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- 骆飞
- 所在地:
湖北省 武汉
- 擅长领域:
大数据营销
- 所属行业:IT|通信|电子|互联网 通信电信运营、增值服务
- 市场价格:
(具体课酬请与讲师沟通确定)
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主讲课程:《移动互联网业务与运营提升》
《数据与流量分析》
《解决方案设计与呈现》
《4G-LTE系列课程》
《通信行业微博营销技巧》
《大数据》
《全业务下集团客户营销》
《云计算基础》
《云计算hadoop》
《云计算与金融行业信息化》等
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第一章 云计算概述
1、云计算的概念。
2、云计算的发展历程与现状。
3、云计算的特征.
4、云计算的主要应用形式。
5、云计算体系结构
6、典型的云计算平台与云应用
7、云计算的发展前景
第二章 云计算核心系统
1、。云计算系统需要什么样的核心系统。
2、云计算核心系统的核心是什么。
3、云计算核心系统可以运行什么应用。
4、云计算系统解决了那些互联网电视核心问题
第三章 互联网电视
1、互联网电视的发展历程。
2、互联网电视的分类。
3、互联网电视的一些误区.
4、互联网电视的主要应用形式。
5、互联网电视发展趋势
第四章 互联网电视、智能电视、云电视
1、。智能电视的定义。
2、云电视的特征。
3、三种电视的相同点和不同特征。
4、广电行业未来的发展方向
5、在云计算时代的行业竞争
第五章 政府与云计算
1、。云计算时代政府的作用。
2、云计算时代国家的媒体主权。
3、地方政府如何规划云计算和互联网电视产业。
4、如何将云计算转化为生产力,促进互联网电视发展
5、互联网电视如何应用于民生重点行业
第六章 互联网电视的云计算解决方案
1、互联网电视台构架。
2、互联网电视机工作原理。
3、互联网电视的国际标准和国家标准。
4、互联网电视的运营模式和监管政策。
5、传统电视行业的变革。
6、主流IT厂商的视频云计算解决方案
7、手机终端的互联网电视服务
第七章 云计算支撑平台
1、新媒体支撑环境要求。
2、海量电视智能云处理平台。
3、内容分发和认证。
4、互联网电视服务门户。
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第一讲:云计算概述
1.云计算成为IT发展趋势
2.云计算定义
3.云计算的类型和服务层次
4.云计算构架
5.云计算的优势
第二讲:云计算主要技术
1.云计算的核心
2.云计算技术框架
Level0视图
Level1视图
3.云服务提供
4.基础架构云计算架构
5.主要虚拟化技术
小型机虚拟化技术
X86虚拟化技术比较
服务器虚拟化的限制
SAN存储虚拟化技术
基于集成化设备的虚拟存储
基于智能交换机的虚拟存储
基于存储阵列的虚拟存储
6.IBMXIV
7.网络技术路线图
第三讲:云计算产业及应用
1.云计算下的商业模式
2.云计算下的应用开发模式变化
3.云计算产业链
4.云计算三个主要领域的典型应用
GOOGLE——互联网领域的神话
Amazon——机缘巧合的成功者
Salesforce.com——租用服务的创新者
5.元计算目前面临的问题
6.云计算应用的可靠性
第四讲:云计算与电信运营商
1.电信运营商在云计算产业链的角色
2.电信运营商引入云计算的优势
3.云计算运用的驱动力
4.电信运营商引入云计算的切入点
5.国外运营商的实践
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第一讲:Hadoop概述
1.什么是Hadoop
2.为什么要选择Hadoop
3.Hadoop关键词和术语
第二讲:Hadoop的单机部署
1.部署条件
支持平台
所需软件
安装软件
2.下载源
3.运行Hadoop集群的准备工作
4.Hadoop单机操作方法
5.伪分布式模式的操作
配置文件
免密码Shh设置
执行程序
第三讲:Hadoop集群搭建
1.Hadoop软件安装
2.Master配置
3.Slave配置
4.初始化和启动Hadoop集群
初始文件系统
启动Hadoop
停止Hadoop
5.测试用例
6.管理界面与命令
第四讲:Hadoop架构分析
1.HDFS特点与角色
2.MapReduce介绍
