数据思维与价值发现

近年来,“数据时代”、“数据技术(DT)时代”等名词风靡一时。但是,到底是什么是数据?如何正确解读数据?数据的商业价值是什么、应该如何评价?数据在各个行业中的故事又是怎样的?对于这些问题的答案,大众未必非常明了。本次课程将通过系统的理论学习和广泛的案例的实践,帮助学员深刻理解:(1)什么是数据?(2)什么是数据的商业价值?(3)相应的商业模式如何?(4)数据相关业务的法律风险如何?(5)如何商业化?本次课程将对以上重要问题进行系统梳理和“接地气”地探讨。

本次课程所呈现的大数据教学实践是前所未有的。第一,理论水平高,整个师资团队成员承担大量国家级研究课题,并在国际顶级学术期刊发表颇丰;第二,与实践紧密结合,“接地气”,所有具体案例的讲师都是相关课题的负责人,且相关课题已经被产业化、商业化、产品化;第三,关注数据产品开发的法律合规问题,关注相关的法律风险。

要了解大数据实践之于中国产业?这是你最好的选择。

授课教授:王汉生 张俊妮 等

授课地点:北京大学光华管理学院

课程费用:12,000元

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开课时间 课程名称
2017-10-28 数据思维与价值发现

课程安排

2017年10月28 - 29日,共2天

目标学员

拥有数据积累、具有较强的数据分析需求的各行业企业高管

  • 快速理解数据挖掘的常见方法以及理论基础;同时建立数据批判性思维,审慎解读数据分析结果;
  • 通过丰富的实践案例,理解数据的商业价值,掌握数据分析和建立相应商业模式的基本方法
  • 了解数据相关业务所面临的法律合规的风险,以及数据产品商业化所面临的机遇和挑战。
 
上午
下午
第一天
批判性数据思维
>> 如何解读数字的大小
>> 大数据是否一定正确
>> 如何把握数据结果的准确性
>> 吃巧克力能减肥,你信吗?


数据价值与回归
>
> 数据的内涵及其时代特征
>> 数据的商业价值及其评估标准
>> 如何实现从数据到价值的转化
>> 基本的回归分析思想


数据挖掘框架
>
> 数据挖掘的方法论
>> 数据挖掘实际项目的挑战
>> 如何分配各部分时间
>> 数据挖掘结果的评估
>> 统计思想对数据挖掘项目的启示

 
不良资产定价
>> 什么是不良资产定价问题
>> 采用统计方法的必要性
>> 不良资产定价的数据从哪里来
>> 如何使用数据挖掘进行不良资产定价

物联网与数字油田
>> 
什么是数字油田
>> 数字油田积累了什么样的数据
>> 什么是油田物联网
>> 如何利用油田物联网数据管理数字油田,并降低油田运营管理成本

搜索引擎营销
>> 
搜索引擎营销及其重要性
>> 搜索引擎营销所涉及的数据
>> 业务驱动的数据分析内容
>> 从搜索数据看品牌竞争
 
第二天
车联网数据与UBI保险
>> 车联网及其基本技术架构
>> 车联网大数据
>> 通过车联网数据判断驾驶行为
>> 基于车联网数据的UBI车险产品

互联网征信的RFMS模型
>> 互联网征信及其背后的制度原因
>> 互联网征信所涉及的常见数据字段
>> 基于原始交易数据的RFMS模型
>> 互联网征信的产品设计

社交网络与精准营销
>> 社交网络数据及其基本特征
>> 网络结构与客户流失的关系
>> 个体标签的网络相关性
>> 常见的网络数据来源
数据产权与隐私保护
>> 互联网数据与信息的关系
>> 个人信息与隐私的关系
>> 个人信息的本质:身份&符号&映射关系
>> Mapping Joint——唯一标识符
>> 身份识别的特别要求:特征字段与唯一性
>> 全球数据合规法律体系
>> 数据采集、使用的法律风险

数据企业的法律风险

>> 数据资产及其法律边界
>> 数据企业的法律保护体系
>> 数据获取(爬虫技术、协议开发等)及运用过程中涉及的内部、外部法律风险
>> 如何避免触发违规、违约、侵权(著作权及隐私权等)法律风险

数据产品商业化
>>
成功案例介绍:FareCast
>> 数据产品商业化的基本原则
>> 课堂实际案例开放讨论

 
  • 王汉生商务统计与经济计量系

    王汉生教授现任北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系系主任。1998年北京大学数学科学学院,概率统计系,统计学本科,2001年美国威斯康星大学麦迪逊分校,统计学博士。现为国际统计研究员(International Statistical Institute),美国统计学会(American Statistical Association),美国数理统计研究员(Institute of Mathematical Statistics),英国皇家统计协会(Royal Statistical Society),以及泛华统计学会(International Chinese Statistical Association)会员。

