【課程特色】
課程通過(guò)深入淺出的融合分析，通過(guò)大量最新國(guó)內(nèi)外電信業(yè)經(jīng)營(yíng)分析方法及大數(shù)據(jù)的應(yīng)對(duì)之道，成功案例解讀，將辯證思考和推論相結(jié)合，提出針對(duì)性的方法和思路。
【課程內(nèi)容】

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
課程聯(lián)系方式：15810370612老師助理
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、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
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