《大数据分析与企业经营管理》课程大纲
大数据技术在企业管理中的应用与案例分析
大数据技术在企业管理中的应用与案例分析第一章：简介在当今信息世界，收集、处理和分析数据已经成为企业管理中不可或缺的一部分，而大数据技术正是以其快速处理海量数据的能力为企业带来了更多的机会和挑战。
本文将重点探讨大数据技术在企业管理中的应用和案例分析。
第二章：大数据在企业管理中的应用2.1 经营决策大数据技术可以帮助企业更加全面地了解市场、顾客和竞争对手的情况，结合自身情况，进行精准投资，不断优化管理决策。
企业管理者可以通过分析大数据表现出客户需求、产品趋势、风险评估和效率等指标，并根据分析得出的结论，进行决策。
2.2 用户体验改善企业可以在各种渠道收集信息，通过大数据技术识别和无缝跟踪用户消费的行为和趋势。
通过分析这些数据，企业可以准确把握客户需求和喜好，对用户体验进行精益求精的优化。
2.3 生产效率提高大数据技术可以帮助企业优化生产计划，提高生产效率。
企业管理者可以利用大数据技术及时发现不规律的生产现象和质量问题，从而避免了大规模牵扯的生产事故，同时提高了生产效率。
2.4 营销策略制定大数据技术可以帮助企业更加精准地找到目标客户和制定营销策略。
企业可以通过大数据分析，了解客户的喜好、购买频率和渠道等信息，并根据这些信息优化产品和服务，提高营销效果。
第三章：大数据应用案例分析3.1 阿里巴巴阿里巴巴是中国最大的电子商务公司，已经在大数据方面进行了多次实践。
2018年，阿里巴巴推出了 Live Streaming，在双十一期间使用了这个项目的服务，次日见证了100亿元的销售额，为中国电商线上销售商创造了一个新的记录。
3.2 腾讯腾讯是中国最大的互联网公司之一，其大数据技术通过分析用户的行为、偏好和消费习惯，制定了多种基于互联网的营销策略。
同时，腾讯也推出了微信小程序，这个小程序允许用户在不离开微信的情况下，享受各种各样的应用，涉及到餐饮、购物、酒店预订、出行、票务、理财和社交等多种领域。
3.3 红牛红牛是欧洲畅销的能量饮料品牌，主要通过提供促进心理、注意力和体能方面的帮助来增加消费者的能量。
《文化产业商业模式与经营案例》课程教学大纲
本科生课程大纲课程属性：公共基础/通识教育/学科基础/专业知识/工作技能，课程性质：必修、选修一、课程介绍本课程坚持理论与实践并重、基础研究与关注前沿并重。
围绕文化产业商业模式及其创新这一中心，整个内容可分为以下三大板块：1.文化产业发展趋势与战略围绕商业模式来看文化产业发展趋势，对产业趋势有较深入地把握。
重视发展战略跟商业模式之间的关系，培养战略性思维，形成一种分析方法。
2.文化企业商业模式的要素与基本类型及具体经营案例思考商业模式问题时，首先考虑顾客是谁？凭什么吸引他们？可持续发展的空间何在？企业如何能够上市？上市的企业跟不上市的企业有什么区别？做企业的商业模式与做项目的商业模式有什么区别？在文化产业各行业中，有哪些好的商业模式？分析各行业及企业的标杆案例。
本部分是本课程的重心所在。
3.独立完成文化产业商业模式案例分析通过调研和搜集资料，选择和追踪一个文化产业项目或者文化企业，深入细致地分析其商业模式演变与创新的轨迹，挖深吃透，形成系统化的研究报告。
二、课程目标1.本课程将以“文化产业的商业模式”为主线，展开对文化产业运作问题的讨论分析。
通过本课程学习，掌握文化创意的基本规律、文化产业的基本商业模式，了解文化企业面临的基本问题及掌握解决问题的方法，培养学生具有一种基本商业判断力，为学生后续学习和未来职业生涯的发展奠定基础。
2.掌握2-3个文化企业商业模式案例并且跟踪分析，既要注重理论也要注重应用。
三、学习要求要完成所有的课程任务，学生必须：1.按时上课,上课认真听讲，积极参与课堂讨论。
课堂表现和出勤率是成绩考核的组成部分。
2.按时完成读书笔记和调研报告。
这些作业要求学生按书面形式提交，只有按时提交作业，才能掌握课程所要求的内容。
