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中國企業(yè)培訓講師
大數(shù)據(jù)與AI在市場分析中的應用 ——提升市場信息分析與決策能力
2025-07-08 10:59:07
 
講師:安昊 瀏覽次數(shù):2972

課程描述INTRODUCTION

· 高層管理者· 中層領導· 其他人員

培訓講師:安昊    課程價格:¥元/人    培訓天數(shù):2天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

大數(shù)據(jù)和AI培訓

課程背景
隨著全球市場的不確定性增加,企業(yè)面對的是快速變化的供應鏈和價格波動。在這種環(huán)境下,如何高效地收集市場信息、分析市場變化,并做出快速決策,成為提升企業(yè)競爭力的關鍵。而大數(shù)據(jù)和AI技術在市場預測、供需分析、競爭對手分析等方面的應用,已經(jīng)成為行業(yè)趨勢。

培訓目標
掌握大數(shù)據(jù)與AI技術的基本應用:了解如何運用大數(shù)據(jù)和人工智能進行市場信息的收集與分析,提升決策效率。
提升市場信息的收集與分析能力:掌握如何高效收集行業(yè)數(shù)據(jù)并進行精準分析。
強化數(shù)據(jù)驅(qū)動的市場決策能力:學會如何基于數(shù)據(jù)分析為采購、定價、市場拓展等決策提供支撐。
提升應對價格波動與供應鏈中斷的能力:通過大數(shù)據(jù)預測市場趨勢,優(yōu)化采購決策,降低供應鏈風險。

授課對象
采購管理人員:需要分析市場價格波動、預測原材料需求的人員。
市場分析與數(shù)據(jù)分析人員:涉及市場動態(tài)監(jiān)測與數(shù)據(jù)分析的工作人員。
產(chǎn)品經(jīng)理與決策層管理人員:需要根據(jù)市場分析做出產(chǎn)品定價、采購決策的人員。

授課方式
理論講解(50%):講解大數(shù)據(jù)和AI的基本概念及其在市場分析中的應用。
案例分析(30%):通過真實案例分析,幫助學員了解如何運用這些工具分析市場信息。
互動環(huán)節(jié)(20%):結(jié)合實際情境進行小組討論與情景模擬,學員可以通過動手實踐應用所學內(nèi)容。

課程大綱
第一天:大數(shù)據(jù)與AI技術在市場分析中的應用
模塊 1:大數(shù)據(jù)與AI技術概述
1.1 大數(shù)據(jù)與AI技術基礎
什么是大數(shù)據(jù)和人工智能?
大數(shù)據(jù)的特征、獲取途徑與分析方法
人工智能如何幫助市場分析實現(xiàn)自動化與精準化
案例分析:全球零售巨頭如何通過大數(shù)據(jù)預測市場需求與客戶行為,提升采購決策效率。
1.2 AI與大數(shù)據(jù)在市場預測中的應用
AI在市場趨勢預測中的應用(如價格預測、供應鏈管理等)
數(shù)據(jù)支持:2024年,全球供應鏈管理企業(yè)使用AI和大數(shù)據(jù)進行市場預測的比例已達到65%。
模塊 2:市場信息的收集與處理
2.1 市場信息的收集方法
如何收集國際市場的供需變化、價格波動、競爭對手數(shù)據(jù)等
使用網(wǎng)絡爬蟲、API接口、開放數(shù)據(jù)平臺等方式收集實時市場信息
案例分析:某建筑企業(yè)如何通過大數(shù)據(jù)平臺高效收集市場動態(tài),提升決策的時效性。
2.2 數(shù)據(jù)篩選與清洗
如何篩選有價值的市場數(shù)據(jù)并去除無效信息
數(shù)據(jù)清洗技術:去重、數(shù)據(jù)標準化、缺失值填補等
數(shù)據(jù)支持:2023年,采用數(shù)據(jù)清洗和標準化流程的公司提高了20%的分析準確性。
2.3 信息分析方法與工具
常用的數(shù)據(jù)分析方法:趨勢分析、回歸分析、聚類分析等
大數(shù)據(jù)與AI模型如何幫助提取有價值的市場信息
互動環(huán)節(jié):學員使用實際數(shù)據(jù),進行趨勢分析與預測。
模塊 3:AI與大數(shù)據(jù)在供應鏈與采購中的應用
3.1 AI與大數(shù)據(jù)在供應鏈管理中的應用
如何利用大數(shù)據(jù)進行供應鏈風險預判與成本控制
利用AI優(yōu)化庫存管理與供應商選擇
案例分析:某建筑公司如何通過AI與大數(shù)據(jù)優(yōu)化鋼材采購決策,減少了15%的采購成本。
3.2 市場價格波動分析與預測
如何運用大數(shù)據(jù)和AI技術分析市場價格波動
價格波動的應對策略:如何預測并鎖定供應價格
數(shù)據(jù)支持:2023年,30%的建筑公司通過大數(shù)據(jù)分析成功預測了市場價格的波動,降低了采購成本。

第二天:實際操作與情景模擬
模塊 4:大數(shù)據(jù)與AI工具的實操應用
4.1 供應商與市場信息畫像分析
使用大數(shù)據(jù)工具分析供應商的歷史數(shù)據(jù),生成供應商畫像
如何通過AI模型評估供應商表現(xiàn)、信用風險等
互動環(huán)節(jié):學員小組任務,運用工具分析市場供應商信息并提出最優(yōu)選擇。
4.2 市場趨勢與需求預測
使用機器學習模型預測未來市場趨勢(如需求波動、價格變化等)
結(jié)合歷史數(shù)據(jù)進行銷售預測與庫存優(yōu)化
案例分析:如何利用AI在全球建筑材料市場進行需求預測,幫助企業(yè)制定采購與銷售計劃。
4.3 采購成本控制與風險管理
如何通過大數(shù)據(jù)和AI分析采購成本和價格波動
供應鏈中斷應急預案與大數(shù)據(jù)的應急管理
案例分析:通過AI預測供應鏈風險,某公司提前調(diào)整采購計劃,避免了30%的成本損失。
模塊 5:大數(shù)據(jù)與AI在國際化采購中的應用
5.1 海外供應商開發(fā)與市場拓展
如何運用大數(shù)據(jù)分析海外市場趨勢與供應商能力
本地化采購與跨國采購的區(qū)別與*實踐
案例分析:某建筑公司如何通過大數(shù)據(jù)分析成功開拓海外市場,并增加了20%的供應鏈穩(wěn)定性。
5.2 國際市場的價格波動與供應鏈管理
如何使用AI預測全球市場價格波動與供應鏈中斷
數(shù)據(jù)支持:2024年,60%的國際公司已運用AI進行全球采購風險分析和價格預測。
課程總結(jié)與反饋
總結(jié):回顧課程中的關鍵技術與應用,強化學員的市場分析技能與實踐操作能力。
學員反饋:通過問卷調(diào)查、互動討論收集學員的意見和建議,確保課程內(nèi)容符合實際需求。
后續(xù)支持與資源
提供市場數(shù)據(jù)分析工具、AI預測模型和應用模板,幫助學員在實際工作中應用所學內(nèi)容。
定期舉辦在線回訪與輔導會議,解答學員在實際工作中的應用問題。

大數(shù)據(jù)和AI培訓


轉(zhuǎn)載:http://www.cdweigang.com/gkk_detail/320281.html

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    參加課程:大數(shù)據(jù)與AI在市場分析中的應用 ——提升市場信息分析與決策能力

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安昊
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