1 大數(shù)據(jù)的前世今生、緣來(lái)緣去
1.1 數(shù)據(jù)帝國(guó)的興起
1.1.1 摩爾定律:全世界半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展規(guī)律
1.1.2 **小數(shù)據(jù)集:上升到立法高度的開(kāi)路先鋒
1.1.3 民意幾時(shí)有:選票催生的創(chuàng)新
1.1.4 普適計(jì)算:計(jì)算機(jī)本身將從人們的視線中消失
1.1.5 CompStat :街頭警察的創(chuàng)新傳奇
1.2 什么是大數(shù)據(jù)?
1.2.1 海量數(shù)據(jù),就是大數(shù)據(jù)么?
1.2.2 大數(shù)據(jù),就是云計(jì)算么?
1.2.3 大數(shù)據(jù)的4V特征,規(guī)模、多樣、價(jià)值
1.2.4 大數(shù)據(jù)的規(guī)模、與多樣性
1.3 大數(shù)據(jù)價(jià)值的體現(xiàn)
1.3.1 互聯(lián)時(shí)代,智能成為了必然
1.3.2 Google精確掌握用戶行為、獲取需求
1.3.3 新浪微博,為新浪帶來(lái)巨大商業(yè)價(jià)值
1.3.4 阿里巴巴,提前半年就已經(jīng)知道中國(guó)出口將面臨挑戰(zhàn)
1.3.5 Gartner,技術(shù)成熟度曲線,揭示大數(shù)據(jù)處于高速發(fā)展期
1.3.6 大數(shù)據(jù),將揭開(kāi)智慧型經(jīng)濟(jì)模式的帷幕
2 大數(shù)據(jù),是金融業(yè)的商業(yè)機(jī)會(huì)的再造
2.1 大數(shù)據(jù)為什么重要?它是商業(yè)機(jī)會(huì)的再造
2.1.1 更高層面的數(shù)據(jù)聚合
2.1.2 利用用戶“行為指紋”創(chuàng)造新商機(jī)
2.1.3 案例:利用行為指紋的商機(jī)創(chuàng)造過(guò)程
2.1.4 案例:淘寶,商機(jī)創(chuàng)造過(guò)程
2.1.5 案例:英國(guó)電信,大數(shù)據(jù)時(shí)代的商機(jī)創(chuàng)造
2.2 大數(shù)據(jù)時(shí)代,電信運(yùn)營(yíng)可以操作的若干價(jià)值點(diǎn)
2.2.1 大數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng),需要模式創(chuàng)新
2.2.2 智能管道,大數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)
2.2.3 遺憾,金融業(yè)的流量經(jīng)營(yíng)還僅僅停留在管道收費(fèi)的模式上
2.2.4 怎樣利用大數(shù)據(jù),開(kāi)展維系?
2.2.5 怎樣利用大數(shù)據(jù),開(kāi)展客戶價(jià)值提升?
2.2.6 必須打穿多數(shù)據(jù)割裂,實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的全面“聚合”
3 大營(yíng)銷,數(shù)據(jù)時(shí)代的號(hào)角
3.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代的營(yíng)銷手段
3.1.1 行為學(xué),大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的基石
3.1.2 從AIDAM,到AISAS的轉(zhuǎn)變
3.1.3 社會(huì)化營(yíng)銷時(shí)代的模式究竟應(yīng)該怎樣?
3.2 大營(yíng)銷,大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)
3.2.1 案例:小米,利用微博數(shù)據(jù)開(kāi)展的營(yíng)銷
3.2.2 案例:中糧悅活創(chuàng)新,利用開(kāi)心網(wǎng)的數(shù)據(jù)獲取價(jià)值
3.2.3 案例:某行,校園市場(chǎng)的營(yíng)銷
3.2.4 案例:某行新業(yè)務(wù),大數(shù)據(jù)營(yíng)銷
4 大數(shù)據(jù)的誕生,與金融業(yè)的轉(zhuǎn)型
4.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代,金融業(yè)的思考路徑究竟如何?
4.1.1 從一個(gè)老者的商業(yè)思考,看金融業(yè)的問(wèn)題!
4.1.2 商業(yè)模式,究竟是什么?
4.1.3 金融業(yè),**需要突破的是何種思維?
4.1.4 墨守、還是突破
4.1.5 從百度的演進(jìn),看百度大數(shù)據(jù)時(shí)代的思考,找到新利益點(diǎn)
4.2 對(duì)大數(shù)據(jù)的進(jìn)一步理解
4.2.1 軟件是大數(shù)據(jù)的引擎
4.2.2 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅僅是精準(zhǔn)營(yíng)銷
4.3 大數(shù)據(jù)時(shí)代的分析&挖掘技術(shù)的支撐
4.3.1 需要,IT系統(tǒng)的再布局
4.3.2 商業(yè)智能模型的進(jìn)一步擴(kuò)展
4.3.3 機(jī)器自學(xué)習(xí),是實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)化分析的基礎(chǔ)
4.3.4 必須清楚,現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析人員,需要再造
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