3.完成教师布置的一定量的阅读文献和背景资料等作业，其中大部分内容要求以小组合作形式完成。
四、教学进度五、参考教材与主要参考书1.参考教材张立波、王鸿：《文化企业商业模式创新案例》，北京大学出版社2014年版陈少峰、张立波：《文化产业商业模式》，北京大学出版社2011年版2.重点阅读书目陈少峰、张立波：《中国文化企业报告2015》，清华大学出版社2015[美]理查德(弗罗里达：《创意阶层的崛起》，中信出版社2010年版[韩]金、[美]莫博涅：《蓝海战略》，商务印书馆2010年版[美]亚历山大·奥斯特瓦德、伊夫·皮尼厄：《商业模式新生代》，机械工作出版社2012年版[日]三谷宏治：《商业模式全史》，江苏凤凰文艺出版社2016年版3.扩展阅读随课程进展、研究报告和专题研讨需要自主选择专业论文或书籍六、成绩评定1.考核方式 C ：A.闭卷考试 B.开卷考试 C.论文 D.考查 E.其他2.成绩综合评分体系：七、学术诚信学习成果不能造假，如考试作弊、盗取他人学习成果、一份报告用于不同的课程等，均属造假行为。
《大数据应用基础》课程标准(含课程思政)
《大数据应用基础》课程标准大数据基础二、适用专业大数据技术应用三、课程学时与学分36学时，2学分四、课程性质本课程是大数据技术应用专业的一门专业基础课程，是从事大数据工程技术人员等新职业岗位必须学习的课程，旨在为学生提供大数据应用方面的基础知识，包括大数据概述、大数据处理、大数据存储和大数据应用案例等内容，使学生具备大数据应用的基础理论和实践能力。
本课程开设在第2学期，将为后续学习《互联网数据采集》《数据库技术应用》等课程奠定基础。
五、课程目标通过本课程的学习，能够完成对大数据生产流程绘制，熟悉认知大数据采集、分析、存储、可视化等各种工具和平台，能够厘清大数据与网络技术、物联网、云计算、人工智能的发展关系与发展方向，并通过大数据技术在不同行业产业的案例分析，能够进行大数据存储和分析应用，树立大数据思维，拓展科技素养。
达到以下具体目标：( 一) 素养目标1.坚定拥护中国共产党领导和我国社会主义制度，在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下，自觉践行社会主义核心价值观，具有深厚的爱国情感和中华民族自豪感；(培养规格1)2.充分了解大数据行业法规法则，自觉维护行业良好风气；(培养规格2、S—A—2)3.具备数据思维，具备较强的逻辑思维能力； (培养规格3)4.培养学生对大数据应用的认识和理解，以及对大数据应用的价值和影响的思考。
学生需要通过学习大数据基础课程，增强对大数据应用的兴趣和探索欲望，了解大数据对社会、经济、科技等方面的影响，具备良好的职业素养和创新意识。
(培养规格5)5.具有社会责任感，能够传递正确的社会价值，时刻维护国家的荣誉与形象；(培养规格2、S—A—3)6.树立正确的职业观，注意保护数据安全、保障他人隐私，爱岗敬业、德技并修；(培养规格2、S—A—4)7.有自觉学习新一代信息技术的意识，能够主动进行自我知识更新与学习。
(培养规格7、D—A—3)(二)知识目标1.掌握大数据应用的基础知识，包括大数据的概念、特征、处理和存储等方面的知识；(培养规格11)2.了解大数据的技术架构、处理方法和工作流程；(培养规格11)3.掌握大数据存储和管理的基本方法； (培养规格11)4.熟悉大数据相关法律法规，对大数据行业的信息安全形成基础的认知；(培养规格12)5.了解大数据行业基本情况、了解大数据行业应用场景与岗位分工，明确大数据产品形态与技能要求； (培养规格15)6.厘清大数据与网络技术发展、云计算、物联网、人工智能的发展关系与发展方向；(培养规格16)7.了解大数据生产工作流程中应用到的数据采集、存储、可视化、分析等各种工具和平台，掌握基础的工具使用方法和步骤。
《商务数据分析与应用》实训教学大纲
