主讲老师: 李勇（培训费：2-2.5万元/天）
工作背景：
山东大学研究生 计算机专业华为高级项目督导百度产品经理上海鲸工COO易车VP互联网产品及运营专家
主讲课程：
一、数字化（思想、经济&商业、工具）认知篇：01 数字化底层逻辑及思想：数字化底层逻辑、企业数字化思维、企业数字化落地的思维方法论；02 数字化经济&商业：数字化经济及趋势发展、数字化商业模式...
《制造业大数据综合应用和发展解析》课程大纲详细内容
课程分类： 智能制造大数据
课程目标：
培训完结后，学员能够：
了解大数据和云计算时代给企业带来的机遇
了解大数据和云计算时代新经济体的模型和服务及盈利模式；
了解大数据应用经验和技术架构；
了解DT时代新零售、新技术、新能源、新制造及新金融之间的关系；
了解DT时代客户画像的建立方法以及产品设计的优化策略
了解DT时代数据营销的基本方式
了解DT时代数据分析的逻辑思路和具体的办法
了解DT时代产品定位和市场营销定价策略
课程对象：1、企业希望了解大数据时代新经济体、大数据基础概念和商业架构以及商业应用和落地的人士。
课程时间：2天 (12小时）
单元一 企业为什么要重视大数据
1、什么是大数据
2、互联网时代带来的大数据的革命
3、大数据的思考
4、大数据、云计算、人工智能及物联网之间的逻辑关系
单元二 制造行业面对产业互联和数据时代的企业效率提升
1、如何通过云计算和大数据让自身产业的物流仓储效率最大化提升
1）智能仓储是物联网时代的趋势
2）智能仓储和智慧物流对于我们有哪些帮助
2、 云计算和大数据是如何改变产业金融的
1）传统企业应该如何面对新金融
2）传统企业在新金融中的机会点
3）产业互联网金融和数据金融的区别是什么
单元三 大数据时代产品设计和用户画像及大数据营销
1、DT时代产品定位核心功能
2、UED设计师应该具备的三种心态及知识图谱
3、理解什么是数据时代下的设计体验及产品交互
4、产品管理体验管理与创新
5、什么是数据设计，如何做好数据链条设计
6、数据时代用户画像概述
7、数据时代企业营销概述
案例：阿里内部产品设计，滴滴打车全体验设计。
单元四 传统制造业如何通过数据化向智慧制造转型
1.数据化与智能制造
2.人工智能特征分析
3.工业机器人与智能制造
4. 物联网与智能制造中的应用
5.大数据与智能制造中的应用
6.制造业向智慧服务业的转型
7.雷军如何用“互联网+”制造业？
【小组讨论】小米模式可以复制吗？
【案例分析】海尔的互联网工厂与智能制造创新实务分析
【群策群力】智能制造如何在我们公司落地生根？
单元五 数据化将对制造业带来的影响
1、良品优化
2、工业AI质检
3、能耗优化
4、预测性维护
5、销售预测
6、远程运维
7、智能排产
8.精益管理
单元八 制造业如何做好数据分析
1、数据分析是神马?数据分析基本过程？
2、数据分析面临的常见问题
不知道分析什么（分析目的不明确）
不知道怎样分析（缺少分析方法）
不知道收集什么样的数据（业务理解不足）
不知道下一步怎么做（不了解分析过程）
看不懂数据表达的意思（数据解读能力差）
担心分析不够全面（分析思路不系统）
认识数据分析
什么是数据分析
数据分析的三大作用
数据分析的三大类别
3、数据分析需要什么样的能力
懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现
4、大数据应用的四层结构
数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层
5、数据分析与挖掘在企业中的应用
单元九 制造业数据分析基本过程
1、数据分析的六步曲
2、步骤1：明确目的--理清思路
先有数据还是先有问题？
确定分析目的
确定分析思路
3、步骤2：数据收集—理清思路
明确收集数据范围
确定收集来源
确定收集方法
4、步骤3：数据预处理—寻找答案
数据清洗、转化、提取、计算
数据质量评估
5、步骤4：数据分析--寻找答案
分析方法选择
构建合适的分析模型
分析工具选择
6、步骤5：数据展示--观点表达
选择合适的可视化工具
选择恰当的图表
7、步骤6：报表撰写--观点表达
选择报告种类
完整的报告结构
8、数据分析的三大误区
