张涵诚大数据咨询和培训介绍
张涵诚：海关大数据平台建设和应用场景思考
张涵诚：海关大数据平台建设与应用场景思考文/张涵诚海关十三五规划明确指出，要运用大数据技术提升海关管理智能化水平。
要数据科学赋能海关，提高智能化水平的提高就一定离不开平台建设，也离不开大数据各种算法模型对于海关业务的驱动，更离不开贸易情报（海关数据的深度挖掘），因此笔者把海关大数据的平台建设和大数据应用场景的研究分享出来，抛砖引玉。
我们先来看看海关十三五规划里面提到的有关大数据的5个主要内容：1）建立海关大数据应用的统筹协调机制，落实牵头管理责任，形成职责明晰、共享共用、协同推进的工作格局。
2）结合“三互”大通关和“单一窗口”建设，按照国家“互联网+政务服务”技术体系建设标准，预留各类外部数据接口，推进技术融合、业务融合、数据融合，对接中央政府网站总门户和各地各部门平台，服务全国一体化的国家大数据中心建设。
3）适应海量、高增长和多样化的信息来源特点，在报关单、舱单等数据基础上，采用新的处理模式，广泛搜集与分析商品、行业、企业等相关的信息情报，为风险分析和防控提供统一的“数据池”。
实施信息情报先导战略，构建“广泛搜集、专业研判、科学处置、共享互联”的现代海关情报体系，充分发挥信息情报在海关监管和打私工作中的先导作用，实现对高风险目标智能感知、智能识别、精准锁定。
4）对海关综合业务管理平台进行集约化改造，建立运行监测、问题诊断、执行反馈、综合展示的数字化闭合管理机制，加强数据质量控制，发挥其海关业务管理信息化门户作用。
5）以智能化、自动化为方向，完善海关执法信息系统，建立预测性的企业信用评估模型和风险分析模型，实现计算机自动采集并形成布控参数，实现处置结果对参数、企业信用的自动调整，提升海关监管的针对性、有效性。
从规划不难看出，海关大数据的建设，第一要明确班子，第二要推进大数据行动纲要里面提到的三融合，并提供海关数据开放平台对接到个地方政府总站，第三在报关单，舱单等数据上要广泛书记情报，为风险分析提供数据池，实现智能感知，识别，第四对海关原有的业务平台做改进，进行业务的数据化和数据的业务化闭环管理，第五要建立智能化自动化方向；简单来说就是建立一个多方数据共享，互联互通的海关大数据平台，在上面重新构建新的业务系统，实现业务系统的互联互通，并利用大数据驱动海关、监管、征税、查私和编制海关统计智能化和自动化的处理。
张涵诚：大数据-智慧招商新思路
张涵诚：大数据-智慧招商新思路马云曾说，过去的招商是靠税收、土地和三通一平的优惠政策，未来的招商则需要大数据的支撑。
那么，如何认识大数据时代下招商引资工作的新变化，以及政府部门如何利用大数据实现招商引资的提质增效？作者 | 张涵诚本文长度为1800字，建议阅读4分钟招商引资是推动地方经济发展的重要抓手，然而随着我国经济发展进入新常态以及投资环境的新变化，政府招商引资工作也面临空前的挑战。
马云曾说，过去的招商是靠税收、土地和三通一平的优惠政策，未来的招商则需要大数据的支撑。
那么，如何认识大数据时代下招商引资工作的新变化，以及政府部门如何利用大数据实现招商引资的提质增效？大数据时代招商体系面临重大变革招商引资作为加快经济发展的重要途径，是吸引外部资金、技术，实现地方经济赶超的有效方法。
为了吸引更多的优质企业，各地纷纷出台优惠政策和措施。
随着地方政府不断介入，招商引资竞争的不断加剧，传统的招商模式中存在的问题也逐渐显现出来：如地方政府间的恶性竞争、区域福利和环境恶化、缺乏招商长远规划、产业结构布局和企业结构不平衡等。
事实上，这一系列问题本质上都是由于信息不对称，无法实现资源的最优配置。
为了破解目前盲目招商的困局，政府部门必须回答六个方面的问题：产业发展中各个行业的前景及预期市场价值有多少？现有产业发展状况和趋势是什么？行业领军企业的发展及战略布局是否已经考虑到，或将要考虑扩展到本地？对于需要招商的行业，其领军企业有哪几家？针对不同的行业领军企业，产业园需要提供哪些政策或区位上的便利条件？领军企业引进产业园的可能性有多大，如果完成引进，企业会带来多大的市场价值和影响力？然而，目前并没有行之有效的渠道及平台令政府招商人员在短时间内快速精准地查询相关信息。
大数据是解决当前招商困境的“一剂良药”大数据的出现为解决传统招商引资中的"尴尬"局面打开了一扇窗户。
大数据蕴藏着巨大的信息宝藏，在招商引资中，如果认识不到大数据的重要性，就没有开发利用大数据的动力，以至于“拿着金碗要饭吃”。
数据管理与分析培训
数据管理与分析培训本次培训介绍尊敬的各位学员，欢迎参加“数据管理与分析培训”。
本次培训旨在帮助大家掌握数据管理的基本概念、方法和工具，以及数据分析的技巧，提升数据处理和分析能力，从而在工作中更好地应用数据支持决策。
