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企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)據(jù)分析

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企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)基本信息:
魏凌睿
魏凌睿
(擅長:市場營銷 )

內(nèi)訓(xùn)時長:2天

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內(nèi)訓(xùn)課程大綱

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)據(jù)分析

 

課程背景:

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為企業(yè)的必答題,企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程的開展,面對產(chǎn)品、研發(fā)、財務(wù)、人力、銷售、維護(hù)各個環(huán)節(jié)鋪面而來的數(shù)據(jù),我們應(yīng)該如何高效分析處理?如何提升我們的工作效率?適應(yīng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的趨勢,這是企業(yè)員工必須面對的狀況。

數(shù)字化進(jìn)程以數(shù)據(jù)分析為抓手對企業(yè)業(yè)務(wù)進(jìn)行梳理、優(yōu)化、重構(gòu),掌握傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)分析方法是企業(yè)員工必備技能。本課程即是在講授企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵和平臺構(gòu)建基礎(chǔ)上,探討如何利用統(tǒng)計(jì)方法工具進(jìn)行傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析,并以營銷的關(guān)鍵——精準(zhǔn)客戶識別方法為示例介紹大數(shù)據(jù)分析的重要方法,使得學(xué)員能夠從理念到工具對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的數(shù)據(jù)分析工作做到游刃有余、精準(zhǔn)高效,從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)降本增效的目的。

 

課程收益:

● 熟悉并掌握企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵并搭建數(shù)字化平臺的方法;

● 掌握統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)決策;

● 掌握大數(shù)據(jù)理念的管理和運(yùn)營關(guān)鍵;

● 掌握大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)分析的方法—聚類、決策樹和邏輯回歸;

● 掌握大數(shù)據(jù)分析工具RapidMiner的使用方法,能根據(jù)場景選用相應(yīng)算法進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。

 

課程時間:2天,6小時/天

課程對象:企業(yè)運(yùn)營管理部門、營銷部門及有數(shù)據(jù)分析需求的員工

課程方式:案例分析+實(shí)操演練+思考練習(xí)

 

課程大綱

第一講:企業(yè)所面臨的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

一、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型原因

1. 數(shù)字化改變商業(yè)模式

1)數(shù)據(jù)變機(jī)會

2)機(jī)會變服務(wù)

3)服務(wù)變收入

2. 數(shù)字化建立企業(yè)優(yōu)勢

3. 數(shù)字化提升使用體驗(yàn)

二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心要素

1. 以數(shù)據(jù)為中心的智能化發(fā)展目標(biāo)

2. 數(shù)字化平臺的構(gòu)建

三、員工在企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型中應(yīng)該作出的應(yīng)對

1. IT思維和業(yè)務(wù)思維相融合

2. 培養(yǎng)開放共享的心態(tài)

3. 圍繞以用戶為中心

4. 提升數(shù)據(jù)分析處理能力

 

第二講:利用統(tǒng)計(jì)方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析

一、標(biāo)度的選擇使用

量化感覺、態(tài)度、喜好等的方法

二、頻數(shù)的選擇使用(衡量對總體水平的作用程度)

1. 餅圖

2. 條形圖

3. 直方圖

三、基于統(tǒng)計(jì)方法的分析

1. 分析異常值與偏斜數(shù)據(jù)

2. 均值VS中位數(shù)VS眾數(shù)

3. 全距/四分位數(shù)的使用

4. 百分位數(shù)與箱線圖的使用

5. 方差VS標(biāo)準(zhǔn)差分析變異性VS分散性

6. 利用概率進(jìn)行分析

案例1:用戶購買公司產(chǎn)品概率的分析

案例2:某某企業(yè)員工加薪方案的選擇

四、基于統(tǒng)計(jì)方法的決策

1. 比較法進(jìn)行決策

2. 組合法進(jìn)行決策

3. 貝葉斯方法進(jìn)行決策

4. 快省樹方法進(jìn)行決策

思考:優(yōu)秀員工如何選用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行評價

案例:假設(shè)檢驗(yàn)與數(shù)據(jù)證偽保證決策結(jié)果的正確

綜合示例:運(yùn)用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分析銷售數(shù)據(jù)尋找方法提升某產(chǎn)品的銷量

 

