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通信業(yè)經(jīng)營(yíng)分析方法及大數(shù)據(jù)之道

課程編號(hào):40408

課程價(jià)格:/天

課程時(shí)長(zhǎng):2 天

課程人氣:429

行業(yè)類(lèi)別:行業(yè)通用     

專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:大數(shù)據(jù) 

授課講師:李翔宇

  • 課程說(shuō)明
  • 講師介紹
  • 選擇同類(lèi)課
【培訓(xùn)對(duì)象】


【培訓(xùn)收益】


1.通信行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
1.1全球通信行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)及收入預(yù)測(cè)
1.2移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)成為全球ICT增長(zhǎng)的核心
1.3中國(guó)ICT市場(chǎng)的成長(zhǎng)空間分析
1.4中國(guó)4G市場(chǎng)發(fā)展與流量經(jīng)營(yíng)
1.5中國(guó)通信業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入分析
1.6運(yùn)營(yíng)商面臨的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)挑戰(zhàn)

2.通信業(yè)經(jīng)營(yíng)分析及預(yù)測(cè)方法
2.1通信企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析的目的
2.1.1評(píng)價(jià)過(guò)去的經(jīng)營(yíng)績(jī)效;
2.1.2了解目前的經(jīng)營(yíng)狀況;
2.1.3預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。
2.2經(jīng)營(yíng)分析的重點(diǎn)
2.3如果進(jìn)行經(jīng)營(yíng)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(lái)的信息
2.3.3管理部門(mén)及股東信息
2.3.4公司的背景及目標(biāo)
2.4經(jīng)營(yíng)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(duì)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(yíng)分析的方法
2.5.1統(tǒng)計(jì)分析的方法
2.5.2類(lèi)比分析的方法
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(yíng)分析的方法:OLAP,關(guān)聯(lián)分析,回歸分析,聚類(lèi),統(tǒng)計(jì),決策樹(shù)
2.5.5企業(yè)環(huán)境分析方法:PEST、SWOT、競(jìng)爭(zhēng)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(cè)方法
2.6.1定性預(yù)測(cè):加權(quán)法,主觀(guān)預(yù)測(cè)法,情景分析法
2.6.2定量預(yù)測(cè)
統(tǒng)計(jì)外推法:生長(zhǎng)回線(xiàn)、時(shí)間序列
因果分析法:回歸法,彈性分析
機(jī)理模型
客戶(hù)價(jià)值計(jì)算模型
3.經(jīng)營(yíng)分析的主要技術(shù)及模型
3.1經(jīng)營(yíng)分析的主流技術(shù)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
數(shù)據(jù)挖掘
OLAP分析
CRM經(jīng)營(yíng)分析
3.2經(jīng)營(yíng)分析數(shù)據(jù)挖掘及模型
運(yùn)營(yíng)分析的關(guān)鍵動(dòng)作
外部分析和搭建問(wèn)題樹(shù)
用戶(hù)行為的數(shù)據(jù)分析
SPSS專(zhuān)業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件
聚類(lèi)分析方法分類(lèi)

4.大數(shù)據(jù)的業(yè)界趨勢(shì)及應(yīng)對(duì)之道
4.1大數(shù)據(jù)的四個(gè)能力以及差異化評(píng)估維度
4.2大數(shù)據(jù)的業(yè)界趨勢(shì)
實(shí)時(shí)智能流程與預(yù)測(cè)趨勢(shì)
分析能力開(kāi)發(fā)趨勢(shì)分析
深度和自助分析趨勢(shì)
報(bào)表呈現(xiàn)和KPI監(jiān)控趨勢(shì)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(duì)及工具
商業(yè)場(chǎng)景到平臺(tái)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 

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