课程ID:36996

李勇:AI数据分析|打破数据沉睡,构建智能决策新引擎

在AI大模型时代,企业面临数据分析效率低下、业务决策脱节的挑战。通过深入的认知升级与实战工具应用,帮助企业重塑数据资产价值,实现智能分析能力的全面提升。结合前沿案例,助力企业打通数据分析与业务决策的关键环节,构建安全可靠的AI分析体系。

联系老师培训咨询

曹大嘴老师
  • 数据资产化通过对数据价值的重新评估,构建科学的数据资产管理体系,提升企业在数据时代的竞争力。
  • AI分析工具掌握前沿AI分析工具的使用,提升数据清洗、可视化及报告生成的效率,助力企业快速应对市场变化。
  • 智能分析工作流设计高效的AI驱动分析流程,确保数据分析与业务需求紧密结合,实现深度耦合的决策支持。
  • 数据安全建立安全可靠的数据分析体系,防范数据风险,确保企业在使用大模型分析时的信息安全。
  • 新时代分析师能力培养数据分析师在AI环境中的新型能力,提升其技术理解力与业务洞察力,适应快速变化的市场需求。

重塑数据分析:AI时代的战略驱动 在数据驱动的未来,企业必须重新审视数据的价值与管理方式。通过系统化的课程内容,涵盖数据资产认知、AI分析工具应用与业务驱动的分析设计,帮助企业在复杂环境中实现高效决策与持续增长。适合希望提升数据分析能力的管理者与团队。

获取课程大纲内训课程定制

全面提升数据分析能力,构建智能决策体系

通过精细化的课程内容,帮助企业打通数据分析与业务决策的各个环节,从而实现高效、智能的决策支持体系。课程内容涵盖了数据资产认知、传统分析的AI进化及业务驱动的分析设计等关键领域。
  • 数据价值重估

