AI 数据分析基石 —— 提示工程通关秘籍
内容重点
- 提示工程解密
- 什么是提示工程及解决的核心问题
- 大模型的常见缺陷及应对思路（如幻觉现象、计算偏差等）
- 案例：因提示词设计不当导致的分析失误实例解析
- 黄金提示词打造指南
利用 AI 进行智能数据分析
AI 数据分析基石 —— 提示工程通关秘籍：提…之后继续拆到新手任务 —— 用 AI 解锁数据描述的密码…和升级进阶 ——AI 驱动的推断性分析实战：提炼…，让参训团队知道第一轮该跟进什么
授课讲师：
刘凌峰 · AI智能办公应用落地专家
课程大纲
新手任务 —— 用 AI 解锁数据描述的密码
内容重点
- 描述性分析方法精要
- 数据分布分析：平均数、中位数的 AI 计算与解读
- 数据波动分析：方差、标准差的实际应用场景
- 异常值识别：箱线图在 AI 分析中的实现方式
- 主流大模型实战指南
升级进阶 ——AI 驱动的推断性分析实战
内容重点
- 推断性分析核心方法
- 业务归因利器：相关性分析的原理与 AI 实现
- 策略效果评估：方差分析在业务决策中的应用
- 相关性分析实战
- 提示词设计要点：明确分析目标与变量关系
用户分群魔法 ——AI 聚类分类分析精通
内容重点
- 聚类分类分析方法论
- 聚类分析原理：K-means、DBSCAN 算法的 AI 应用场景
- 分类分析核心：RFM 模型、逻辑回归的实际操作
- 聚类分析实战
- 提示词设计：明确聚类维度与业务目标
数据降维与预测 ——AI 高级分析技能
内容重点
- 主成分分析探秘
- 主成分分析的核心原理与适用场景
- DeepSeek 进行主成分分析的提示词设计
- 案例：用户多维度行为数据的核心因素提取
- 预测性分析宝典
全链路实战沙盘 —— 行业案例深度解析
内容重点
- 电商客户购物行为分析
- 案例背景与数据准备（用户浏览、加购、购买数据）
- 提示词设计与分析过程全记录
- 从分析结果到营销策略的转化建议
- 电商平台手机销售评论分析
未来已来 —— 提示工程与 AI 分析发展趋势
内容重点
- 当前局限性与挑战
- 对模型能力过度依赖的风险规避
- 提示词设计的复杂性与优化难点
- AI 数据分析的安全性与伦理问题
- 前沿发展趋势展望
适合对象
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，便于课后在同一套判断标准下继续推进
课程定位与主要问题
《利用 AI 进行智能数据分析》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接
核心收益
- 场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，先讲清对象、约束和判断标准
- 围绕AI 数据分析基石 —— 提示工程…梳理关键判断点，避免停留在概念解释
- 借助新手任务 —— 用 AI 解锁数据…完成一次可复盘的应用演练
- 输出升级进阶 ——AI 驱动的推断性分…相关的后续跟进清单，方便课后跟踪
课程背景与交付信息
在数字经济加速发展的当下，企业数据量呈指数级增长，AI 大模型技术快速迭代，为数据分析带来革命性突破，已广泛应用于金融、电商、教育等多领域。然而，企业员工在实际工作中面临诸多痛点：设计的提示词无法精准获取所需分析结果，在众多大模型中不知如何选择适配业务场景的工具，对 AI 生成的分析结论缺乏有效验证方法，导致数据分析效率低下，难以将数据价值转化为实际业务增长动力
刘凌峰老师开发本课程旨在解决这些问题，通过系统传授提示工程技巧、AI 数据分析方法及模型选型策略，帮助企业员工掌握利用 AI 进行数据分析的核心能力，最终实现从传统分析模式到智能决策模式的转型，提升企业数据驱动决策的质量和效率，助力企业在市场竞争中占据优势
课程时间
1天
授课方式
讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑
课程内容重点
01AI 数据分析基石 —— 提示工程通关秘籍：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
02新手任务 —— 用 AI 解锁数据描述的密码：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
03升级进阶 ——AI 驱动的推断性分析实战：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
04用户分群魔法 ——AI 聚类分类分析精通：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
讲师介绍
刘凌峰
AI智能办公应用落地专家
刘凌峰，AI智能办公应用落地专家，微软全球认证讲师。深耕办公高级应用与数据效能提升20余年，年均授课300场以上。擅长AI办公提效、AIGC应用实战与数据分析，独创凌动报表理念，助力企业数字化效能转型。可结合Python数据分析专项方向补充授课视角，聚焦Python编程、数据可视化、自动化办公
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本课程页面围绕《利用 AI 进行智能数据分析》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 7 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，便于课后在同一套判断标准下继续推进。
学习这门课可以获得什么收益？
看清工具场景、输入要求和输出校验，先讲清对象、约束和判断标准；围绕AI 数据分析基石 —— 提示工程…梳理关键判断点，避免停留在概念解释。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按1天安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
企业可以基于这门课做定制吗？
可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配