《商务数据分析与应用》实训教学大纲课程代码：3250660实训性质：专业实训课程类别：理论+实践课程总学时：60学时【理论：30学时；实践：30学时】课程学分：3分一、课程简介《商务数据分析与应用》是民政信息及智能化技术专业服务群软件技术（企业信息化管理方向）专业必修课程之一，本课程系统地阐述了在电子商务领域如何进行商务数据的分析与应用，主要内容包括商务数据分析与应用概述、商务数据分析工具及应用、商务数据可视化、消费者行为分析——用户画像、市场行情数据分析、店铺运营数据分析和营销推广数据分析等。
二、实训教学目的和要求1．知识教学目标（1）掌握商务数据分析工具的应用；（2）理解商务数据可视化；（3）掌握消费者行为分析——用户画像；（4）掌握市场行情数据分析；（5）掌握店铺运营数据分析；（6）了解营销推广数据分析。
2．能力教学目标了解商务数据分析工具和方法，熟悉商务数据处理的业务流程和操作规范；掌握不同种类商务数据的分析及处理方法，能够独自运用EXCEL等软件完成数据分析。
3．素质教育目标在学习过程中认真贯彻理论联系实际的原则，除掌握基本概念和基本方法外，必须安排上机实习环节，并适时地与学生之间进行互动。
通过上机实习和互动，模拟实际企业业务运行过程培养学生实际动手能力和勤于思考的习惯，为今后从事计算机行业管理工作和培养良好的工作素养打下坚实的基础。
三、实训选用教材和参考书1．教材《商务数据分析与应用》沈凤池主编。
北京：人民邮电出版社，2021.6。
《商务数据分析与应用》本书针对高职软件技术专业（企业信息化管理方向）学生的实际需求编写，模拟各种实际经营场景与功能模块相结合的方法设计实验，引导学习者身临其境走进商务数据分析世界，从多方面培养学生理论联系实践、善于总结和勤于思考的素养。
2．参考资料［1] 《商务数据分析与应用》沈凤池主编。
北京：人民邮电出版社，2021.6.［2] 《商务数据分析基础与应用》王新华，居岩岩，陈凯主编。
【2024版】《客户关系管理》课程教学大纲
可编辑修改精选全文完整版客户关系管理课程教学大纲初始说明【课程性质】客户关系管理课程是工商管理类专业核心课程，也是市场营销、工商管理、电子商务、物流管理等专业课程体系中的重要组成部分，具有很强的实践性。
通过本课程的学习，学生能够掌握客户关系管理的理论、方法与策略，培养学生在客户关系管理岗位方面的实际应用能力，为从事客户关系管理工作奠定坚实的基础。
【教学目的】本课程教学的目的是为了使学生掌握客户关系管理的基本理论和应用，确立以客户为中心的管理理念。
通过课程的学习，学生能够了解和认识客户关系管理的基础理论，熟悉客户关系管理软件的基本操作，掌握客户关系管理技能和方法，并能综合运用所学理论知识及实践能力进行客户关系管理。
【先修课程】客户关系管理是市场营销、工商管理、电子商务、物流管理等专业主干课程，学生应在修完管理学、市场营销学、市场调查与预测、网络营销及消费者行为学等专业基础课及专业课之后进行学习。
【教学方法】课程教学应以培养学生实际应用能力为出发点开展课堂教学，在教学环节中可以采取启发式讲解、案例讨论、上机演示与操作等方法实施课堂教学。
推荐教师利用多媒体及“学习通APP”等互联网教学平台手段，结合实训项目开展理论与实践教学，培养学生运用理论知识与实践能力处理企业实际问题得能力，达到提高课堂教学效果的目的。
学生在课程学习时，推荐通过组建学习团队的形式对课程实训项目进行学习与操作演练，强化学生实际动手能力的培养。
【考核方式】本课程为考试课，期末总成绩由平时成绩与卷面成绩按3：7综合。
平时成绩包括课堂出勤30分，课堂表现和课堂笔记30分，课后作业和测验40分；期末考试采用笔试与上机操作相结合的方式进行。
【教材与主要参考书】栾港《客户关系管理理论与应用》（第3版）【执行说明】1．在理论教学的同时，应结合实训项目增强学生实践动手操作能力；2．实训项目学时可以根据教学实际安排在课上或课后进行；3．实训项目的开展需要有互联网环境。