培训内容主要包括以下几个部分：一、数据管理基础介绍数据管理的定义、重要性以及数据管理的基本流程，帮助学员理解数据管理在组织中的作用。
二、数据清洗与整理详细讲解数据清洗的必要性，以及数据清洗和整理的方法和工具，提升数据质量，为数据分析做好准备。
三、数据分析方法介绍数据分析的基本方法，包括描述性分析、推断性分析等，帮助学员掌握分析数据的不同途径。
四、数据分析工具介绍常用的数据分析工具，如Excel、Python等，通过实际操作，使学员熟练掌握这些工具的使用。
五、数据分析实践通过案例分析和实践练习，使学员将所学的数据分析方法和工具应用于实际工作中，提升解决实际问题的能力。
六、数据可视化讲解数据可视化的基本原则和方法，以及如何使用工具进行数据可视化，使数据分析结果更加直观易懂。
本次培训采用理论讲解与实践操作相结合的方式，通过案例分析和实践练习，使学员能够将所学知识应用于实际工作中。
培训后，学员将能够掌握数据管理的基本概念和方法，具备数据清洗和整理的能力，掌握数据分析的基本方法和工具，以及数据可视化的技巧，从而在工作中更好地应用数据支持决策。
希望各位学员能够积极参与培训，充分利用这次学习机会，提升自己的数据管理和分析能力。
相信通过这次培训，大家会在数据管理和分析方面取得显著的提升。
以下是本次培训的主要内容一、培训背景在当前信息化社会，数据已经成为了企业的核心资产之一。
然而，如何有效地管理和分析这些数据，从而获取有价值的信息，已经成为许多企业面临的重要问题。
为此，我们特举办“数据管理与分析培训”，旨在帮助企业提升数据处理和分析能力，从而更好地支持决策。
本次培训的背景主要包括以下几个方面：1.数据量的激增：随着互联网和物联网的快速发展，数据量正在以惊人的速度增长，这使得数据管理和分析变得越来越困难。
孵化器开展的创业导师的突出服务案例
孵化器开展的创业导师的突出服务案例目录一、创业导师服务概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.创业导师的角色与职责．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22.创业导师服务的背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43.创业导师服务的目的和范围．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5二、创业导师服务案例精选．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51.案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6 1.1 项目背景及简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7 1.2 创业导师介入过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8 1.3 提供的核心服务与支持．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91.4 成果展示与影响评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．112.案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12 2.1 行业背景及现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13 2.2 创业导师介入方式与策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14 2.3 转型关键点的指导与支持．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．152.4 转型成果及启示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．163.案例三．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18 3.1 团队组建初期的问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19 3.2 创业导师的团队成员选拔建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．203.3 团队管理与运营指导．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．