AI数据分析培训
AI数据分析培训是指利用人工智能技术对数据进行分析和处理的培训课程,旨在提升学员在数据分析领域的专业能力和技能。随着数据科学的迅猛发展,AI数据分析已成为企业和组织获取洞察、优化决策的重要工具。本课程通过理论与实践相结合的方式,帮助学员掌握AI技术在数据分析中的应用,以及如何有效利用AI工具进行数据处理和分析。
【课程背景】
AI发展那么快,到底怎么学?
AI工具那么多,到底学什么?
对于日常办公来说,怎样用AI工具提升效率?
AI工具不怎么好使啊,写出来的东西没啥用啊?
当前,人工智能正迅速成为推动企业效率革命的关键力量。AI技术的广泛应用正在深刻地改变传统的办公方式,从自动化日常任务到提供决策支持,AI正助力企业实现更高效、智能的工作环境。本课程旨在帮助企业管理者和员工掌握AI技术在办公场景下的应用,从而提高工作效率、优化工作流程、增强决策能力,并最终推动企业的整体竞争力。
通过本课程,学员将学习到如何运用AI技术解决实际办公问题,实现个人工作效能的飞跃,以及如何为企业构建一个更加智能和高效的办公环境。
【课程收益】
Ø 学习当前主流的AI大模型,理解它们在自动化办公任务中的应用,以及如何通过这些模型提升工作效率。
Ø 掌握大模型对话技术,学习其在内容创作和高效数据处理中的应用策略和技巧。
Ø 通过实操学习,能够熟练运用AI工具进行公文写作、PPT制作和分析报告撰写,极大提升办公效率和水平。
【课程特色】
Ø 理论与实践相结合:深入讲解人工智能的基础理论,并结合丰富的实际应用案例,帮助学员全面理解AI技术在企业中的应用。
Ø 实操导向的课程设计:通过一系列动手操作的练习,让学员能够熟练掌握AI工具的使用,确保学习效果的实用性和应用性。
Ø 高度互动的学习环境:引导学员积极参与提问和讨论,创造一个开放和互动的学习氛围,从而提升学习效果和深化理解。
【课程对象】
企业各级管理人员和各级员工
【课程时长】
1天(6小时/天)
【课程大纲】
第一部分:AI综合能力认知及提示词编写
一、生成式AI的发展历程及AI工具介绍
1.生成式AI的发展历程
Ø 技术演变与关键节点
Ø 节点人物介绍
●Jürgen Schmidhuber
●Geoffrey Hinton(辛顿)
●李飞飞
2.AI工具介绍
Ø 公文写作主打——文心一言
Ø AI搜索主打——秘塔AI搜索
Ø 数据分析及方案撰写主打——豆包
Ø PPT制作主打——WPSAI AIPPT
Ø 语音及文字综合处理主打——通义
Ø 图片处理及视频生成处理主打——WHEE
二、AI时代综合能力矩阵
1.五力模型矩阵
Ø AI思维能力
Ø 人机对话能力
●熟知不同模型特征
●灵活应用不同提问结构
●拥有自己擅长的对话套路
●熟知必要咒语
Ø 工具应用能力
Ø 平台开发能力
Ø 高级开发能力
2.人和AI相处三阶模型
Ø 助手阶段
Ø 帮手阶段
Ø 协作阶段
三、三维高效对话模型
1. 结构化说出你的需求
Ø 角色设定
Ø 场景描述
Ø 结构化需求
实操案例:简单提示词和结构化提示词对比
2.三维高效对话模型
第一维:领导视角——结构化说出你的需求
实操案例:你是福州空港人事部的培训经理,负责公司员工培训--------
第二维:老板视角——出错了,给方法
实操案例:输出不准确,怎么办?