《大数据财务报表分析》教学教案
一、教学导入（10分钟）引导学生对小米集团亏损情况进行思考，启发其理解对财务报表分析的重要性。
二、主要内容（讲授60分钟）（一）大数据财务分析内容框架通过财务分析透视企业经营状况，发现企业经营风险，判断企业价值，提出发展建议。
（二）财务分析的思路与框架1.财务报表分析概念。
是财务报表阅读者对企业财务报表数据进行加工、分析、比较、评价和解释，以求高度还原公司业务信息，了解公司采取的战略，判断其在特定商业环境中的表现是否合理的过程。
2.财务报表生成及分析过程。
3.哈佛财务分析框架4. 财务报表分析的基本方法比较分析法、比率分析法、百分比分析法、因素分析法（重点）因素分析法。
运用一定的程序和方法，分析财务指标及其影响因素之间的关系。
最常用的方法是连环替代法。
它是将分析指标分解为各个可以计量的因素，并根据各个因素之间的依存关系，顺次用各因素的比较值（通常即实际值）替代基准值（通常为标准值或计划值）5.财务报表数据的获取与识别获取上市公司的财务报表——选取分析目标——判断财务报表的质量（难点）。
可以通过以下迹象判断财务报表的质量三、课堂在线互动问答（10分钟，穿插进行）就课程知识点提问，请同学回答，进行讲解、辅导一、教学导入（10分钟）回顾上节课中财务报表分析框架、分析方法、财务报表的获取及识别内容。
由于财务报表是公司业务经营的结果，引导学生思考公司所处行业、公司战略、公司商业模式与财务报表的关联，开始本节课的授课二、主要内容（讲授60分钟）（一）财务报表分析与商业洞察1.1公司所处行业与财务报表的关系。
公司行业选择在很大程度上会直接决定财报的特点。
哪些行业是重资产，哪些行业是轻资产；哪些行业赚钱容易，哪些行业赚钱艰辛。
这些可以从财务报表的数据中快速判断。
1.2公司战略与财务报表的关系。
1.3公司商业模式与财务报表的关系。
（二）财务报表间的联系请同学们根据所学知识思考3张报表之间的关联。
（三）从财务分析看公司价值创造3.1财务报表分析主体一、教学导入（10分钟）回顾上节课中财务报表分析的基本框架和思路。
《薪酬设计与绩效管理实战训练营》课程大纲
《激励性薪酬设计与KPI绩效考核实战训练营》课程大纲课程背景：随着大数据时代的到来，企业现有的人力资源工作已经从传统的人事管理阶段，发展到了人力资本管理阶段，企业必须要持续不断的通过提高人力资本的收益率来提升企业的经营业绩。
在众多提高人力资本收益率的方法中，薪酬设计和绩效管理是两大最主要的利器。
但是反观企业现有的薪酬设计和绩效管理体系现状却不尽人意。
2015年经国内一家权威机构调查发现：薪酬设计和绩效管理是企业人力资源管理工作中面临的两个最大难题。
在调查企业中，薪酬的满意度仅有15.53%，绩效考核成功的企业仅占18.50%。
缺乏科学性和激励性的薪酬设计和绩效管理模式，不但不能发挥员工的工作积极性，反而大大降低了员工对薪酬和绩效的满意度，成为员工和老板心中永远的“痛”！很多企业都不同程度的面临以下困惑：●员工日益增长的加薪需求与公司利润空间的日益缩小形成形成了强烈反差；●给员工加薪了，工作积极性还是没有提高；●资历老的比不上技能强拿得多，业绩好的比不上职称高的工资高；●本来想通过考核提高员工积极性，然而大家却纷纷抵触；●考核成绩拉不开档次，又成了新的大锅饭；●生产经营部门没少出力，却不如后勤部门考核成绩高； ......这到底是什么原因？我们应该如何解决这些问题？课程目标：本课题重点回答下列问题：1、协助学员分别从宏观视野、微观视角了解薪酬系统设计的背景与前景；掌握薪酬设计方法及相关原则，避免运作中的误区；2、使学员基于企业的独特环境从实际出发，掌握岗位价值分析的方法、薪酬调查、市场分位值确定、制定薪酬政策、制度、标准的原则等；3、使学员能自行设计出一套合乎本土化的、具有竞争力的薪酬体系或是对现有薪酬系统做出局部修正，使企业的薪酬系统的总操作成本合理化、回报率最大化，持续提升企业的经营绩效与员工满意度。
