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韩迎娣:地铁及轨道交通的数字化转型与数据分析

韩迎娣老师韩迎娣 注册讲师 323查看

课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 企业转型

课程编号 : 5795

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适用对象

地铁及轨道交通从业人员,地铁运营管理,管理干部人员

课程介绍

【课程对象】地铁及轨道交通从业人员,地铁运营管理,管理干部人员

【课程时间】6小时

 

【课程背景】

       在信息技术高速发展的今天,一个开放、全球化的网络,将人、数据和机器连接起来,成为一个庞大的物理世界,这些由机器、设备、集群和网络组成的环境,能够在更深的层面和连接能力、数字化,大数据、数据分析相结合,形成万物互联与智联。对于工业数字化、工业大数据与工业创新应用发展来说,如何利用这些大规模数据是提升运营质量与效率关键,面对这些痛点则是“有数据不会用,无法产生实际应用价值”

      课程将以数字化转型与应用为切入点,还原生产环境中的实际案例,帮助学员认知数字化是什么?数字化的本质是什么?数字化在工业应用领域及地铁有哪些?地铁运营的数据分析、用户数据分析及商业洞察有哪些?学员如何根据所学来释放数据能效?如何提升企业数字化方面的创新能力?使学员学之解惑,学之能用

 

【课程收益】

  • 互联网、产业互联网发展趋势与工业数字化变革,数字化本质
  • 数字化创新思维,轨道交通的数字化应用与工业大数据,工业大数据特征与特点
  • 5G对地铁应用的影响与赋能,地铁数字化转型8大方法
  • 数字化转型运营体系框架,基于数字化转型的敏捷管理
  • 数据分析的5大步骤,数据表达,数据分析5W1H标签
  • 地铁用户数据分析与商业洞察,数字应用场景与场景逻辑
  • 数字化与地铁智能设备安全漏洞,数据安全管理

 

【课程特色】干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;投入,案例精彩

【课程对象】地铁及轨道交通从业人员,地铁运营管理,管理干部人员

【课程时间】6小时

 

【课程大纲】

一、思维创新与数字化战略

1、思维创新的路径

2、互联网与产业互联网发展态势

3、数字化改变生产、生活、工作方式

4、数字化与工业数字化

5、数字化本质是什么?

6、数字化创新思维

  • 连接
  • 赋能
  • 破界

7、物联网支撑下的工业4.0

  • 物联网
  • 工业4.0变革
  • 数字孪生:构建基于模拟择优的新体系

8、轨道交通的数字化应用与工业大数据

9、工业大数据特征与特点

10、大数据与工业大数据的差异性

11、5G对地铁应用的影响与赋能

案例:

二、地铁数字化转型

1、数字化转型升级战略价值

2、数字化转型的难点及痛点

3、企业数字化转型8大方法

  • 愿景
  • 数字化程度
  • 单点启动
  • 优化创新
  • 快速迭代
  • 扩展延伸
  • 运行管理
  • 体验与安全

4、数字化转型运营体系框架

5、数字化转型提升运营精益化管理

6、基于数字化转型的敏捷管理

7、敏捷管理5个进程

  • 构想
  • 推测、启动
  • 探索、发布
  • 迭代循环
  • 收尾结束

案例:

三、数据分析与数据应用场景

1、数据分析的5大步骤

  • 明确目标
  • 数据预处理
  • 特征分析
  • 算法建模
  • 数据表达

2、数据表达

  • 分布数据可视化
  • 分类数据可视化

3、数据分析5W1H标签

4、地铁用户数据分析与商业洞察

5、数字应用场景与场景逻辑

6、数据应用场景案例

7、海量数据的挑战

8、数字化与地铁智能设备安全漏洞

9、数字化环境下的数据安全

  • 数据安全管理组织结构
  • 数据安全管理策略
  • 数据生命周期与防护措施

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• 韩迎娣:大数据在电网企业的创新应用
【课程对象】电力企业全体员工【课程时间】3小时 【课程背景】在信息技术高速发展的今天,一个开放、全球化的网络,将人、数据和机器连接起来,成为一个庞大的物理世界,这些由机器、设备、集群和网络组成的环境,能够在更深的层面和连接能力、大数据、数字分析相结合,形成万物智联。在大数据、云计算及数据算法的结合下,逐步形成智能制造,智能商业等各类工业化及商业化应用。大数据并不在“大”,而在于“有用”,对于工业互联网创新发展来说,如何利用这些大规模数据是提升质量与效率关键,面对这些痛点则是“有数据不会用,无法产生实际商业应用价值。课程将以大数据为切入点,帮助学员认知大数据、工业大数据是什么?大数据核心价值与作用是什么?大数据在电力系统的应用场景是什么?如何提升学员大数据的应用能力?使学员学之解惑,学之能用,让每个学员通过学习,实现企业新的经营价值突破。 【课程收益】思维创新,大数据思维,大数据、工业大数据作用、价值与特点大数据建模、分析、标签化管理与数据安全大数据应用场景、场景逻辑,大数据在电力典型应用场景大数据驱动企业经营决策体系大数据赋能电力智能解决方案及未来趋势 【课程特色】干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;投入,案例精彩【课程对象】电力企业全体员工【课程时间】3小时 【课程大纲】 大数据、工业大数据思维创新技术路径大数据应用困扰、现状与问题大数据能做什么?大数据特征与特点大数据的技术逻辑大数据思维全样容错相关智能大数据创新连接赋能破界大数据与工业大数据大数据与工业大数据特质大数据与工业大数据的区别工业大数据的数据采集、挖掘与建模案例:大数据分析建模1、大数据技术图谱大数据技术基础大数据的数据源特点大数据技术逻辑大数据全域识别大数据数据展现2、大数据分析与建模建模训练模型应用模型优化模型3、大数据标签化管理数据标签标签多样化标签与场景化应用4、数据安全大数据应用场景与电力典型应用1、什么是应用场景?2、大数据应用场景大数据场景场景模型分析3、大数据在电力典型应用简化与创新的引擎核心业务客户体验组织管理商业网络与供应商协作,采购,交易利用传感器数据,提高资产维护水平跨业务整合,利用大数据,提供新服务泛在电力物联网连接与管理4、大数据与区块链赋能电力智能解决方案5、无数据 不AI6、大数据驱动智能决策7、云是智能经济的基础设施8、企业在经营各个环节实现智能决策  

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