AI+数据统计分析

2025-03-17 07:58:50
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AI+数据统计分析

AI+数据统计分析

AI(人工智能)与数据统计分析的结合,是当今信息时代的重要发展趋势。随着数据量的爆炸性增长和计算能力的迅速提升,传统的数据统计分析方法面临着诸多挑战,而人工智能技术的应用为数据分析提供了新的解决方案。AI+数据统计分析不仅提高了数据处理的效率和准确性,还能从海量数据中挖掘出更深层次的洞察,为决策提供有力支持。

课程背景:2025年春节期间中国的DeepSeek火爆全球,震惊美国硅谷,可以与花费百亿巨资的GPT相媲美,戳穿美股科技泡沫,以英伟达为代表的AI龙头出现了暴跌。DeepSeek让特朗普也感到惧怕,随即美国黑客攻击DeepSeek的网站,使其瘫痪,中美爆发网络黑客大战。DeepSeek的爆火源于其多方面优势。首先,它完全开源,可本地部署,无使用限制,保护用户隐私。其次,其性能强大,效果可比肩甚至超越国际顶尖模型,尤其在中文处理和复杂逻辑推理方面表现出色。此外,DeepSeek训练成本低,API价格仅为同类产品的三十分之一,性价比超高。它还支持深度思考,能展示清晰的思维链,并具备联网搜索、拍照识字、文件上传等功能,使用场景丰富。最后,其响应速度快,生成内容几乎无需等待。比如:金融业:AI人工智能工具对金融业的影响也十分深远。风险评估和智能投资是AI工具在金融领域的主要应用。通过分析大数据和交易模式,AI能够识别风险并提供有效的风险评估方案,同时也能够根据市场趋势进行智能投资。AI人工智能工具在医疗保健方面具有巨大的潜力。远程医疗和医学影像诊断是AI工具在医疗行业中的重要应用。通过利用AI算法分析医学影像,可以快速准确地判断疾病,帮助医生做出精准的诊断。教育领域:AI人工智能工具也在教育领域发挥着重要作用。个性化教育和智能辅助学习是AI工具在教育行业的关键应用。通过分析学生的学习情况和需求,AI能够为每个学生量身定制个性化的教育计划,并提供针对性的学习辅助工具。未来,AI人工智能工具还会在更多的领域发挥作用,例如智能交通、智能家居和智能制造等。随着AI技术的不断成熟,我们相信它将为人们的生活带来更多便利和创造力。面对大洋对岸美国大模型的突破,掀起了AI革命,企业纷纷想搞清楚什么是Chat GPT,什么是大模型,这次AI革命为自己企业能带来什么样的冲击,自己企业如何抓住这次AI革命,如何使用上具有革命意义的工具,为企业带来营销价值、经营价值,帮助企业降本增效,领先同行,早一步踏上AI的风口取得市场领先地位。本课程不仅从从理念、理论、战略的高度帮助企业提高对AI的认知,同时在实操层面帮助企业的营销口、运营口、行政人力口、后台支撑口找到了落地的方法策略和工具。在工具层面从AI工具的调教和各种应用场景,这种通式的大模型场景应用讲解,再到办公类的如:PPT的自动生成与优化,再到视频、数字人图片等常用宣传物料的制作等一应俱全。课程时间:1-2天  6小时/天课程对象:全员的普世课。对新科技感兴趣的员工。内训师开发课程的工具课。尤其是:营销销售岗位、市场策划岗位、青年员工、青年主管、办公行政岗、综合管理岗等教学方式创新:学员现场可以根据实际工作场景,提出自己在工作中遇到的实际问题。由老师现场使用AI工具和个人经验解决。为学员展现从0到成品作品的全过程。从开始的思考、操作、二次修改、成品的全过程展现。所以操作工具、提示词、案例、成品等都会分享到临时的课程微信群中,方便学员课后整理课程笔记,学习、内化和课后持续实践。