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AI 数据分析项目训战

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课程内容

AI 数据分析项目训战

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；

适用人群

  • 25-40岁

课程介绍

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

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  • 史

    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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