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  2020-05-16 22:09:23       
提供專業(yè)的內(nèi)訓(xùn)方案,通過專家面授輔導(dǎo)、教材學(xué)習(xí)、學(xué)想講用轉(zhuǎn)換,實(shí)例分析等完善的教學(xué)管理和教育培訓(xùn)形式,使受訓(xùn)學(xué)員體會知識點(diǎn)和案例結(jié)合的學(xué)習(xí)方法,不僅學(xué)習(xí)了知識,掌握了信息,更能激發(fā)潛能,創(chuàng)造性地完成工作,體現(xiàn)自己的價(jià)值,從而實(shí)現(xiàn)“在工作中學(xué)習(xí),在學(xué)習(xí)中提升”的培訓(xùn)效果。咨詢電話:010-62797895 周老師
【課程特色】
課程通過深入淺出的融合分析,通過大量最新國內(nèi)外電信業(yè)經(jīng)營分析方法及大數(shù)據(jù)的應(yīng)對之道,成功案例解讀,將辯證思考和推論相結(jié)合,提出針對性的方法和思路。
【課程內(nèi)容】
1.       通信行業(yè)發(fā)展趨勢
1.1   全球通信行業(yè)發(fā)展趨勢及收入預(yù)測
1.2   移動互聯(lián)網(wǎng)成為全球ICT增長的核心
1.3   中國ICT市場的成長空間分析
1.4   中國4G市場發(fā)展與流量經(jīng)營
1.5   中國通信業(yè)主營業(yè)務(wù)收入分析
1.6   運(yùn)營商面臨的移動互聯(lián)網(wǎng)挑戰(zhàn)
2.       通信業(yè)經(jīng)營分析及預(yù)測方法
2.1   通信企業(yè)經(jīng)營分析的目的
2.1.1           評價(jià)過去的經(jīng)營績效;
2.1.2           了解目前的經(jīng)營狀況;
2.1.3           預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。
2.2   經(jīng)營分析的重點(diǎn)
2.3   如果進(jìn)行經(jīng)營分析
2.3.1           財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
2.3.2           歷史和未來的信息
2.3.3           管理部門及股東信息
2.3.4           公司的背景及目標(biāo)
2.4   經(jīng)營分析的步驟
2.4.1           確定分析的目標(biāo)
2.4.2           確定分析的對象
2.4.3           選擇分析的因素
2.4.4           確定分析的標(biāo)準(zhǔn)
2.4.5           選擇分析方法
2.4.6           形成分析報(bào)告
2.5   經(jīng)營分析的方法
2.5.1           統(tǒng)計(jì)分析的方法
2.5.2           類比分析的方法
課程聯(lián)系方式:15810370612老師助理
2.5.3           指標(biāo)分析的方法:業(yè)務(wù)量,業(yè)務(wù)發(fā)展,業(yè)務(wù)收入
2.5.4           經(jīng)營分析的方法:OLAP,關(guān)聯(lián)分析,回歸分析,聚類,統(tǒng)計(jì),決策樹
2.5.5           企業(yè)環(huán)境分析方法:PEST、SWOT、競爭力、Benchmark、SPACE
2.5.6           產(chǎn)品的分析方法:波士頓矩陣分析方法
2.6   常用預(yù)測方法
2.6.1           定性預(yù)測:加權(quán)法,主觀預(yù)測法,情景分析法
2.6.2           定量預(yù)測
  統(tǒng)計(jì)外推法:生長回線、時(shí)間序列
  因果分析法:回歸法,彈性分析
  機(jī)理模型
  客戶價(jià)值計(jì)算模型
3.       經(jīng)營分析的主要技術(shù)及模型
3.1   經(jīng)營分析的主流技術(shù)
  數(shù)據(jù)倉庫
  數(shù)據(jù)挖掘
  OLAP分析
  CRM經(jīng)營分析
3.2   經(jīng)營分析數(shù)據(jù)挖掘及模型
  運(yùn)營分析的關(guān)鍵動作
  外部分析和搭建問題樹
  用戶行為的數(shù)據(jù)分析
  SPSS專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件
  聚類分析方法分
4.       大數(shù)據(jù)的業(yè)界趨勢及應(yīng)對之道
4.1   大數(shù)據(jù)的四個(gè)能力以及差異化評估維度
4.2   大數(shù)據(jù)的業(yè)界趨勢
  實(shí)時(shí)智能流程與預(yù)測趨勢
  分析能力開發(fā)趨勢分析
  深度和自助分析趨勢
  報(bào)表呈現(xiàn)和KPI監(jiān)控趨勢分析
4.3   電信企業(yè)面臨的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)
4.4   大數(shù)據(jù)的處理方法及架構(gòu)
  割裂式混搭架構(gòu)
  混搭架構(gòu)與深度定制化
  Hadoop深度定制架構(gòu)
4.5   大數(shù)據(jù)的應(yīng)對及工具
  商業(yè)場景到平臺技術(shù)映射分析
  數(shù)據(jù)洞察之消費(fèi)特征分析
  數(shù)據(jù)洞察之成本特征分析
  數(shù)據(jù)洞察之結(jié)構(gòu)特征分析
  技術(shù)工具總體進(jìn)展:分布式內(nèi)存分析,VCU,ETL,TRD
李翔宇課程
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