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培訓課時:3 天(18 課時)
授課形式:直播
學前基礎:零基礎可學,具備 Python、Excel、SQL 基礎更佳
目標學員:
1. 職場人士
? 希望提升數據分析能力的職場新人或轉型者
? 需要通過數據驅動決策的中高層管理者
? 從事市場、運營、產品、銷售等崗位,需借助數據優化業務的從業者
2. 學生及求職者
? 希望進入數據分析、AI 相關領域的在校學生或求職者
? 需要提升數據分析能力以增強職場競爭力的個人
3. 數據分析從業者
? 希望系統化提升數據分析技能的初級分析師
? 需要掌握 AI 技術與數據分析結合應用的專業人士
4. 技術開發人員
? 希望了解數據分析邏輯與 AI 結合應用的開發者
? 需要掌握數據獲取、加工、建模等技能的技術人員
課程內容:
模塊名稱 實戰案例應用 知識內容 學后收獲
(第 1 天)
AI 賦能:
AI 高效對話
與數據分析基
礎實戰
《銷售數據分析實戰-基礎》
一、數據準備階段
1. AI 對話技能應用
? 使用 AI 協助確定所需數據范圍
? 通過 AI 生成數據收集清單
? 運用結構化提示詞獲取數據處理建議
2. 數據分析知識點
? 數據類型識別(數值型、文本型、時
間型)
? 數據完整性檢查要點
二、數據處理階段
(可用 DeepSeek 實現)
一、AI 對話能力構建
(一)AI 對話底層邏輯
? 對話原理與框架
? 引導式對話邏輯
(二)AI 提示詞技巧
? 提示詞的基本原則
? 結構化提示詞方法
(三)AI 對話深度模型
? 多種對話模型應用方
法
? 深度引導式對話應用
方法
1、具備 AI 對話能力
? 掌握對話框架和引導邏
輯
? 學會結構化提示詞編寫
2、具備 AI 數據分析基礎能
力
? 掌握數據分析基本流程
? 學會 AI 輔助數據分析
基本方法
3、掌握 AI 數據分析實戰技
能
? 學會使用 AI,初步了
模塊名稱 實戰案例應用 知識內容 學后收獲
1. AI 輔助數據處理
? 使用 AI 識別異常值
? 通過 AI 生成數據清洗代碼
? 運用 AI 處理缺失值建議
2. 數據處理知識點
? 數據標準化處理
? 數據類型轉換
三、數據分析與可視化階段
(可用 DeepSeek 實現)
1. AI 輔助數據分析
? 使用 AI 生成分析思路
? 通過 AI 選擇合適的分析方法
? 使用 AI 生成數據分析代碼
2. 數據分析方法知識點
? 分析維度與分析指標的概述
? 數據可視化分析方法
? 5W2H 分析方法梳理分析思路
四、數據分析報告撰寫階段
(可用 DeepSeek 實現)
1. AI 輔助數據分析報告撰寫
? 使用 AI 生成報告框架
? 通過 AI 優化文字表達
? 運用 AI 提煉核心觀點
2. 數據分析報告知識點
? 報告結構設計
? 報表與報告的特征
二、AI 數據分析能力構建
(一)數據分析基礎
? 數據分析流程
? AI 數據分析方法
? DeepSeek 數據分析
應用
(二)AI 數據分析實戰基
礎
? 銷售數據分析(行業
自定義)
*單表或者單一維度分析為
主
解數據分析全流程應用
(第 2 天)
AI 賦能:
高效數據收集
與處理實戰
《電商平臺用戶購買行為分析實戰》
一、數據準備階段
1.AI 輔助數據準備
? 使用 AI 協助確定所需數據范圍
? 通過 AI 生成數據收集清單
? 明確描述數據表結構和關系
? 表、字段命名規范化
2.數據分析知識點
? 數據庫結構數據特征
? 多表關系設計
二、數據處理階段
一、AI 撰寫 SQL 能力構
建
(一)SQL 提示工程技巧
? 如何清晰描述查詢
需求
? 結構化提示語編寫
方法
(二)代碼質量控制
? SQL 查詢優化原則
? 代碼規范與可維護
性
1、掌握 AI 對話能力
? 學會如何清晰描述需求
? 掌握在數據分析各階段
如何與 AI 進行有效對
話
? 學會如何利用 AI 優化
查詢代碼
2、掌握 AI 數據分析進階能
力
? 掌握數據庫結構特征
? 掌握多表關系設計的基
模塊名稱 實戰案例應用 知識內容 學后收獲
? BI 工具數據處理技巧
三、數據分析階段
(可用 DeepSeek 實現)
1.AI 賦能數據分析
? 使用 AI 生成分析思路
? 使用 AI 撰寫 DAX 公式
2.數據分析知識點
? 多維數據分析模型的創建方法
? 多維數據模型設計:
-雪花模型
-星型模型
-星座模型
? 指標體系構建
? DAX 函數的應用
? 分析方法應用:
-績效達成分析
-同環比分析
-產品 ABC 分類
-客戶生命周期分析(同期群分析)
四、可視化看板制作階段
1.1. (可用 DeepSeek 實現)
1.AI 賦能可視化看板制作
? 獲取配色方案建議
? 生成布局設計方案
? 優化用戶交互流程
2.數據分析知識點
? 數據可視化分析方法
? 交互設計功能,如切片器、鉆取規則
分析實戰
? 銷售業績多維分析看
板實戰
*可視化看板制作為主
? 能夠讓 AI 協助進行復
雜的分析場景,如:
-績效達成分析
-同環比分析
-產品 ABC 分類
-客戶生命周期分析
? 掌握 AI 輔助指標體系
構建的方法
3、熟練 AI 數據分析實戰
? 掌握 ETL 數據處理方法
? 掌握布局設計和交互優
化等可視化技能
? 實踐全流程數據分析到
交互式儀表板的創建
? 掌握 BI 工具應用技能
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史*輝
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