主講老師: 李勇（培訓費：2-2.5萬元/天）
工作背景：
山東大學研究生 計算機專業(yè)華為高級項目督導百度產品經理上海鯨工COO易車VP互聯(lián)網(wǎng)產品及運營專家
主講課程：
一、數(shù)字化（思想、經濟&商業(yè)、工具）認知篇：01 數(shù)字化底層邏輯及思想：數(shù)字化底層邏輯、企業(yè)數(shù)字化思維、企業(yè)數(shù)字化落地的思維方法論；02 數(shù)字化經濟&商業(yè)：數(shù)字化經濟及趨勢發(fā)展、數(shù)字化商業(yè)模式...
《制造業(yè)大數(shù)據(jù)綜合應用和發(fā)展解析》課程大綱詳細內容
課程分類： 智能制造大數(shù)據(jù)
課程目標：
培訓完結后，學員能夠：
了解大數(shù)據(jù)和云計算時代給企業(yè)帶來的機遇
了解大數(shù)據(jù)和云計算時代新經濟體的模型和服務及盈利模式；
了解大數(shù)據(jù)應用經驗和技術架構；
了解DT時代新零售、新技術、新能源、新制造及新金融之間的關系；
了解DT時代客戶畫像的建立方法以及產品設計的優(yōu)化策略
了解DT時代數(shù)據(jù)營銷的基本方式
了解DT時代數(shù)據(jù)分析的邏輯思路和具體的辦法
了解DT時代產品定位和市場營銷定價策略
課程對象：1、企業(yè)希望了解大數(shù)據(jù)時代新經濟體、大數(shù)據(jù)基礎概念和商業(yè)架構以及商業(yè)應用和落地的人士。
課程時間：2天 (12小時）
單元一 企業(yè)為什么要重視大數(shù)據(jù)
1、什么是大數(shù)據(jù)
2、互聯(lián)網(wǎng)時代帶來的大數(shù)據(jù)的革命
3、大數(shù)據(jù)的思考
4、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能及物聯(lián)網(wǎng)之間的邏輯關系
單元二 制造行業(yè)面對產業(yè)互聯(lián)和數(shù)據(jù)時代的企業(yè)效率提升
1、如何通過云計算和大數(shù)據(jù)讓自身產業(yè)的物流倉儲效率最大化提升
1）智能倉儲是物聯(lián)網(wǎng)時代的趨勢
2）智能倉儲和智慧物流對于我們有哪些幫助
2、 云計算和大數(shù)據(jù)是如何改變產業(yè)金融的
1）傳統(tǒng)企業(yè)應該如何面對新金融
2）傳統(tǒng)企業(yè)在新金融中的機會點
3）產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)金融和數(shù)據(jù)金融的區(qū)別是什么
單元三 大數(shù)據(jù)時代產品設計和用戶畫像及大數(shù)據(jù)營銷
1、DT時代產品定位核心功能
2、UED設計師應該具備的三種心態(tài)及知識圖譜
3、理解什么是數(shù)據(jù)時代下的設計體驗及產品交互
4、產品管理體驗管理與創(chuàng)新
5、什么是數(shù)據(jù)設計，如何做好數(shù)據(jù)鏈條設計
6、數(shù)據(jù)時代用戶畫像概述
7、數(shù)據(jù)時代企業(yè)營銷概述
案例：阿里內部產品設計，滴滴打車全體驗設計。
單元四 傳統(tǒng)制造業(yè)如何通過數(shù)據(jù)化向智慧制造轉型
1.數(shù)據(jù)化與智能制造
2.人工智能特征分析
3.工業(yè)機器人與智能制造
4. 物聯(lián)網(wǎng)與智能制造中的應用
5.大數(shù)據(jù)與智能制造中的應用
6.制造業(yè)向智慧服務業(yè)的轉型
7.雷軍如何用“互聯(lián)網(wǎng)+”制造業(yè)？
【小組討論】小米模式可以復制嗎？
【案例分析】海爾的互聯(lián)網(wǎng)工廠與智能制造創(chuàng)新實務分析
【群策群力】智能制造如何在我們公司落地生根？
單元五 數(shù)據(jù)化將對制造業(yè)帶來的影響
1、良品優(yōu)化
2、工業(yè)AI質檢
3、能耗優(yōu)化
4、預測性維護
5、銷售預測
6、遠程運維
7、智能排產
8.精益管理
單元八 制造業(yè)如何做好數(shù)據(jù)分析
1、數(shù)據(jù)分析是神馬?數(shù)據(jù)分析基本過程？
2、數(shù)據(jù)分析面臨的常見問題
不知道分析什么（分析目的不明確）
不知道怎樣分析（缺少分析方法）
不知道收集什么樣的數(shù)據(jù)（業(yè)務理解不足）
不知道下一步怎么做（不了解分析過程）
看不懂數(shù)據(jù)表達的意思（數(shù)據(jù)解讀能力差）
擔心分析不夠全面（分析思路不系統(tǒng)）
認識數(shù)據(jù)分析
什么是數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析的三大作用
數(shù)據(jù)分析的三大類別
3、數(shù)據(jù)分析需要什么樣的能力
懂業(yè)務、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現(xiàn)
4、大數(shù)據(jù)應用的四層結構
數(shù)據(jù)基礎層、數(shù)據(jù)模型層、業(yè)務模型層、業(yè)務應用層
5、數(shù)據(jù)分析與挖掘在企業(yè)中的應用
單元九 制造業(yè)數(shù)據(jù)分析基本過程
1、數(shù)據(jù)分析的六步曲
2、步驟1：明確目的--理清思路
先有數(shù)據(jù)還是先有問題？
確定分析目的
確定分析思路
3、步驟2：數(shù)據(jù)收集—理清思路
明確收集數(shù)據(jù)范圍
確定收集來源
確定收集方法
4、步驟3：數(shù)據(jù)預處理—尋找答案
數(shù)據(jù)清洗、轉化、提取、計算
數(shù)據(jù)質量評估
5、步驟4：數(shù)據(jù)分析--尋找答案
分析方法選擇
構建合適的分析模型
分析工具選擇
6、步驟5：數(shù)據(jù)展示--觀點表達
選擇合適的可視化工具
選擇恰當?shù)膱D表
7、步驟6：報表撰寫--觀點表達
選擇報告種類
完整的報告結構
8、數(shù)據(jù)分析的三大誤區(qū)