4、对绩效管理工作进行重新定位和区分；5、掌握绩KPI考核指标设计要点和GS指标四维成像技术；6、熟悉绩效考核表设计的重点和难点；7、学会绩效管理过程控制和考核结果处理的技巧和方法。
大数据技术培训课程大纲范本
大数据技术培训课程大纲范本第一部分：课程简介本课程旨在帮助学员全面了解大数据技术的基本概念、原理、应用和行业趋势。
通过深入浅出的讲解和实践操作，学员将掌握大数据技术的核心知识和技能，为其在大数据领域的职业发展打下坚实的基础。
第二部分：课程目标1. 理解大数据技术的定义、背景和发展趋势；2. 了解大数据处理的挑战和解决方案；3. 掌握大数据技术的基本原理和关键概念；4. 学习大数据技术的核心工具和平台；5. 实践应用大数据技术解决实际问题。
第三部分：课程内容1. 模块一：大数据基础概念- 大数据定义及特点- 大数据技术与传统技术的区别- 大数据处理的挑战与机遇2. 模块二：大数据存储与处理- 分布式存储系统（HDFS）- 分布式计算框架（MapReduce）- 数据仓库与数据湖3. 模块三：大数据处理工具- Hadoop生态系统及相关工具- Spark及其生态系统- 实时数据处理工具（Kafka、Flink等）4. 模块四：大数据分析与挖掘- 数据预处理与清洗- 数据挖掘算法与模型- 机器学习与深度学习在大数据分析中的应用5. 模块五：大数据可视化与呈现- 数据可视化工具与技术- 数据报表与仪表盘设计- 大数据结果可视化案例分析第四部分：课程设计1. 教学方法：理论讲解、案例分析、实践操作、小组讨论；2. 实践项目：学员参与一个真实的大数据项目，综合应用所学知识与技能；3. 考核评价：课堂参与、作业完成情况、实践项目实施情况。
第五部分：参考资料1. 《Hadoop权威指南》作者：Tom White2. 《Spark快速数据处理》作者：Holden Karau、Andy Konwinski等3. 《数据挖掘导论》作者：Pang-Ning Tan、Michael Steinbach、Vipin Kumar4. 《D3.js数据可视化实战手册》作者：琼斯（Murray John）备注：本大纲仅为课程设计参考范本，具体实施细节和教学安排将根据实际情况进行调整和优化。
门店数字化运营与管理-(教程+实训)课程标准
《门店数字化运营与管理》课程标准一、课程名称:门店数字化运营与管理二、适用专业:中等职业学校: 连锁经营与管理、市场营销、客户信息服务、电子商务、移动商务、网络营销、直播电商服务、高星级饭店运营与管理、农资营销与服务、宠物养护与经营等专业。
高等职业学校: 连锁经营与管理、工商企业管理、市场营销、电子商务、移动商务、商务数据分析与运用、网络营销与直播电商、酒店管理与数字化运营、餐饮智能管理、民宿管理与运营、化妆品经营与管理等专业。
高等职业教育本科学校: 市场营销、企业数字化管理、电子商务、跨境电子商务、全媒体电商运营、酒店管理、烹饪与餐饮管理等专业。
应用型本科学校: 工商管理、市场营销、电子商务、旅游管理、酒店管理等专业。
三、课程学时 /学分:128/8四、课程性质:门店数字化运营与管理是以门店的实际运营工作流程为蓝本, 聚焦关键工作领域, 将理论和实践技能有效融合。
从店铺的基础运营知识入手, 逐步加深难度, 全方位涉及店铺的运营、人员管理、财务管理等方面, 结合理论课程和实操课程, 符合学习者的学习规律, 建立学习者的知识体系。
通过理论知识和实操知识学习, 可以让学习者胜任相应岗位工作。
