【培訓(xùn)對(duì)象】
企業(yè)中高層管理人員

【培訓(xùn)收益】
任正非說(shuō)：如果我們不想死，就要向最優(yōu)秀的人和組織學(xué)習(xí)，否則怎么能先進(jìn)呢？該項(xiàng)目可以零距離接觸，感悟其優(yōu)秀文化，學(xué)習(xí)其先進(jìn)的管理之道——他人之石可以攻玉。

 

內(nèi)容概要	1.介紹SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘軟件的功能和基本操作； 2.學(xué)習(xí)如何使用SPSS Modeler完成數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程； 3.學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的常見(jiàn)技術(shù)，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、聚類、關(guān)聯(lián)分析、回歸分析和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)用戶情感分析等，并學(xué)習(xí)如何將它們應(yīng)用到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。 4.結(jié)合實(shí)際案例以及上機(jī)操作講解
培訓(xùn)內(nèi)容	1. 數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介 數(shù)據(jù)挖掘的概念 CRISP-DM方法論 SPSS Modeler 18簡(jiǎn)介 2. 數(shù)據(jù)理解 數(shù)據(jù)理解 缺失值定義 數(shù)據(jù)審核節(jié)點(diǎn)介紹 分布圖節(jié)點(diǎn)----初步理解字符型字段的分 直方圖/統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)----初步理解數(shù)值型字段的分布 常用數(shù)據(jù)分析圖畫(huà)法 3. SPSS Modeler分類技術(shù) 決策樹(shù)技術(shù) Logistics回歸 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 貝葉斯分類器 4. SPSS Modeler細(xì)分技術(shù) Kohonen網(wǎng)絡(luò)/兩步聚類/K-means 5. SPSS Modeler關(guān)聯(lián)分析技術(shù) 常見(jiàn)的回歸分析Carma/Apriori 序列節(jié)點(diǎn) 6. SPSS Modeler自動(dòng)建模技術(shù) 自動(dòng)聚類節(jié)點(diǎn) 自動(dòng)分類節(jié)點(diǎn) 自動(dòng)數(shù)值節(jié)點(diǎn) 7. SPSS Modeler其他技術(shù) 線性回歸 特征選擇 支持向量機(jī)（SVM） 主成分/因子分析 8. SPSS Modeler模型評(píng)估技術(shù) 評(píng)估圖 分析節(jié)點(diǎn)
	案例1：銀行客戶數(shù)據(jù)分析	以客戶信用記錄、消費(fèi)歷史記錄數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用IBM SPSS Modeler，分析決定用戶信用等級(jí)的主要因素是什么？并給與解釋。信用額度和信用評(píng)分有何關(guān)系？給出欺詐的判斷模型。分析客戶人口屬性對(duì)銀行信貸和信用評(píng)分有無(wú)影響。分析逾期還款的客戶有什么特征？根據(jù)消費(fèi)歷史分析各類客戶的特征。
	案例2：大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)的用戶偏好分析	到大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)抓取多家火鍋店的店名、位置、點(diǎn)評(píng)條數(shù)、人均消費(fèi)額、口味評(píng)分（均分）、環(huán)境評(píng)分（均分）、服務(wù)評(píng)分（均分）、點(diǎn)評(píng)的均分、有無(wú)團(tuán)購(gòu)、有無(wú)送外賣(mài)、有無(wú)訂座等數(shù)據(jù)（還可以采集標(biāo)簽等數(shù)據(jù)），對(duì)火鍋店進(jìn)行分類、找出每類火鍋店的特征，并分析點(diǎn)評(píng)均分與其他變量之間的關(guān)系。為新開(kāi)設(shè)火鍋店選址提供指導(dǎo)；為用戶推薦火鍋店。
	案例3：制造企業(yè)質(zhì)量數(shù)據(jù)挖掘	本項(xiàng)目在中天耐熱導(dǎo)線工廠最近2年的質(zhì)量管理數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，分析了這些數(shù)據(jù)存在的問(wèn)題，進(jìn)行了大量的預(yù)處理，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、多維度分析、數(shù)據(jù)挖掘以及可視化等多種數(shù)據(jù)分析方法，以優(yōu)化耐熱導(dǎo)線的制造過(guò)程。
	案例4：電商客戶情感分析	通過(guò)抓取對(duì)典型電商客戶的評(píng)論，分析客戶對(duì)于某個(gè)商品多個(gè)維度的態(tài)度和情感傾向，以及客戶注重商品屬性所在，商品的賣(mài)點(diǎn)、不足以及同類商品競(jìng)爭(zhēng)力對(duì)比。

【背景介紹】

Ø 復(fù)旦大學(xué)軟件學(xué)院副教授

Ø 對(duì)外貿(mào)易大學(xué)大學(xué)MBA班講師

Ø 江南大學(xué)MBA講師

Ø SAP大學(xué)聯(lián)盟培訓(xùn)講師

 

