【课程背景】

截止2017年，中国已达9.5亿互联网用户，越来越多的人**移动互联网平台进行沟通、应用、采购商品。互联网思维的核心是“连接一切”，这就是“互联网 ”。可以说，未能足够利用互联网思维方式，没有把大数据与商业模式与用户连接起来的企业是没有未来的企业，必将被市场淘汰。

对电力行业而言，拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，并涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看电力行业、各企业大数据发展仍处在探索阶段。

因此大数据分析及挖掘已是电力行业、各企业无法回避的课题，也是新经济时代的机遇和挑战。培训课程将本着为企业培养大数据方面的知识及人才，从如何**数据分析、挖掘获得商机，如何提高产品到净利润转化率，降低经营成本和风险等方面全面提升企业竞争力。并以业务实战入手， 教授各知名大数据挖掘成功赢利模式等活动，帮助电力行业、各企业做好运营，体现大数据分析及挖掘对企业运营业务的价值。

【课程特点】

1. 大数据分析及挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。

2. 简明阐述什么是大数据分析与运营过程、O2O用户转换技巧流程。

3. 清晰系统的讲述数据挖掘的常用技术。

4. 实战应用于大数据运营主要应用领域以及与电力行业现状分析。

【课程对象】

电力行业各级管理者、市场、营销、销售人员、企业经营者、产品运营总监、产品经理、数据分析师等所有涉及大数据分析、挖掘、应用等人员。

【学员收益】

大数据时代的来临，使电力行业对大数据分析及挖掘人员的需求呈现爆炸性增长，其中实战能力在数据分析领域至关重要，一名出色的市场及营销人员需要**经历各种各样的实战分析案例来吸取经验教训以持续成长，光靠教科书上或者借鉴其他成功案例，不与电力行业实际情况结合，无法直接在企业“落地、见效”。随着行业需求的迅速增长，相关人员迅速提高自身实战能力的愿望正在变得日益迫切。

本课程定位为实战操作，围绕电力行业运用大数据主要方面开展：（1）网络管理和优化；（2）市场与精准营销；（3）客户关系管理，；（4）企业运营管理；（5）数据商业化指数据对外商业化。

在同步学习和操练中能超越方法和工具的局限，聚焦于对分析、挖掘经验的领悟，从而“学以致用、举一反三“地提高自身的实战能力，回到工作岗位上可以立刻解决企业实际数据挖掘的现实问题，为企业提升竞争力。

【课程形式】理论讲解、互动体验、实战演练、案例研讨、Q&A答疑；

【课程大纲】

上午9：00——10:00

一：认识互联网大数据时代

1、 当下互联网思维现象的深度思考

2、 中国互联网发展简史及成功企业案例分析

3、 互联网思维是什么？互联网 是什么？大数据是什么？

4、 互联网运营的实质——大数据运营

5、 互联网时代的企业创新策略——大数据运用

6、 大数据运用的本质就是赢得用户口碑

7、 大数据运营是延长企业生命周期的关键

分组讨论：当前电力行业对互联网思维及大数据有哪些需求

上午10：00——11:00

二：电力行业大数据应用发展展望

1、 企业运营核心竞争力的界定和特征

2、 **大数据了解你的用户需求

3、 赢在“大数据营销”——借势“社会化新媒体”

4、 互联网＋的动力: 大数据、云计算、工业4.0与物联网

5、 大数据运营推动传统企业互联网化

课间休息

上午11：00——12:00

三：各行业大数据应用案例

1. 电子商务与数据挖掘完美结合

A. 网站投资回报率的计算

B. 网站运营的指标体系

C. 客户价值的细分，如何做客户运营

D. ARPU值的关键作用与法则

2. 连锁零售企业管理利器

A. 购物中心业绩提升六大要素

B. 数据帮助提高销售量

C. 奇妙的关联销售

分组讨论：资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析

3. **数据挖掘改善企业营销模式

分组讨论：如何更有针对性的建立营销模式，从规模营销到定点营销

下午13：00——14:30

四：大数据应用概述

1. 什么要做数据挖掘——多学科的融合

2. 数据挖掘的功能：分类、预测、推估、关联、聚类、可视化

3. 如何**在线化收集、处理海量数据

4. 大数据管理四大要素

5. 数据挖掘建模、流程及分析指标

下午14：30——15:30

五：数据挖掘中的要点

1、 建立运营数据挖掘模型的4个步骤

2、 数据挖掘结果如何展现——可视化数据之美

3、 数据挖掘分析常用的工具

4、 如何写一份赏心悦目的数据分析报告——用数据看透问题

5、 数据挖掘分析中易犯的错误

课间休息

下午15：40——16:20

六：大数据如何在电力行业落地

1、 传统企业应用大数据技术与变革迫在眉睫

2、 大数据与营销模式的变化

3、 大数据与用户关系的变化

4、 大数据在企业中定位

5、 大数据企业组织结构——扁平化组织

6、 **流程体现大数据价值

7、 企业一体化端到端流程

分组讨论：企业目前的流程是否适应大数据运营

下午16：20——17:00

七：小试牛刀

实战练习：围绕企业运营特点，分组练习搭建以下四方面大数据模型：

（1）利用大数据进行精准用户定位，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；

（2）客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；

（3）企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；

（4）数据商业化指数体系的初步搭建和分析。