五、课程设计思路:本课程依照企业真实的门店数字化运营与管理工作岗位所需的知识和技能, 将整个教材内容划分为五个模块：模块一连锁门店基础运营与管理概述, 包含连锁门店基础管理、连锁门店组织架构搭建、连锁门店基础制度管理三部分内容；模块二门店全渠道数据分析与立体渠道推广分析, 包含：收银与采购数据汇总与分析、推广渠道精准选择与方案制定、KOL反馈数据分析与效率提升管理三部分内容；模块三门店顾客画像分级与客户服务, 包含顾客画像、会员数据建模分析、客户关系管理三部分内容；模块四门店QSC建设与现场管理, 包含QSC工作标准的制定、QSC工作标准的执行与监督、门店人、机、物的日常管理与5s现场管理方法三部分内容；模块五门店销售目标管理, 包含商品陈列管理、经营目标管理、营销活动推广三部分内容。
课程大纲《数字赋能：数字化转型策略与落地实践》
数字赋能：数字化转型策略与落地实践课程背景：战“疫”期间，助力线上交易、远程办公、在线教育，云服务无处不在；从流动人员健康监测，到疫情态势研判，大数据应用身手不凡；广泛应用机器人配送、无接触方舱CT、红外人体温度快速筛检仪，人工智能崭露头角……数字技术的普及运用，人们愈发感受到产业数字化的重要性。
近几年里互联网巨头攻城略地，其根本原因在对数据资产的极致应用。
阿里巴巴掌握了中国人的消费记录，腾讯获取了我们的社交关系链，滴滴出行和百度地图最清楚人们的行动轨迹，美团最了解我们的吃喝玩乐。
甚至人们平时用键盘和手机打字，也被搜狗掌握了我们的输入习惯。
这些沉淀的数据资产，对于企业而言就是核心竞争力。
然而，很多行业在大数据面前还显得比较迟缓，数据利用基本上处于信息查询、报表提交层面，主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘等深层应用。
数据开发意识不强，数据思维不足，数据应用滞后。
尤其在客户行为分析，消费心理捕捉、个性化服务与业务创新、洞察市场趋势等方面亟待提升。
此外，在基础数据管理、数据平台搭建、数据分析人才储备上比较欠缺，无法有效盘活数据资产，为企业经营决策提供有力依据。
在数字化背景下，如何借助大数据为管理和营销提供有力支撑，如何有效挖掘自身已经沉淀的数据，并实现跨行业、跨平台的外部数据资源整合，基于用户画像构建，实现大数据实现精准营销和创新服务，是现阶段企业管理者需要认真思考的。
课程目标：●了解数字化的时代背景和基础条件，正确认知大数据的应用价值；●透视大数据的基本规律和特性，掌握大数据思维，提高工作效率；●搭建数据管理平台，开展数据分析，发现数据背后的问题和机会；●基于数字化应用，优化业务流程，构建精细化、智能化管理体系；●为组织植入数字化基因，树立创新管理意识，持续的发现新机会。
课程时间：2天，6小时/天课程对象：企业管理层、相关岗位人员课程方式：讲师讲授+案例解析+互动交流+现场答疑课程结构：课程大纲引言：数字化时代企业生存之道——保持饥饿感1. 数字经济才是真正的“计划经济”2. 数据资产是企业发展的核心竞争力3. 数字化转型是双轮驱动的“一把手工程”第一讲：数字化背景下的商业变革一、大数据内涵定义和基础条件1. 阿里巴巴新战略：数字经济体2. 大数据三个要素1）大——海量，平台级2）数——信息，结构化3）据——精准、可依赖3. 大数据的六个特征4. 大数据的三种类型1）消费数据——多维度记录2）机器和传感数据——图文、语音、影像3）行为数据——位置、轨迹、交易5. 大数据+移动互联网1）终端普及率2）用户习惯3）支付体系6. 大数据+物联网1）物联网的三个基本特征2）物联网的本质：连接一切3）传感器——人类感官的延伸案例解析：万物互联——当尿不湿植入芯片7. 大数据+5G1）高速率：大幅提高传输速率2）低时延：端到端毫秒级时延3）大带宽：km²百万级设备接入4）广连接：应用场景更加丰富案例解析：消费互联网VS产业互联网8. 大数据+云计算1）大数据反哺云计算2）算力提升与算法优化3）企业上云和政务上云大趋势案例解析：过去一百年人类离不开电力，未来人类离不开算力9. 大数据+AI人工智能案例解析：百度AI战略——无人驾驶二、数字化转型面临的难点1. 