電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用

課程背景：

從IT到DT，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，很多企業(yè)經(jīng)營模式卻還停留在粗放狀態(tài)，這是對數(shù)據(jù)資源的極大浪費。當(dāng)前，移動互聯(lián)網(wǎng)高度普及，人們?nèi)粘缀跛械男袨?，都可以被記錄和儲存下來。這些沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，對于企業(yè)而言就是最重要的經(jīng)營利器。阿里巴巴掌握了中國人的消費記錄，騰訊獲取了我們的社交關(guān)系鏈，滴滴出行和百度地圖最清楚人們的行動軌跡，美團(tuán)最了解我們的吃喝玩樂。甚至人們平時用鍵盤和手機打字，也被搜狗掌握了我們的輸入習(xí)慣。這些沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，對于企業(yè)而言就是核心競爭力。

然而，很多行業(yè)在大數(shù)據(jù)面前還顯得比較遲緩，數(shù)據(jù)利用基本處于業(yè)務(wù)查詢、報表提交層面。主要是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的簡單加工，很少涉及數(shù)據(jù)挖掘深層應(yīng)用，數(shù)據(jù)開發(fā)意識不強，數(shù)據(jù)思維缺乏，數(shù)據(jù)應(yīng)用滯后。尤其在客戶行為分析，個性化服務(wù)與業(yè)務(wù)創(chuàng)新、洞察市場趨勢等方面亟待提升。此外，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)平臺搭建、數(shù)據(jù)分析人才儲備上比較欠缺，無法有效盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提升日常工作效率，為企業(yè)經(jīng)營改善提供有力依據(jù)。 ?

大數(shù)據(jù)是一座待挖掘的“金礦”，當(dāng)所有的交易記錄、行動軌跡、語音、影像、傳感信息等均可實現(xiàn)數(shù)據(jù)化，因而變得更加繁雜、更難把握。未經(jīng)篩選、清洗、分析、整合的數(shù)據(jù)，只是一堆無用的數(shù)字而已。只有將數(shù)據(jù)進(jìn)行加工比對、從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題和機會，才能把數(shù)據(jù)變成有效信息，才能實現(xiàn)從“數(shù)據(jù)管理”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的跨越。

數(shù)字時代，如何有效挖掘自身已經(jīng)沉淀的數(shù)據(jù)，并推動跨行業(yè)、跨平臺的外部數(shù)據(jù)資源整合，借助大數(shù)據(jù)管理開發(fā)為運營決策提供有力支撐。如何基于用戶畫像構(gòu)建，展開大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷和創(chuàng)新服務(wù)。如何通過大數(shù)據(jù)分析挖掘，實現(xiàn)流程優(yōu)化、智能風(fēng)控和效率提升，是現(xiàn)階段銀行業(yè)相關(guān)崗位人員必須掌握的業(yè)務(wù)技能。

課程收益：?

• 透視大數(shù)據(jù)的時代背景和基礎(chǔ)條件，正確認(rèn)知大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值
• 解析大數(shù)據(jù)基本要素特性和規(guī)律，培養(yǎng)數(shù)據(jù)思維，提高工作效率
• 掌握大數(shù)據(jù)管理和開發(fā)流程，消除信息孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)貫通閉環(huán)
• 結(jié)合自身崗位特性，展開數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的問題和機會
• 基于用戶畫像構(gòu)建，業(yè)務(wù)創(chuàng)新和渠道開拓，為客戶提供個性服務(wù)

課程時間：1天，6小時/天

授課對象：企業(yè)管理層、業(yè)務(wù)骨干、數(shù)字化相關(guān)部門人員

授課方式：講師講授+案例剖析+互動交流+現(xiàn)場答疑

課程大綱

第一單元：電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)開發(fā)和運營策略

一、大數(shù)據(jù)運營管理的難點

1.?數(shù)據(jù)思維：數(shù)據(jù)意識相對弱，專業(yè)能力欠缺

2.?數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)積累時間較長，但質(zhì)量不佳

3.?數(shù)據(jù)共享：數(shù)據(jù)難整合，無法發(fā)揮協(xié)同作用

4.?數(shù)據(jù)開發(fā)：應(yīng)用場景單一，缺乏業(yè)務(wù)突破點

5.?數(shù)據(jù)應(yīng)用：條件所限，缺少應(yīng)用的成功案例

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二、電力行業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)四大優(yōu)勢

1.?完整性——擁有最完備齊全的各行業(yè)用電數(shù)據(jù)

