课程背景：

越来越多的传统企业**互联网进行转型，越来越多的人**移动互联网平台进行沟通、应用、采购商品，从而产生了海量的业务逻辑数据。可以说，未能足够利用大数据时代“创新”机遇的企业是没有未来的企业，必将被市场淘汰。

课程目标：

大数据思维已经成为企业业务运营、产品创新的基础指导思想，它基于由日常积累的大量行业及用户体验数据，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于产品研发和趋势决策。

课程时间：18小时（3天）

授课方法：理论讲授(40%) 案例分析、小组研讨(60%)

课程对象：适合了解互联网金融思维，本质和大数据的各级人员.

主训导师：马兆林（简介略）

课程大纲：

**章  数字经济机遇与发展

【课程背景】

****进行第三十六次集体学习中,**主持学习并发表重要讲话。在讲话中,**指出:“世界经济加速向以网络信息技术产业为重要内容的经济活动转变。我们要把握这一历史契机,以信息化培育新动能,用新动能推动新发展。要加大投入,加强信息基础设施建设,推动互联网和实体经济深度融合,加快传统产业数字化、智能化,做大做强数字经济,拓展经济发展新空间。”

数字经济已成中国经济新常态下的**新显学。因此,如何正确理解数字经济,如何正确理解数字经济和互联网、移动通信、云计算、物联网、大数据、区块链、人工智能等新技术之间的内在关系,如何摆脱“老办法不管用新办法不会用”的窘境,对于领导者和管理者来说都迫在眉睫。

**讲、数字经济中国发展现状

一、 数字经济的基本构成

1. 新基础设施：云网端

2. 新生产要素：数据

3. 新就业形态：自由职业者

4. 新产业组织：平台 个人

5. 新商业模式：C2B

6. 新治理模式：协同治理

二、 数字经济的基础框架

1. 支撑：智能硬件

2. 数据：打通与应用

3. 商业：运行机制

4. 治理：治理方式

三、 数字经济的5个核心

1. 平台：平台替代公司

2. 数据：数据实时在线

3. 智能：智能运营与决策

4. 融合：线上与线下融合

5. 普惠：人人皆可用、小微低门槛 案例分析：淘宝、滴滴、今日头条等

第二讲、数字经济国家战略

一、 中美数字经济的对比

1. 中美互联网人口的对比

2. 中美数字经济GDP对比

3. 未来数字经济的规模

4. 中美数字经济的各自特色

二、 新四大发明的科技图谱

1. 新四大发明：高铁、网购、共享、支付

2. DT基础设施

3. 原子世界和比特世界

4. 数字经济与实体延伸

三、通向数字经济的5把钥匙

1. 舆论之锁

2. 思维之锁

3. 社保之锁

4. 公平之锁

5. 税赋之锁

第三讲、科技驱动数字经济应用

一、5G物联网与数字经济

1、5G、物联网核心技术

2、5G、物联网趋势意义

3、物联网产业生态应用

二、AI大数据驱动数字经济应用

1、大数据与云计算


2、人工智能

3、区块链赋能数字经济

三、政务服务数字化的实践

1、政务服务数字化的背景

2、政务服务数字化的挑战

3、政务服务数字化的核心：网络协同

4、政务服务数字化的应用

案例：浙江“**多跑一次”、交通大脑等

第二章  数据分析思维与大数据应用

**讲、大数据思维

1. 深度解析互联网发展趋势

思考：中国经济如何**互联网成功“弯道超车”。

2. 中国互联网创业迭代发展的新模式

3. 企业如何在大数据环境下创新发展

移动互联网给汽车行业带来的新契机——物联网-车联网

思考：当下中国企业如何利用互联网跨域时空的特定，给企业经营加“杠杆”，从而实现高纬度竞争。

第二讲、大数据时代下的创新思维

1. 用户思维——观念创新

数据画像

——把握用户的核心需求

——如何利用用户体验开展营销

2. 跨界思维——战略创新

跨界分金

——行业边界的模糊

——如何做颠覆式创新

3. 平台思维——机制创新

生态构建

——建设生态圈

——如何建立互联网时代的联盟

4. 简约思维——管理创新

小而美的境界

——“简”是王道

——如何“简”而不“乏”

5. 大数据思维——技术创新

科技复兴

——大数据现代企业的仪表盘

——如何让大数据助力高效运营

6. 免费思维——业务创新

打造闭环

——羊毛出在狗身上让狗付费

——如何规划互联网时代的商业模式

7. 口碑思维——服务创新

——口碑的独特优势

——如何把握口碑的关键节点

第三讲、大数据决策思维概述

1. 大数据决策的核心——数据挖掘

2. 数据挖掘目的：如何理解和采集用户需求

3. 数据挖掘技术：分类、预测、推估、关联、聚类、可视化

4. 数据决策建模、流程及分析指标

第四讲、、如何培养决策新思维

1. 洞察：**数据精准把控用户需求

A． 用户需求数据研究与决策

B． 定位目标用户：建立初步用户画像，模拟使用场景

C． 完善数据体系：逐步验证需求的真伪

2. 体验：做用户喜爱的产品设计

A． 建立、衡量用户体验指标

B． 保证用户体验的方法

C． 数据分析决策：人物角色、故事板、偏好测试

3. 转化：数据决策从需求到功能再到产品

A． 业务需求、用户需求、功能需求、系统需求的关系

B． 如何提升营销转化率

——核心指标的维护

——卖点突出的设计

——关联营销

——提升复购率

第五讲、大数据决策思维如何落地

1、互联网运营在企业中的定位

2、**流程体系实施大数据决策管理

3、设计、构建大数据决策一体化端到端精益流程

4、建立大数据决策监控与评价指标体系