企业数字化转型与数据分析实战培训-曙海培训

企业数字化转型与数据分析实战培训（最新版）

培训目标：

· 深入理解企业数字化转型的必要性、驱动力与本质。

· 掌握数据分析、数据治理、数据应用与数据挖掘的核心技能。

· 学习如何利用人工智能技术提升企业数据应用的智能化水平。

· 培养学员成为能够推动企业数字化转型、提升数据应用能力的专业人才。

培训收益：

· 获得企业数字化转型与数据分析的全面知识，提升个人在数字化转型领域的专业技能。

· 能够独立进行数据分析、数据治理、数据应用与数据挖掘工作，为企业创造价值。

· 了解并掌握最新的人工智能技术，提升企业数据应用的智能化与自动化水平。

· 通过实战案例学习，积累解决实际问题的经验，增强职业竞争力。

· 获得曙海培训中心颁发的培训证书，提升个人履历价值。

培训内容：

一、企业数字化转型基础

1. 数字化转型概述 

· 数字化转型的定义、必要性与重要性。

· 数字化转型的驱动力：业务创新、生态运营、产业互联、中台技术。

· 数字化转型的本质：连接、数据、智能。

2. 数字化转型路线图 

· 业务数据化：将业务过程转化为数据形式。

· 数据业务化：利用数据进行业务决策与创新。

二、数据分析实战

1. 数据分析基础 

· 数据分析的定义、目的与流程。

· 数据分析角色：数据经理、业务专家、数据分析师。

2. 数据分析方法与技巧 

· 数据分析套路：确定问题→数据采集→数据清洗→数据建模→数据分析→模型验证。

· 数据分析工具与技术：Excel、SQL、Python等。

3. 实战案例分析 

· 阿里巴巴数据中台逐步形成的过程分析。

· 新零售企业数字化转型的过程分析。

· 某省宏观经济数据分析过程解析。

三、数据治理与数据质量

1. 数据治理的意义 

· 原始数据质量对分析结果的影响。

· 数据采集与整合的重要性。

· 数据升级变更对数据分析维护成本的影响。

2. 数据治理流程 

· 数据采集：多源数据采集方法与工具。

· ETL过程：数据抽取、转换、加载技术。

· 数据仓库与数据集市建设：多维数据模型、数据仓库分层、面向主题的数据建模。

3. 数据质量管理 

· 数据质量评估标准与方法。

· 数据血缘管理与质量监控。

四、数据应用与价值变现

1. 数据中台建设 

· 数据中台的概念、架构与建设思路。

· 数据中台的核心：数据价值变现。

2. 数据应用场景 

· 数据可视化：大数据监控系统建设。

· 数据风控：虚开发票风险监控系统建设。

· 数字化运营：用户行为分析与数字化运营。

· 推荐系统：基于用户与商品的推荐算法。

3. 实战案例分析 

· 网络运营商大数据监控系统建设过程解析。

· 税务系统虚开发票风险监控系统建设过程解析。

· 用户行为分析与数字化运营的建设过程解析。

五、数据挖掘与机器学习

1. 数据挖掘原理 

· 数据挖掘的定义、目的与流程。

· 数据挖掘与数据分析的区别与联系。

2. 数据挖掘方法与技术 

· 经验模型与数据模型。

· 逻辑回归与数据预测。

· 分类算法与深度神经网络。

3. 企业画像与数据标签 

· 数据标签的分类与设计。

· 企业征信的企业画像分析设计过程。

4. 实战案例分析 

· 企业成长性预测模型的数据挖掘过程解析。

· 根据商品名称进行分类的建模过程解析。

六、人工智能在企业数据应用中的融合

1. 人工智能发展趋势 

· 人工智能的设计套路与困境。

· 人工智能的未来趋势：与5G和物联网相结合。

2. 人工智能系统建设 

· 远程智慧诊疗大数据平台的人工智能建设案例分析。

· 经验模式+数据模型的建设思路。

· 形成人工智能算法闭环的系统规划。

七、实战项目演练

1. 数字化转型项目设计 

· 设计一个完整的企业数字化转型项目，包括数据分析、数据治理、数据应用与数据挖掘等环节。

· 学员分组进行项目设计，通过实战提升数字化转型能力。

2. 数据分析与挖掘实战 

· 利用真实数据集进行数据分析与挖掘实战演练。

· 学员独立完成数据分析报告与挖掘模型构建。