指出错误,修改提示词
第三维:上帝视角——还是出错,投喂正确方案
实操案例:如果持续出错,需求投喂正确方案
四、建立思维链——让AI隐性思维显性化
1.细节描述法
实操案例:“有点甜”公司推出一款夏季新品产品,要写营销活动的策划方案------
直接向AI提需求,输出结果是------
如果我们给AI提供更丰富的细节描述,输出结果是-------
2. 复杂问题分解法
Ø 先来说说分隔符的作用
实操案例:假设「有点甜」公司想要提高其销售效率,这是一个复杂问题。可以将其拆解成几个小问题-----
Ø 用结构化提示词来定义一个复杂问题解决专家的角色
Ø 看看AI的输出结果怎么样
Ø 再来一个例子:企业营销策划助手帮助企业制定和优化营销方案
第二部分:AI智能写作方法
一、AI辅助公文写作七步法
1.拆解工作问题(人工)
2.分析处理信息(AI)
3.判断信息质量(AI)
4.明确写作要求(人工)
5.生成文种内容(AI)
6.判断内容质量(人工)
7.精调文本内容(人工)
案例演示:七步法如何操作
二、公文写作提示词的基本写法
1.通用提示词框架
角色+背景+任务+要求
2.角色设定
3.描述背景
4.界定任务
5.明确要求
Ø 指定内容要点
Ø 框定内容结构
l 写作公式
写作公式示例:总结类材料篇章=帽段+主体段(做法)+主体段(问题)+主体段(计划
l 内容模块
对优质的公文进行拆解后,提炼出不同的段落模块
案例演示:公文写作提示词的基本写法
三、AI辅助写作工作汇报
工作汇报:有的放矢效果好
Ø 分析处理工作问题
最重要的是把上级精神搞清楚,明确汇报重点
Ø 套用公式生成内容
写作公式示例:工作汇报=标题+引言段+主要情况部分+存在问题部分+有关建议部分
Ø 判断调整修改内容
对提示词和AI工具的灵活运用,会在很大程度上影响AI生成的效果
实操演练:各部分提示词的具体写法
生成一份工作汇报的初稿
四、文案快捷写作PDCA
PDCA写作流程
Ø P 问AI拿框架
Ø D 给信息拿方向
Ø C 给框架拿结果
Ø A 给反馈拿优化
第三部分:AI辅助创作PPT
一、WPS AI智能生成PPT
1.文档转换为ppt
实操案例:文档《2023年度工作总结》输出为PPT的操作步骤
2.WPS 智能生成PPT
实操案例:在wpsPPT界面上,在开始菜单中找到“新建幻灯片”按钮,然后选择“从文字大纲导入”----
二、AI辅助制作PPT工作流
1.明确主题
用AI辅助写标题,有两个方法
一是AI提炼标题共性特征
实操案例:请根据我提供的优秀PPT标题-----
二是AI学习后生成标题
实操案例:让 AI总结提炼方法并进行学习,然后进行PPT标题的撰写
2. 梳理目录
Ø 同字串联法
实操案例:请为以下4个标题分别提炼一个能概括该句的两字词语,并且4个词语的第一个字都是”提“
Ø 拆字串联法
实操案例:把职场精英三项能力拆为T O P开头的英文单词
Ø 类比串联法
实操案例:将职场规则培训三个部分的标题,使用比喻的方式------
Ø 数字串联法
实操案例:将“高效制作工作型PPT“的目录增加一个带数字的两个字前缀词
3. 运用框架
Ø PREP框架
实操案例:用PREP框架向老板汇报,我们的产品应该涨价20%-----
假设你是某大型连锁超市的门店负责人,近期有一场双节活动,你想策划一场“双节促销活动”,请你用 PREP的结构,组织一段汇报话术----
Ø SCQA框架
实操案例:假设你的工作业绩完成得非常好,想通过本次汇报争取授权,请用SCQA 结构组织汇报内容
Ø 5W2H框架
实操案例:你要针对国庆和中秋的双节活动制作策划PPT,请用5W2H的结构梳理PPT的制作逻辑和思路
Ø SCRTV框架
实操案例:你想要说服领导,为公司员工批量购买图书,汇报内容符合 SCRTV 公式
4. 提炼内容
Ø 结构化
实操案例:1.用结构化提示词生成专业的文本结构化提炼专家
2. 对《科技行业人事管理的需求》文档进行提炼
Ø 表格化
实操案例:请对以下文字进行分析,并将其整理成一个表格的形式----
Ø 公式化
实操案例:请将以下这段话总结为一个简明扼要的公式
5. 用好金句
思路一:按照名人搜
思路二:按照主题搜
第四部分:AI制作数据分析报告
一、工具准备
1.工具准备
AI工具:豆包
二、数据分析报告的内容要求
1.合格的数据分析报告的结构
实操案例:你是一个数据分析专家,请为我列举数据分析报告的规范格式包含几个部分
2.让AI帮助生成数据分析报告
3.金字塔式的数据分析报告框架
实操案例:请使用金字塔模型一步一步为我分析数据
三、补充数据分析报告的背景
1.继续向AI提问:了解报告类型
2.还需要了解汇报对象
Ø 汇报对象最关心什么?
