课程背景：
现在移动互联网、物联网迅速发展，用户规模和数据规模均大幅增加，而各种新业务及创新应用也层出不穷；商务化程度逐步攀高、“娱乐化精神”和“碎片时间的利用”优势得以保持，沟通和信息工具的价值不断深化、应用商店和SAAS/PAAS商业模式开始风靡，数据的价值已越来越多地被关注，那么这些数据如何被有效的存储？与移动互联网/云计算关联的“智能管道”又是如何被高效地传输的？这些都将成为业内焦点、难点，成为未来收入的增长点、竞争的制高点、战略转型的关键点。而本课程，将与您一起探讨：大数据将会给哪些企业带来什么样的改变，企业如何利用大数据自我完善管理。
课程大纲：
一、 现代技术概述
Ø 各技术的起因及关联关系
二、 可怕的互联网
Ø 商业入口的改变
Ø 大数据的来源
三、 什么是大数据？
Ø 海量
Ø 多样
Ø 价值
四、 大数据存储技术-云计算
Ø 云计算的用途
Ø 云计算架构和工作原理
五、 大数据分析技术—人工智能
Ø 监督学习
Ø 无监督学习
Ø 强化学习
六、 大数据对各领域的改变
Ø 电信领域应用
Ø 医疗健康领域应用
Ø 银行业领域应用
Ø 交管领域应用
Ø 教育领域应用
Ø 电力领域应用
Ø 智慧城市
七、 人力资源数据的特点
Ø 数据分散性
Ø 数据相关性
Ø 非标准化数据
Ø 大数据和人力资源管理的关系
八、 大数度量过程
Ø 大数据度量过程
n 前提条件
n 角色定义
n 度量范围
n 分析过程
n 实施
n 关键因素
Ø 如何利用度量进行改进过程（案例分析）
Ø 大数据数据会撒谎
九、 大数据分析
Ø SPC
Ø 基于因子分析
Ø 聚类分析
Ø 线性回归模型
Ø 案例分析
十、 利用大数据制定用户画像
Ø 用户画像的5W
Ø 如何制定用户画像
Ø 用户画像案例分析
十一、 大数据的企业变革
Ø 组织架构的变革
Ø 管理模式的变革
Ø 产品研发的变革
Ø 用户群体的变革
Ø 用户体验的变革
李真顺
周远祥
欧德张
孟晓苏
刘大成
殷大奎
曾凤
庞国明