课程特色:本课程所教方法适用于所有生成式AI聊天软件,例如:DeepSeek、百度文心一言、阿里通义千问、kimi、豆包、秘塔AI搜索等。课程收益:1、解读Deep Seek火爆全球的原因,以及如何使用Deep Seek;2、了解AI的思维、逻辑与发展现状和未来趋势;3、了解AI在企业B端的应用与路径选择(含DeepSeeK);4、学习最实用的6款AI工具的深度讲解(含DeepSeeK、纳米AI);5、学习AI提示词的写作技巧,让AI生成结果更加实用;6、学会使用扣子Coze,直接使用专家经验;7、掌握AI+文案、PPT、图片、视频、数字人、数据分析、资料搜索等应用8、AI+企业实际经营业务的解决(学员提问,现场实操) 课程亮点:亮点1:本课程不仅仅停留在教大家某款AI工具如何使用的初级阶段,而是教会给大家AI背后的机理,让大家知道遇到哪种情况下该使用哪款AI工具。亮点2:AI工具仅仅是工具,毛老师的课程做到了跟行业结合,跟企业特色结合,跟学员的岗位结合,跟具体的业务场景结合,切实解决学员在实际中遇到的问题。亮点3:课程注重实用,不是教给大家一个需要付出很大代价学习,而在实际工作中收益不大,仅供自己娱乐的哪些工具,而是交给大家在工作中解决问题的实用工具,课程不炫技。亮点4:使用工具的人也很重要,本课程结合毛老师在国外国内知名企业做高管的经验帮助大家实实在在解决办公、营销和经营中的问题。亮点5:提示词是大家驾驭AI的重要形式,是决定AI输出结果效果好坏的关键。本课程立足长远重点教会大家如何使用提示词,让大家可以举一反三,走的长远。亮点6:组合工具的使用。要完美的解决某个问题不是简单的靠某一款工具,而是靠多种工具的组合使用。毛老师擅长使用多种工具的组合完成一项工作任务,达到高质量效果。亮点7:毛鹏老师两天版的课程架构了“AI思想、AI机理具、AI实操(结合行业和岗位、专业领域)、AI方法论总结”等五个维度的内容,保证不仅课堂学得会,课后会举一反三,走的远。 课程大纲附赠1:毛老师亲测有效的各行业30个精华提示词模板附赠2:AI工具汇总PPT(含:绘画、文案、公文写作、数字人、视频..等)附赠3:全领域AI调教宝典PPT(含:金融、通讯、电力、能源、烟草..等) 第一讲:AI思维、逻辑与发展现状(DeepSeek解读)一、 大模型的突破,掀起第四次AI浪潮1. 神秘而强大的GPT原理机制(含DeepSeeK)2. AI的三大架构(算力、算法、数据)——构建商业落地的“场景”案例:Kimi的算力、算法、数据、场景3.借势AI浪潮推出的几款AI+爆品AI+手机、AI+鼠标、AI+键盘、AI+汽车、AI+门锁……二、DeepSeeK火爆全球1、超越GPT的总下载量,成为苹果、安卓下载榜第12、马斯克、微软、谷歌、脸书等科技巨头盛赞,并且连夜复现DeepSeek3、惊动特朗普,美国政府、国防部、州政府等限制DeepSeek的使用4、DeepSeek遭到美国黑客的攻击5、大量的美国用户在部署DeepSeek,并且在印度使用量也第一三、刨底DeepSeeK 背景1、DS母公司——杭州深度求索2、DS母体公司——杭州幻方量化(股市AI高频量变化交易的鼻祖)大数据库、大数据分析能力、数据量化顶尖团队、资金实力雄厚3、幻方量化提早布局的战略眼光4、创始人梁文锋的经营才华四、DeepSeeK的优势介绍1、技术实力强劲2、成本优势显著3、开源策略友好4、多模态能力出色5、应用广泛五、Deep Seek 的成功秘诀——创新企业成功四根柱子1、人才策略2、组织扁平化3、创新文化4、目标专注六、Deep