数据透视未来:Ai工具在行业趋势与商业分析中的创新应用

宏观趋势分析之后继续拆到年全球科技竞争焦点和国内政策对行业的影响,让参训团队知道第一轮该跟进什么

1天 人工智能应用

先补充业务任务、工具基础和参训对象,我们再整理人工智能应用方案版本

适合对象

品牌咨询顾问、数智化研究员、技术营销经理、知识产权分析师。无需编程经验,适合从工具小白到进阶用户的转型期人员

课程定位与主要问题

AI任务拆解、流程嵌入和输出复核复盘时,问题、方法和课后检查点需要连起来,便于回到岗位继续推进

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
  • 围绕宏观趋势分析梳理关键判断点,避免停留在概念解释
  • 借助年全球科技竞争焦点完成一次可复盘的应用演练
  • 输出国内政策对行业的影响相关的后续跟进清单,方便课后跟踪

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。课堂从宏观趋势分析切入,再对齐年全球科技竞争焦点与课后复用方式。

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

课程内容重点

01宏观趋势分析
02年全球科技竞争焦点
03国内政策对行业的影响
04AI工具在趋势预测中的角色(
05课上演练1:使用百度指数抓取生成式AI搜索热度,生成趋势简报

课程大纲

课程总览

一、2025行业趋势洞察与工具应用基础
  • 1. 宏观趋势分析
  • 2025. 年全球科技竞争焦点
  • 国内政策对行业的影响
  • 案例:新能源汽车补贴退坡对蔚来、小鹏的冲击
  • AI工具在趋势预测中的角色(
  • 工具:百度指数+文心一言趋势推演)
  • 课上演练1:使用百度指数抓取生成式AI搜索热度,生成趋势简报
  • 2. 行业影响因子拆解
  • 技术突破对行业的颠覆性影响
  • 案例:字节跳动AIGC在广告投放中的降本增效
二、智能工具在科研报告中的全流程应用
  • 1. 数据采集与清洗
  • 公开数据源挖掘(
  • 工具:国家统计局API、艾瑞数据工厂)
  • 非结构化数据处理
  • 案例:用八爪鱼采集小红书美妆评论生成词云
  • 数据合规性边界
  • 案例:滴滴数据安全事件对行业的影响
  • 2. AI辅助报告撰写
  • 结构化框架生成(
  • 工具:文心一言报告大纲功能实操)
三、咨询分析策略制定与风险评估
  • 1. 竞争格局推演
  • 波特五力模型的AI工具实现
  • 案例:小米生态链竞争分析
  • 成本效益核算自动化(
  • 工具:Excel+阿里云函数计算)
  • 时间规划中的关键路径法
  • 案例:比亚迪新车研发周期压缩30%的路径
  • 2. 风险评估与预案
  • 政策风险预警
  • 案例:教培行业双减政策的连锁反应
四、行业适配案例实战与成果输出
  • 1. 前行者案例拆解
  • 品牌咨询:泡泡玛特IP运营的AI粉丝画像分析
  • 技术营销:海尔智慧家庭场景的消费者行为预测模型
  • 知识产权:大疆无人机专利布局的AI辅助分析报告
  • 2. 分组终极挑战
  • 任务:为指定行业(如新茶饮)输出包含数据采集、分析、策略的完整报告
  • 工具包:文心一言(分析)、百度统计(数据)、Canva(呈现)
  • 评审标准:数据准确性、策略可行性、AI工具使用深度

讲师介绍

黄光伟 讲师头像

黄光伟

数字营销与AI商业创新专家

ISP GLOBAL助理总裁,清华大学客座教授。深耕数字营销、电商及AI应用,擅长数字化转型与项目管理。累计授课500余场,主导多个亿级销售额项目,致力于通过AI驱动型效能提升助力企业商业创新

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课程差异说明

本课程页面围绕《数据透视未来:Ai工具在行业趋势与商业分析中的创新应用》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 1 个主要模块,便于快速判断培训匹配度