【實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)】

在復(fù)旦大學(xué)軟件學(xué)院,主要研究商務(wù)智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用。主要負(fù)責(zé)電子商務(wù)、大數(shù)據(jù)核心技術(shù)與應(yīng)用、客戶智能和商務(wù)智能的教學(xué)，2011年紐約大學(xué)Stern商學(xué)院訪問(wèn)學(xué)者。商務(wù)智能被評(píng)為上海市精品課程，獲得2013年高等教育上海市級(jí)教學(xué)成果獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)。目前主要研究方向包括電子推薦、智能決策和大數(shù)據(jù)分析等。主持國(guó)家自然科學(xué)基金2項(xiàng)、中國(guó)博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多項(xiàng)企業(yè)合作課題等項(xiàng)目。獲得上海市2015年上海市科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。

與SAP、IBM等公司有長(zhǎng)期廣泛的合作，主持和參與了了江蘇中天集團(tuán)、上海自貿(mào)區(qū)、上海交巡警總隊(duì)等10幾家單位數(shù)據(jù)分析、流程優(yōu)化的合作項(xiàng)目。

 

【出版著作】

《流程管理》

《智能化的流程管理》

教材《電子商務(wù)模式（第二版）》、《流程智能》、《客戶智能》、《商務(wù)智能（第四版）》和《商務(wù)智能 數(shù)據(jù)分析的管理視角》等多部。

 

【合作項(xiàng)目及培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)】§

面向角色的MAS工作流模型理論及其應(yīng)用研究 2002.3—2003.5 中國(guó)博士后科研基金 負(fù)責(zé)人

多角色協(xié)調(diào)過(guò)程模型及其變化管理（70301004） 2004.1—2006.12國(guó)家自然科學(xué)基金 負(fù)責(zé)人

移動(dòng)環(huán)境下的企業(yè)集成新技術(shù)（2008AA04Z127） 2009.10-2010.9 863資助主要參與人

基于組織視圖的簡(jiǎn)約業(yè)務(wù)流程挖掘及其應(yīng)用研究(71071038) 2011.1—2013.12國(guó)家自然科學(xué)基金 負(fù)責(zé)人 結(jié)題評(píng)估優(yōu)秀

非常規(guī)突發(fā)事件中信息分類、信息傳播與認(rèn)知模型研究（91324010） 國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃培育課題 2014.1—2014.12 主要參與人

業(yè)務(wù)流與知識(shí)流的集成模型和優(yōu)化研究（14PJC017） 2014年上海市浦江人才計(jì)劃項(xiàng)目 2014.9—2016.9 負(fù)責(zé)人

Research on Real-time HA enablement and workload assignment optimization based on Spark in MFT, IBM SUR, IBM Shared University Research（IBM大學(xué)合作部共享大學(xué)研究）,2015負(fù)責(zé)人

上海自貿(mào)區(qū)大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究 2015.10-2015.12 上海自貿(mào)區(qū)管委會(huì)合作項(xiàng)目 負(fù)責(zé)人

耐熱導(dǎo)線工廠質(zhì)量管理數(shù)據(jù)分析 2015.10-2016.8 江蘇中天軟件科技有限公司 負(fù)責(zé)人

亞太運(yùn)營(yíng)商出口退稅服務(wù)平臺(tái)設(shè)計(jì) 2016.3-2016.7 上海自貿(mào)區(qū)管委會(huì)合作項(xiàng)目，負(fù)責(zé)人

面向情景感知的智能物體語(yǔ)義建模與自適應(yīng)控制研究（61671157），國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目，2017-2020，主要參與人（排名第二）

天呈醫(yī)流商城服務(wù)機(jī)器人設(shè)計(jì) 2016.11—2017.8 天呈醫(yī)流有限公司，負(fù)責(zé)人

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的中天能耗和設(shè)備監(jiān)測(cè)云平臺(tái)設(shè)計(jì) 2016.12—2018.3 江蘇中天軟件科技有限公司，負(fù)責(zé)人。

【主講課程】

《區(qū)塊鏈》

《深度學(xué)習(xí)》

《智慧營(yíng)銷》

《大數(shù)據(jù)挖掘與分析》

《人工智能發(fā)展趨勢(shì)》

《人工智能—智能機(jī)器人》

應(yīng)用課題：

《保險(xiǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷》

《移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商精準(zhǔn)營(yíng)銷》

《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)（旅游互聯(lián)網(wǎng)公司）》

《金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐》

《大數(shù)據(jù)在人力資源的應(yīng)用》

《智能時(shí)代 運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)之路》

《產(chǎn)品經(jīng)理如何看待數(shù)據(jù)分析與人工智能》

• 大數(shù)據(jù)及人工智能背景下消費(fèi)和小微信貸線上獲客、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、風(fēng)控應(yīng)對(duì)策略

   

  第一部分：金融科技發(fā)展?fàn)顩r的介紹一、金融科技的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)（一）宏觀背景1、金融科技（支付寶人臉識(shí)別技術(shù)、APPLEPAY、虹膜技術(shù)、二維碼支付技術(shù)）2、利率市場(chǎng)化3、金融脫媒（二）移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展使互聯(lián)網(wǎng)金融成為可能1、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)2、移動(dòng)支付技術(shù)3、H5、APP（三）互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)傳統(tǒng)銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)的顛覆和沖..