213.4 团队成长与成果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22三、创业导师服务亮点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．231.精准识别项目需求与瓶颈．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．242.提供个性化定制解决方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．253.构建创业者人脉与资源网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．264.跟踪评估与持续优化服务．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26四、创业导师服务效果评价．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．281.项目孵化成功率分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．282.创业者满意度调查．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．303.社会影响力评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．314.未来服务改进与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32五、结语．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．331.创业导师服务的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．342.孵化器与创业导师的未来发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35一、创业导师服务概述在当前创新驱发展的大背景下，孵化器所开展的创业导师服务成为支持初创企业成长的关键环节。
企业大数据思维培训课件PPT
建立数据激励机制
通过建立数据相关的激励机制，鼓励员工积极参与数据分析和应用工作。
定期开展数据相关的培训课程，提高员工的数据意识和能力。
提升员工数据意识和能力。
第三部分
数据采集存储
与处理技术探讨
随着技术的不断发展，大数据行业将呈现出更加多元化的发展趋势。
数据来源及采集方法论述。
企业内部数据
访问控制
通过身份验证、权限管理等手段限制对数据的访问和操作权限，防止数据泄露和滥用。
保障信息安全和隐私保护举措。第部分数据分析方法与实践案例剖析
随着技术的不断发展，大数据行业将呈现出更加多元化的发展趋势。
描述性统计分析
推论性统计分析
通过均值、中位数、众数等指标对数据的集中趋势进行描述，通过方差、标准差等指标对数据离散程度进行度量。
包括销售数据、库存数据、财务数据等，可通过企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等进行采集。
第三方数据
购买或合作获取行业报告、市场调研数据等，以丰富企业数据维度和深度。
社交媒体数据
利用爬虫技术从微博、微信等社交媒体平台抓取用户评论、点赞、转发等信息，分析用户行为和情感倾向。
物联网（IoT）数据
难以适应变化
传统决策模式局限性。
01
02
03
数据驱动决策优势分析。
快速响应市场变化
数据驱动决策可以实时监测和分析市场数据，帮助企业快速调整策略以适应市场变化。
降低决策风险
通过数据分析，可以更加准确地评估各种可能性和影响，从而降低决策风险。
提高决策准确性
数据驱动决策基于实际数据进行分析，能够提高决策的准确性和有效性。
第二部分
数据驱动决策
基于ICF的康复大数据理论架构研究
基于ICF的康复大数据理论架构研究目录1. 内容概述 (2)1.1 研究背景及意义 (2)1.2 ICF理论概述 (3)1.3 大数据在康复领域的应用 (5)1.4 研究目的与课题意义 (6)2. 文献综述 (7)2.1 ICF及其在康复领域的应用研究 (9)2.2 康复大数据的研究现状 (10)2.3 基于数据挖掘和机器学习的康复研究进展 (12)3. 基于ICF的康复大数据理论架构设计 (13)3.1 十核心概念 (14)3.2 数据来源与标准化 (17)3.3 数据模型与关系 (18)3.4 数据分析方法与技术 (20)3.5 架构设计与数据共享机制 (22)4. 基于ICF数据分析应用案例研究 (23)4.1 案例选择与数据采集 (24)4.2 数据预处理与分析方法 (26)4.3 研究结果及分析 (28)4.4 案例意义及启示 (29)5. 面临挑战与未来展望 (31)5.1 数据获取与隐私保护 (32)5.2 数据标准化与共享 (34)5.3 数据分析方法与模型创新 (35)5.4 基于ICF的康复大数据应用前景 (36)1. 内容概述本文旨在探究基于国际康复分类体系(ICF)的康复大数据理论架构研究。
