AI赋能数据分析实战课

AI+数据分析的新时代会打开第一轮讨论，AI辅助数据清洗与处理与AI驱动的数据分析实战负责把练习结果接到后续工作

1天 人工智能应用
授课讲师： 曲海缔 · 职场效能提升与AI赋能专家
获取课程方案 查看课程大纲

课程大纲

AI+数据分析的新时代

一、数据分析的价值与挑战
  • 1. 数据驱动决策的重要性
  • 数据是新时代的石油
  • 案例:数据分析如何影响业务决策
  • 2. 传统数据分析的三大痛点
  • 技术门槛高:Excel函数、数据透视表难掌握
  • 效率低下:重复性工作耗时长
  • 洞察不足:数据多但难以提炼结论
  • 3. 非技术人员的数据分析困境
  • 不会编程但需要处理大量数据
  • 懂业务但不擅长数据工具
二、AI在数据分析中的应用价值
  • 1. 降低技术门槛
  • 自然语言交互替代复杂操作
  • 案例:"帮我计算销售额环比增长率"
  • 2. 提升工作效率
  • 从小时级到分钟级
  • 自动化处理重复性任务
  • 3. 增强分析洞察
  • AI自动发现数据规律
  • 智能生成分析结论
三、国产AI工具在数据分析中的能力
  • 1. 豆包:擅长数据逻辑分析与公式生成
  • 2. 通义:强大的数据处理与可视化能力
  • 3. Kimi:长表格数据的深度分析
  • 4. WPS AI:与Excel深度集成
  • 5. ChatExcel:专门的表格数据处理工具
四、AI数据分析的工作流程
  • 数据获取→数据清洗→数据分析→可视化呈现→洞察输出

AI辅助数据清洗与处理

一、数据清洗基础
  • 1. 数据清洗的重要性
  • "垃圾进,垃圾出"原则
  • 常见数据质量问题:缺失值、重复值、异常值、格式不统一
  • 2. 传统清洗方法的局限性
  • 手工清洗效率低
  • 复杂函数难掌握
二、AI辅助数据清洗实战
  • 1. 缺失值处理
  • 识别缺失数据
  • 提示词:"请找出这个表格中的缺失值"
  • AI智能填充策略
  • 提示词:"请用平均值填充销售额的缺失数据"
  • 2. 重复值处理
  • 识别重复记录
  • 提示词:"请找出客户信息表中的重复记录"
  • 智能去重规则
三、数据转换与加工
  • 1. 字段计算
  • AI生成计算公式
  • 提示词:"请生成计算利润率的Excel公式,利润率=利润/收入"
  • 复杂公式的自然语言描述
  • 案例:多条件嵌套IF公式生成
  • 2. 数据分类与编码
  • AI自动分类
  • 提示词:"请将客户按消费金额分为高、中、低三个等级"
  • 规则制定与应用
  • 3. 数据合并与拆分

AI驱动的数据分析实战

一、描述性统计分析
  • 1. 基础统计指标计算
  • AI一键生成统计报告
  • 提示词:"请计算这列数据的平均值、中位数、标准差、最大值、最小值"
  • 统计结果的解读
  • 2. 分布特征分析
  • AI识别数据分布类型
  • 描述数据集中趋势与离散程度
  • 案例:员工薪资分布分析
  • 3. 对比分析
  • 同比、环比分析
二、趋势分析
  • 1. 时间序列分析
  • AI识别数据趋势
  • 提示词:"请分析过去12个月的销售趋势"
  • 趋势线生成与预测
  • 季节性波动识别
  • 2. 增长率分析
  • 复合增长率计算
  • 增长驱动因素分析
  • 案例:用户增长趋势分析
  • 梳理二、趋势分析的适用场景、输入输出和使用边界
三、相关性与因果分析
  • 1. 相关性分析
  • AI计算相关系数
  • 提示词:"请分析广告投入与销售额之间的相关性"
  • 散点图可视化
  • 相关性的业务解读
  • 2. 因素影响分析
  • 识别关键影响因素
  • 提示词:"请分析哪些因素对客户满意度影响最大"
  • 多因素综合分析
  • 3. 分组对比分析
四、AI高级分析应用
  • 1. 用户画像分析
  • AI自动聚类分群
  • 提示词:"请根据消费行为将客户分为3-5类,并描述各类特征"
  • 用户标签体系构建
  • 2. RFM分析
  • 客户价值分层
  • AI生成RFM模型
  • 案例:电商客户价值分析
  • 3. 漏斗分析
  • 转化流程分析