Seek 对美国AI科技业的冲击1、开源革命撼动美国科技优势地位2、对闭源的玩家冲击最大(Chat GPT)3、聚焦产品和工程,对云服务厂家也是利好4、英伟达的AI芯片只是短期受损,长期是受益的5、对美国高资本投入模式的打破七、Deep Seek 对人类AI的贡献1、加速通用人工智能的实现进程2、垂直行业精准智能解决方案3、机器自我学习的强化学习4、中国AI大模型从追赶到比肩的标志开源、低成本、方便部署、技术平权、科技民主八、Deep Seek 的竞争壁垒! ——它是凭空出来的吗?在金融量化交易时提前布局算力显卡和数据分析与积累大模型的技术和服务能力独特的资本模式和组织架构差异化的商业模式:突破被平台的流量卡脖子九、美国为什么要对Deep Seek 痛下杀手误区1:DS让美国觉得技术落后误区2:DS伤了美国人的面子误区3:美股受重创,资本下手误区4:英伟达在推波助澜误区5:OPEN AI 在煽风点火背后真正的3点原因十、Deep Seek 与其他国产大模型的区别DS与其他国产6小虎大模型软件的区别Deep Seek 会替代 Chat GPT 吗?十一、如何把Deep Seek 正确的落地用法懂得背后原理后的正确使用1、投喂数据:2、本地部署:3、行业模型:4、办公操作:5、适配行业: 第二讲:AI在企业B端的应用与路径选择(含DeepSeeK)一、AI应用的四个层次1、对话,生成答案,针对C端办公、营销、管理、分析等2、开发对话系统,融入业务流程3、指挥AI做复杂任务,注入独有知识4、拥有自己的大模型5、AI+编程能力二、SAAS平台AI工具介绍企业低成本应用AI的方法:低代码产品、SAAS产品(后台和中台AI化)案例:腾讯乐享、飞书、钉钉、大模型API(提供训练数据)三、七大成熟的应用领域1、智能客服系统2、精准营销3、流程优化4、基于大数据的模型训练下的“智能制造”5、结合5G、AVR技术的应用6、“人脸识别”的业务场景7、资料阅读(数据、简历、文件…等)四、企业AI部署的四个路径1、自力更生2、借船出海3、自我培养4、拿来就用五、AI2.0的关键词“生成”1、AIGC人工智能生成内容文、图、视频2、Gen AI 生成式人工智能代码、3D、分子六、AIGC的十大核心能力智能交互、文档制作、图片生成、视频生成、代码生成决策辅助、知识管理、翻译、虚拟人、3D生成七、巴黎奥运会展现的AI技术1、金牌数据+冠军模型:百度智能云3D+AI技术正式进驻中国跳水队2、商汤的日日新AI大模型,助力三人篮球队征战奥运3、美国NBC:大数据内容推送+明星数字人播报八、2024年诺贝尔奖化学奖和物理学奖都颁给AI领域科学家1、诺贝尔物理学奖:人工神经网络本是基于物理学概念2、诺贝尔化学奖:用AI算法突破蛋白质结构预测难题思考题:结合自己的企业,思考在哪些环节可以导入AI? 第三讲:最新AI大模型工具的深度讲解一、DeepSeek的使用技巧学会中国国际领先的原创大模型DeepSeek的使用技巧二、Kimi的使用技巧Kimi发挥优势的三个场景三、抖音豆包的使用技巧3个适配自媒体的特色功能四、通义千问(手机版)的使用技巧及问答、办公、新媒体(图文、视频等)五、纳米AI搜索的使用技巧没有广告的百度搜索,直达结果,且有来源链接六、主流工具各自发挥优势的领域归类工具不对努力白费知道在什么场景下选择什么样的工具 第四讲:AI提示词的写作技巧(含学员工作场景的提示词演练)一、提示词Prompt的写法1.Prompt提示词万能公式2.AI的正向与反向提问技巧讨论:如何更好的提问和调教AI3.提示词质量提升的8个维度4. 