课程ID:36996

李勇:数据分析能力提升|解锁AI时代数据潜力,助力企业决策与增长

在AI大模型时代,企业面临数据沉睡、分析低效与业务脱节等挑战。通过系统化的教学,帮助管理者与业务团队掌握数据资产的认知与管理,提升数据分析效率,实现数据与业务的深度融合。全面提升企业数据分析能力,推动业务增长与创新。

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曹大嘴老师
  • 数据资产从'副产品'转变为'生产要素',帮助企业重新审视数据的价值与管理方式,建立科学的数据资产管理体系。
  • AI分析工具掌握当前最前沿的AI分析工具,通过实战演练提升数据处理与分析效率,降低人工成本。
  • 分析流程重构在大模型时代,重构传统分析流程,提升业务理解与需求响应能力,实现高效的数据分析输出。
  • 业务驱动通过需求翻译公式,将复杂的业务问题转化为清晰的分析任务,确保分析结果能直接支持业务决策。
  • 数据安全构建安全可靠的数据分析体系,确保企业数据在分析过程中的安全性与合规性,降低数据风险。

数据分析全景:从资产认知到智能决策 课程围绕数据资产认知、AI分析工具应用与业务驱动分析设计三大核心模块,提供系统化的解决方案,帮助企业在数据驱动的数字化转型中构建高效的分析能力与决策支持体系。

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构建高效数据分析体系,实现业务与决策的深度融合

通过九个关键模块,帮助企业打通数据分析与业务决策的链路,实现可持续的增长与创新。每个模块都围绕实际案例展开,确保学员能在实际工作中灵活应用所学知识。
  • 数据价值重估

    重新审视数据的商业价值,通过实际案例帮助企业理解如何将数据资产化,提升决策层的重视程度。
  • AI分析新范式

    介绍自然语言交互分析与智能特征工程,让分析师更高效地进行数据分析,降低技术门槛。
  • 工具矩阵解析

    深入分析不同AI工具的功能与应用场景,通过实战演示帮助学员掌握工具的使用技巧。
  • 人机协作模式

    探讨如何在AI大模型时代实现分析师与AI的有效协作,提升分析师的工作效率与输出质量。
  • 需求翻译公式

    教会学员如何将复杂的业务需求转化为可执行的分析任务,确保分析过程与业务目标紧密对接。
  • 领域知识注入

    强调在数据分析中引入行业知识的重要性,通过案例帮助学员理解如何构建有效的知识库。
  • 数据风险管理

    分析数据在处理过程中的潜在风险,提供有效的解决方案,确保数据分析过程的安全性。
  • 能力模型升级

    探讨新时代分析师所需的能力模型,帮助学员明确提升方向,培养适应AI时代的新型分析师。
  • 团队能力升级计划

    指导企业如何制定团队能力提升计划,确保数据分析团队能够持续适应市场与技术变化。

提升数据分析能力,培养企业决策核心竞争力

通过系统的学习,学员能在多个层面上提升自身能力,确保能够在快速变化的市场环境中做出准确的业务决策与分析判断。
  • 数据资产管理

    建立全面的数据资产管理意识,明确数据的价值与利用方式。
  • AI工具应用

    掌握主流AI分析工具的操作方法,能够独立进行数据清洗与分析。
  • 智能分析工作流

    设计高效的数据分析工作流,将AI技术有效应用于日常业务分析中。
  • 深度耦合决策

    实现数据分析与业务决策的深度融合,提升决策的科学性与准确性。
  • 数据安全意识

    培养数据安全管理意识,确保企业数据在分析过程中的安全性与合规性。
  • 团队能力提升

    建立数据分析团队的新型能力模型,确保团队能够适应AI时代的需求变革。
  • 业务需求转化

    学会如何将业务需求有效翻译为数据分析任务,确保分析结果能够直接支持业务发展。
  • 跨部门协作

    提升跨部门协作能力,确保数据分析成果能够被各部门有效利用。
  • 持续学习能力

    培养持续学习的能力,保持对新技术与新方法的敏感性与适应能力。

解决企业数据分析中的痛点与挑战

通过系统的学习与实战演练,帮助企业识别数据分析中的关键问题,实现有效的解决方案,推动企业数字化转型。
  • 数据沉睡

    解决企业内部数据未被有效利用的问题,提升数据资产的应用率与价值。
  • 分析低效

    通过AI工具的应用,提升数据清洗与分析效率,减少人工干预,提高分析质量。
  • 业务脱节

    确保数据分析与实际业务需求紧密结合,提升分析结果对业务决策的支持力度。
  • 技术门槛

    降低分析人员的技术门槛,通过自然语言处理等新技术,让更多人员能参与数据分析。
  • 数据安全风险

    识别数据在分析过程中的安全隐患,提供有效的风险管理措施,确保数据安全。
  • 团队能力不足

    培养数据分析团队的综合能力,确保团队具备应对复杂业务问题的能力。
  • 市场变化应对

    提升企业对市场变化的敏感度与应对能力,通过数据分析支持快速决策。
  • 跨部门协调

    解决不同部门间数据分析成果无法有效对接与应用的问题,提升协作效率。
  • 需求转化困难

    帮助企业高效识别与转化业务需求,确保分析工作能紧密围绕业务目标展开。

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