课程ID:36996

李勇:AI数据分析|赋能企业决策,实现数据驱动的智能转型

在AI大模型时代,企业面临数据沉睡、分析低效与业务脱节的挑战。通过本课程,深入探索数据资产管理、AI分析工具与业务融合的全新思维,帮助企业构建智能分析能力,提升决策效率和市场竞争力。适合希望打破传统数据分析瓶颈的管理者和分析师,为企业注入活力与创新。

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曹大嘴老师
  • 数据资产管理建立数据资产的认知与管理体系,重视数据的内在价值,提升企业对数据的重视程度与利用效率。
  • AI分析范式通过AI技术革新传统数据分析流程,引入智能特征工程和自然语言处理,使分析更加高效与精准。
  • 工具实战结合最新AI分析工具进行实战演示,帮助学员掌握工具使用,提高数据分析的实际操作能力。
  • 业务驱动分析将业务需求转化为数据分析任务,确保分析结果与企业战略目标的高度一致,增强决策的针对性。
  • 数据安全体系构建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,减少潜在风险。

数据驱动的未来:构建企业智能分析能力 在数据成为新生产要素的时代,企业必须重视数据资产的管理与分析能力。通过对数据价值的重新评估与AI分析工具的有效应用,帮助企业实现数据与业务的深度融合,推动决策的科学化与智能化,从而在市场中占据竞争优势。

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智能分析转型:从传统到AI的创新路径

通过对数据资产的全面认识与管理,结合AI技术的运用,企业能够打破传统分析的局限,实现全面智能化转型。核心模块涵盖数据资产管理、AI分析工具的应用及业务驱动的分析设计,帮助企业建立起系统化的数据分析能力。
  • 数据价值重估

    通过重新评估数据的价值,帮助企业认识到数据资产的重要性,推动数据在决策中的核心地位。
  • AI技术应用

    利用AI技术提升数据分析效率,打破传统分析的技术壁垒,降低分析门槛,让更多团队成员参与数据决策。
  • 分析工具实战

    结合实际案例进行工具实战演示,使学员能够熟练运用各种AI分析工具,提升数据处理能力。
  • 业务需求转化

    通过需求翻译公式,将复杂的业务问题转化为可执行的分析任务,确保分析与业务目标紧密结合。
  • 数据安全管理

    建立数据安全分析体系,确保在数据分析过程中保护企业信息安全,避免数据泄露风险。
  • 分析师能力提升

    培养新时代分析师所需的技术理解力与业务洞察力,使其更好地适应数据驱动的工作环境。
  • 人机协作

    探索人机协作的新模式,借助AI技术提升分析效率,实现分析师与AI模型的最佳配合。
  • 智能工作流设计

    设计符合AI大模型分析要求的工作流,提升数据分析的整体效率与效果。
  • 行业实践案例

    通过成功的行业实践案例,展示数据分析在各个领域的实际应用,激发学员的创新思维与实践能力。

掌握数据分析核心能力,推动企业智能转型

学员将通过系统的学习与实战演练,掌握AI时代数据分析的核心能力,推动企业向数据驱动的智能决策转型。提升数据资产管理能力,掌握AI分析工具,设计智能分析工作流,实现数据与业务的深度融合。
  • 数据资产化认知

    建立对数据资产的全面认知,认识到数据的价值,推动数据管理的规范化。
  • AI工具掌握

    熟练掌握多种AI分析工具的使用,提升数据分析的效率与准确性。
  • 智能分析工作流

    设计高效的智能分析工作流,实现数据分析与业务决策的无缝对接。
  • 深度业务耦合

    掌握数据分析与业务决策的深度耦合技巧,确保分析结果能有效支持业务执行。
  • 安全分析体系

    构建安全可靠的AI分析体系,确保数据在分析过程中的安全性与合规性。
  • 团队能力培养

    培养数据分析团队的新型能力,提升团队在AI时代的整体分析能力与执行力。
  • 创新思维激发

    通过行业案例分析,激发学员的创新思维,提高在数据分析中的应用能力。
  • 需求转化能力

    提高将复杂业务需求转化为数据分析任务的能力,确保分析与业务目标一致。
  • 人机协作技能

    培养人机协作的能力,提升分析的整体效率与成果质量。

突破数据分析瓶颈,推动企业高效运营

通过系统的学习与实践,企业能够有效解决数据沉睡、分析低效和业务脱节等问题,推动运营效率的提升与市场竞争力的增强。课程内容涵盖数据资产管理、AI工具应用、业务需求转化等核心模块,为企业的智能决策注入活力。
  • 数据沉睡

    解决数据未被有效利用的问题,推动数据资产的价值转化与应用。
  • 分析低效

    通过AI技术提升分析效率,减少传统分析过程中的时间与人力成本。
  • 业务脱节

    确保数据分析与业务需求的紧密结合,提升决策的针对性与有效性。
  • 技术门槛高

    降低数据分析的技术门槛,使更多团队成员能够参与数据驱动的决策过程。
  • 数据安全风险

    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机密信息。
  • 团队能力不足

    提升数据分析团队的整体能力,培养适应AI时代的分析师。
  • 缺乏实践经验

    通过案例分析与实战演练,弥补团队在数据分析中的实践短板。
  • 分析工具使用率低

    提升AI分析工具的使用率与应用效果,使数据分析更加高效。
  • 决策科学性不足

    确保数据分析结果能够有效支撑企业的科学决策,提高市场竞争力。

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