张世民：电力系统大数据应用

课程背景：

从IT到DT，大数据时代已经到来，很多企业经营模式却还停留在粗放状态，这是对数据资源的极大浪费。当前，移动互联网高度普及，人们日常几乎所有的行为，都可以被记录和储存下来。这些沉淀的数据资产，对于企业而言就是最重要的经营利器。阿里巴巴掌握了中国人的消费记录，腾讯获取了我们的社交关系链，滴滴出行和百度地图最清楚人们的行动轨迹，美团最了解我们的吃喝玩乐。甚至人们平时用键盘和手机打字，也被搜狗掌握了我们的输入习惯。这些沉淀的数据资产，对于企业而言就是核心竞争力。

然而，很多行业在大数据面前还显得比较迟缓，数据利用基本处于业务查询、报表提交层面。主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘深层应用，数据开发意识不强，数据思维缺乏，数据应用滞后。尤其在客户行为分析，个性化服务与业务创新、洞察市场趋势等方面亟待提升。此外，在基础数据管理、数据平台搭建、数据分析人才储备上比较欠缺，无法有效盘活数据资产，提升日常工作效率，为企业经营改善提供有力依据。  

大数据是一座待挖掘的“金矿”，当所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等均可实现数据化，因而变得更加繁杂、更难把握。未经筛选、清洗、分析、整合的数据，只是一堆无用的数字而已。只有将数据进行加工比对、从数据中发现问题和机会，才能把数据变成有效信息，才能实现从“数据管理”到“数据驱动”的跨越。

数字时代，如何有效挖掘自身已经沉淀的数据，并推动跨行业、跨平台的外部数据资源整合，借助大数据管理开发为运营决策提供有力支撑。如何基于用户画像构建，展开大数据精准营销和创新服务。如何通过大数据分析挖掘，实现流程优化、智能风控和效率提升，是现阶段银行业相关岗位人员必须掌握的业务技能。

课程收益： 

• 透视大数据的时代背景和基础条件，正确认知大数据的应用价值
• 解析大数据基本要素特性和规律，培养数据思维，提高工作效率
• 掌握大数据管理和开发流程，消除信息孤岛，实现数据贯通闭环
• 结合自身岗位特性，展开数据分析，发现数据背后的问题和机会
• 基于用户画像构建，业务创新和渠道开拓，为客户提供个性服务

课程时间：1天，6小时/天

授课对象：企业管理层、业务骨干、数字化相关部门人员

授课方式：讲师讲授+案例剖析+互动交流+现场答疑

课程大纲

第一单元：电力系统大数据开发和运营策略

一、大数据运营管理的难点

1. 数据思维：数据意识相对弱，专业能力欠缺

2. 数据采集：数据积累时间较长，但质量不佳

3. 数据共享：数据难整合，无法发挥协同作用

4. 数据开发：应用场景单一，缺乏业务突破点

5. 数据应用：条件所限，缺少应用的成功案例

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二、电力行业数据资产四大优势

1. 完整性——拥有最完备齐全的各行业用电数据

2. 连续性——不同周期内真实客观各项数据记录

3. 多维性——时间、空间、地域和用户多种属性

4. 整合性——具有跨行业进行数据资源拓展能力

三、大数据管理与开发流程

1. 大数据三个要素

（1）大——海量，平台级

（2）数——信息，结构化

（3）据——精准、可依赖

2. 大数据的三种类型

3. 大数据六个特征：时间、空间、行为、偏好、规律、预测

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4. 符合实际情况的数据开发流程

（1）数据采集

（2）数据整合

（3）数据清洗

（4）数据分析

（5）数据呈现

（6）建模应用

5. 数据管理平台构建三项要求

（1）建立数据共享机制，提升部门协同效率

（2）掌握业务板块与数据运行之间的交互逻辑

（3）设定关键指标，通过数据反馈进行科学决策

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四、大数据分析挖掘方法和要点

1. 统计性分析

（1）结合业务场景设定关键指标

（2）不同维度组合的统计模型

（3）导向性的数据提取

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2. 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

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3. 可视化分析

（1）形成观点和结论

（2）文不如表，表不如图

（3）呈现方式——Excel、PPT或其他分析工具

4. 分析思维训练

（1）对比、转化、关联，横向与纵向扩展

（2）深入了解各业务板块，使分析工作贴合实际

（3）比数据分析更重要的是大数据思维和意识

第二单元：基于用户画像的业务创新和渠道开拓

一、什么是用户画像

1. 目标消费群体的DNA

2. 营销决策的重要依据

3. 满足用户场景化需求

4. 获得最佳的效果转化

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二、用户需求分析

1. 用户角色属性划分

2. 用户真伪需求甄别

3. 保持倾听，独立判断

4. 满足需求/洞察需求/创造需求

5. 刚性需求/隐性需求/弹性需求/伪需求

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三、场景触发需求

1. 锁定用户、产品和场景

2. 实现三者之间自然连接

3. 完成全流程闭环管理

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四、数据源建立

1. 用户数据

2. 行为数据

3. 消费数据

4. 商品数据

5. 客服数据

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五、用户标签体系

1. 用户的基础信息

2. 用户的社会属性

3. 用户的行为偏好

4. 用户的心理特征

5. 用户的异常情况

6. 用户的使用特权

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六、用户画像建模方法及规则

1. 明确建模的目标和方向

2. 掌握业务关联性和逻辑

3. 必须结合实际应用场景

4. 根据数据反馈优化模型

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七、业务创新和渠道开拓

1. 需求梳理与行为分析

2. 产品和服务卖点提炼

3. 画像构建和应用场景

4. 渠道开发与精准引流

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课程回顾、总结、分享和行动计划

1. 当前在大数据管理、开发和运营过程中，面临哪些实际困难？需要获得什么支持？
2. 大数据挖掘应用方面存在哪些短板，如何将用户画像构建与现实业务场景相结合？