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中国企业培训讲师

《“互联网+”时代政府部门大数据开发与应用》—深圳讲师

 
讲师:张世民 浏览次数:90

课程描述INTRODUCTION

利用大数据

· 中层领导

培训讲师:张世民
课程价格:¥元
培训天数:1天
客服专员吕秀
客服专员:吕秀
TEL:13023229001
QQ:24821101

日程安排SCHEDULE

课程大纲Syllabus

利用大数据

课程背景:
在国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中,明确表示加快政府数据开放共享,推动资源整合,提升治理能力,实施政府数据资源共享开放工程,形成跨部门数据资源共享共用格局。推进“互联网+政务服务”,让居民和企业少跑腿、好办事、不添堵。
智慧政府是我国当前阶段追求的目标,而大数据技术则是电子政务建设的有力支撑,在提高行政效能、科学性决策、节约行政成本等方面有着重要作用。近几年,在国家政策的推动下,政府电子政务中运用大数据技术已经初步发展,但在大数据开发上还是显得比较迟缓。数据利用基本上处于简单查询、报表、多维分析层面,主要是对现有数据的简单加工,很少涉及数据挖掘等深层应用。数据分析意识不强,缺乏高瞻远瞩的定位。在基础数据源管理、平台整合、外部数据拓展、数据分析人才储备与培养等各方面仍存在较大差距。
当前,政府服务互联网化已大势所趋。由各级政府部门及公共机构掌握的政务数据,是现阶段我国数量最庞大、价值密度最高的一类数据资源,是一座待挖掘的“金矿”,若能被挖掘利用,将有效提高我国社会信息化水平和全社会发展质量。
课程收益:    
1.深刻认知互联网发展带来的社会变革,以及新时期电子政务建设的重要性和迫切性。
2.了解大数据产生的时代背景,正确认识大数据的应用价值;透视大数据的基本规律和特性,掌握大数据思维,提高工作效率。
3.基于大数据应用,持续优化和改进业务流程,结合部门岗位特性,开展数据分析,为群众和企业提供更为便捷的服务。
4.拓展数据获取渠道,整合相关部门和行业数据资源,提升行政服务综合水平。
课程时间:1天,6小时/天
授课对象:政府部门、事业单位相关人员
授课方式:讲师讲授+案例剖析+互动交流+现场答疑

课程大纲
前言:大数据带来的改变和启示
1.上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思
2.大数据在商业竞争和政务改革中的应用
3.新四大发明,不知不觉我们已经这么牛X
第一讲:大数据的时代背景和正确认知
一、什么是大数据?
1.中国农民最朴实的大数据智慧
2.大数据三要素
1)大——海量,平台级
2)数——信息结构化
3)据——精准、可依赖
3.大数据的六个特征
1)时间
2)空间
3)行为
4)偏好
5)规律
6)预测
案例剖析:五常大米,下单即送
4.大数据的类型
1)消费数据——多维度记录
2)机器和传感数据——图文、语音、影像
3)行为数据——位置、轨迹、交易
二、大数据产生的外部环境和基础条件
1.移动互联网
——终端普及率
——用户习惯
——支付
——物流
——信用体系
——用户体验
2.云计算
1)车载导航VS百度地图
2)阿里云的全球化布局
3.物联网
1)共享单车、充电宝们的商业逻辑
2)三大运营商的物联卡战役
4.人工智能
1)京东、顺丰无人机投递
2)富士康工业机器人作业
3)百度押注无人驾驶

第二讲:政府部门大数据开发与应用
一、政府大数据开发的重要性
1.助力电子政务建设
2.提升公共服务水平
3.政府管理的科学决策
4.促进与群众沟通互动
5.评估各部门工作绩效
6.政务流程改进和优化
案例分享:深圳公安民生警务48项户政业务全面上线
二、大数据在政务改革中的应用
1.从创新服务到“数据驱动”
2.让群众少跑路,让数据多跑腿
3.发现日常工作中存在的不足
4.构建个性化、智能化服务体系
5.打破信息壁垒,实现数据互通
6.洞察社会发展周期性趋势走向
案例解析01:互联网+交通
1)滴滴大数据:2016年中国堵城排行榜
2)为什么先从出租车切入
3)红包补贴是笔划算的买卖
4)出行生态链构建和延伸
5)基于大数据的智慧交通布局
案例解析02:互联网+医疗
1)分级诊疗政策推行的阻碍因素
2)挂号、就诊、检测、医保支付全流程改造
3)生命体征数据采集存档VS远程医疗
4)重大疫情监测防控与联动机制
案例剖析03:互联网+公安
1)基础工作数据:人员、场所、案件信息
2)内网共享数据:在逃、盗抢、预警信息
3)外部社会数据:互联网、个人资信信息
4)数据管理:治安、维稳、防恐、安保
三、基于用户画像的个性化精准服务
1.什么是用户画像
1)用户DNA
2)决策依据
3)效果转化
案例剖析:今日头条为什么让巨头们恐慌?
2.用户画像的核心是标签
3.数据源的建立——内部挖掘+外部整合
1)个人数据
2)行为数据
3)消费数据
4)信用数据
案例分享:阿里“双11”狂欢背后强悍的数据管理能力
第三讲:政府大数据采集和分析发掘
一、政府大数据采集与外部渠道开拓
1.内部数据采集要点
1)连续性——数据累积效应
2)间隔性——周期内变化趋势
3)多维度——数据的完整性
4)倾向性——目标导向的数据提取
2.外部数据渠道开拓与整合优化
1)“互联网+政务”的发展趋势
2)构建跨平台信息采集体系
二、大数据分析挖掘方法和要点
1.统计性分析
1)常规统计——用户数、转化率、留存率、流失率
2)不同维度的统计分析
3)导向性的数据提取
2.可视化分析
1)文不如表,表不如图
2)形成观点和结论
3)呈现方式——Excel、PPT或其他分析工具
3.预测性分析
1)捕捉各个因素之间的内在关联
2)通过历史数据发掘规律和趋势
3)风险评估,预判和管控
4.分析思维的训练
1)5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽
2)掌握思维导图工具(例如百度脑图等)
3)对比、转化、关联,横向与纵向扩展
4)深入了解各业务板块,使分析工作贴合实际
5)数据思维是不断练习的结果
三、大数据的开发价值及发展趋势
1.新能源——数据也是生产力
1)视频分享:马云谈大数据
2)个性化服务——感知用户,精准触达
3)标准化输出——边际成本和规模效应
2.大数据的发展趋势
1)人格化——个体都是载体
2)扩展性——用之不竭和高兼容性
3)智能化——数据会说话
案例分享:基于大数据的C2B个性化定制

利用大数据


转载:http://www.nlypx.com/gkk_detail/31214.html

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