨頭的數據優勢
2.1.3人工智能優勢和劣勢
2.1.4從形式邏輯到機器學習
2.1.5人與大數據AI的認知融合
2.2主流數據挖掘模式
2.2.1CRISP-DM
2.2.2AI進化版
2.3逆向數據思維
2.3.1不以贏利為目的的企業數據分析是“耍流氓”
2.3.2財務數據挖掘模型
2.3.3不以客戶滿意為目的的數據團隊是“自慰隊”
2.3.4稻盛大神的阿米巴實驗
2.3.5客戶價值精算是企業行為統一度量
2.4蜂巢：企業經(jing)營數據全息圖

3第一天互動活動
 3.1模(mo)擬分組游(you)戲：決(jue)策(ce)私(si)董會（選題作為第二天(tian)的數據(ju)決(jue)策(ce)導圖主題備選）

4實戰篇：人人都是數據分析師
4.1什么數據有用？
4.1.1初始的數據與切身任務掛鉤
4.1.2重要的數據與公司利益掛鉤
4.1.3核心的數據與客戶價值掛鉤
4.2數據從哪里來？
4.2.1企業內部數據
4.2.2交易/協作平臺
4.2.3外部行業數據
4.2.4數據獲取方式：埋點和爬蟲
4.3數據分析基礎（一）：分解
4.3.1分解的起點
4.3.2分解的邏輯
4.3.3分解的邊界
4.3.4“三維分解法”
4.4數據分析基礎（二）：對比
4.4.1誰與誰
4.4.2前與后
4.4.3A/B
4.4.4類比
4.4.5回歸
4.5構建穩固的大數據“底盤”
4.6“工欲善其事，必先利其器”
4.6.1數據工具概況和分類
4.6.2Exce.：人手一份的數據分析工具
4.6.3高效率和低門檻的數據決策導圖
4.7共享出行應用案例
4.8“我跟領導想法不一樣怎么辦？”——怎樣寫數據分析報告
4.9開放討論：什么樣的人才(cai)難以被(bei)淘汰(tai)？

5進階篇：易精大數據決策四步法（高管課程）
5.1商業模式精算
5.1.1拉普拉斯與皇帝
5.1.2“因為相信所以看見“
5.1.3“因為認知所以預見”
5.1.3.1天時
5.1.3.2地利
5.1.3.3人和
5.2易精大數據決策四步法
5.2.1 以客戶價值精算為標準
5.2.2 以經營蜂巢為數據模型
5.2.3 以數據決策導圖為工具
5.2.4 以盈利預測為決策依據
5.3收官：快速決策羅盤
5.4新能源汽車應用案例

6高級篇：數字化組織機制（高管課程）
6.1不破難墻不回頭
6.1.1“客戶墻”
6.1.2“老板墻”
6.1.3“部門墻”
6.2東西方數字化組織機制對比
6.2.1亞馬遜的“數字泰勒主義”
6.2.2日本企業的“現場主義”
6.3A/B測試～數字化機制的試金石
6.4紙上談兵：數據決策分權機制
6.4.1激發執行層活力
6.4.2大數據系統的脆弱
6.5人性與數字
6.5.1Tom貓的AI生活
6.5.2數字順逆
6.5.3人心冷暖

7未來篇
7.1數字孿生經營
7.2無人駕駛/無人機
7.3數字(zi)化未來屬于每個組織和每個人

8第二天互動活動
8.1“決策導圖制作”分組比賽
8.2課后作業：“我的數據分析報告首秀”
8.3各組(zu)總結發言

數字化變革培訓