课程总览
三、实战赋能——从数据清洗到洞察输出的全流程演练
- 1. 数据处理效率突破
- 使用AI提示词（Kimi/DS）和Excel快速完成
- 数据清洗（去重、缺失值处理、格式统一）
- 关键指标计算（同比、环比、占比、分位值）
- 现场操作：给定一份销售或运营数据，10分钟内生成核心指标汇总表
- 2. 构建一个简易预测模型（AI）
- 场景示例：预测下月某产品销量或客户流失概率
- 步骤：选择特征→训练模型→解读输出（系数/特征重要性）
- 小组实操：每组完成一个基础预测，并输出模型解读卡
- 3. 数据可视化与洞察表达
四、成果固化：产出可直接应用的数据分析方案与模板
- 1. 小组课题选定与框架设计
- 课题范围（三选一）
- 业务增长机会挖掘（如高价值客户特征分析）
- 运营效率优化（如流程瓶颈诊断）
- 风险预警（如供应商交付延迟预测）
- 小组确定：分析目标、数据需求清单、选用模型、预期产出
- 2. 半自动化分析模板搭建（
- 工具：Excel/TRAE/coze）
- 模板结构：数据源区→计算区→输出展示区分离
- 实现动态更新：结构化表格、命名区域、简单公式
