Excel与AI结合：提升数据分析能力，构建高效决策体系

数据分析在企业中的重要性与挑战

在当今数字化迅速发展的时代，数据分析已成为企业决策的重要基础。企业通过对数据的深入分析，不仅能够洞察市场趋势，还能优化运营流程、提升客户体验。然而，面对海量的数据，企业在分析和利用这些数据时常常遇到诸多挑战。许多组织的员工虽然掌握了一定的Excel技能，但在复杂的数据分析模型和AI工具的运用上却显得力不从心。这使得企业在使用数据决策时，常常无法充分发挥数据的真正价值。

赵明哲：AI助力Excel数据分析全攻略

这门课程旨在帮助具有一定Excel水平的学员提升在Excel、AI和数据分析领域的能力。通过学习，您将建立数据分析思维，掌握各种数据分析模型，并搭建数据指标体系和数据标签体系。同时，您将学会向AI大语言提问，利用AI大语言搭建数

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企业在数据分析中面临的痛点

• 数据处理能力不足：大部分员工对数据分析工具的使用停留在基础水平，缺乏系统的分析思维和方法论。
• 缺乏有效的指标体系：许多企业在数据指标的搭建上没有清晰的思路，导致数据分析结果无法为决策提供支持。
• 决策依据不明确：在进行数据决策时，缺乏有效的验证方法使得决策的准确性受到影响。
• AI技术应用不足：尽管AI技术的应用前景广阔，但许多企业在实际操作中仍未能有效利用AI来提升数据分析的效率。

课程对企业痛点的回应

针对上述痛点，课程内容旨在帮助企业员工提升数据分析能力，特别是如何在Excel中应用数据分析模型，并结合AI技术，进而解决实际工作中遇到的问题。通过系统的学习，员工将能够逐步掌握数据分析的核心思维和工具，进而促进企业的数据驱动决策。

建立数据分析思维

数据分析的第一步是建立正确的分析思维。利用多种数据分析模型，如漏斗模型、RFM模型、AARRR模型等，员工能够快速识别用户行为、分析客户层级及优化渠道管理。这些模型能够帮助企业从不同角度审视数据，找到潜在问题，从而提高决策的科学性。

搭建有效的数据指标体系

有效的数据指标体系是数据分析的基础。通过学习如何利用北极星指标模型和MECE法则，员工可以清晰地拆解和搭建企业所需的指标体系。这不仅提升了数据分析的效率，也确保了数据分析结果更具指导意义。

验证数据分析结果

数据分析的最终目的在于为决策提供依据，而验证数据分析结果的有效性则至关重要。通过学习假设验证、归因分析和A/B测试等方法，企业员工能够有效判断数据决策的可靠性，降低决策失误的风险。

AI与数据分析的结合

尽管AI技术不断发展，但许多企业在实际应用中并未能充分认识到其潜力。课程中将深入探讨AI大语言的历史与应用，帮助员工理解AI技术如何在数据分析中发挥作用。同时，课程还将讲解如何向AI大语言发问，以提高与AI互动的效率，确保获取最有价值的信息。

利用AI构建数据分析模型

通过学习如何在AI大语言中找到合适的数据分析模型，员工能够更有效地进行数据分析任务。此外，课程将探讨AI分析模型与人工分析的优劣势，帮助企业在实际操作中选择最适合的分析方式。

数据透视表在分析中的应用

数据透视表是Excel中强大而灵活的工具，能够帮助企业快速整理和展示数据。课程将教授如何利用数据透视表进行占比分析、排名分析以及群组分析，帮助企业高效总结和呈现关键数据，支持决策过程。

可视化与数据呈现的重要性

在数据分析中，数据的可视化呈现同样不可忽视。通过合理的图表设计与美化，企业能够更直观地传达数据故事，帮助决策者快速理解分析结果。课程将介绍如何使用不同类型的图表，如漏斗图、气泡图等，提升数据报表的视觉效果，使数据分析结果更加生动和易于理解。

总结与核心价值

通过系统学习课程内容，企业员工将全面提升数据分析能力，包括建立数据分析思维、搭建有效的指标体系、验证数据分析结果，以及利用AI技术和数据透视表进行高效的数据分析与可视化。这些技能的提升不仅可以帮助企业在数据驱动的决策中更加自信和准确，更能在竞争日益激烈的市场中，助力企业实现更高的业务目标。

在未来的数据驱动时代，企业需要不断提升自身的数据分析能力，以适应市场的变化和挑战。通过有效的培训与学习，员工将能够掌握必要的技能，推动企业在数据分析领域的持续发展，确保企业在复杂多变的商业环境中立于不败之地。