企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员
用数据分析解决商业问题课程
围绕人工智能应用的实际工作场景，《用数据分析解决商业问题课程》以课程背景与业务场景梳理等课程模块作为选型线索，帮助企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员，核对内训目标、课时安排和交付要求
授课讲师：
刘凌峰 · AI智能办公应用落地专家
适合对象
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景
课程定位与主要问题
任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界进入具体案例后，团队能同时确认方向和下一步做法
课程适配与选型边界
这部分用于判断《用数据分析解决商业问题课程》是否适合当前人工智能应用培训需求，重点看参训对象、业务场景、核心模块和讲师经验是否匹配
围绕人工智能应用相关业务问题展开训练，帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作
《用数据分析解决商业问题课程》的训练重点包括课程背景与业务场景梳理、核心方法与关键工具讲解等，实际取舍可按企业需求、参训基础和课时安排确认
建议将《用数据分析解决商业问题课程》与同主题课程按参训对象基础、当前业务场景、案例方向、期望课时和讲师经验，以及刘凌峰的授课方向进行区分
这门课程适合用于判断参训对象、讲师背景、课程大纲、训练收益和交付安排是否匹配；如果仍在了解主题概念，可先查看相关主题、方案或知识内容。具体配套材料与练习产出，以沟通后的课程安排为准。
核心收益
- 场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
- 围绕课程背景与业务场景梳理校准目标和边界，明确课堂重点动作
- 流程复用更容易：核心方法与关键工具讲解安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
- 人工复核有抓手：典型案例分析与实操演练相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题
课程背景与交付信息
课程形式
1-2
天
课程时间
1-2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课程背景与业务场景梳理
02核心方法与关键工具讲解
03典型案例分析与实操演练
04课程复盘与落地答疑
课程大纲
课程总览
内容重点
- 第
- 1. 部分
- 重新认知--智能时代如何构建数据能力
- 目标
- 开启数据分析思路
第6部分 战无不胜--构建分析体系，精准解决金融行业问题
内容重点
- 目标
- 营销支持分析
- 客户画像分析：寻找最有可能与我们成交的客户群体
- 客户R
- FM
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
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《用数据分析解决商业问题课程》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 2 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门《用数据分析解决商业问题课程》适合哪些企业或学员？
《用数据分析解决商业问题课程》适合企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员。如果需求还停留在人工智能应用主题了解阶段，建议先看相关主题或方案页；如果已经在选具体课程，本页可用于判断讲师、对象、大纲和交付安排
这门课主要解决什么问题？
围绕人工智能应用相关业务问题展开训练，帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景，不替代主题页对人工智能应用的系统解释
课程内容通常会覆盖哪些训练重点？
可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲。《用数据分析解决商业问题课程》当前呈现的核心模块包括课程背景与业务场景梳理、核心方法与关键工具讲解等
如何判断这门课和同主题其他课程怎么选？
优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度；同一主题下的多门课应承担不同课程定位，避免只按泛主题词判断
课程配套材料和练习产出如何确认？
页面中如提到练习产出或配套材料，只表示沟通时可确认的方向，不默认承诺固定交付物；最终以企业需求沟通后的课程安排为准