3.综合架构分析
4.Hadoop应用
第五讲:Hadoop系统维护
1.Hadoop的系统监控
2.Hadoop中的命令总结
3.NameNode与JobTracker单点故障说明
4.经验总结
5.其它日常问题说明
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第一章商务智能概述
1-商务智能简介
商务智能应用领域
商务智能发展前景
示例:中国移动经营分析系统简介
2-数据仓库概念
数据仓库概述
数据仓库的体系架构
3-面向数据
数据粒度
数据仓库的应用领域和案例分析
常用数据仓库产品介绍
4-元数据管理与ETL概述
第二章多维数据技术
1-数据仓库与数据模型
2-维度表与事实表
星型模式
雪花模式
事实星座模式
3-联机分析处理OLAP概述
OLAP的前端分析策略
实验:使用OLAP工具建立及浏览多维数据集
4-数据挖掘系统的分类
5-数据挖掘中的数据预处理
实例:移动通信客户流失分析数据预处理
6-数据挖掘过程CRISP-DM简介
第三章相关分析和因子分析
1-主成分分析
2-预测与回归分析
3-关联规则挖掘
4-Apriori算法介绍
实例与讨论:关联规则行业应用
5-分类方法
决策树
神经网络
其他分类方法
各种分类方法比较
实例与讨论:分类方法行业应用
第四章聚类分析
1-划分方法
2-分层方法
3-基于密度的方法
4-异常分析
实例与讨论:聚类行业应用
数据挖掘模型评价数据挖掘的应用和发展趋势
常用数据挖掘工具介绍
实例:使用数据挖掘工具Clementine进行数据挖掘建模
课程回顾与总结
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第一章数据汇总与分析的基础
1-Excel的几个实用数据处理技能和技巧
2-管理软件导入数据的高效数据整理与处理
3-从海量数据中快速高效提取关键数据
4-表格架构的重新搭建
第二章数据动态汇总与分析实用技能及其实际应用
1-Excel的几个实用函数和实用技术
2-灵活的可以查看任意时间段的汇总分析表模版
3-大量工作表的快速汇总与灵活分析
4-与管理软件整合的动态汇总与分析
5-制作动态的滚动汇总分析模版
实际应用之一:利润表动态分析模版
实际应用之二:预算执行情况动态分析模版
实际应用之三:人工成本动态滚动跟踪分析模版
实际应用之四:产品标准成本滚动汇总分析模版
实际应用之五:经营业绩滚动分析模版
实际应用之六:人力资源状况多维度分析模版
第三章数据挖掘技术及其实际应用
1-数据透视表分析数据的实用方法和技巧
2-实际应用:从不同角度挖掘数据信息
3-利用数据透视表快速汇总大量工作表
4-快速汇总其他工作簿的多个工作表数据
5-以数据库数据进行深度挖掘和分析
第四章利用图表展示分析结果
1-画龙点睛:突出图表的重点信息
2-使用组合图表达更深层的数据信息
3-动态图表:让图表灵活展示需要的信息
4-各种汇总分析图表案例集萃
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第一章 数据挖掘简介
1- 数据挖掘的起源
2- CRISP-DM方法论
3- 数据挖据的主流工具
4- 数据挖据技术发展趋势
第二章 SPSS Modeler简介
1- SPSS Modeler15.0的C/S架构和界面介绍
2- SPSS Modeler可视化程序的使用基础
第三章 读取数据文件
1- SPSS Modeler可以读取的数据格式
2- 读取文本数据与查看数据、SPSS数据、数据库数据(SDAP)
3- SPSS Modeler中的字段类型、字段方向
4- 保存SPSS Modeler流
第四章 数据质量评估
1- 数据理解
2- 缺失值定义
3- 数据审核节点介绍
4- 分布图节点--初步理解字符型字段的分布
5- 直方图/统计节点--初步理解数值型字段的分布
第五章 简单数据整理
1- Clem语言简介
2- 选择节点,过滤节点和导出节点介绍
3- 自动生成操作节点
第六章 寻找数据中的关系
1- 矩阵节点
2- 网络图节点
3- 统计节点
4- 散点图节点
5- 直方图节点
第七章 SPSS Modeler中的数据建模技术
1- 神经网络、规则归纳模型、模型比较
2- 聚类分析、关联规则、序列检测
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第一章 大数据分析概述
