湖北
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卢辉老师

4.7分

卢辉

现代企业数据化运营的推动者
参考价格 ¥50000/天

工作经历

2017/06 - 2019/05
武汉东浦信息技术有限公司
大数据团队创始人,首席大数据专家
已验证
2015/08 - 2017/06
湖北大武传媒科技有限公司
CTO
已验证
2009/11 - 2015/05
阿里巴巴集团
数据分析专家
已验证

简介

【专业资质】
阿里巴巴集团数据挖掘数据化运营专家
Ø  15年以上数据挖掘和分析经验,拥有海外及本土数据挖掘工作经验,熟悉挖掘模型搭建、价值链优化、市场型数据库营销战略规划设计,15年以上商业智能分析高级经验,15年数据分析和数据挖掘与建模应用经验;接受过系统的专业培训,多年负责阿里巴巴多条产品线的数据分析挖掘工作,对总体技术把关和分析课题进行框架设计、指导;
Ø  最近两年领导、参与、见证了东风集团及各子公司近两年来90%的大数据项目和数据化项目,对于汽车行业和制造业的大数据发展现状有切身的体会和感悟。
Ø  有较强的沟通、协调能力;工作认真细致,具亲和力与服务意识;处事具有一定的灵活性,能够承受工作压力。
Ø  2013年6月出版的个人专著《数据挖掘与数据化运营实战—思路、方法、技巧与应用》,出版五年来已经重印15次,受到读者和出版界好评,长居当当、京东等计算机技术类图书畅销榜。是公认的国内数据化运营的畅销书

本课程共分为4个模块,穿插课堂教学和实际案例演示讨论,培训时间共2个工作日(12个小时)完成,不包括答疑 (Q&A) 时间。

模块1 – 大数据时代的企业数据化运营战略和战术(3小时)
1) 现代企业竞争面临的挑战
2) 大数据时代的企业的选择
3) 传统企业数据化转型的顶层架构和实施路径及案例分享(东风汽车集团案例)
4) “ 企业数据化运营”是什么?
5) “企业数据化运营”全景鸟瞰
6) “企业数据化运营”战略中组织架构和具体角色?
7) 企业数据化运营的典型场景和相关的分析挖掘技术概述
8) 目标客户典型特征分析(客户画像)、客户360的全景指标体系
9) 目标客户的预测响应模型(活跃用户流失预测模型实战跟踪分享)
10) 运营群体的活跃度分析(指标定义)(精准营销的用户活跃度指标创建案例)
11) 交叉销售模型(条条大道通罗马,多种算法回答同样的问题,实际案例)
12) 目标用户分层进化金字塔(B2B交易用户的分层模型实战案例)
13) 商品推荐模型(个性化推荐,推荐算法)
14)数据产品(数据产品的目的,BAT的实践,一个新型的职业和专业,app)
15)精细化运营平台的案例(淘宝案例), 汽车行业客户维系的营销框架及实施(本田汽车案例)
16)决策支持(有企业自身的数据,更有行业的宏观数据;有微观的深入分析挖掘,更有宏观的统计和调研)
17)互联网
18)互联网思维的本质
19)从IT到DT
20)工业4.0与大数据分析挖掘

模块2 – 业务人员的数据分析意识和基本技能
1) 运营人员的基本数据能力一览
2) 业务人员与数据分析人员的定位和分工
3) 数据分析的出发点和基础
4) 数据化运营的核心
5) 细分的技巧
6) RFM细分方法
7) 矩阵分析方法
8) 挑选数据的原则
9) 数据指标及其衍生
10)案例:通过一个线下店铺kpi分解之后对应行动点的罗列,演示如何通过行动点的提升来最终提升kpi

模块3 – 数据分析与数据挖掘在企业实战中的主要方法论和主要技术分享(3.小时)
1) SEMMA
2) CRISP-DM
3) Tom Khabaza 挖掘九律
4) 数据挖掘的主要成熟技术(回归、分类、聚类、时间序列、协同过滤、KNN、关联分析、
5) 常见的数据处理技巧
6) 建模实战中常见的思考核心点
7) 业务是核心、思路是重点、技术是工具(辅助)
8) 一个基本的方法论(HSCTODC)
9) 通过一个淘宝店铺的运营实操流程,看网店的数据化运营(业务是核心,思路是重点,技术是辅佐)(淘宝电商的基本业务模式和业务背景,一个行之有效的运营流程,贯穿其中的“订计划,选目标,监控核心指标,及时反馈修正,最终达成目标)(结合数据化运营的闭环之两个图片,打造爆款脑力图详解,重点在于前期的行业分析,细分市场切入,通过数据分析(核心字段比较)选定竞争对手(商品)和我自身的爆款,销售目标分解,每日落实,每天监控实时效果和对手核心指标,出现问题不仅能及时发觉更要能及时落地到责任人处理,最终30天-45天完成爆款任务)
10) 大胆假设,小心求证
11) 2080原则
12) 结构化思考
13) 即客观,也主观
14)应客户需求,重点深入分析一个实际案例(从需求提出,到分析思路,到模型技术介绍,到如何优化,到落地应用的监控、反馈、修正、提高)H层客户流失预警挽留模型的项目实践。
15) 应客户需求,结合阿里的实践,回答:如何利用手头工具对大量数据进行有效的分析挖掘(首先要看数据如何采集、处理、获取等前期的工作要准确、到位、有效;然后是数据分析的7个渐进的层次金字塔和分析师成长路径的金字塔;每个层次都有实例举证;接下来是数据化运营的落地应用环节,这里涉及到高层的认可和支持,企业全员的数据化运营的意识和氛围,实施的监控和效果指标跟踪,反馈和优化调节

模块4 – 电商内外、行业内外的经典案例赏析
1) 续签数据化运营平台的案例(续签预测模型);
2) 纯自动在线续签预测模型案例(纯自动续签模型及应用);
3) H层流失用户预警挽留模型及落地应用闭环实践;
4) 2014海尔空调数据化营销实战案例讨论;
5) 2014招商银行数据化运营案例讨论;
6) 淘宝电商流程优化案例讨论(应客户需求)
7)引导学员实际在R上操作体会有趣的聚类小项目(实际操作,体会)
9) 主要强调:算法是简单的,挖掘建模是简单的,但是不简单的(耗时的)是思路的优化和数据的收集、清理、清洗、转换


备用模块 – 我的企业如何进行数据化运营?
1) 因地制宜、看菜下饭
2) 企业数据化运营之路的典型成长图? 东风汽车集团数字化转型的困惑和实施路径
3) 他山之石,可以攻玉(如何避免前人的教训)
4) 学员互动,针对学员企业的实际问题,相互讨论,谈谈我的思路或者经验

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