数据思维：数据意识较弱，人才储备不足2. 数据采集：数据积累时间长，但质量不佳3. 数据开发：应用场景不够，缺乏业务突破点4. 数据应用：条件所限，缺少应用的成功案例5. 数据共享：数据不统一，难以发挥整体作用第二讲：数字化平台构建及应用策略一、大数据开发的重要性1. 发现运营存在的不足2. 市场变化和竞对动态3. 客户需求与极致体验4. 个性化营销方案制定5. 洞察行业周期性走势6. 为决策提供有效依据案例解析：什么是马云眼中的“新能源”二、大数据开发运营流程1. 数据采集2. 数据整合3. 数据清洗4. 数据分析5. 数据呈现6. 建模应用三、数字化管理与信息化构建1. 掌握业务板块与数据运行之间的底层逻辑2. 建立数据共享机制提升部门协同效率3. 设定关键指标，通过数据反馈进行科学决策1）业务改进措施2）绩效考核体系3）服务流程优化4）信息安全管理5）客服体系建设6）品牌建设4. 符合实际情况的数据开发流程1）数据接入2）数据整合3）数据清洗4）数据分析5）数据呈现6）建模应用实战分享：共享雨伞“JJ伞”数据管理平台搭建四、数字化运营及应用方向1. 产品研发：数据反馈与产品定位案例解析：从产品定义看众安保险如何玩转大数据2. 用户画像：消费者心理及行为分析案例解析：在非洲卖的最好的中国手机品牌3. 精准营销：痛点捕捉与需求触达4. 风险管控：数据监测与风险预警案例解析：上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示5. 运营效率：智能化和精细化管理6. 创新服务：客户个性化需求满足案例解析：门店暴增，“优剪”的大数据思维和颠覆式创新五、大数据分析挖掘方法和要点1. 统计性分析1）结合业务场景设定关键指标2）不同维度组合的统计模型3）导向性的数据提取案例解析：飞机真的是最安全的交通工具？实战分享：从某外卖平台的统计数据中，你能看出什么？2. 预测性分析1）捕捉各个因素之间的内在关联2）通过历史数据发掘规律和趋势3）风险评估，预判和管控案例解析：为什么电力数据真实反映了国民经济运行状况？3. 可视化分析1）形成观点和结论2）文不如表，表不如图3）呈现方式——Excel、PPT或其他分析工具4. 分析思维训练1）对比、转化、关联，横向与纵向扩展2）深入了解各业务板块，使分析工作贴合实际3）比数据分析更重要的是大数据思维和意识思维训练：为什么大部分人对中国房价走势预测失误？实战分享：如何通过数据分析识别已损坏的共享雨伞？第三讲：基于用户画像的精准营销和创新服务一、什么是用户画像1. 用户DNA2. 营销依据3. 效果转化案例解析：今日头条为什么让巨头们恐慌？二、用户画像构建1. 用户需求洞察1）用户角色属性划分2）用户真伪需求甄别3）保持倾听，独立判断案例解析：70后谈存钱、80后谈还钱、90后谈花钱2. 数据源的建立1）用户数据2）行为数据3）消费数据4）商品数据5）客服数据3. 用户画像模型1）群体画像模型2）购买兴趣模型3）产品定义模型4）风险管控模型案例解析：瞄准社区生鲜，钱大妈凭什么火爆？三、用户标签体系1. 用户的基础信息2. 用户的社会属性3. 用户的行为偏好4. 用户的心理特征5. 用户的异常情况6. 用户的使用特权实战分享：用户画像偏差：某厨具品牌线上推广遭遇的困惑四、用户画像建模规则1. 明确建模的目标和方向2. 掌握业务关联性和逻辑3. 必须结合实际应用场景4. 根据数据反馈优化模型实战分享：用户画像重构：某家电生产企业的营销模式转型策略第四讲：实体产业如何植入数字基因一、用户思维——为懒人服务1. 傻瓜式、简单可依赖2. 别让消费者做选择题3. 需求洞察与痛点捕捉4. 用户需求VS应用场景案例解析：邮政VS顺丰，用户的槽点在哪里二、产品思维——对一切有违人性的产品和服务保持愤怒1.无痛点，不产品（服务）2. 做减法，不做加法（功能）3. 小步快跑，快速迭代（效率）4. 