企业大数据应用

第一章：大数据简介

1.大数据产生的历史背景

2.大数据的定义

3.数据的内涵

4.数据价值链

5.大数据的4V特征

第二章：大数据带来的思维变革

1.随机样本与全体数据

2.更杂：不是精确性，而是混杂性

3.不是因果关系，而是相关关系

第三章：大数据时代的商业变革

1.数据化：一切皆可“量化”

2.数据创新

3.移动运营商与数据再利用

4.微软与谷歌的拼写检查

5.大数据决定企业竞争力

第四章：大数据成为资产

1.运营商的数据资产

2.数据资产评估模型

3.数据资产的积累

第五章：大数据时代的商业创新方法

1.数据化：一切皆可“量化”

2.数据创新

3.移动运营商与数据再利用

4.微软与谷歌的拼写检查

5.大数据决定企业竞争力

第六章：大数据+零售=新零售

1.传统百货业新零售模式

2.传统百货O2O的两个应用场境

3.美国百货的全渠道销售模式

4.如何实现零售的数据化

5.无人超市

6.用新技术获取零售数据

案例1 ：农夫山泉用大数据卖矿泉水

案例2：Zara的快时尚

案例3：用数据构建不一样的大悦城

7.沃尔玛—案例

第七章：大数据分析方法与购物篮分析

1.啤酒与尿布的数据分析

2.商品表现的相关性

3.数据分析方法

3.1聚类图

3.2热图

3.3相关性分析

第八章：工业大数据

1.智能制造：大数据循环

案例：产品故障诊断与预测，这可以被用于产品售后服务与产品改进

案例：工业供应链的分析和优化

2.智能机器人

3.以“尚品宅配”为案例分析主控式创新工具

4.智能制造核心——CPS

案例：三一重工：“ 挖掘机指数”告诉你不一样的中国经济

案例：兰光科技：设备物联网大数据，助力中国智能制造

第九章：大数据服务农业

1.农业大数据时代应用场景

2.农业大数据案例

案例：生长管理决策—Granular

案例：FarmLogs

案例：农信互联：猪联网打造养殖人的快乐生态圈

案例：龙信思源：大数据助力现代农业全产业链转型升级

案例：嘉禾感知：农业物联网重新定义农业

第十章：大数据舆情

1.互联网舆情现状

2.很多事件，都源自一个帖子

3.舆情工作中遇到的问题

4.舆情监测系统能做什么

5.舆情监测的挑战

第十一章：大数据与人工智能

1.AlphaGo的核心方法

2.策略网络和价值网络

3.深度神经网络与蒙特卡洛搜索树

4.人工智能的定义

5.人工智能发展路线图

6.视频识别与人脸识别的应用

第十二章金融大数据

1.大数据在银行业的应用场景

2.薄荷网与智能投顾

3.京东的大数据金融

案例：Zestfinance

4.互联网保险

案例：UBI车险

案例：大数据助力保险转型

案例：大数据助力银行精准营销

5.大数据用于风险防控

案例：大数据推动信贷业务创新

案例：品值“让手机号等于信用”

案例：最高法院联手芝麻信用利用大数据让“老赖”无处可躲

案例：大数据有效对银行信用卡申卡欺诈预警

案例：银行客户情报系统

第十三章：大数据与精准营销

1.    大数据+物联网

案例：Prada零售

2.精准营销的流程

3.基于大数据的深度消费者洞察

4.制定渠道及营销战略

案例：O2O 大数据营销精准触达家电用户

案例：大数据在互联网广告精准投放中的应用

案例：大数据让企业决策更智能

案例：位置大数据赋能实体零售变革

案例：纸牌屋利用大数据突破收视率

第十四章：大数据医疗

1.    大数据+健康云

2.    体检行业的互联网化

3.    在线医疗与移动医疗

4.    医疗服务O2O

第十五章：大数据与人工智能对汽车行业的革命

1.无人驾驶汽车的发展方向

2.汽车企业遇到新挑战

3.汽车企业在互联网时代的三条路径

案例：颠簸的街道