第三講:利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行管理與運(yùn)營

一、大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀

1. 大數(shù)據(jù)時代的標(biāo)志

2. 六大趨勢推動大數(shù)據(jù)發(fā)展

3. Hype Cycle技術(shù)趨勢對大數(shù)據(jù)的判斷

4. 新基建戰(zhàn)略對大數(shù)據(jù)的定位

5. 數(shù)字中國的內(nèi)容

案例:阿里雙11

二、大數(shù)據(jù)4V特征

1. 數(shù)量大

2. 多樣性

3. 速度快

4. 價值性

案例:大數(shù)據(jù)4V特征在數(shù)字化全量全連接中的應(yīng)用

三、把握大數(shù)據(jù)的三個關(guān)鍵

1. 更多——全樣本透視本質(zhì)

2. 更雜——透過混雜性適配場景應(yīng)用

3. 更好——把握相關(guān)性,提供更好服務(wù)

案例:三個關(guān)鍵對數(shù)字化實(shí)時反饋的影響

案例:大數(shù)據(jù)商業(yè)畫像示例——千人千面

練習(xí):猜猜他是誰?

四、大數(shù)據(jù)分析

1. 大數(shù)據(jù)分析的困難

2. 數(shù)據(jù)即服務(wù)DaaS

討論:數(shù)字化轉(zhuǎn)型中我們應(yīng)該關(guān)注工作中的哪些管理數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),它們的價值和應(yīng)用難點(diǎn)有哪些?

五、大數(shù)據(jù)應(yīng)用

1. 被動式演變成預(yù)判式

2. 大數(shù)據(jù)商業(yè)價值

3. 大數(shù)據(jù)在行業(yè)的應(yīng)用

案例:智慧城市建設(shè)

案例:企業(yè)數(shù)據(jù)地圖實(shí)踐

討論:企業(yè)數(shù)據(jù)治理——如何管好用好數(shù)字化平臺的數(shù)據(jù)?

 

第四講:利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行營銷數(shù)據(jù)分析

一、K均值聚類算法應(yīng)用——客戶價值分析

1. 客戶價值分析有利于減少營銷成本

1)理解價值型客戶

2)差異化服務(wù)應(yīng)對不同價值客戶

2. 客戶價值分析方法

1)客戶價值識別流程

2)K均值聚類識別客戶價值

a確定中心

b計(jì)算距離

c確定新中心

d迭代得到最終分類

3)針對不同客戶價值采用不同營銷策略

視頻:根據(jù)對象不同采用不同策略的銷售視頻

案例:根據(jù)客戶的消費(fèi)額和交互屬性進(jìn)行聚類分析

二、決策樹算法應(yīng)用——風(fēng)險客戶分析

1. 傳統(tǒng)風(fēng)險分析識別方法的劣勢

2. 大數(shù)據(jù)方式下分析識別方法的改進(jìn)——決策樹算法應(yīng)用

1)預(yù)先建立if-then的判斷規(guī)則

2)數(shù)據(jù)分析建立的規(guī)則——信息熵

3)決策樹算法操作思路

4)建立決策樹模型進(jìn)行分析

a劃分屬性值

b計(jì)算劃分組的概率

c計(jì)算每個劃分規(guī)則下的信息熵

d選擇最小信息熵的規(guī)則為第一規(guī)則

e迭代到樣本分類

案例:警察是如何發(fā)現(xiàn)罪犯的?

案例:如何分析是否適合作為另一半

三、邏輯回歸算法應(yīng)用——敏感客戶分析

1. 厘清不同場景下的敏感客戶特點(diǎn)

2. 分析敏感客戶的關(guān)注點(diǎn)

3. 邏輯回歸算法的應(yīng)用

1)二分類問題

2)個人采用二分法預(yù)判的局限性

3)預(yù)判二分類問題的優(yōu)化

4)二分類結(jié)果預(yù)判的本質(zhì)

5)大數(shù)據(jù)回歸方法進(jìn)行二分類預(yù)判

a線性回歸大數(shù)據(jù)方法

b邏輯回歸大數(shù)據(jù)方法

案例:如何判斷對方是否真心喜歡我

案例:回歸方法預(yù)判職業(yè)發(fā)展

案例:營銷場景中敏感客戶分析降低投訴率

 

第五講:Rapid Miner數(shù)據(jù)分析

1. 分析接口

2. 導(dǎo)入數(shù)據(jù)

3. 加載數(shù)據(jù)

