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李远佳:ITN-03 大数据分析应用及案例分析
2018-09-12 3119
对象
 CEO,企业中高层管理者、业务部门主管;主管信息化的高层管理者,IT规划人员、IT架构师;  CIO、CTO、COO;IT总监、IT经理、IT主管;系统架构师、软件开发工程师、软件测试工程师、数据库工程师;
目的
 了解大数据基本概念、特征等知识;  获取大数据的应用经验,分析成功的大数据应用案例;  领悟大数据的价值精髓,了解大数据的价值;  了解数据诊断的方法,掌握管理模型的制定方法;  掌握数大数据的构建思路,掌握多维度分析方法;  掌握大数据报告的制作技巧;  了解大数据应用,了解大数据的工具技术;
内容

导言 大数据基础知识

&  定义与特征

&  国内外现状及发展趋势

&  支撑技术

&  难点、热点问题

&  优势与应用

&  案例分析:大数据技术案例分析。

第1部分 大数据 的商业价值分析-从案例中寻找大数据的真实价值

      1.1理论案例分析

u 理论案例1:大数据的价值如沙里淘金

u 理论案例2:大数据是潜在的金矿

1.2咨询案例分析

u 咨询案例3:基于大数据的平台化商业模式创新

u 咨询案例4:某高制造业的服务化转型

u 咨询案例5:基于大数据的用户交互及精准营销

u 咨询案例6:烟草企业基于价值链的大数据应用场景规划

1.3“管理+数据”还是“数据+管理”?

讨论:大数据价值点分析

第2部分 大数据基本知识-普及大数据的基础知识

2.1 大数据的概念

2.2 大数据的起源及背景

2.3 大数据的定义

2.4 大数据的4V特征

2.5 大数据的构成(海量数据+复杂数据类型)

2.6 大数据的国内外发展状况

知识小测验:大数据理论知识测验,看您到底掌握多少?

第3部分 数据诊断-从微观数据中寻找问题的根源

3.1数据现状分析:基础数据、统计数据、报表数据、决策数据;

3.2数据构成分析:数据分类、数据属性、表结构、数据视图、数据关联;

3.3数据性能分析:存储量、活动量、

3.4数据需求分析

3.5关注点分析

3.6 IT战略与数据战略分析

案例分析:JDWGH大数据应用案例分析(诊断)

第4部分 模型构建-基于历史数据的模型构建与动态常模

4.1 文献综述与传统依据

4.2 维度设计与确定

4.3 样本数据采集

4.4常模设计与动态常模

4.5 常见模型:营销模型、管理模型、服务模型、周期模型

4.6 常见工具(驾驶窗、雷达图、饼图、曲线图、360度)

      练习:XX模型制定训练

第二天:09:00-16:30

第5部分 数据构建-梳通数据入出口

      5.1数据采集

      5.2数据存储

      5.3数据维度分析设计

u 时间维度分析设计

u 空间维度分析设计

u 人员维度分析设计

u 生命周期维度分析设计

u 预测维度分析设计

u 关联维度分析设计

      5.4数据性能设计

      案例分析:JDWGH大数据应用案例分析(大数据管理系统)

第6部分 数据展示-基于大数据的自动化动态分析报告

      6.1 报告内容

      6.2 报告样式

6.3 发布频率

6.4 发布运营

案例分析:JDWGH大数据应用报告(报告样式)

第7部分 应用蓝图-基于大数据规划的应用

7.1 基于系统报表的应用

7.2   基于分析报告的应用

7.3   基于全程看板的应用

7.4   基于智能化机器的应用

      讨论:大数据应用场景讨论

第8部分 大数据相关技术

8.1大数据关键技术

u面向文档的数据库—MongoDB

u基于内存的键值存储数据库—Redis

u分布式MPP架构/列存储数据库—Hbase

u分布式MPP架构/支持列存/关系型数据库—Greenplum

u分布式文件系统HADOOP

8.2操作实践:

HADOOP上机演示操作

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