随着大数据技术的不断发展，康复领域积累了海量的临床、生活和家庭数据，这些数据包含着丰富的康复信息，蕴藏着深层次的模式和规律。
ICF作为一个通用的国际标准模型，提供了一套清晰、体系化的框架，可以帮助我们理解和组织康复数据的各个方面，从功能障碍、活动限制到参与限制，以及环境因素和个人因素等多维度来分析和研究康复问题。
本文将首先对ICF框架进行深入探讨，分析其在康复大数据研究中的应用价值和相关挑战。
将综述国内外基于ICF构建的康复大数据理论架构的研究现状，包括数据建模、分析方法以及应用场景等。
1.1 研究背景及意义随着现代医学模式的转变和健康观的演变，康复成为促进疾病患者整体功能恢复的重要组成部分。
大学生创业项目计划书
大学生创业项目计划书目录一、项目概况 (2)1.1 项目名称 (3)1.2 项目背景 (3)1.3 项目目标 (4)二、市场分析 (5)2.1 行业分析 (7)2.2 市场规模 (8)2.3 市场需求 (10)三、产品与服务 (11)3.1 产品介绍 (12)3.2 服务内容 (12)四、团队介绍 (14)4.1 团队成员介绍 (15)4.2 团队成员分工 (16)五、营销策略 (18)5.1 定位策略 (19)5.2 推广策略 (20)六、财务预测 (21)6.1 初期投资预算 (22)6.2 营收预测 (23)6.3 成本预测 (24)七、风险评估与对策 (25)7.1 市场风险 (27)7.2 技术风险 (28)7.3 管理风险 (30)八、实施计划 (31)8.1 研发阶段 (33)8.2 测试阶段 (34)8.3 上线阶段 (35)九、总结与展望 (36)一、项目概况本项目旨在以创业的形式探索并实践创新商业模式，致力于为大学生提供平台及资源，激发创新思维与创业精神。
此项目集成了多项前沿科技，包括但不限于人工智能、大数据分析、云计算和移动互联技术，意在打造一个整合教育资源与市场需求的创新生态系统。
创意背景根植于对当前教育市场与新兴技术趋势的深刻理解，市场调研显示现有的教育资源分配不均，且科技与教育的融合尚不充分。
本项目力求打破这些界限，通过引入先进的技术手段，创造一个既能提升教育质量，又能推动大学毕业生就业的市场循环。
教育创新服务：开发基于人工智能的智能辅导系统，能够提供个性化学习路径，动态调整教学内容和难易度，适应不同学生的学习节奏。
市场对接平台：搭建一个双向交互的平台，连接创业团队与潜在投资者、市场合作伙伴和产业链上下游企业，促进教育与市场的有效对接与资源的优化配置。
创业孵化支持：为有志于创业的大学生提供资金支持、技术指导、市场分析、法律咨询等一系列创业孵化服务，降低创业门槛，提高创业成功率。
数据分析与决策培训
数据分析与决策培训本次培训介绍数据分析与决策培训旨在帮助学员掌握数据分析的基本技能，学会如何利用数据进行决策。
培训内容涵盖数据的收集、整理、分析以及决策的制定。
培训将教授学员如何收集和整理数据。
数据的质量对于分析结果的准确性至关重要，因此学员需要学会如何选择合适的数据来源，并进行有效的数据清洗和整理。
培训将介绍数据分析的基本方法。
学员将学习如何利用描述性统计、可视化等工具对数据进行初步分析，从而发现数据中的规律和趋势。
培训还将教授学员如何运用假设检验、回归分析等方法进行深入的数据挖掘。
在掌握了数据分析的基本方法后，培训将引导学员学习如何利用数据分析结果进行决策。
学员将学习如何设置决策目标，如何评估不同决策方案的风险和收益，并据此制定出最佳的决策策略。
培训将通过案例分析和实战演练帮助学员巩固所学知识。
学员将在实际操作中学会如何应用数据分析方法解决实际问题，并提升自己的决策能力。
本次培训适合那些希望在工作中更好地利用数据进行决策的学员。
无论您是刚刚接触数据分析的新手，还是有一定经验的专业人士，都可以从本次培训中获得有价值的知识和技能。
通过本次培训，学员将能够掌握数据分析的基本方法，学会如何利用数据进行决策，从而提高工作效率，提升决策质量。
让我们一起学习和成长，让数据成为我们工作更好的助力。
以下是本次培训的主要内容一、培训背景在当今这个大数据时代，数据分析与决策能力已经成为各行各业必备的核心技能。
越来越多的企业开始重视数据分析在决策过程中的重要作用，而对数据的挖掘和分析也成为了提升企业竞争力的重要手段。
