第一部分：理论基础与工具介绍
1.1 数据分析的基本概念
- 数据的类型与来源
- 数据质量的重要性
1.2 AI在数据分析中的角色
- 机器学习基本原理
- 深度学习的应用场景
- 数据分析工具与技术
2.1 常用的数据分析工具介绍
- Python和R语言简介
- 使用SQL进行数据查询
2.2 数据可视化工具演练
- Tableau和Power BI的基础操作
- 如何创建有效的数据可视化报告
2.3 AI与数据分析的结合
- 3.1 AI在数据分析中的角色与价值
- 3.2 AI技术如何提升数据分析效率与准确性
- 案例讲解：金融行业的大数据分析
3.1 客户行为分析
- 利用机器学习预测客户流失
- 实战
- 演练：构建客户流失预测模型
3.2 风险管理
- 信用评分模型的设计与实现
- 梳理3.2 风险管理的适用场景、输入输出和使用边界
- 演练：使用Python开发信用评分模型
