课程大纲：

时代下电力企业的创新模式与经营战略

第一讲：大数据与AI的前沿发展解读、现状及趋势
讨论：未来，你认为未来人能被机器人代替，为什么？
一、当下已经从IT进入DI时代
案例：看看一下高大上的词，你能理解几个“工业4.0、云平台、智慧医疗”
二、大数据与智能化营销的发展
案例：比基尼到底在哪个城市卖的好？
案例：物联网下的如何进行营销
案例：京东从下单到交付，最短多长时间
三、大数据与物联网技术的发展
案例：小米的智能家居生态链
四、大数据与人工智能的发展与应用
案例：京东的机器人送货机与智能供应链
五、大数据与区块链的发展与应用
案例：区块链下的企业运营

第二讲：大数据的两个应用层面与4大难点
一、企业互联网转型的4个层面
1. 企业传播层的互联网转型
2. 企业渠道层的互联网转型
3. 企业供应链层的互联网转型
4. 企业价值链的互联网转型
二、大数据的第一个应用：价值链层的应用
案例：江小白、三只松鼠的价值链重构
三、大数据的第二个应用：供应链层的应用
1. C2B与B2C的区别
2. C2B的定义与本质
案例：青岛红领集团的大数据C2B应用模式
三、大数据应用的4个难点
1. 精准数据收集难
2. 数据分析模型与算法构建难
3. 数据挖掘与处理难
4. 大数据分析思维建设南
案例：战神林彪与经营大师王永庆的大数据思维
案例：国家电网某省公司的大数据运营分析

第三讲：大数据的分析方法、步骤及方向
一、大数据与人工智能的定义
1. 什么叫大数据及大数据的本质
2. 人工智能AI的定义
3. 大数据与人工智能AI的关系与区别
互动：电力行业有哪些人工智能应用
二、什么叫数据分析及数据分析的5个步骤
案例：电商用户管理的RFM模型
三、大数据分析的两大类型
1. 推导结果
2. 求证假设
案例：流感的预测与防疫
四、大数据分析的4类算法
1. 聚类算法
2. 关联算法
3. 分类算法
4. 序列算法
案例：沃尔玛的啤酒与尿不湿
五、大数据的4大应用方向
案例：为什么你总是买到假货

第四讲：电力大数据的定义、挑战与趋势
一、电力大数据AI的定义
1. 电力大数据的概念
2. 电力大数据AI的发展现状
案例：法国电力公司的大数据应用现状案例
案例：*电力大数据应用现状案例
二、人工智能在电力行业应用中的问题与挑战
1. 数据质量与数据管控的挑战
2. 大数据的多种数据的融合与分析的挑战
3. 大数据的可视化问题
4. 专业的人工智能人才与理念提升
三、世界大数据AI的三大*发展趋势
1. 电力运营的人工智能化
2. 异网融合
3. 大数据资源的跨行应用
案例：无线充电
案例：电力大数据在交通行业的应用

第五讲：大数据在电力行业的具体应用及案例分析
1. 电力生产过程中的大数据应用
案例：电力负荷精准预测
案例：配电设备分析
案例：配变重、过载风险预警
案例：配网全景监测
案例：配变负荷特征分析
2. 电力企业经营管理中的大数据应用
案例：配网投入产出综合效能分析
案例：电费回收风险预测
案例：防窃电预警
案例：电网成本结构与综合效益分析
案例：账卡物联动分析
3. 电力优质客户服务中的大数据应用
案例：客户信用分析
案例：客户用点异常分析
案例：客户用点优化
案例：频繁停电实时预警分析
案例：气温变化与用户用电行为营销
案例：客户服务风险管理
4. 电力增值业务服务中大数据应用实践
案例：家庭绿色能效管理
案例：行业景气度分析
研讨互动：大数据对电力行业的冲击？如何更好的应对？

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