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- 评价
- 学校简介
课程亮点
- 授权机构；官方教材；
- 配套学习或实验资料丰富；
- 免费重学；
课程详情
培训课时：3 天（18 课时）
授课形式：直播
学前基础：零基础可学，具备 Python、Excel、SQL 基础更佳
目标学员：
1. 职场人士
⚫ 希望提升数据分析能力的职场新人或转型者
⚫ 需要通过数据驱动决策的中高层管理者
⚫ 从事市场、运营、产品、销售等岗位，需借助数据优化业务的从业者
2. 学生及求职者
⚫ 希望进入数据分析、AI 相关领域的在校学生或求职者
⚫ 需要提升数据分析能力以增强职场竞争力的个人
3. 数据分析从业者
⚫ 希望系统化提升数据分析技能的初级分析师
⚫ 需要掌握 AI 技术与数据分析结合应用的专业人士
4. 技术开发人员
⚫ 希望了解数据分析逻辑与 AI 结合应用的开发者
⚫ 需要掌握数据获取、加工、建模等技能的技术人员
课程内容：
模块名称 实战案例应用 知识内容 学后收获
（第 1 天）
AI 赋能：
AI 高效对话
与数据分析基
础实战
《销售数据分析实战--基础》
一、数据准备阶段
1. AI 对话技能应用
⚫ 使用 AI 协助确定所需数据范围
⚫ 通过 AI 生成数据收集清单
⚫ 运用结构化提示词获取数据处理建议
2. 数据分析知识点
⚫ 数据类型识别（数值型、文本型、时
间型）
⚫ 数据完整性检查要点
二、数据处理阶段
（可用 DeepSeek 实现）
一、AI 对话能力构建
（一）AI 对话底层逻辑
⚫ 对话原理与框架
⚫ 引导式对话逻辑
（二）AI 提示词技巧
⚫ 提示词的基本原则
⚫ 结构化提示词方法
（三）AI 对话深度模型
⚫ 多种对话模型应用方
法
⚫ 深度引导式对话应用
方法
1、具备 AI 对话能力
⚫ 掌握对话框架和引导逻
辑
⚫ 学会结构化提示词编写
2、具备 AI 数据分析基础能
力
⚫ 掌握数据分析基本流程
⚫ 学会 AI 辅助数据分析
基本方法
3、掌握 AI 数据分析实战技
能
⚫ 学会使用 AI，初步了
模块名称 实战案例应用 知识内容 学后收获
1. AI 辅助数据处理
⚫ 使用 AI 识别异常值
⚫ 通过 AI 生成数据清洗代码
⚫ 运用 AI 处理缺失值建议
2. 数据处理知识点
⚫ 数据标准化处理
⚫ 数据类型转换
三、数据分析与可视化阶段
（可用 DeepSeek 实现）
1. AI 辅助数据分析
⚫ 使用 AI 生成分析思路
⚫ 通过 AI 选择合适的分析方法
⚫ 使用 AI 生成数据分析代码
2. 数据分析方法知识点
⚫ 分析维度与分析指标的概述
⚫ 数据可视化分析方法
⚫ 5W2H 分析方法梳理分析思路
四、数据分析报告撰写阶段
（可用 DeepSeek 实现）
1. AI 辅助数据分析报告撰写
⚫ 使用 AI 生成报告框架
⚫ 通过 AI 优化文字表达
⚫ 运用 AI 提炼核心观点
2. 数据分析报告知识点
⚫ 报告结构设计
⚫ 报表与报告的特征
二、AI 数据分析能力构建
（一）数据分析基础
⚫ 数据分析流程
⚫ AI 数据分析方法
⚫ DeepSeek 数据分析
应用
（二）AI 数据分析实战基
础
⚫ 销售数据分析（行业
自定义）
*单表或者单一维度分析为
主
解数据分析全流程应用
（第 2 天）
AI 赋能：
高效数据收集
与处理实战
《电商平台用户购买行为分析实战》
一、数据准备阶段
1.AI 辅助数据准备
⚫ 使用 AI 协助确定所需数据范围
⚫ 通过 AI 生成数据收集清单
⚫ 明确描述数据表结构和关系
⚫ 表、字段命名规范化
2.数据分析知识点
⚫ 数据库结构数据特征
⚫ 多表关系设计
二、数据处理阶段
一、AI 撰写 SQL 能力构
建
（一）SQL 提示工程技巧
⚫ 如何清晰描述查询
需求
⚫ 结构化提示语编写
方法
（二）代码质量控制
⚫ SQL 查询优化原则
⚫ 代码规范与可维护
性
1、掌握 AI 对话能力
⚫ 学会如何清晰描述需求
⚫ 掌握在数据分析各阶段
如何与 AI 进行有效对
话
⚫ 学会如何利用 AI 优化
查询代码
2、掌握 AI 数据分析进阶能
力
⚫ 掌握数据库结构特征
⚫ 掌握多表关系设计的基
模块名称 实战案例应用 知识内容 学后收获
⚫ BI 工具数据处理技巧
三、数据分析阶段
（可用 DeepSeek 实现）
1.AI 赋能数据分析
⚫ 使用 AI 生成分析思路
⚫ 使用 AI 撰写 DAX 公式
2.数据分析知识点
⚫ 多维数据分析模型的创建方法
⚫ 多维数据模型设计：
-雪花模型
-星型模型
-星座模型
⚫ 指标体系构建
⚫ DAX 函数的应用
⚫ 分析方法应用：
-绩效达成分析
-同环比分析
-产品 ABC 分类
-客户生命周期分析（同期群分析）
四、可视化看板制作阶段
1.1. （可用 DeepSeek 实现）
1.AI 赋能可视化看板制作
⚫ 获取配色方案建议
⚫ 生成布局设计方案
⚫ 优化用户交互流程
2.数据分析知识点
⚫ 数据可视化分析方法
⚫ 交互设计功能，如切片器、钻取规则
分析实战
⚫ 销售业绩多维分析看
板实战
*可视化看板制作为主
⚫ 能够让 AI 协助进行复
杂的分析场景，如：
-绩效达成分析
-同环比分析
-产品 ABC 分类
-客户生命周期分析
⚫ 掌握 AI 辅助指标体系
构建的方法
3、熟练 AI 数据分析实战
⚫ 掌握 ETL 数据处理方法
⚫ 掌握布局设计和交互优
化等可视化技能
⚫ 实践全流程数据分析到
交互式仪表板的创建
⚫ 掌握 BI 工具应用技能
学员评价
-
- 史
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史*辉136****8718
2024/11/29 报名课程：红帽RHCE认证及实战课程
环境5师资5服务5效果5
课程实用性强，让我的学习收获很大。老师讲解耐心仔细，专业水平高，我对此课程非常满意。
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