    他发表英文学术论文五十余篇,中文论文近二十篇。合著英文专著1本,独立完成中文教材2本。先后担任多个学术刊物副主编(Associate Editor)。这些刊物包括:The Annals of Statistics (2008—2009),Computational Statistics & Data Analysis (2008—2011),Statistics and its Interface (2010至今),Journal of the American Statistical Association (2011至今), 以及Statistica Sinica (2011至今)。现主要理论研究兴趣为:高维数据分析、变量选择、数据降维、极值理论、以及半参数模型。主要应用研究兴趣为:搜索引擎营销、社会关系网络。

  • 张俊妮商务统计与经济计量系

    张俊妮博士现任北京大学光华管理学院统计学副教授。她1998年毕业于中国科学技术大学,获计算机软件学士学位;2002年毕业于美国哈佛大学,获统计学博士学位。

    她的研究领域为因果推断、贝叶斯分析、蒙特卡洛方法、数据挖掘以及统计在经济、金融、营销中的应用。曾在国际主要学术期刊Journal of the American Statistical Association, Journal of Educational and Behavioral Statistics, Statistica Sinica, Computational Statistics and Data Analysis, Journal of Chemical Physics, 管理世界, 经济学季刊等国内外刊物上发表文章。并有中文专著《数据挖掘与应用》。

    她曾参与国家自然科学基金项目“品牌个性维度及其测量量表研究”,负责过北京大学光华管理学院与中国信达资产管理公司合作的“金融不良资产定价”课题研究项目和北京天健兴业资产评估公司“统计估值模型”的项目研究,主持国家自然科学基金项目“使用倾向分和主分层进行因果推断”,并且担任过担任美国国立卫生学院(NIH)国际研究合作基金项目“生活质量研究中的因果推断”的中方负责人。在2010年“计量方法在经济中的应用”国际大会上,她是组委会成员之一。她于2004-2009年担任Computation Statistics编委(Associate Editor)。她至今仍担任北京哈佛校友会理事,是美国统计学会和全球华人统计学会成员。

  • 常象宇西安交通大学管理学院助理教授

    西安交通大学应用数学系与加州大学伯克利分校统计系联合培养博士。主要研究兴趣为统计机器学习,高维统计分析,网络数据分析。在Annals of Statistics, IEEE TNNLS, IEEE TSP等期刊发表论文十余篇。多次担任SDM,IJCAI,ICDM,ICDS等人工智能与数据挖掘领域会议的PC。狗熊会公众号政委导读栏目的负责人。

  • 常莹美丽联合集团数据分析师

    曾在阿里巴巴集团、北京博雅立方科技有限公司等企业担任数据分析师。主要从事在线媒体、搜索引擎营销、电商等领域的互联网数据分析。

  • 黄丹阳中国人民大学统计学院助理教授

    北京大学光华管理学院博士。研究兴趣为超高维数据分析,社交网络数据建模,互联网征信数据分析等。在Journal of Business and Economic Statistics以及管理世界等期刊有多篇发表。

  • 刘婧媛厦门大学经济学院与王亚南经济研究院副教授

    美国宾夕法尼亚州立大学博士。研究兴趣为大数据的分析方法,统计遗传学,统计咨询等。在JASA等国际期刊已有多篇论文发表。

  • 潘蕊中央财经大学统计与数学学院助理教授

    研究兴趣为超高维数据分析,社交网路的统计建模,车联网数据分析等。在JASA、Annals等期刊上均有论文发表。微信公众号“狗熊会”丑图百讲和精品案例作者。

  • 周静中国人民大学统计学院助理教授

    北京大学光华管理学院博士。研究关注基于社交网络的消费者行为,复杂网络建模等,在JBES,中国科学,营销科学学报等国内外杂志有过发表。狗熊会公众号静说SAS和精品案例的作者。

  • 张建民北京大成律师事务所合伙人

    中国法律顾问网、中国政法大学-点睛律师学院高级讲师,北京大学对冲基金研究中心特邀专家。

  • 张元胄华视网聚法务总经理

    曾供职于百度、腾讯、搜狐、Zoom,是隐私与安全、数据合规、网络版权领域的资深法律专家,中国广告协会互动分会个人信息保护专家。腾讯隐私政策起草人、主持腾讯数据变现合规项目。发起中国广告协会《中国互联网定向广告用户信息保护框架标准》、北大互联网法律中心《互联网企业个人信息保护测评标准》,参与工信部电信研究院《电信和互联网服务用户个人信息保护定义和分类》、《电信和互联网服务用户个人信息保护分级指南》的制定。

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