    识别数据作为生产要素的重要性,推动企业在数据资产管理上的战略转变,提升整体价值创造能力。
  • AI分析新范式

    克服传统数据分析的局限,采用AI技术进行智能特征工程与自然语言交互,提升数据分析的效率与准确性。
  • 工具矩阵应用

    掌握多种AI工具的结合使用,提升数据清洗、可视化和分析报告生成的效率,实现分析过程的自动化。
  • 分析流程重构

    在AI大模型下重构数据分析的流程,确保业务需求与分析结果的高效匹配,提升决策的科学性。
  • 需求翻译能力

    将业务需求精准转化为分析任务,确保分析工作与实际业务问题的紧密结合,提升决策的针对性。
  • 数据安全机制

    构建严格的数据安全框架,确保企业在使用AI进行数据分析时,能够有效防范潜在的数据风险。
  • 能力模型升级

    提升数据分析师的技术理解力与业务洞察力,确保团队能够适应AI时代的复杂数据环境。
  • AI协作能力

    培养分析师与AI工具之间的协作能力,确保数据分析工作能够高效进行,提升团队的整体执行力。
  • 行业知识积累

    通过行业知识的积累与应用,确保分析结果的实用性与针对性,推动企业在市场上的竞争优势。

提升数据分析实力,打造智能决策团队

通过系统学习,学员将能够掌握数据管理、AI分析工具使用、智能分析工作流设计等多方面的能力,助力企业在快速变化的市场环境中实现高效决策。
  • 数据资产管理

    建立全面的数据资产管理体系,提升数据的使用效率与价值,推动企业决策的科学化。
  • AI工具掌握

    熟练掌握各类AI分析工具的使用,提升数据分析的自动化水平,节省时间与人力成本。
  • 智能分析设计

    设计符合企业需求的智能分析工作流,确保数据分析与业务决策的深度结合,提升决策的精准性。
  • 安全分析体系

    构建安全可靠的数据分析体系,确保在数据分析过程中有效防范潜在风险,保护企业数据资产。
  • 团队能力培养

    培养数据分析团队在AI时代所需的新型能力,提升整体执行力与市场响应速度。
  • 业务驱动分析

    将业务需求有效转化为数据分析任务,确保分析工作真正服务于企业的战略目标。
  • 技术理解力

    提升分析师对AI模型输出的理解能力,确保分析结果的有效应用与反馈。
  • 行业知识应用

    通过行业知识的积累与应用,推动数据分析的精准性与有效性,提升企业在市场中的竞争力。
  • 协作能力提升

    培养分析师与AI工具之间的协作能力,确保数据分析工作高效进行,推动团队的整体绩效。

解决企业数据沉睡与分析低效的核心问题

通过系统培训,企业将能够有效破解数据沉睡、分析低效与业务脱节等问题,提升数据在决策中的价值和作用,推动企业的智能化转型。
  • 数据沉睡

    帮助企业识别和激活沉睡的数据资产,提升数据的使用效率与决策支持能力。
  • 分析效率低下

    通过AI技术的应用,提升传统数据分析的效率,减少人工干预与时间成本。
  • 业务与数据脱节

    构建有效的业务需求与数据分析之间的桥梁,确保分析结果能够及时反映业务需求。
  • 数据安全风险

    建立完善的数据安全机制,确保企业在进行数据分析时能够有效防范潜在风险。
  • 技能缺口

    通过系统化的培训,提升团队在AI时代所需的新型数据分析能力,填补技能缺口。
  • 传统分析方法困境

    引导企业克服传统分析方法的局限,采用AI技术实现数据分析的智能化转型。
  • 决策科学性不足

    通过数据资产的有效管理与智能分析的应用,提升决策的科学性与准确性。
  • 市场变化应对不足

    提升企业在快速变化市场环境中的反应能力,通过数据分析支持更具前瞻性的决策。
  • 团队执行力不足

    通过能力培养与团队协作,提升数据分析团队的整体执行力与市场响应能力。

相关推荐

大家在看

  • 李勇:数字化管理|打破困境,构建企业增长新引擎

    在数字化转型的浪潮中,企业如何有效应对用户需求、业务战略与持续变革的挑战?通过系统化的数字化管理培训,帮助企业从根本上理解数字化转型的内涵与价值,掌握构建高效数字化体系的策略与工具,助力企业在竞争中立于不败之地。

  • 李勇:用户思维课程|从用户视角洞察需求,提升产品与服务竞争力

    在快速变化的市场中,企业要想成功,必须具备用户思维。通过深入理解用户的需求与痛点,优化产品和服务,才能真正实现与用户的有效连接,赢得市场竞争。该课程将系统传授用户思维的核心概念与应用技巧,帮助企业管理者深入挖掘用户需求,提升产品价值与用户满意度。

  • 李勇:用户需求分析|从用户视角出发,精准洞察需求、提升产品竞争力

    在数字化时代,用户需求的快速变化让企业面临巨大挑战。通过系统的用户思维训练,帮助企业深入理解用户需求,挖掘潜在痛点,从而制定出高效的产品与市场策略。课程涵盖用户思维的核心概念、需求分析的三部曲及实用方法论,适合产品、运营、技术及客服等管理人员,为企业打造以用户为中心的战略思维,提升市场竞争力。

  • 李勇:用户体验驱动|以用户为中心,重塑云产品创新的新视角

    在云计算与数字化转型的浪潮中,企业需要以用户体验为核心驱动力,优化云产品的设计与开发。本课纲聚焦于用户体验在云产品创新中的关键角色,帮助管理者掌握用户研究与实践,提升产品竞争力。通过理论与案例结合,确保学员在实际工作中灵活应用所学知识,推动企业实现高质量增长。

  • 李勇:用户研究方法|提升云产品竞争力,驱动创新与用户体验的完美结合

    在云计算和数字化转型的浪潮中,如何利用用户体验来提升产品竞争力、实现创新,是每个企业面临的重要课题。通过深入研究用户体验的内涵及其在云产品中的应用,帮助管理者识别和解决实际问题,建立以用户为中心的创新流程,实现真正的市场突破。