理解大數據的三層核心價值，以及價值實現的三個關鍵環(huán)節(jié)。
理解大數據的哲學基礎，大數據的七大思維。
熟悉大數據在各行業(yè)的應用原理。

大數據的核心理念
問題：大數據的核心價值是什么？大數據是怎樣用于業(yè)務決策？
企業(yè)的未來技術戰(zhàn)略：ABCD戰(zhàn)略
A：人工智能Artificial Intelligence
B：區(qū)塊鏈Block chain
C：云計算Cloud
D：大數據big Data
大數據的本質
是探索事物發(fā)展和變化規(guī)律的工具
大數據的十字特征
大數據的核心能力
探索業(yè)務運行規(guī)律及問題
發(fā)現業(yè)務發(fā)展和變化趨勢
呈現事物間相互聯(lián)系相互影響的關系
從案例看大數據的核心本質
用數據探索業(yè)務的規(guī)律（客流量規(guī)律）
用數據發(fā)現業(yè)務的變化（谷歌的GFT）
用數據探索事物間關系（大數據炒股）
用數據預測事物的未來（經濟危機預測）
從美國總統(tǒng)競選看大數據對選民行為進行分析
大數據價值實現的三個關鍵環(huán)節(jié)
業(yè)務數據化
數據信息化
信息策略化
大數據應用系統(tǒng)的四層結構
數據基礎層、數據模型層、業(yè)務模型層、業(yè)務應用層

大數據分析六步曲
數據分析的三個階段
現狀分析
原因分析
預測分析
大數據分析六步曲
步驟1：明確目的--理清思路
確定分析目的：要解決什么樣的業(yè)務問題
確定分析思路：分解業(yè)務問題，構建分析框架
步驟2：數據收集—理清思路
明確收集數據范圍
確定收集來源
確定收集方法
步驟3：數據預處理—尋找答案
數據質量評估
數據清洗、數據處理和變量處理
探索性分析
步驟4：數據分析--尋找答案
選擇合適的分析方法
構建合適的分析模型
選擇合適的分析工具
步驟5：數據展示--觀點表達
選擇恰當的圖表
選擇合適的可視化工具
步驟6：報表撰寫--觀點表達
選擇報告種類
完整的報告結構
演練：如何用大數據來支撐手機精準營銷項目

大數據的七大思維
大數據改變我們的思維框架
大數據的三層變革
工具變革
思維變革
文化變革
大數據帶來的思維變革
從拍腦袋到科學決策
從經驗決策到數據驅動決策
從定性描述到定量分析
從追求因果關系到探索相關決策
從追求算法到追求數據
從領導說了算到基于數據事實
大數據的七大思維
定量思維
相關思維
預測思維
實驗思維
樣本思維
個性化思維
融合思維

大數據應用案例
大數據在企業(yè)的三層價值
增效（對內增效）
創(chuàng)收（對外創(chuàng)收）
創(chuàng)新（模塊創(chuàng)新）
大數據在行業(yè)中的常見應用
大數據+保險
大數據+金融
大數據+旅游
大數據+零售
如何尋找影響因素？
案例：運算商如何解決增量不增收的困境？
如何尋找目標客戶（用戶匹配模型）
案例：雜志社去哪里尋找訂閱用戶
如何進行精準廣告投放（利用響應模型優(yōu)化）？
案例：宜家IKE如何實現產品手冊的精準發(fā)送
如何實現客戶群劃分（聚類）？
案例：找到汽車行業(yè)的細分客戶群
案例：寶潔公司實現多層次客戶的產品試銷
如何預測客戶行為（分類預測），實現精準推薦？
案例：銀行構建欠貸用戶模型，實現風險控制
案例：保險欺詐監(jiān)測模型
如何實現產品的交叉銷售？
案例：沃爾瑪通過交叉銷售，促進產品銷量提升
如何預測產品銷量/銷售金額
案例：菜鳥物流如何提升物流速度
如何進行產品設計與優(yōu)化？
案例：從銷量看出客戶主要關注產品的哪些功能和特性？

結束：課程總結與問題答疑。