4. 進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化

5. 進(jìn)行建模

6. 進(jìn)行模型應(yīng)用

7. 測試模型

8. 進(jìn)行模型評估

9. 使用擴(kuò)展

聚類算法練習(xí):客戶價值分析

決策樹算法練習(xí):信用風(fēng)險評分分析

邏輯回歸算法練習(xí):敏感客戶分析


講師 魏凌睿 介紹
魏凌睿老師  “互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”運(yùn)營實(shí)戰(zhàn)專家

16年IT/數(shù)據(jù)運(yùn)營管理實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)/6年數(shù)字化轉(zhuǎn)型顧問經(jīng)驗(yàn)

電子科大計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)碩士

國際數(shù)據(jù)管理協(xié)會DAMA中國會員

IEEE電氣與電子工程師學(xué)會會員

ACM美國計(jì)算機(jī)學(xué)會會員/中國計(jì)算機(jī)學(xué)會CCF會員

曾任:華為技術(shù)有限公司(世界500強(qiáng))|解決方案經(jīng)理

曾任:諾基亞通信(世界500強(qiáng))|技術(shù)支持/項(xiàng)目管理專家

曾任:索貝數(shù)碼(廣播電視行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè))|系統(tǒng)項(xiàng)目設(shè)計(jì)經(jīng)理

擅長領(lǐng)域:數(shù)字化轉(zhuǎn)型、大數(shù)據(jù)、5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)分析

? 高質(zhì)量的專業(yè)服務(wù):近5年年均授課天數(shù)高達(dá)120+天,每年為國家電力、中國電信、中國移動等數(shù)十個國企提供培訓(xùn)咨詢服務(wù),培訓(xùn)學(xué)員30000+人次,學(xué)員滿意率達(dá)95%以上

? 高含金量的職業(yè)認(rèn)證:國際數(shù)據(jù)管理師CDMP/信息系統(tǒng)集成項(xiàng)目經(jīng)理/通信高級工程師/PMP項(xiàng)目管理師/微軟認(rèn)證講師

 

實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn):

魏老師擁有18年信息與通信行業(yè)的一線實(shí)戰(zhàn)經(jīng)歷,對企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、專業(yè)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用、通信/信息化產(chǎn)品技術(shù)方案都有深厚的理論基礎(chǔ),曾為中央電視臺、四川電視臺等省市級電視臺和中國電信、中國移動、Verizon、Orange France等上百家國內(nèi)外知名企業(yè)提供數(shù)字化支持服務(wù),對全球大數(shù)據(jù)先進(jìn)技術(shù)動向有精準(zhǔn)把握。

且針對企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營構(gòu)建了從頂層設(shè)計(jì)(理念)→中層應(yīng)用(思維)→底層落地(工具)一套完備的理論和應(yīng)用體系,從企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略和運(yùn)營需求出發(fā),探尋決策支持賦能點(diǎn),漸進(jìn)強(qiáng)化運(yùn)營支撐能力,數(shù)字化與智能化以降本增效

? 華為技術(shù)-解決方案經(jīng)理:負(fù)責(zé)電信運(yùn)營商的數(shù)通/核心網(wǎng)的需求場景分析和解決方案開發(fā)制定,優(yōu)化提升數(shù)十家國內(nèi)省級/市級運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和運(yùn)營效率。

? 諾基亞-技術(shù)支持/項(xiàng)目管理專家:整理分析研發(fā)中心項(xiàng)目管理數(shù)據(jù),構(gòu)建了產(chǎn)品線多項(xiàng)目管理資源動態(tài)調(diào)配機(jī)制,響應(yīng)速度和人效提升達(dá)25%,極大實(shí)現(xiàn)了研發(fā)中心的降本增效。

? 索貝數(shù)碼-系統(tǒng)項(xiàng)目設(shè)計(jì)經(jīng)理:設(shè)計(jì)重要電視臺全臺網(wǎng)、媒資網(wǎng)、新聞網(wǎng)、非編制作網(wǎng)的solution,管理并實(shí)施數(shù)十個IT化/數(shù)字化項(xiàng)目,加速推動電視臺信息化/數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

部分項(xiàng)目案例:

