让一部分企业先学到真知识！
让一部分企业先学到真知识！
【课程背景】
随着大数据时代的迅猛发展，数据量呈爆炸式增长，企业面临着如何从海量数据中提取有价值信息的挑战。AI技术，特别是机器学习和深度学习，在数据分析领域的应用日益广泛，成为提升数据分析效率与准确性的关键工具。
本课程旨在帮助学员深入了解AI在数据分析中的基础概念、关键技术及实战应用，通过系统学习，掌握AI助力数据分析的方法论与工具，以应对复杂多变的数据环境，实现数据驱动的智能决策。
【课程收益】
1. 掌握AI数据分析技术
2. 提升数据分析效率与准确性
3. 实战演练强化应用能力
4. 了解AI数据分析最新趋势
【课程特色】
干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩
【课程对象】
需要使用AI办公软件的全体员工
【课程时间】
1-2天（6小时/天）
【课程大纲】
第一部分：理论基础与工具介绍
1. 大数据与AI基础
o 大数据时代的来临，数据量的爆炸性增长。
§ AI技术在数据分析领域的应用日益广泛，成为提升数据分析效率与准确性的关
o 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
o 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
2. 数据分析工具与技术
o 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
o 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
o 2.3AI与数据分析的结合
· 2.3.1 AI在数据分析中的角色与价值
· 2.3.2 AI技术如何提升数据分析效率与准确性
3. 案例讲解：金融行业的大数据分析
o 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
o 3.2 风险管理
§ 信用评分模型的设计与实现
§ 实战演练：使用Python开发信用评分模型
第二部分：应用实践与案例深入
4. AI驱动的用户需求分析
o 4.1 用户画像的构建
§ 如何利用大数据建立用户画像
§ 实战演练：基于用户行为数据创建用户画像
o 4.2 产品需求洞察
§ 通过文本挖掘理解客户需求
§ 实战演练：使用NLP技术分析用户评论
5. 决策支持系统与商业智能
o 5.1 数据分析驾驶舱的设计原则
§ 关键绩效指标(KPI)的选择与展示
§ 实战演练：设计一个简单的数据分析驾驶舱
o 5.2 商业智能(BI)解决方案的应用
§ O2O商业模式下的数据分析策略
§ 实战演练：分析一家O2O企业的运营数据
6. 总结与展望
o 6.1 数据伦理与隐私保护
§ 大数据时代的数据安全挑战
o 6.2 AI与数据分析的未来趋势
§ 探讨AI如何进一步改变数据分析领域
7. 综合案例讨论
o 7.1 结合多个行业的案例（如金融、房地产、运输物流等）
§ 分组讨论并提出改进方案
o 7.2 小组汇报与反馈
§ 各小组分享讨论结果，讲师提供反馈和建议
余星冰