课程简介
本课程针对已具备 AI 基础认知与提示词能力的学员，重点突破“如何用数据和大模型真正驱动业务价值”。课程内容围绕企业数据体系、业务指标拆解、描述性分析与预测性分析方法、决策类算法理解，以及大模型辅助的数据分析与自动化报告生成展开，帮助学员建立从业务视角理解数据的思维体系。
通过方法论讲解、行业案例拆解与动手实操，学员将掌握 KPI 分析、分组分析、AB 测试等核心分析方法，理解回归、分类、聚类等算法的业务含义，并能利用 AI 辅助完成图表生成、业务洞察与分析建议输出。同时，通过 AI 辅助编程实践，学员可从 0 到 1 开发简单的业务自动化工具，实现数据读取、处理到结果输出的完整链路，全面提升业务场景的数据化与智能化能力。
目标收益
￮业务分析独立性：能够利用 AI 完成行业调研、趋势洞察、KPI 分析等典型业务任务。
￮数据分析效率提升：掌握 AI 与 Excel、Python 的结合方法，显著提升数据清洗、可视化与报告生成效率。
￮自动化工具搭建能力：具备用 AI 辅助编写脚本或小工具，提升业务流程效率的能力。
￮数智化工作方式建立：形成“数据驱动 + AI 辅助”的复合型工作模式，成为具有数智化分析能力的增强型员工。
培训对象
课程大纲
| 数据基础与数智化认知 |
• 企业数据类型：结构化 / 非结构化 • 业务数据的来源与采集方式 • 数据质量的四要素：完整性、一致性、及时性、可用性 • 用数据语言理解业务：指标、流程与KPI体系 • 大模型作为“通用算法引擎”的逻辑 |
| 数据分析与业务洞察方法论 |
• 描述性分析：KPI拆解、分组分析、AB测试 • 预测性分析：回归、分类、聚类的业务理解法 • 决策类算法：搜索、排程优化、推荐、风控 • 用业务语言理解算法：非技术人员也能听懂的方法 • 大模型辅助数据分析：图表生成、自动报告、分析建议 |
| AI辅助编程与自动化工具实践 |
• AI如何帮助理解 Python 语法与编程思维 • 四大编程思维：流程、抽象、数据结构、调用 • AI辅助代码生成、调试、重构 • 从0到1开发一个业务自动化工具（数据读取→处理→结果输出） • 常见AI编程项目：爬虫、办公提效工具、自动化报告、图文生成工具 |
| 学员分享及答疑交流 |
• 学员AI使用心得及经验分享 • 学员AI应用问题答疑与交流 |
| 项目实战作业 | 以小组为单位开展项目PK，并于次日进行路演讲解与成果汇报，老师现场点评。 |
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数据基础与数智化认知 • 企业数据类型：结构化 / 非结构化 • 业务数据的来源与采集方式 • 数据质量的四要素：完整性、一致性、及时性、可用性 • 用数据语言理解业务：指标、流程与KPI体系 • 大模型作为“通用算法引擎”的逻辑 |
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数据分析与业务洞察方法论 • 描述性分析：KPI拆解、分组分析、AB测试 • 预测性分析：回归、分类、聚类的业务理解法 • 决策类算法：搜索、排程优化、推荐、风控 • 用业务语言理解算法：非技术人员也能听懂的方法 • 大模型辅助数据分析：图表生成、自动报告、分析建议 |
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AI辅助编程与自动化工具实践 • AI如何帮助理解 Python 语法与编程思维 • 四大编程思维：流程、抽象、数据结构、调用 • AI辅助代码生成、调试、重构 • 从0到1开发一个业务自动化工具（数据读取→处理→结果输出） • 常见AI编程项目：爬虫、办公提效工具、自动化报告、图文生成工具 |
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学员分享及答疑交流 • 学员AI使用心得及经验分享 • 学员AI应用问题答疑与交流 |
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项目实战作业 以小组为单位开展项目PK，并于次日进行路演讲解与成果汇报，老师现场点评。 |
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