然而，很多人虽然意识到了数据分析的重要性，却缺乏必要的知识和技能。
因此，我们特举办本次“数据分析与决策”培训，旨在帮助大家提升数据分析能力，更好地应用于实际工作中。
二、培训目的本次培训的主要目的是帮助学员掌握数据分析的基本技能，学会如何利用数据进行决策。
具体来说，培训目的如下：1.学会数据的收集和整理方法，确保数据分析的准确性。
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1、关于大数据赚钱
1.大数据的价值是没有问题的，可是它的商业价
有超过10亿人
用； 2.简单举例：100元发掘了10元价值，如果销售 给8个人，亏20，销售给80个人赚700，利润极高；
2、关于大数据商业模式
• 目前的大数据仍停留在概念系统建设的初级阶段，解决现有数
方法论
1. 大数据业务咨询的原则 2. 大数据业务咨询需要的工具与人才 3. 大数据驱动的应用场景汇总 4. 数据交易和数据治理平台 5. 大数据的行业研究与分析 6. 市场策略
渗透在大数据的整个生命周期咨询方案
采集
产生新 数据
提炼
应用 标签
7
关联
整个业务生命周期的大数据咨询
社会化 客户 口碑 线索
3、关于大数据价值
1. 发现大数据的价值，如同发现新文明！ 2. 数据是群众智慧，将协助个体进行科学决 策！ 3. 实时在线，预测未来趋势！ 4. 商机、产品创新、营销、管理、安全管控 等 5. 开放数据、是人类历史上最伟大的进步！
4、大数据与营销
1. 科学和艺术的有机结合
2. 数据更快、更准，艺术更富有感染力！
张涵诚，亚信大数据高级顾问，中关村大数据交易产业联盟 副秘书长，中国通信协会顾问专家，北大电子商务总裁班特 聘讲师、大数据课题组主任，曾在用友、SAGE、创新工场、 百分点科技、800APP，微众传媒等公司人高管、秦仁居餐饮 公司创始人，中国计算机学会会员，从2010年开始，参与了5
个”数据题材“的创业公司，曾为多家知名企业和创业公司
自 然
10.推理VS演绎
大数据探究：推理VS演绎，用01计算机技术釆集了部 分数据，应用了一些数学算法，选择了一种经验场景， 推理出一种结论，釆集不全，算法不准，场景不对， 推理有误。 研究了一，生二，二生了三，三生了万物，掌握易经 的古代人能掐会算，预测，演绎有根。这就是祖先的 易经文明 谁更了解大数据？ 一时二运三风水四积阴德五读书，这就是已经对于社 会的大数据结论
3. 科学提升在理性范围内、艺术则非理性！ 4. 大数据目前贡献最多的还是在营销！
艺术价值>数据机制
5、大数据+物体=智能
1. 心中有数为智慧、物中有数及智能！ 2. 数据给人类提供了造物的素材，使人有了 学习上帝造物的本领； 3. 大数据渗透到了所有场景，让物体智能， 行为智能，谁学习谁受益，请用大数据帮 助XX进行变革造句（这几个说过了，说话， 治病，吃饭，旅游，吵架）；
易经就是大数据思维
分享经济与大数据的关系
1. 从所有权的信息价值 到使用权的信息价值 2. 从产生数据对于自身的价值 到信息对于其他行业的价
值
3. 从单一的数据价值 到多元的数据价值
4. 从单一的数据生命周期 到可以重复的利用的数据生命
周期 5. 从小密度到多密度 6. 从小价值到大价值
大数据六大门派
5. 大数据技术关键应用个性化推荐引擎
个性化推荐引擎2个小时
1. 个性化推荐引擎的价值和意义 2. 个性化推荐引擎的实现方法和推荐逻辑
3. 个性化推荐引擎的应用场景
4. 个人标签系统介绍
5. 推荐引擎案例剖析
6. 个性化EDM介绍
7. 个性化推荐引擎的误区ຫໍສະໝຸດ 例8. 网上商城的部署案例
用5W1H了解大数据 大数据基础概论 1.5个小时
7. 数据资产登记的价值
数据资产变现数据资产管理1个小时
1. 大数据交易市场生态分析是
2. 数据交易市场介绍
3. 数据资产登记 4. 数据资产评估 5. 数据资产贷款 6. 数据资产股权融资
大数据营销2天
1. 大数据技术、思维下的时代变革 2. 大数据基础概论 3. 营销变革背景分析
4. 大数据营销工具介绍
据量增加、处理速度快速处理的问题，很少有大数据平台真正 运用自身的大数据，完成真正的产品创新，而非渠道的拓展。 • 就技术收益而言，营销的： • 商品推荐、广告推荐、阅读推荐、人才推荐、旅游推荐搜索悠
优化都是有收益的；就安全而言：有合规、预警和智能巡检，
是可以节省成本的、提高效率的；就产品创新而言，没有见到 实物的产品创新案例；UGP（用户创造产品）平台会比较酷？
4. 分析算法：聚类、MapReduce、亚线性算法
5. 大AS、Splunk、 华院数据、TRS系统、国云可视化
具体内容和老师
