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AI智能業(yè)務課程

培訓對象：
上市公司中高層管理者、業(yè)務部門負責人、數據分析團隊、日常崗位業(yè)務人員等；

課程背景：
本課程聚焦AI大模型時代數據分析的范式變革，通過"認知升級+工具實戰(zhàn)+業(yè)務融合"三維教學體系，解決企業(yè)"數據沉睡""分析低效""業(yè)務脫節(jié)"等痛點，結合*AI數據分析工具實戰(zhàn)演示，幫助企業(yè)構建智能分析能力。

課程收益：
培訓完結后，學員能夠：
1.建立數據資產化認知與管理體系
2.掌握AI數據分析工具的核心能力
3.設計AI驅動的智能分析工作流
4.實現數據分析與業(yè)務決策的深度耦合
5.構建安全可靠的AI分析體系
6.培養(yǎng)AI時代數據分析團隊新型能力

課程大綱：
單元
大綱
內容
單元一
數據資產認知革命
1.數據價值重估
1.1）從"副產品"到"生產要素"的認知躍遷
1.2）數據資產估值模型：成本法vs收益法
案例：某零售企業(yè)數據資產估值超10億元
2.數據資產管理
2.1）數據資產目錄建設
2.2）數據質量治理框架
案例：平安集團數據資產管理體系
討論課題：繪制你企業(yè)業(yè)務部門的數據資產地圖

單元二
傳統(tǒng)數據分析的AI進化
1.傳統(tǒng)分析困境
1.1）耗時耗力的數據清洗
1.2）復雜建模的技術門檻
2.AI分析新范式
2.1）自然語言交互分析
2.2）智能特征工程
案例：某銀行用AI將信貸分析效率提升5倍
討論課題：識別傳統(tǒng)分析中的AI替代點

單元三
AI分析工具全景
1.工具矩陣解析
1.1）小浣熊：智能數據清洗
1.2）DXXI：可視化分析
1.3）Cursor：代碼生成
2.工具實戰(zhàn)演示
2.1）用AFAI預測銷售趨勢
2.2）用DEEPSEEK生成分析報告
2.3)用CURSOR生成WEB數據大屏
2.4）用DEEPSEEK控制Pandas做更深層的數分
案例：某車企用工具矩陣實現日報自動生成
討論課題：設計你的AI工具組合方案

單元四
傳統(tǒng)業(yè)務數據分析到大模型分析的范式不同
1.傳統(tǒng)業(yè)務數據分析的問題：
1.1）層次聚類，線性回歸，決策樹等等還是要理解其內核
1.2）更加考驗我們數據分析人員對業(yè)務的理解。
2.AI大模型時代的數據分析：
1.分析流程重構
1.1）需求理解：將傳統(tǒng)的業(yè)務理解和方法論在AI大模型上重構和增速
1.2）結果驗證：AI交叉校驗
2.人機協(xié)作模式
2.1）分析師提示詞工程
2.2）模型微調策略
案例：某電商用DEEPSEEK實現實時輿情分析
討論課題：設計智能分析工作流

單元五
業(yè)務驅動的分析設計
1.需求翻譯公式
1.1）業(yè)務問題→分析任務→AI指令
1.2）案例：庫存優(yōu)化需求轉化
2.領域知識注入
2.1）業(yè)務術語表構建
2.2）行業(yè)知識庫訓練
案例：某醫(yī)院用AI分析提升床位周轉率
討論課題：將業(yè)務需求轉化為AI分析任務

單元六
數據安全分析體系構建
1.數據有風險的方式：云端數據分析大模型的直接上傳
2.數據無風險的方式：
2.1）零成本更靈活的本地CURSOR生成數據分析
2.2）零成本更靈活的本地DB的數據分析
2.3）成本高的大模型本地部署做數據分析

單元七
新時代分析師能力
1.能力模型升級
1.1）技術理解力：讀懂模型輸出，prompt提示詞的能力，微調的能力
1.2）業(yè)務洞察力：發(fā)現分析價值
2.培養(yǎng)路徑
2.1）AI協(xié)作能力訓練
2.2）領域知識積累
案例：某互聯(lián)網公司數據分析師培養(yǎng)體系
討論課題：制定團隊能力升級計劃

AI智能業(yè)務課程