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AI智能業(yè)務課程

培訓對象：
上市公司中高層管理者、業(yè)務部門負責人、數(shù)據(jù)分析團隊、日常崗位業(yè)務人員等；

課程背景：
本課程聚焦AI大模型時代數(shù)據(jù)分析的范式變革，通過"認知升級+工具實戰(zhàn)+業(yè)務融合"三維教學體系，解決企業(yè)"數(shù)據(jù)沉睡""分析低效""業(yè)務脫節(jié)"等痛點，結合*AI數(shù)據(jù)分析工具實戰(zhàn)演示，幫助企業(yè)構建智能分析能力。

課程收益：
培訓完結后，學員能夠：
1.建立數(shù)據(jù)資產化認知與管理體系
2.掌握AI數(shù)據(jù)分析工具的核心能力
3.設計AI驅動的智能分析工作流
4.實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析與業(yè)務決策的深度耦合
5.構建安全可靠的AI分析體系
6.培養(yǎng)AI時代數(shù)據(jù)分析團隊新型能力

課程大綱：
單元
大綱
內容
單元一
數(shù)據(jù)資產認知革命
1.數(shù)據(jù)價值重估
1.1）從"副產品"到"生產要素"的認知躍遷
1.2）數(shù)據(jù)資產估值模型：成本法vs收益法
案例：某零售企業(yè)數(shù)據(jù)資產估值超10億元
2.數(shù)據(jù)資產管理
2.1）數(shù)據(jù)資產目錄建設
2.2）數(shù)據(jù)質量治理框架
案例：平安集團數(shù)據(jù)資產管理體系
討論課題：繪制你企業(yè)業(yè)務部門的數(shù)據(jù)資產地圖

單元二
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的AI進化
1.傳統(tǒng)分析困境
1.1）耗時耗力的數(shù)據(jù)清洗
1.2）復雜建模的技術門檻
2.AI分析新范式
2.1）自然語言交互分析
2.2）智能特征工程
案例：某銀行用AI將信貸分析效率提升5倍
討論課題：識別傳統(tǒng)分析中的AI替代點

單元三
AI分析工具全景
1.工具矩陣解析
1.1）小浣熊：智能數(shù)據(jù)清洗
1.2）DXXI：可視化分析
1.3）Cursor：代碼生成
2.工具實戰(zhàn)演示
2.1）用AFAI預測銷售趨勢
2.2）用DEEPSEEK生成分析報告
2.3)用CURSOR生成WEB數(shù)據(jù)大屏
2.4）用DEEPSEEK控制Pandas做更深層的數(shù)分
案例：某車企用工具矩陣實現(xiàn)日報自動生成
討論課題：設計你的AI工具組合方案

單元四
傳統(tǒng)業(yè)務數(shù)據(jù)分析到大模型分析的范式不同
1.傳統(tǒng)業(yè)務數(shù)據(jù)分析的問題：
1.1）層次聚類，線性回歸，決策樹等等還是要理解其內核
1.2）更加考驗我們數(shù)據(jù)分析人員對業(yè)務的理解。
2.AI大模型時代的數(shù)據(jù)分析：
1.分析流程重構
1.1）需求理解：將傳統(tǒng)的業(yè)務理解和方法論在AI大模型上重構和增速
1.2）結果驗證：AI交叉校驗
2.人機協(xié)作模式
2.1）分析師提示詞工程
2.2）模型微調策略
案例：某電商用DEEPSEEK實現(xiàn)實時輿情分析
討論課題：設計智能分析工作流

單元五
業(yè)務驅動的分析設計
1.需求翻譯公式
1.1）業(yè)務問題→分析任務→AI指令
1.2）案例：庫存優(yōu)化需求轉化
2.領域知識注入
2.1）業(yè)務術語表構建
2.2）行業(yè)知識庫訓練
案例：某醫(yī)院用AI分析提升床位周轉率
討論課題：將業(yè)務需求轉化為AI分析任務

單元六
數(shù)據(jù)安全分析體系構建
1.數(shù)據(jù)有風險的方式：云端數(shù)據(jù)分析大模型的直接上傳
2.數(shù)據(jù)無風險的方式：
2.1）零成本更靈活的本地CURSOR生成數(shù)據(jù)分析
2.2）零成本更靈活的本地DB的數(shù)據(jù)分析
2.3）成本高的大模型本地部署做數(shù)據(jù)分析

單元七
新時代分析師能力
1.能力模型升級
1.1）技術理解力：讀懂模型輸出，prompt提示詞的能力，微調的能力
1.2）業(yè)務洞察力：發(fā)現(xiàn)分析價值
2.培養(yǎng)路徑
2.1）AI協(xié)作能力訓練
2.2）領域知識積累
案例：某互聯(lián)網公司數(shù)據(jù)分析師培養(yǎng)體系
討論課題：制定團隊能力升級計劃

AI智能業(yè)務課程