课程名称 大数据基础概论 大数据架构师 老师 张涵诚 陈志诚 老师公司 亚信 华为
大数据分析师
互联网思维精髓介绍
1
用户思维
2
简约思维
3
极致思维
4
迭代思维
5
流量思维
6
社会化思维
7
大数据思维
8
平台思维
9
跨界思维
面向就业
四大技术培训需求
1. 架构师
2. 分析师
3. 系统开发工程师 4. 应用算法工程师
课程架构
1. 系统架构：Hadoop、Hive、Pig、HBase、Mahout 2. 产品应用：个性化推荐、搜索、爬虫技术 3. 相关技术：索引、存储、安全、可视化
北京西普阳光教育
最顶级的课程设计，最强大的授课团队、最实战的数据应用经验
移动互联网国际大会 科技信息分享国际会议
咨询和服务过的企业
中国移动 中国电信
创新工场
京东 阿里巴巴
苏州科技局
用友软件 淘宝
阿里巴巴
凡客 京东
我们工作的关键词
数据
电子商 务 客户 移动社 互联网 位置服 务
交
平台经 济
品牌 成功收益的 收益者 2）创业企业：通过爬虫或者js代码或者客户端收集的 数据，以此来进行数据业务创新的 实战派 3）IDC、麦肯锡、宏源证券、各种研究院，学院派； 4）拥有数据但仍将在探索的。 5）大企业，银行、证券、大型零售，制造； 6）媒体人
张涵诚介绍
做大数据营销、个性化推荐系统，用户体验、用户评价管理、 社交企业、微博营销、CRM系统建设、创业咨询服务。15年
IT大数据管理咨询经验。曾培训客户涵盖中国移动中国工商银行、中国银行、深圳航空、贵阳 数博会、IT168、CSDN等机构媒体专业评论顾问；慧科教育大 数据特约讲师，萝卜科技大数据特约讲师； 微博：@张涵诚大数据 QQ：4622808
百分点科技
用友集团 优酷 极客创始人 亚信大数据
课程5特点
1. 带着问题来、带着答案走
2. 资源共享、不仅是静态知识、更是动态人脉 3. 互动教学、启发教学、案例剖析 4. 现场解决需求和问题 5. 个性化课程设计
关于我们
主办单位：数据服务
指导中心：商务部培训中心
协作机构：中国物联网中心 北京理工机构继续教育学院 大数据交易产业联盟 北京科委
Web智能分析 业务分析
口碑营销
营销变革
口碑营销的定义
口碑的制造和传播
口碑的营销的模式 口碑营销案例 实战案例剖析 口碑营销误区
巨头公司大数据观点
Splunk的大数据理念
IBM大数据理念
Tableau大数据理念
大数据生态分析 大数据驱动产业变革
大数据时代的网络营销—课程结构
大数据的价值与行业应用 深入理解在线广告市场 如何理解互联网品牌广告 用数据进行受众定向 竞价广告和搜索引擎营销 实时竞价与个性化营销
服务
机会
生产
订单
培训体系
大数据培训
面向管理：思维和策略 面向技术：应用与系统落地
大数据产业生态分析1.5个小时
1. 大数据国家政策分析 2. 共享数据是大数据的入口之一 3. 大数据行业分析
4. 大数据商业模式和盈利分析
5. 上市的大数据公司独特优势（产品能力，市场能力）
6. 大数据交易市场分析
7、关于大数据的商业模式
• 免费数据，收费api，会不是大数据最佳的 商业模式？Salesforce超过一半的收入： Salesforce 23亿美元的年收入中超过的一半 的收入是通过API产生的； 50亿笔交易：Google 每天通过API处理50亿 笔交易 130亿笔交易：Twitter每天通过API处理130 亿笔交易 1万亿笔交易：亚马逊每天通过API处理1万 亿笔交易，你来谈谈
大数据咨询和培训
面向管理&面向就业&战略规划
涵诚“悟”道
人
大道自然至简 张作中
诚、美、精神 寻找
道
事
术
财
持续、稳健 雷军
正、新、悦 策略
咨询体系
4V一体的咨询体系
• 人 • 系统 • 数据 • 应用场景 • 战略、 • 管理 • 运维、 • 分析
4要素
4层面
• 技术培训
• 战略培训
4课程
4系统
大数据基础概论 大数据50个案例 国际国内大数据发展状况
我的十大观点
数据驱动的电商业务课程内容
商业行为的6大问题
用户评价驱动购买
个性化推荐驱动购买
社交关系驱动购买 4个核心指标的经验
个性化电子商务的未来
大数据与口碑营销
现代营销的三个特点
搜索营销VS推荐营销
口碑营销的方法和手段
微信和微博营销
微营销产业分析
储 —— 数据处理 —— 数据分析 —— 数据发布、 展示和 应用 —— 产生新数据” 整个数据价值的闭环。
9、当大数据智能PK自然
智能是人类的智能 智能是机器和人交互 智能是懂你 智能改变生活 智能是提高 自然是宇宙的规律 自然创造了人 自然让万物共生 自然超越智能 自然可以创造
智 能
也许智能是自然的产物
8、大数据对企业的价值
• 各行各业都有大数据驱动的业务变革，任何一个行业 • 从社会化客户---原始的线索客户-----线索-机会-----