介绍大数据的概念和特征,面向安全的大数据分析的目的是希望从大数据中分析出异常行为或攻击事件,尤其是未知且未感知的攻击和异常。
1、大数据(Big data)的前世今生
假如我们有了一个数据预报台,就像为企业装上了一个GPS和雷达,企业的出海将会更有把握。——马云2012年网商大会演讲
2、大数据的4V特征
1V-Volume,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别
2V- Variety,数据类型繁多。网络日志、图片、视频、地理位置信息、购物等等
3V- Value,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅一两秒
4V- Velocity, 处理速度快。1秒定律。这一点和传统的data mining有着本质不同
3、大数据的价值
纵向:消费者、企业与价值链
横向:“大交易数据”(比如支付宝的交易数据)和“大交互数据”(比如一些社交网站,移动互联网新媒体等)
两类数据融合:容易洞察“客户足迹”,掌控消费趋势、开发创新产品和推进精确营销
第二章 适用于异常检测的大数据分析算法原理
1、经典统计方法
组合优化
EM优化
2、聚类分析算法
例如,我们可以根据各个银行网点的储蓄量、人力资源状况、营业面积、特色功能、网点级别、所处功能区域等因素情况,将网点分为几个等级,再比较各银行之间不同等级网点数量对比状况。
直接聚类法
最短距离聚类法
最远距离聚类法
3、相似性分析算法
检测效率高
相似列表片段
4、关联分析算法
关联算法是数据挖掘中的一类重要算法。1993年,R.Agrawal等人首次提出了挖掘顾客交易数据中项目集间的关联规则问题,其核心是基于两阶段频繁集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层及布尔关联规则,典型的算法是Aprior算法。
5、分类算法
决策树
贝叶斯
K-近邻
基于关联规则的分类
集成学习
6、文本分析
(I)用映射或变换的方法把原始特征变换为较少的新特征。
(2)从原始特征中挑选出一些最具代表性的特征。
(3)根据专家的知识挑选最有影响的特征。
(4)用数学的方法进行选取,找出最具分类信息的特征,这种方法是一种比较精确的方法,人为因素的干扰较少,尤其适合于文本自动分类挖掘系统的应用。
第三章 面向安全的大数据分析思路
1、可分析数据
可靠性数据分析
智能数据分析
多元统计分析
2、分析的过程
数据是信息的载体,也是今后系统要处理的主要对象。因此,必须对系统调查中所有搜集的数据以及统计处理数据的过程进行分析和整理。如有不清楚的问题,应立刻返回去弄清楚;如发现有数据不全、采集过程不合理、处理过程不畅、数据分析不深入等问题,应在本次分析过程中研究解决。
流动
变换
存贮
3、基于各种期待结果的分析场景
黑盒测试
测试用例
性能测试
总结 课程总结
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第一讲:金融业信息化发展趋势
1. 从苹果看技术趋势
2. 云终端的发展未来
3. 多屏融合
4. 云计算与金融业的融合
第二讲:云平台发展
1. 与客户共建云平台
2. 自建或托管“私有云”平台
3. 云平台的关键技术
第三讲: 云计算在银行业应用
1. 云计算带来的变化
2. 基础设施虚拟化
3. 从“虚拟化平台”到云计算平台
4. 以“服务方式“交付资源的关键技术
第四讲: 云计算的支撑网络
1. 网络资源需求
2. 虚拟化感知
3. 二层多路径
4. 融合与无损交换
5. 动态安全与应用优化
6. 支撑网络的结构
第五讲: 云计算案例
1. 亚马逊网络服务
2. Google
3. Yahoo!
4. IBM
5. eBay
6. Baidu
7. 微软
8. 汇丰银行
9. 花旗银行
10. 高盛集团
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第一讲:中国市场大环境现状
一、经营成本的激烈上升
二、消费者的不断变化
第二讲:互联网思维体系及落地策略
一、什么是互联网思维
案例:打车软件的启发
1、互联网之前的商业世界
2、互联网发展的两个阶段
互联网发展的第一阶段:“联”的阶段
互联网发展的第二阶段:“互”的阶段
3、互联网思维的特点
创造让用户尖叫的产品
诱发、***和吸纳用户的尖叫
互联网思维=熟人社会思维?