? 大數(shù)據(jù)應(yīng)用與平臺經(jīng)濟(jì)發(fā)展

“e+青創(chuàng)匯”企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新生態(tài)圈建設(shè)研究與實(shí)踐:為國網(wǎng)浙江省電力提供創(chuàng)新平臺構(gòu)建研究報告、平臺設(shè)計(jì)方案、平臺運(yùn)營方案以及團(tuán)組織促進(jìn)創(chuàng)新創(chuàng)意服務(wù)能力提升研究報告,項(xiàng)目最終獲得“浙江省企業(yè)管理現(xiàn)代化創(chuàng)新成果三等獎”、“國網(wǎng)浙江省電力公司管理成果創(chuàng)新二等獎”,并在國網(wǎng)公司青創(chuàng)賽中孵化數(shù)十個“創(chuàng)新創(chuàng)意一等獎”項(xiàng)目。

四川電信增值業(yè)務(wù)產(chǎn)品目錄梳理:四川電信MSS一期內(nèi)控系統(tǒng)解決方案(涉及13個財務(wù)管理流程、5個工程項(xiàng)目管理流程、2個信息數(shù)據(jù)管理流程、1個人力資源管理流程),為四川電信的數(shù)字化管理打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

全球客戶多個通信解決方案項(xiàng)目設(shè)計(jì)并實(shí)施:為四川電信、印度沃達(dá)豐、美國Verizon、迪拜DU、法國Orange等多地運(yùn)營商提供數(shù)據(jù)通信/核心網(wǎng)解決方案服務(wù),包括網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、定制化方案設(shè)計(jì)實(shí)施,提升了當(dāng)?shù)仉娦鸥兄蜕暇W(wǎng)瀏覽體驗(yàn)。

? “智能+”與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

國家電網(wǎng)第四屆“青創(chuàng)賽”:為湖北電力《供應(yīng)商產(chǎn)能獲取和智能匹配》《物資質(zhì)量監(jiān)督“最強(qiáng)大腦”—融合“區(qū)塊鏈”技術(shù)的物資質(zhì)量智控平臺》等十余個項(xiàng)目的目標(biāo)、內(nèi)容、呈現(xiàn)形式進(jìn)行輔導(dǎo),其中《退役資產(chǎn)全鏈條可視化管控平臺》獲得“國網(wǎng)第四屆青創(chuàng)賽金獎”

2019年數(shù)字化運(yùn)營改造項(xiàng)目:為中車企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化運(yùn)營升級,通過調(diào)研分析全面剖析市場銷售、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、采購、生產(chǎn)、客戶服務(wù)存在問題/痛點(diǎn),對經(jīng)營價值鏈(市場=)研發(fā)=》采購=》制造=》服務(wù))和支撐價值鏈(發(fā)展規(guī)劃、財務(wù)管理、人力資源、質(zhì)量管理、安全管理)個流程進(jìn)行解構(gòu)和針對性數(shù)字化模型設(shè)計(jì),結(jié)合EA架構(gòu)建立了系統(tǒng)級數(shù)字化運(yùn)營體系,極大促進(jìn)企業(yè)效率提升,部分環(huán)節(jié)測算結(jié)果效率提升可達(dá)80%以上

2018年政企客戶經(jīng)理減負(fù)增效提質(zhì)項(xiàng)目:為成都電信調(diào)研政企業(yè)務(wù)流程和客戶經(jīng)理工作內(nèi)容,收集翔實(shí)數(shù)據(jù)并形成數(shù)據(jù)分析報告,通過數(shù)據(jù)分析實(shí)施精準(zhǔn)減負(fù),并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)增效提質(zhì)機(jī)制,成都電信政企收入當(dāng)年實(shí)現(xiàn)10%以上雙螺旋增長。

……

 

部分授課案例:

? 曾為四川電力講授《基于數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化研討》《工具與數(shù)據(jù)管理》,累計(jì)返聘14期。

? 曾為甘肅電力講授《數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)分析在管理中的應(yīng)用》《數(shù)據(jù)分析處理能力提升》等課程,累計(jì)返聘10+期。

? 曾為浙江電力講授《數(shù)據(jù)分析處理能力及Excel應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》,累計(jì)返聘6期。

? 曾為吉林電力講授《把握技術(shù)趨勢,擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型》等課程,累計(jì)返聘6期

? 曾為長春電力講授《數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)分析在管理中的應(yīng)用》,累計(jì)返聘4期。