2.?連續(xù)性——不同周期內(nèi)真實客觀各項數(shù)據(jù)記錄

3.?多維性——時間、空間、地域和用戶多種屬性

4.?整合性——具有跨行業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)資源拓展能力

三、大數(shù)據(jù)管理與開發(fā)流程

1.?大數(shù)據(jù)三個要素

（1）大——海量，平臺級

（2）數(shù)——信息，結(jié)構(gòu)化

（3）據(jù)——精準(zhǔn)、可依賴

2.?大數(shù)據(jù)的三種類型

3.?大數(shù)據(jù)六個特征：時間、空間、行為、偏好、規(guī)律、預(yù)測

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4.?符合實際情況的數(shù)據(jù)開發(fā)流程

（1）數(shù)據(jù)采集

（2）數(shù)據(jù)整合

（3）數(shù)據(jù)清洗

（4）數(shù)據(jù)分析

（5）數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

（6）建模應(yīng)用

5.?數(shù)據(jù)管理平臺構(gòu)建三項要求

（1）建立數(shù)據(jù)共享機制，提升部門協(xié)同效率

（2）掌握業(yè)務(wù)板塊與數(shù)據(jù)運行之間的交互邏輯

（3）設(shè)定關(guān)鍵指標(biāo)，通過數(shù)據(jù)反饋進(jìn)行科學(xué)決策

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四、大數(shù)據(jù)分析挖掘方法和要點

1.?統(tǒng)計性分析

（1）結(jié)合業(yè)務(wù)場景設(shè)定關(guān)鍵指標(biāo)

（2）不同維度組合的統(tǒng)計模型

（3）導(dǎo)向性的數(shù)據(jù)提取

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2.?預(yù)測性分析

（1）捕捉各個因素之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)

（2）通過歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘規(guī)律和趨勢

（3）風(fēng)險評估，預(yù)判和管控

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3.?可視化分析

（1）形成觀點和結(jié)論

（2）文不如表，表不如圖

（3）呈現(xiàn)方式——Excel、PPT或其他分析工具

4.?分析思維訓(xùn)練

（1）對比、轉(zhuǎn)化、關(guān)聯(lián)，橫向與縱向擴展

（2）深入了解各業(yè)務(wù)板塊，使分析工作貼合實際

（3）比數(shù)據(jù)分析更重要的是大數(shù)據(jù)思維和意識

第二單元：基于用戶畫像的業(yè)務(wù)創(chuàng)新和渠道開拓

一、什么是用戶畫像

1.?目標(biāo)消費群體的DNA

2.?營銷決策的重要依據(jù)

3.?滿足用戶場景化需求

4.?獲得最佳的效果轉(zhuǎn)化

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二、用戶需求分析

1.?用戶角色屬性劃分

2.?用戶真?zhèn)涡枨笳鐒e

3.?保持傾聽，獨立判斷

4.?滿足需求/洞察需求/創(chuàng)造需求

5. 剛性需求/隱性需求/彈性需求/偽需求

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三、場景觸發(fā)需求

1.?鎖定用戶、產(chǎn)品和場景

2.?實現(xiàn)三者之間自然連接

3.?完成全流程閉環(huán)管理

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四、數(shù)據(jù)源建立

1.?用戶數(shù)據(jù)

2.?行為數(shù)據(jù)

3.?消費數(shù)據(jù)

4.?商品數(shù)據(jù)

5.?客服數(shù)據(jù)

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五、用戶標(biāo)簽體系

1.?用戶的基礎(chǔ)信息

2.?用戶的社會屬性

3.?用戶的行為偏好

4.?用戶的心理特征

5.?用戶的異常情況

6.?用戶的使用特權(quán)

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六、用戶畫像建模方法及規(guī)則

1.?明確建模的目標(biāo)和方向

2.?掌握業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性和邏輯

3.?必須結(jié)合實際應(yīng)用場景

4.?根據(jù)數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化模型

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七、業(yè)務(wù)創(chuàng)新和渠道開拓

1.?需求梳理與行為分析

2.?產(chǎn)品和服務(wù)賣點提煉

3.?畫像構(gòu)建和應(yīng)用場景

4.?渠道開發(fā)與精準(zhǔn)引流

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課程回顧、總結(jié)、分享和行動計劃

1. 當(dāng)前在大數(shù)據(jù)管理、開發(fā)和運營過程中，面臨哪些實際困難？需要獲得什么支持？
2. 大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用方面存在哪些短板，如何將用戶畫像構(gòu)建與現(xiàn)實業(yè)務(wù)場景相結(jié)合？

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