AI驱动的数据可视化

一、数据可视化基础
  • 1. 为什么需要数据可视化
  • 一图胜千言
  • 可视化让数据说话
  • 2. 常见图表类型与应用场景
  • 柱状图:对比分析
  • 折线图:趋势分析
  • 饼图:占比分析
  • 散点图:相关性分析
  • 雷达图:多维评估
  • 3. 图表设计原则
二、AI自动生成图表
  • 1. WPS AI智能图表生成
  • 自动推荐图表类型
  • 一键生成可视化图表
  • 演示:销售数据可视化
  • 2. AI优化图表设计
  • 标题与标签优化
  • 色彩搭配建议
  • 布局调整
  • 3. 复杂图表的AI生成
  • 组合图表
三、AI生成图表说明文案
  • 1. 图表解读文案生成
  • 提示词:"请用3-5句话解释这张销售趋势图,重点说明关键发现"
  • 2. 数据洞察提炼
  • 梳理三、AI生成图表说明文案的适用场景、输入输出和使用边界
  • 生成结论性描述
  • 案例:从图表到洞察的转化
四、数据可视化报告制作
  • 梳理四、数据可视化报告制作的适用场景、输入输出和使用边界
  • 演练:制作综合数据分析报告
  • 1. 选择合适的图表类型
  • 2. 用AI生成可视化图表
  • 3. 撰写图表说明与分析结论
  • 4. 整合为完整的可视化报告
  • 时间:30分钟

AI数据分析综合应用

一、业务场景实战案例
  • 案例一：销售数据分析
  • 背景:分析季度销售数据,找出问题与机会
  • 1. 数据清洗与处理
  • 2. 各维度销售分析(产品、区域、时间)
  • 3. TOP产品与增长点识别
  • 4. 可视化呈现与报告输出
  • AI工具链:Kimi(数据导入)→豆包(分析)→WPS AI(可视化)
  • 案例二：客户行为分析
  • 背景:分析客户数据,制定精准营销策略
二、AI数据分析工作流搭建
  • 1. 明确分析目标
  • 业务问题转化为数据问题
  • 确定分析维度与指标
  • 2. 数据获取与准备
  • 数据源梳理
  • AI辅助数据清洗
  • 3. 分析与洞察
  • 多角度数据分析
  • AI辅助发现规律
  • 4. 可视化与呈现
三、建立个人AI数据分析体系
  • 1. 提示词模板库
  • 按分析类型分类
  • 按业务场景分类
  • 持续优化迭代
  • 2. AI工具组合策略
  • 不同工具的优势场景
  • 工具链协同工作流
  • 3. 数据分析知识库
  • 常用分析方法
  • 典型案例积累
四、数据分析注意事项
  • 1. 数据安全与隐私保护
  • 敏感数据不上传AI
  • 数据脱敏处理
  • 2. AI分析结果的验证
  • 逻辑合理性检查
  • 数据准确性核对
  • 业务常识判断
  • 3. 分析的局限性认知
  • 相关性不等于因果性
  • 历史数据不能完全预测未来
五、课程总结与延伸

适合对象

需要进行数据处理与分析的职场人士,包括运营、市场、销售、财务、行政等岗位

课程定位与主要问题

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队已有明确任务时，可借这门课把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界拆成分工和检查点

核心收益

  • 场景边界更清楚：AI辅助数据清洗、处理、分析的方法
  • 学会用AI生成Excel公式、数据透视表
  • 熟练运用AI进行数据可视化与报告撰写
  • 建立AI驱动的数据分析工作流

课程背景与交付信息

AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从AI+数据分析的新时代切入，再对齐AI辅助数据清洗与处理与课后复用方式。

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

课程工具

豆包、通义、Kimi、WPS AI、ChatExcel等国产AI工具

课程内容重点

01AI+数据分析的新时代
02AI辅助数据清洗与处理
03AI驱动的数据分析实战

讲师介绍

曲海缔 讲师头像

曲海缔

职场效能提升与AI赋能专家

曲海缔，AI赋能专家/职场效能提升专家。前小米/Shopee人力资源与培训管理者，擅长AI办公提效、员工EAP及人才发展。累计授课200+场，致力于通过技术与行为沟通双轮驱动提升组织效能

互联网科技金融银行电力能源政府国企通信房地产
查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《AI赋能数据分析实战课》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 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？

需要进行数据处理与分析的职场人士,包括运营、市场、销售、财务、行政等岗位。

学习这门课可以获得什么收益？

掌握AI辅助数据清洗、处理、分析的方法；学会用AI生成Excel公式、数据透视表。

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