物流大数据分析
物流大数据分析详细内容
物流大数据分析
【匹配关键知识点】
大数据概述，大数据行业应用解析（PI）、如何构建物流大数据分析模型等内容。
【课程时间】
2天（6小时/天）
【课程简介】
1本课程通过对大数据技术的时代背景和业务应用场景实践案例介绍大数据技术涉及的基础技术和典型应用场景，为学员学习大数据技术明确学习方向和目标。
2如何通过多维度数据分析，建立物流行业的数据分析模型，解决解决综合物流的四大问题，助力企业管理升级。
【课程收益】
1、了解大数据技术的时代背景
2、了解大数据技术的商业价值
3、掌握大数据涉及的基本技术及应用
4、多维度实现物流大数据分析
5、建立物流行业的数据分析模型
【课程特点】
- 深入浅出介绍大数据分析及应用的系统知识；
- 紧紧抓住大数据技术的发展动态及行业发展趋势，行业联系紧密；
- 充分利用已有的研究成果，技术前瞻性较高；
- 课程资料丰富，学习者可以重现课程环境
- 案例充实，充分了解应用前景；
清晰的知识结构，根据应用经验采用最优化授课模式 - 课上采用案例式教学，通俗易懂，课下一对一辅导强化训练，学与练交叉进行强化记忆，你所要做的就是认真听，勤于问，乐于练。
- 清晰的知识结构，根据应用经验采用最优化授课模式。
- 内容充沛、详略得当，前后呼应。
- 讲师资历丰富，具有丰富的实践经验。
- 知识讲授+贴身案例+场景故事+互动讨论+现场演练+落地跟踪
【课程大纲】（2天*6小时）
时间 | 内容 | 案例实践与练习 |
Day1 上午 第一篇 大数据概述 | 一、大数据时代背景 二、大数据业务应用场景 三、大数据在各行业最佳实践案例 四、大数据处理技术发展趋势 五、大数据主要存储技术介绍 六、大数据主要计算技术介绍 | 案例讨论：大数据行业应用价值 案例分析：大数据在物流领域的应用案例
|
Day1 下午 第二篇 数据分析驱动业务 | 通过案例分析深入理解数据分析驱动业务 | |
Day2 上午 如何构建物流行业的数据分析模型？ | 一、多维度数据分析解决综合物流四大问题 （一）运输管理——货物跟踪与调度 （二）结算管理——过程监督与应收账款 （三）经营分析 ——毛利与管理报表 二、物流大数据挖掘思路 （一）物流大数据，都是哪些数据? （二）准备如何挖掘这些数据? （三）物流数据挖掘做什么用? | 通过案例分析掌握如何构建物流行业的数据分析模型 |
Day2 下午 RFM模型详解 | 通过案例详解RFM——用户模型分析
建立RFM模型，整体建模思路分为五步，一言蔽之——“五步在手，模型你有”，分别是数据概览、数据清洗、维度打分、分值计算和客户分层 三、RFM模型实战：用RFM模型做行为细分 | 通过案例分析掌握RFM模型，并利用现有数据做实战 |
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