二、互联网的11大核心思维
1、历史思维
案例:诺基亚和苹果之战
2、用户思维
一切一用户为中心
得“屌丝”者得天下
用户体验至上
案例:平安***和招商银行的微信银行APP
3、跨界思维
跨界“野蛮人”,重塑产品格局
打破现有的利益分配格局,把握跨界制胜的命门
用户体验是跨界制胜的关键
敢于自我颠覆、主动变革是企业转型和生存之道
案例:余额宝
4、参与思维
C2B模式:让用于参与到产品设计和创新中来
粉丝经济:让用户参与到品牌建设中来
案例:《来自星星的你》的拍摄方式、小米手机的制造流程
5、痛点思维和兴奋点思维
需求要抓得准
自己要逼得狠
管理要盯得紧
要敢于“毁三观”
案例:打车软件和微信红包
6、微创新思维——先开炮后瞄准
进入“微”时代
微创新成为主流的背后逻辑
如何实践“微创新”?
怎样做到快速迭代?
案例:百度的运营思维
7、免费思维羊毛出在狗身上
免费的玩法
免费策略的两个原则
案例:360杀毒软件模式
8、流量和口碑思维
流量的本质是用户关注度
流量的核心手段是口碑相传
案例:特斯拉电动车的特殊营销
9、平台思维
平台是互联网时代的驱动力
构建多方共赢的平台生态圈
把企业打造成员工的平台
案例:用淘宝思维管理理发店和讲师经纪公司
10、事件营销和病毒思维
案例:习大大套餐和京东刘强东的营销思路、王思聪事件、印象舌尖的事件营销、娃哈哈营养快线的营销方案
11、“大数据”思维
一切皆可数据化
“声嘶力竭”的大数据
数据资产成为核心竞争力
未来有价值的公司,一定是数据驱动型的公司
精准化营销:大数据带来的管理变革
案例:林彪的大数据思维、“小时代”电影的广告策略、大数据下没有隐私
第三讲:用互联网思维改造企业经营模式
一、组织变革
1、组织结构
2、考核方式
3、激励措施
二、产品研发
1、乔布斯为什么不做市场调查
2、小米的崛起VS凡客衰落
3、找到你的社群,成为代言人
案例:陈欧:我是陈欧,我为自己代言
4、商业角度的三种不同层次的社群
三、用户体验
1、傅盛的赞叹
2、使用情景,是寻找用户体验的路标
3、对使用行为进行动作分解
4、把自己变成傻瓜
四、产品人格化
1、褚橙、柳桃和潘苹果
2、产品要有态度,要有腔调
3、精神内涵从何而来
五、拣选用户
1、味道很重要吗?
2、拣选用户如何成为可能
3、服务好你的铁杆同类
六、尖叫:来自于出乎意料
1、人类不能阻止的海底捞
2、惊喜、惊讶、惊恐
案例:印象舌尖情人节帮你抓小三
3、管理用的期望值
七、客服:品牌塑造抓手和销售持续手段
1、怎一个“亲”字了得
2、从售后服务到售前客服
3、快速响应与全员客服
八、归属感:用户为什么参与
1、逻辑思维朋友圈与小米同城会
2、用户为什么参与
3、***用户情绪
4、让用户自己讲故事
九、任何事情都可以是一场秀
1、小米米粉节
2、秀什么
3、什么事件都可以秀
十、老板要会站台
1、雷军的沮丧
2、老板要会站台
3、展现真实的自己
第四讲:用互联网思维改造企业营销模式
一、营销互联网化
1、互联网营销的灵魂:巧借事件营销低成本打造品牌
2、颠覆性的力量:微信营销如何成为营销新利器
3、“微”力无穷:如何借微博营销以“微”力改变市场地位
二、销售互联网化
1、产品与品牌规划
谁是消费者
陈欧体走红的市场营销启示
2、构建互联网销售体系
外部平台的打造
3、如何提升转化率
卖点突出的设计
三、整体运营互联网化
1、动态化
2、融合化
3、全员化
购买讲师联系方式查询服务
首家按效果付费的培训众包平台
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