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• 大數(shù)據(jù)時(shí)代——提升患者管理，構(gòu)建專業(yè)藥房

   

  【課程導(dǎo)言】：移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代下，實(shí)體門(mén)店面臨巨大的挑戰(zhàn)，同時(shí)也是一種機(jī)會(huì)。馬云說(shuō)：不是實(shí)體門(mén)店不行了，而是你的實(shí)體門(mén)店不行了。面臨新的沖擊實(shí)體店如何進(jìn)行創(chuàng)新，如何守住老陣地，如何利用新武器，這是所有實(shí)體連鎖共同面臨的問(wèn)題。課程從互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境對(duì)我們的實(shí)體店挑戰(zhàn)和我們面臨的消費(fèi)者消費(fèi)習(xí)慣和方式的的變化入手，通過(guò)分析新零售良品鋪?zhàn)樱懼?，名?chuàng)優(yōu)品的..

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• 電商互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷之落地實(shí)踐鐵律

   

  課程背景：未來(lái)人貨場(chǎng)一切數(shù)字化，數(shù)據(jù)將成為一種資源，沒(méi)有數(shù)據(jù)沒(méi)有未來(lái)，企業(yè)如何構(gòu)建自己的大數(shù)據(jù)未來(lái)？人工智能已經(jīng)來(lái)臨，人工智能在營(yíng)銷板塊的應(yīng)用本質(zhì)就是大數(shù)據(jù)營(yíng)銷！企業(yè)的ERP、CRM、報(bào)表等等僅僅是零散的死數(shù)據(jù)，如何激活流動(dòng)產(chǎn)生閉環(huán)，產(chǎn)生效益？經(jīng)驗(yàn)將成為負(fù)債，未來(lái)將利用數(shù)據(jù)產(chǎn)品規(guī)劃、定位、策劃、人群分析、活動(dòng)策劃，數(shù)據(jù)成為商業(yè)的起點(diǎn)！人為..

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• 電商互聯(lián)網(wǎng)智能商業(yè)：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷分析與落地實(shí)踐

   

  課程背景：數(shù)據(jù)是未來(lái)企業(yè)唯一資源，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷意味著高效、精準(zhǔn)、成本低、全自動(dòng)化，讓企業(yè)從人海戰(zhàn)、廣告戰(zhàn)、渠道戰(zhàn)的泥潭中拔出來(lái)為什么搜索廣告效果差了？為什么團(tuán)購(gòu)效果也差了？為什么傳統(tǒng)的用戶細(xì)分、STP在大數(shù)據(jù)提出的用戶畫(huà)像面前蒼白了？為什么獨(dú)角獸全靠增長(zhǎng)黑客模式崛起？企業(yè)未來(lái)如何搭建科學(xué)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷隊(duì)伍，建立科學(xué)的數(shù)字營(yíng)銷體！通過(guò)互動(dòng)獲取數(shù)據(jù)，..

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• 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)原理與應(yīng)用

   

  一、運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和技術(shù)選擇1.運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)2.運(yùn)營(yíng)商業(yè)務(wù)類型3.接入網(wǎng)技術(shù)選擇4.不同業(yè)務(wù)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)二、全業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)1.集團(tuán)業(yè)務(wù)分類及特點(diǎn)2.集團(tuán)高等級(jí)業(yè)務(wù)特點(diǎn)及業(yè)務(wù)場(chǎng)景3.集團(tuán)低等級(jí)業(yè)務(wù)特點(diǎn)及業(yè)務(wù)場(chǎng)景4.集團(tuán)高、低等級(jí)業(yè)務(wù)要求及技術(shù)選擇5.數(shù)據(jù)專線業(yè)務(wù)及技術(shù)實(shí)現(xiàn)6.互聯(lián)網(wǎng)專線業(yè)務(wù)及技術(shù)實(shí)現(xiàn)7.集..

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• 大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算行業(yè)應(yīng)用及發(fā)展趨勢(shì)

   

  一、信息通信產(chǎn)業(yè)發(fā)展的背景和趨勢(shì)1、信息通信產(chǎn)業(yè)用戶現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)2、國(guó)內(nèi)外信息化發(fā)展戰(zhàn)略3、中國(guó)信息化發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)4、信息通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)展趨勢(shì)5、電信業(yè)轉(zhuǎn)型新趨勢(shì)二、ICT前沿技術(shù)(一)云計(jì)算1、云計(jì)算發(fā)展的商業(yè)動(dòng)力與技術(shù)趨勢(shì)1.1云計(jì)算基本概念1.2云計(jì)算的商業(yè)動(dòng)力：企業(yè)ICT轉(zhuǎn)型1.3云計(jì)算特點(diǎn)..

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