? 曾為新疆電信講授《數(shù)據(jù)驅(qū)動的移動互聯(lián)網(wǎng)》課程,累計(jì)返聘3期。

? 曾為陜西電力講授《數(shù)據(jù)通信》《擅用數(shù)據(jù)與工具管理》等課程,累計(jì)5期。

? 曾為四川農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行講授《區(qū)塊鏈原理與應(yīng)用》等課程,累計(jì)返聘5期。

? 曾為咪咕文化講授《基于數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化研討》、《Power BI應(yīng)用》等課程,累計(jì)返聘3期。

 

主講課程:

《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)據(jù)分析》

《基于系統(tǒng)思維的問題分析與解決》

《數(shù)據(jù)分析處理能力及Excel應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》

《數(shù)字網(wǎng)絡(luò)視角下的場景化數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》

《追根溯源,精準(zhǔn)決策——數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)分析在管理中的應(yīng)用》

《把握技術(shù)趨勢,擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型——萬物互聯(lián)的智能大數(shù)據(jù)時代》

 

授課風(fēng)格:

R 實(shí)戰(zhàn)演練,深入淺出:將干貨內(nèi)容用課程訓(xùn)練,加深對知識的理解與吸收。

R 風(fēng)趣幽默,互動充分:將授課變成一件有意思的事情,讓學(xué)員學(xué)會樂于其中。

R 邏輯嚴(yán)謹(jǐn),通俗易懂:理論基礎(chǔ)鋪墊,并通過講解大量真實(shí)案例化繁為簡,學(xué)習(xí)不枯燥。

 

部分客戶評價:

《擅用數(shù)據(jù)與工具解決問題》學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)與工具,從數(shù)據(jù)分析來入手,通過分析模型,利用思維導(dǎo)圖和邏輯樹可以鍛煉自己的邏輯思考能力,能夠系統(tǒng)化、結(jié)構(gòu)化、全面化去分析并解決問題,擅用左腦思維進(jìn)行理性分析,右腦思維感性觀點(diǎn),明理的金字塔原理是可表達(dá)、寫作、歸納,而數(shù)據(jù)和工具能讓我更加豐富、詳細(xì)、快速、精準(zhǔn)地處理問題。

——四川電力 張班組長

魏老師的課程《數(shù)據(jù)和工具在管理學(xué)中的應(yīng)用》寓教于樂,結(jié)合實(shí)際案例和理論知識,將很多數(shù)據(jù)和工具更形象地展現(xiàn)給我,也教會了我如何運(yùn)用這些工具為我的工作提供了新思路、新方法。

——四川電力 王經(jīng)理

老師結(jié)合眾多案例,采用不同數(shù)據(jù)分析方法,以深入淺出的方法展示了數(shù)據(jù)的魅力,數(shù)據(jù)背后的意義。同事借助思維導(dǎo)圖、決策樹、WBS等工具可進(jìn)一步提高我們分析問題、解決問題的能力。

——云南電信 薛經(jīng)理

工欲善其事必先利其器!大數(shù)據(jù)時代下的“數(shù)商”,具備數(shù)據(jù)思維很重要!聽了老師的《數(shù)商——數(shù)據(jù)思維的塑造》課程,讓我從全腦思維與定量化、數(shù)據(jù)分析在培養(yǎng)數(shù)據(jù)思維中發(fā)揮很大的作用,同時也認(rèn)識到新時代的數(shù)據(jù)思維重要性,這對提高工作效率有非常大的幫助。

——咪咕視訊 陳經(jīng)理

老師在課程中布置的各項(xiàng)學(xué)習(xí)非常有趣,了解到水平思維和垂直思維的重要性,進(jìn)行思維的延伸及拓展,并會應(yīng)用到以后的工作、生活中,實(shí)現(xiàn)思維的結(jié)合與提高。

——浙江電力 嚴(yán)主任

魏老師在《數(shù)據(jù)驅(qū)動的移動互聯(lián)網(wǎng)》課程中通過生動有趣的演繹、豐富翔實(shí)的案例對以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)移動互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行了深入淺出的講解,我深刻理解了為什么現(xiàn)在企業(yè)需要把數(shù)據(jù)管理作為基礎(chǔ)工作,了解到了移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展給我們企業(yè)尤其是通信運(yùn)營商帶來的沖擊,相信在今后的工作中能夠很好地應(yīng)用這門課程中學(xué)習(xí)到的知識和技巧。

——新疆電信 王主任

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