<ul id="8eaoi"></ul> 【培訓目標】今天的企業家需直面行業領先者的大數據優勢，而職業經理人則擔憂落伍數據科學而被淘汰。因此，課程幫助學員掌握大數據挖掘基礎技能，學會客戶價值精算決策方法，配合數據邏輯導圖工具，實現大數據驅動經營的實踐轉型。【獨創內容】課程架設了三座獨特的橋梁：
1. 連接當下**火熱的機器學習與人類的邏輯認知本能，課程用淺白俏皮的比喻破除算法的神秘感，開啟**強大腦駕馭AI的思維體系；
2. 連接企業集中決策與數據孤島，課程借助專有分析工具“數據邏輯導圖”，幫助企業降本增效；
3. 連接非數據專業的經營者和專業化的數據分析技能，課程避開復雜的數理統計和算法，幫助企業激活自有團隊，而不是依靠外來專家，低成本實現數據化轉型。【行業領域】課程案例集中在數據化程度較高的互聯網和車聯網行業，同時嘗試用創新的數據驅動模式，如“消費者全生命周期大數據管理”幫助傳統企業對他們的客戶進行追蹤畫像和精準營銷。【培訓對象】決策層高管和執行層骨干，技術負責人同場效果**。【時間安排】4小時講授 2小時客戶實際案例互動拆解
（時間可調，內容可選）【講師簡介】曾濤，數據易精堂創始人，北京恒天易開首席數據官，清華大數據產業聯合會個人理事，北大縱橫商學院特聘講師。
資**數據分析師和創業教練，常年活躍在互聯網、新能源和車聯網大數據挖掘**線，首創《客戶價值量化決策》理論。
互聯網架構師，曾任新浪研發中心技術總監、新浪郵箱事業部總經理，搭建了新浪新聞郵箱等核心產品技術架構。
清華大學電機及應用電子技術系學士，電力專業。
北京大學光華管理學院工商管理碩士。【內容目錄】一、 AI和大數據挑戰企業經營者認知
1. 海嘯：大數據和AI來了
2. 經營者的焦慮
3. 世上**次人類認知危機
4. 替代你的不是機器，而是AI新生代
5. 淘汰你公司的不是機器，而是大數據驅動經營制度化的新型組織
6. 弱者的生存之道與人類認知障礙
7. 人工智能優勢和劣勢
8. 人和機器的認知融合
9. 從古典邏輯到機器學習
10. 算法的本質
二、 客戶價值精算實現統一決策度量
1. 機器學習能做企業決策嗎？
2. 數據挖掘模式及其逆向思維
3. 不以贏利為目的的企業數據分析是“耍流氓”
4. 財務數據挖掘模型
5. 易精客戶價值量化決策
6. 不以客戶滿意為目的的數據團隊是“自慰隊”
7. 稻盛大神的阿米巴實驗
8. “客熵”：客戶價值度量
9. “客熵增量”和“客熵損益率”
10. 2B企業怎么計算客戶價值？
三、 分解和對比是數據決策的**簡路徑
1. 數據分析基礎：分解
2. “三維分解法”
3. 有對比才有決策
4. A/B測試～服務內容對比
5. 誰/誰～客戶標簽對比
6. 前/后～時間對比
7. 類比
8. 回歸
9. 因果和相關
10. 外部大數據情景分析
四、 數據邏輯導圖讓人人成為數據專家
1. 大數據是巨頭獨享？
2. 易精數據邏輯導圖
3. 讓非數據專業的企業經營者擁有數據挖掘能力
4. 企業管理數據標準化
5. 車聯網應用案例
五、 數據決策分權機制激發執行層活力
1. 現場出發，細節說話
2. 以人為主，數據輔助
3. 人機分權競合
4. A/B測試～數據驅動體制的試金石
5. 總結：蝶戀花·改
6. 期待易精數據同路人
