课程ID:36996

李勇:数据分析培训|解锁AI时代数据潜能,助力企业决策智能化

聚焦AI大模型时代的数据分析变革,通过认知升级、工具实战与业务融合三维教学体系,帮助企业破解数据沉睡、分析低效及业务脱节等痛点。结合最新AI数据分析工具的实践演示,构建高效的智能分析能力,适用于中高层管理者、业务负责人及数据分析团队。

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曹大嘴老师
  • 数据资产认知重塑对数据价值的认识,从“副产品”转变为“生产要素”,构建数据资产管理体系,提升数据治理能力。
  • AI分析范式借助AI技术,突破传统数据分析的局限,实现高效、智能的数据处理与分析,提升业务洞察力。
  • 智能分析工具掌握多种AI数据分析工具的应用,提升数据清洗、可视化及分析报告生成的效率,优化分析工作流。
  • 业务驱动设计将业务需求转化为具体的分析任务,注入领域知识,从而实现精准的数据分析与决策支持。
  • 数据安全构建建立安全可靠的数据分析体系,确保数据在分析过程中的安全性与合规性,降低潜在风险。

构建智能分析能力:AI时代的数据分析新范式 通过数据资产认知革命、传统数据分析的AI进化、工具实战演示、业务驱动的分析设计等模块,系统提升企业的数据分析能力,助力决策的科学性与高效性,驱动业务增长。

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从认知到实践,全面提升数据分析能力

通过七大单元内容,系统化分析数据资产、AI分析范式以及数据安全等关键领域,帮助企业建立起一个高效、智能的数据分析体系,推动业务决策的科学化与智能化。
  • 数据资产重估

    帮助企业重新认识数据的价值,推动数据的有效管理与利用,形成数据资产化的认知体系。
  • 传统分析困境

    识别并解决传统数据分析过程中的痛点,提升分析效率,降低技术门槛,实现高效的数据处理。
  • AI分析工具应用

    掌握多种AI分析工具的操作与应用,通过实战演示提升团队的工具使用能力,促进数据分析自动化。
  • 智能分析工作流

    设计AI驱动的智能分析工作流,提高分析效率,实现数据分析与业务决策的深度融合。
  • 数据安全管理

    建立健全数据安全分析体系,确保数据在分析过程中的安全性,防范潜在风险。
  • 新时代分析师能力

    提升数据分析师的能力模型,培养其技术理解力与业务洞察力,适应AI时代的数据分析需求。
  • 业务需求转化

    将复杂的业务需求有效转化为分析任务,提升数据分析的针对性与实用性,确保分析结果的有效性。
  • 能力升级计划

    制定团队能力升级计划,培养高素质的数据分析团队,推动企业数字化转型的顺利实施。
  • 数据驱动决策

    通过科学的数据分析支持业务决策,实现数据驱动的高效管理,推动企业的可持续发展。

掌握数据分析新技能,提升企业市场竞争力

通过系统学习,提升学员在数据分析、AI工具应用及业务决策等方面的综合能力,为企业提供强有力的数据支持,推动业务增长与转型。
  • 数据资产化认知

    建立对数据资产的全面认知,提升数据在业务中的价值,推动数据管理体系的建设。
  • AI工具掌握

    深入学习并掌握AI数据分析工具的核心功能,提高分析效率,降低人力成本。
  • 智能工作流设计

    设计AI驱动的智能分析工作流,实现数据分析与业务需求的紧密结合,提升分析效果。
  • 数据决策能力

    实现数据分析与业务决策的深度耦合,提升决策的科学性与准确性,推动企业发展。
  • 安全分析体系

    构建安全可靠的数据分析体系,确保数据分析过程中的安全性,避免数据泄露风险。
  • 团队能力培养

    培养数据分析团队的新型能力,提升团队的整体素质与竞争力,助力企业创新发展。
  • 行业知识积累

    通过领域知识的积累,提升分析师对行业的理解与洞察能力,为企业提供更具针对性的分析方案。
  • 数据分析实战经验

    通过实战演练,积累数据分析的实战经验,提高应对复杂业务场景的能力,推动企业快速反应。
  • 跨部门协作能力

    提升数据分析团队与其他业务部门的协作能力,实现数据分析的全员参与,推动企业内部协同。

解决企业数据分析中的关键痛点

通过系统化的课程培训,针对企业在数据分析中存在的沉睡数据、低效分析及业务脱节等问题,提供切实可行的解决方案,助力企业数字化转型。
  • 数据沉睡

    帮助企业激活沉睡的数据资产,提高数据的利用效率,推动数据驱动决策的实施。
  • 分析低效

    通过AI技术提升数据分析的效率,减少传统手段带来的时间与资源浪费,优化分析流程。
  • 业务脱节

    打通数据分析与业务需求的链路,实现数据分析结果与业务决策的有效结合,提升整体运作效率。
  • 技术门槛高

    降低数据分析的技术门槛,通过AI工具的应用,提升团队的分析能力与技术理解力。
  • 安全风险

    构建安全的数据分析体系,确保在分析过程中对数据的安全性与合规性进行有效管控,降低风险。
  • 数据质量问题

    通过数据质量治理框架,解决数据质量不高的问题,确保分析结果的准确性与可靠性。
  • 分析人才短缺

    提升分析团队的能力,培养高素质的分析人才,满足企业对数据分析的需求,推动组织发展。
  • 决策依据不足

    通过科学的数据分析为企业提供可靠的决策依据,提升决策的科学性与精准性,减少决策风险。
  • 市场反应慢

    通过高效的智能分析能力,提升企业对市场变化的反应速度,增强市场竞争力。

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