课程ID:36996

李勇:数据分析内训|升级数据分析能力,驱动企业智能决策

在AI大模型时代,数据分析的范式正经历深刻变革。通过系统性培训,帮助企业管理者和数据分析团队打破传统分析壁垒,提升数据资产管理和智能分析能力,实现数据与业务的深度融合,提升决策效率与准确性。

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曹大嘴老师
  • 数据资产管理通过数据价值重估与管理体系构建,提升企业对数据资产的认知与利用效率,确保数据资产在企业决策中的核心地位。
  • AI分析工具掌握多种AI数据分析工具的使用方法,提升数据清洗、可视化分析和智能报告生成的效率,助力企业实现技术转型。
  • 业务驱动设计将业务需求转化为分析任务,通过需求翻译公式与领域知识注入,确保数据分析结果能够直接服务于业务决策。
  • 数据安全体系构建可靠的数据安全分析体系,防范数据风险,通过灵活的本地分析解决方案,保障数据安全与合规性。
  • 新时代分析师能力培养分析师所需的技术理解力与业务洞察力,提升团队在AI大模型时代的协作能力与创新能力,确保分析团队的持续发展。

智能分析能力的全景提升:从数据资产到业务驱动 课程围绕数据资产认知、AI数据分析工具的应用、传统与新兴分析范式的转变等主题,帮助企业全面提升数据分析能力,构建高效的智能分析工作流。适合希望在数据驱动决策中占得先机的企业团队。

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全景分析能力提升:从数据资产到智能决策

课程聚焦数据资产管理、AI工具应用、业务驱动分析等多个关键环节,通过系统的学习与实践,帮助企业打通数据与业务之间的壁垒,实现高效的智能决策与执行。
  • 数据价值重估

    帮助企业识别数据的真正价值,从传统的副产品转变为核心生产要素,为数据资产的有效管理奠定基础。
  • 智能清洗与建模

    通过引入AI技术,简化传统数据清洗与建模过程,提升分析效率,降低分析门槛,让数据分析更简单。
  • 工具实战演示

    结合最新的AI工具,通过实际案例演示,帮助学员掌握工具的使用,提升数据分析的实用性与有效性。
  • 人机协作模式

    探索分析师与AI模型之间的协作,通过提示词工程与模型微调,提升数据分析的灵活性与精准度。
  • 业务需求转化

    通过需求翻译公式,将复杂业务问题有效转化为AI分析任务,确保分析结果能够落地实施。
  • 数据安全策略

    制定有效的数据安全分析体系,确保在数据分析过程中保护企业的敏感信息与数据隐私。
  • 能力模型升级

    提升分析团队的技术理解力与业务洞察力,确保团队在快速变化的市场环境中依然能够保持竞争力。
  • 领域知识积累

    通过行业知识库的建立与训练,增强分析师对所处行业的理解,提升分析的针对性与有效性。
  • 团队能力计划

    制定系统的团队能力升级计划,确保分析团队能够适应AI时代的挑战与机遇,持续提升竞争力。

提升数据分析能力,构建智能决策体系

通过系统的学习与实践,学员将掌握数据资产管理、AI工具应用、业务需求转化等核心能力,打造高效的智能分析团队,为企业决策提供有力支持。
  • 数据资产化

    建立数据资产化管理体系,提升企业对数据的重视程度与利用效率,推动数据驱动的决策文化。
  • AI工具掌握

    熟练掌握多种AI数据分析工具的使用,提升数据分析的效率与准确性,推动分析工作的智能化进程。
  • 智能工作流设计

    设计AI驱动的智能分析工作流,确保数据分析与业务决策深度结合,实现高效的决策支持。
  • 数据安全保障

    构建安全可靠的数据分析体系,确保在数据分析过程中保护企业的数据安全与合规性。
  • 团队能力提升

    培养数据分析团队的新型能力,提升团队在AI大模型时代的协作能力与创新能力,确保团队的持续发展。
  • 业务分析能力

    通过需求翻译与领域知识注入,提升分析师将业务需求转化为分析任务的能力,确保分析结果的有效性。
  • 跨部门协作

    推动数据分析与业务部门的协作,确保数据分析结果能够在各个业务环节中得到有效应用。
  • 持续学习能力

    培养分析师在快速变化的市场环境中持续学习与适应的能力,确保团队能够应对不断变化的挑战。
  • 决策支持能力

    通过系统的分析与智能决策支持,提升企业在市场竞争中的应变能力与决策效率。

解决企业数据分析中的痛点与挑战

通过系统培训,帮助企业识别并解决数据分析中的痛点,如数据沉睡、分析低效、业务脱节等问题,为企业的智能决策提供有力支持。
  • 数据沉睡

    帮助企业打破数据沉睡的局面,通过有效的数据资产管理与智能分析能力,充分挖掘数据价值。
  • 分析低效

    通过引入AI技术与数据分析工具,提升数据分析的效率,减少时间成本,从而更快响应市场变化。
  • 业务脱节

    搭建数据与业务之间的桥梁,通过业务驱动的分析设计,确保分析结果能够直接服务于业务决策。
  • 技术门槛高

    降低传统数据分析的技术门槛,通过AI工具实战演示,让更多团队成员能够参与到数据分析中。
  • 数据安全隐患

    建立数据安全分析体系,确保在数据分析过程中保护企业的敏感信息与数据隐私,降低数据风险。
  • 团队能力不足

    提升数据分析团队的能力,通过系统的能力升级计划,确保团队在AI大模型时代具备持续竞争力。
  • 需求转化困难

    通过需求翻译公式与领域知识注入,帮助团队更有效地将业务需求转化为分析任务,确保分析结果的有效性。
  • 市场变化应对不足

    提高企业对市场变化的敏感度,通过智能分析能力的提升,确保企业能够及时应对市场挑战。
  • 资源配置不合理

    通过数据分析与业务决策的深度耦合,优化企业的资源配置,提高资源利用效率,推动企业的可持续发展。

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