四、故事模型
1.故事模型的实质
情节—起伏—结尾
2.观点分析模型:SCQA模型
实操案例:
1.AI使用SCQA模型来改进叙述方式,让它生成一个新的提示词模版
2.假设你需要给老板做销售数据汇报,请你重新生成年度销售报告,其中”优化建议”的描述过程,请按照下面的步骤,一步一步为我分析
3.故事结合图表
如果你的优化建议较多,且亟待解决的问题特别紧迫:PIRSA模型
实操案例:请你按照PIRS模型,为我提供生成“2023年销售曲线”的叙述步骤,并根据叙述步骤,重生生成图表的故事化描述
结课活动:课程实操练习
Ø 回顾课程要点
Ø 学员实操使用AI工具写作工作汇报
Ø 学员分享经验和反馈
一、课程背景
在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业最重要的资产之一。企业需要通过数据分析来洞察市场趋势、了解消费者行为、优化业务流程,以保持竞争优势。传统的数据分析方法往往耗时且效果有限,而AI技术的发展为数据分析带来了革命性的变化。AI可以帮助自动化数据处理、发现潜在的模式和趋势,从而提升数据分析的效率和准确性。
然而,尽管AI技术的潜力巨大,但许多企业在实际应用中仍面临着挑战。如何有效使用AI工具进行数据分析?如何让员工掌握这些新技术?这些问题使得AI数据分析培训显得尤为重要。通过系统的培训,学员不仅能够学习到最新的AI工具和技术,还能掌握实用的分析方法,从而推动企业的数据驱动决策。
二、课程收益
- 深入理解AI大模型的原理和应用,掌握其在数据分析中的实际操作。
- 学习如何利用AI工具进行数据清洗、分析和可视化,提高工作效率。
- 掌握数据分析的最佳实践,能够独立完成数据分析报告的撰写与展示。
- 通过案例分析与实操练习,提升学员的实际操作能力与解决问题的能力。
- 促进学员之间的交流与合作,建立良好的学习氛围和网络。
三、课程特色
- 理论与实践结合:课程内容涵盖数据分析的基础理论及其在实际中的应用,确保学员能够全面理解数据分析的相关知识。
- 实操导向:通过实操练习,学员能够熟练掌握数据分析工具的使用,提升学习效果。
- 高度互动:课程鼓励学员参与讨论和提问,提升学习的参与感和理解深度。
- 案例丰富:通过分析行业内的成功案例,帮助学员理解AI数据分析的实际应用。
四、课程对象
本课程适合各级企业管理人员、数据分析师、市场营销人员以及希望提升数据分析能力的职场人士。无论是初学者还是有一定基础的从业者,均可通过本课程获得实用的技能提升。
五、课程大纲
第一部分:AI数据分析基础
- AI技术发展概述
- 基本的数据分析概念与方法
- 数据科学与人工智能的结合
第二部分:AI工具介绍
- 主流AI分析工具的功能与应用
- 如何选择合适的工具进行数据分析
- 工具的实操演练
第三部分:数据处理与清洗
- 数据清洗的重要性与方法
- 使用AI工具进行数据预处理
- 实操案例:数据清洗的步骤与技巧
第四部分:数据分析方法
- 描述性分析与推断性分析
- 使用AI进行数据挖掘与模式识别
- 实操案例:如何进行数据分析
第五部分:数据可视化
- 数据可视化的重要性与原则
- 使用AI工具生成数据可视化报告
- 实操案例:数据可视化的最佳实践
第六部分:数据分析报告撰写
- 数据分析报告的基本结构
- 如何撰写清晰、有说服力的分析报告
- 实操案例:撰写数据分析报告的步骤
六、AI数据分析在主流领域的应用
AI数据分析技术已经渗透到各个行业,以下是一些主流领域的应用案例:
1. 金融行业
在金融行业,AI数据分析用于风险管理、欺诈检测和客户分析等方面。通过分析客户的交易行为,金融机构能够识别出潜在的欺诈行为,并及时采取措施。同时,AI还可以帮助金融机构进行信用评分和风险评估,从而优化贷款审批流程。
2. 医疗行业
医疗领域利用AI技术进行疾病预测、患者监测和个性化治疗。通过分析患者的历史数据和实时健康指标,医疗机构能够提前预测疾病风险,并制定个性化的治疗方案。例如,AI可以分析影像数据,辅助医生进行更准确的疾病诊断。
3. 零售行业
在零售行业,AI数据分析技术被广泛应用于库存管理、销售预测和客户行为分析。通过分析顾客的购买行为,零售商能够发现商品的销售趋势,从而优化库存配置和促销策略,提高销售效率。
4. 制造行业
制造业借助AI数据分析技术进行生产流程优化、质量控制和设备维护。通过实时监测生产数据,制造企业能够及时发现生产中的异常情况,并采取相应措施,降低生产成本,提高产品质量。
七、AI数据分析培训的实践经验与学术观点
在AI数据分析培训的过程中,实践经验显得尤为重要。许多企业在实施AI数据分析时,往往会遇到数据质量不高、算法选择不当和缺乏专业人才等问题。为了有效应对这些挑战,企业需要在培训中注重以下几点:
- 重视数据质量:数据分析的结果高度依赖于数据的质量,因此在培训中应强调数据清洗和预处理的重要性。
- 选择合适的工具:不同的分析任务需要选择不同的工具,培训中应帮助学员了解各种工具的优缺点。
- 培养跨学科人才:AI数据分析不仅需要统计学、计算机科学的知识,还需要行业背景的理解,因此培训应注重跨学科的知识融合。
在学术界,研究者们也对AI数据分析的未来发展进行了深入探讨。许多学者认为,随着技术的不断进步,AI数据分析将向更深层次的智能化发展,例如通过机器学习和深度学习算法实现更复杂的数据分析任务。同时,伦理和隐私问题也将成为AI数据分析研究的重要议题。
八、结论
AI数据分析培训为企业和个人提供了一个学习和掌握新技术的机会。通过系统的培训,学员不仅能够提升数据分析的专业能力,还能为企业的数字化转型提供支持。在快速变化的商业环境中,掌握AI数据分析技能将使从业者在职场上更具竞争力。
随着AI技术的不断演进,未来的AI数据分析培训也将不断更新与发展,成为推动企业创新和提升效率的重要力量。
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