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大數據時代統企業數字化轉型

主講老師: 洪方仁 洪方仁

主講師資:洪方仁

課時安排: 1天/6小時
學習費用: 面議
課程預約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 數組化轉型指的是將非數組類型的數據結構或數據元素轉換為數組形式的過程。這種轉型常見于數據處理和分析中,特別是當需要將不同來源或格式的數據統一為數組形式以進行批量處理時。數組化轉型有助于簡化數據處理流程,提高處理效率,并便于利用數組操作的優勢,如快速訪問、修改和迭代。同時,數組化也為數據分析提供了便利,如進行統計分析、模式識別等。在轉型過程中,需要確保數據的完整性和準確性,避免數據丟失或變形。
內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
更新時間: 2024-02-21 19:32


1.1:信息革命IT-DT時代;

1.2:互聯網營銷的份額;

1.3:互聯網電子商務趨勢;

1.4:互聯網市場份額和交易趨勢;

1.5:大數據,云計算,互聯網之間關系;

2.1:關于互聯網創新各種看法

2.2:馬云,柳傳志,雷軍,周鴻祎各自論點;

2.3: 互聯網創新的九種思維方式;

2.4:創新思維方式要點和誤區;

2.5:小米雷軍三三戰術和戰略;

2.6:小米的模式分析與格力對比;

2.7:小米模式與蘋果模式對比;

3.1:互聯網+定義是什么?

3.2:互聯網+什么可以新常態;

3.3:馬云的互聯網+生態圈戰略布局;

3.4:阿里巴巴:互聯網+傳媒;

3.5:BAT在傳媒文化布局;

3.6:阿里巴巴業務板塊創新;

3.7:生態戰略布局2017新版;

3.8:阿里上市之后三大布局;

3.9:農村淘寶,跨境電商,云計算中心

3.91:支付場景設計和應用;

4.1:互聯網金融創新業務模式;

4.2:互聯網金融對比示意圖;

4.3:第三方支付市場份額;

4.4:支付場景2013年分布比例;

4.5:互聯網金融伴生模式;

4.6:互聯網金融改造模式;

4.7:互聯網金融新生模式;

4.71:新生P2P平臺,擔保,機制;

4.8:區塊鏈技術與應用;

5.1:螞蟻金融牌照架構;

5.2:互聯網保險模式創新;

5.3:保險模式合作伙伴;

5.4:互聯網創新保險在線產品;

6.1:互聯網O2O模式創新;

6.2:新零售,新制造,新金融,新技術,新能源

6.3:新零售是什么?

6.4:新零售的物流模式;

6.5:菜鳥網絡“天,地,人”三網融合;

7.6:新零售場景設計;

7.7:新零售的標桿 盒馬鮮生;

7.8:新零售的無人零售;

7.9:永輝的超級物種;

7.9.1:順豐的模式豐e足食計劃;

7.9.2:猩便利,繽果盒子,亞馬遜無人店;

7.9.3:小米體驗式新零售;

7.9.4:互聯網汽車新零售

天貓汽車超市,蘇寧汽車商城,彈個車,毛豆新車

7.10 汽車的零售趨勢

汽車和互聯網結合:

7.10.1.互聯網+傳統汽車

7.10.2.互聯網+新能源汽車

7.10.3:互聯網+輔助駕駛技術

7.10.4:大數據時代 新能源 無人駕駛汽車

7.11 汽車零售趨勢:

7.11.1 互聯網銷售

7.11.2 虛擬看車VR技術

7.11.3 互聯網私人定制

7.11.4 自助提車模式

7.11.5 汽車類消費金融機構

7.11.6 汽車保險制度互聯網化

8.1:柳傳志觀點傳統制造業互聯網創新模式;

8.2:傳統行業轉型跨境電商模式;

8.3:跨境電商目的和戰略布局;

8.4:柔性化定制的工業4.0

8.4.1德國的工業4.0

8.4.2 美國工業互聯網;

8.4.3 中國制造2025;

8.4.4工業4.0分為三大主題:

8.4.5 智能物流;

8.4.6 智能生產;

8.4.7 智能工廠;

8.4.8人工智能應用

8.4.9 人工智能在物流應用

(倉儲機器人KIVA,菜鳥小GSTARSHIP

8.5:傳統行業互聯網化的三個步驟;

9.1:大數據定義和應用;

9.2:大數據戰略解讀和體系緯度;

9.3:大數據攫取和來源;

9.4:大數據標簽和畫像;

9.5:大數據應用智慧城市;

9.6:大數據出行智慧交通;

9.7:大數據行業應案例分析!


 
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