避免过度的产品设计（机制）案例解析：马桶上的两个按钮VS苹果的HOME键案例解析：瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒三、平台思维——规则制定者1. 边际成本与规模效应2. 利益相关者的交易结构3. 四度法则：深度、广度、维度、力度实战分享：某新能源充电桩运营平台的纠结四、跨界思维——乱拳打死老师傅1. 挟用户数据重构市场空间2. 瓦解竞争对手的惯性生存条件3. “跨界打劫”VS“降维打击”4. “跨界打劫”的本质：场景转换与用户体验案例解析：谁夺走了分众传媒的电梯生意五、创新思维——做别人不做的事1. 创新不是瞎折腾2. 创新不是耍小聪明3. 创新是“有中生无”4. 微创新——保持饥饿感案例解析：马云声称的“珍珠港偷袭”。
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《大数据分析与企业经营管理》课程大纲
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蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知识创
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和手段，可以提供开具培训费的增值税专用发票。
【课程背景】
如何通过大数据分析了解客户的购买意愿和需求？如何科学组织大数据分析，从而指导
各项运营工作的开展？
如何通过大数据分析，来对产品的绩效分析，发现影响产品绩效的“罪魁祸首”，并进行
运营优化和管理？
如何系统化地整体打造和改进产品绩效？从市场运营到产品创新，如何进行改进？
企业如何有效的组织产品运营管理？日常的运营管理主要要做什么？
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上海蓝草企业管理咨询有限公司
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如何对产品进行市场细分和定位，挖掘潜在目标客户？刺激潜在需求？
如何组织各种营销活动，对产品进行展示和包装，提升销售转化率？
如何优化企业的产品组合，优化品类？设计商品套装、解决方案？
如何通过消费者研究，开展产品的改进和创新？提升产品吸引力？
本课程将全方位提供专有技术对电商平台进行全方位的设计和打造！包括以下四大模块内容
基于我们对企业产品生产经营过程和工作模型的多年研究，本课程就是提供一个整体的方法
论，拥有多项专有技术对企业产品进行整体的打造！
关于授课和服务方式
本课程在九阳市场运营中心、雅迪电动车市场部、良品铺子电商团队、中联中科
电商营销团队、湖北移动互联网运营中心等几十家企业进行落地实施！
第一节 大数据分析和产品绩效诊断——如何通过市场分析，发现影响产品绩效的原因？
第二节 消费者行为研究分析模型——客户为什么买或不买产品？各项市场分析模型和内
容是什么？
第三节 大数据分析项目的实施——企业如何有效构建数据采集和分析体系？
第四节 产品运营模式诊断和创新——如何通过市场研究结果，用于平台定位、品类管理、
商品组合、活动策划、销售转化、宣传、渠道和营销策略的改进！
第五节 大数据与用户需求分析挖掘——如何使用大数据分析用户使用过程中的种种问题
和需求？
有专门企业调研诊断
的工具和表单，可以
现场落地实施！
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全部基于自主研发的专有技术模型，促进企业绩效提升！
—— 评一个市场分析课程的好坏，一定要看有没专业的分析模型才能落地！——
【专有技术】：“基于营销场景的消费者购买心智分析模型”
涵盖对企业的
客户群分析、营
销转化、产品创
新度、经营成本
风险各环节的
诊断！