AI辅助数据分析
AI辅助数据分析是指利用人工智能技术对数据进行采集、处理、分析和可视化的过程。这一过程不仅提高了数据分析的效率和准确性，更为企业决策提供了强有力的支持。随着大数据和人工智能技术的快速发展，AI辅助数据分析已经成为各行各业的重要工具，尤其在商业、医疗、金融等领域得到了广泛应用。
【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
1. AI辅助数据分析的背景
数据分析的传统方法往往依赖于人工对数据进行处理，这不仅耗时耗力，而且容易出现人为错误。而AI技术的引入，使得数据分析过程变得更加高效和智能。AI可以通过机器学习、自然语言处理和数据挖掘等技术，自动识别数据中的模式和趋势，从而为决策者提供更为精准的分析结果。
- 1.1 数据增长的挑战：随着信息技术的飞速发展，数据的生成速度和数量都在呈几何级数增长。企业面临着如何快速处理和分析海量数据的挑战，AI技术的应用正是为了应对这一挑战。
- 1.2 决策支持的需求：在竞争日益激烈的市场环境中，企业需要做出快速而准确的决策。AI辅助数据分析可以帮助企业从数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
- 1.3 技术的成熟：近几年，机器学习、深度学习等AI相关技术的成熟与普及，使得AI辅助数据分析变得更加可行和高效。
2. AI辅助数据分析的主要技术
AI辅助数据分析涉及多种技术，以下是一些主要的技术及其应用：
- 2.1 机器学习：通过训练模型，机器学习能够从历史数据中学习，从而对新数据进行预测和分类。常见的应用包括客户行为预测、销售预测等。
- 2.2 自然语言处理：自然语言处理技术使得计算机能够理解和处理人类语言。它在数据分析中的应用包括情感分析、文本分类等。
- 2.3 数据挖掘：数据挖掘是从大数据中提取有用信息的过程。AI技术可以通过数据挖掘发现潜在的模式和关联，帮助企业优化策略。
- 2.4 可视化技术：数据可视化使得复杂的数据分析结果以更直观的方式呈现。AI辅助可视化工具能够自动生成图表，帮助决策者迅速理解数据。
3. AI辅助数据分析的应用领域
AI辅助数据分析在多个领域都有着广泛的应用，以下是一些典型领域的详细解析：
- 3.1 商业：在商业领域，AI辅助数据分析被广泛用于市场调研、客户分析和销售预测。比如，零售企业利用AI分析客户购买行为，制定个性化营销策略，从而提升销售额。
- 3.2 金融：金融机构通过AI技术进行风险评估和信用评分，实时监控交易数据，识别欺诈行为。AI模型能够分析历史交易数据，预测未来市场走势。
- 3.3 医疗：在医疗行业，AI辅助数据分析被用于疾病预测、患者风险评估和药物研发。通过分析病历数据和医学文献，AI可以帮助医生制定更有效的治疗方案。
- 3.4 制造：制造企业利用AI分析生产数据，优化生产流程，提高生产效率。通过对设备数据的实时监控，企业能够提前识别设备故障，降低停机时间。
4. AI辅助数据分析的优势
AI辅助数据分析相较于传统数据分析方法具有显著的优势，具体如下：
- 4.1 提高效率：AI可以快速处理大量数据，显著缩短分析时间，使得企业能够及时做出决策。
- 4.2 增强准确性：AI模型通过学习历史数据，可以减少人为错误，提高数据分析的准确性。
- 4.3 深入洞察：AI技术能够发现传统方法难以察觉的复杂模式和关联，为企业提供更深入的洞察。
- 4.4 降低成本：通过自动化数据分析，企业可以减少对人工分析的依赖，从而降低人力成本。
5. AI辅助数据分析的实施步骤
实施AI辅助数据分析的过程可以分为以下几个步骤：
- 5.1 数据收集：收集相关的原始数据，这些数据可以来自企业内部系统、外部市场调研等多个渠道。
- 5.2 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，去除重复和不完整的数据，以确保分析结果的准确性。
- 5.3 数据分析：利用AI技术对清洗后的数据进行分析，提取出有价值的信息和洞察。
- 5.4 结果可视化：将分析结果进行可视化，以便于决策者理解和使用。
- 5.5 决策实施：基于分析结果，企业进行相应的决策和策略调整。
6. 实践案例
为了更好地理解AI辅助数据分析的应用，以下是一些实际案例：
- 6.1 电商平台的客户分析：某电商平台利用AI技术分析客户的浏览和购买行为，发现用户在特定时段的购买意愿明显增加。基于这一分析，该平台调整了营销策略，成功提升销售额。
- 6.2 银行的风险控制：某银行通过建立AI模型，对客户的信用历史和交易行为进行分析，成功识别出高风险客户，降低了坏账率。
- 6.3 医疗机构的疾病预测：某医院利用AI分析患者的历史病历数据，成功预测出高风险患者，并提前采取干预措施，降低了疾病发生率。
7. AI辅助数据分析的挑战与展望
尽管AI辅助数据分析具有诸多优势，但在实际应用中仍面临一些挑战：
- 7.1 数据隐私与安全：在数据收集和分析过程中，企业需要充分保护用户的隐私，遵循相关法律法规。
- 7.2 模型的可解释性：许多AI模型的决策过程比较复杂，缺乏透明性，导致决策者对于模型结果的信任度降低。
- 7.3 技术的快速变化：AI技术发展迅速，企业需要不断更新和培训员工，保持技术的先进性。
展望未来，AI辅助数据分析将朝着更加智能化、自动化的方向发展。随着技术的不断进步，企业将能够更好地利用数据，为决策提供更为精准的支持。
8. 结论
AI辅助数据分析作为一种新兴的分析工具，正在深刻改变各行各业的数据处理方式。通过有效应用AI技术，企业不仅能够提高数据分析效率，还能够提升决策的准确性和科学性。未来，随着技术的不断发展，AI辅助数据分析必将发挥更大的作用，成为推动企业发展的重要力量。
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