李远佳:ITN-03 大数据分析应用及案例分析

讲师资历

课程目标

 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；

课程大纲

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