与机器对话前要输入提示词来调试模型5提示词调优公式:对提示词修改+指出答案的问题+多版本答案生成6. 让机器学习标案案例,输出自己作品7. 学会使用符号提高提示词水平8. 当AI对你领域不熟悉时,要学会给机器喂资料(引导)9. 提醒干货内容, 让AI进行补充10.提示词写作“常犯的错误”太简单、太模糊、太混乱(不专一)练习:一些常用方案用提示词写作的演示二、提升实战操作的三个步骤三、解决复杂问题的三个秘诀四、毛老师提示词总思想:——-把心思放在如何写提示词上,而不是着急看输出的答案上作业:请结合本岗位的职能,写一篇本岗位的综合提示词。 第五讲:学会使用扣子Coze(学习专家经验,免去自己写提示词)一、扣子Coze的搭建1、分解工作场景进行扣子Coze搭建二、扣子Coze的使用技巧1、选择合适的扣子Coze进行问题解决2、Coze商店的应用技巧 第六讲:AI+图片及设计图(公众号、新媒体、抖音、小红书作图)1、四款图片生成“工具”的介绍豆包的深度使用讲解Mj(美国)的深度使用讲解即梦的深度使用讲解通义万相的深度使用讲解2、四款图像处理工具的“操作”电商替换模特、换商品、换背景、换发型等漫画、3D、插画、水彩、二次元图片的生成AI虚拟形象照、写真,再也不用花几百元去拍形象照和写真了。3、AI绘画提示词的写法AI绘画提示词的万能公示3个AI绘画提示词的补充细节:清晰描述、拆分长句、优先级排序4、提高作图质量的4个法宝做同款修改、提供参考图、多软件提供参考、绘图提示词、MJ等国外软件的使用5、图片来源和修图工具的介绍6、AI图片生成工具操作“要点”指导7、作品效果“优化”调整8、操作难点“答疑”思考题:如何让AI生成的图片更符合自己的心意呢? 第七讲:AI+视频及数字人生成(抖音、视频号、小红书、品牌宣传等)一、AI+视频+数字人生成的精选“工具”1、AI+纯视频组可灵AI海螺视频2、AI+数字人组有言魔珐度加AI+视频+数字人组剪影腾讯智影AI拍摄剪辑组创作猫剪影(会员)快影亮点功能介绍和演示二、高质量“视频”生成的10个秘诀三、高质量“数字人”生成5个秘诀四、如何使用AI快速复制爆款短视频的6个步骤五、AI+视频+数字人智能生成工具的“操作”六、AI工具操作“要点”指导七、作品效果“优化”调整八、难操作点“答疑”产出:爆款视频的选题,如何借势热点视频。视频脚本的生成等等。作业:请你使用AI工具制作一个短视频(1分钟以内)。主题为:xxx 第八讲:AI+数据分析一、AI数据分析 工具介绍1、三款AI工具最适合数据分析总结二、商务类统计工作发票 (AI+PDF)AI出表格AI出数据图形(如散点图、折线图)三、数据类分析AI+Excel的统计分析四、AI+数据经营分析1、AI分析数据结果2、AI分析数据异常3、AI总结数据结论五、AI+数据统计分析的提示词写作要领六、AI+数据分析使用的“操作要点”思考题:哪些场景下可以使用AI的数据分析功能呢? 第九讲:AI+“资料”定位查找搜索一、不用花钱的AI资料定位搜索1、免费资料搜索AI工具秘塔AI搜索;纳米AI搜索;百度(文库+类型定位);2、资料搜索的深度研究文件类型;来源;事件;组织;人物;3、学术资料库仍然价值很大CNKI、SCI 第十讲:AI+企业实际问题解决(由学员提出管理、经营类问题)产出:学员根据实际工作场景,提出自己在工作中遇到的实际问题,如:业务和营销问题,经营与管理问题等,由老师现场用AI辅助解答。
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一、AI与数据统计分析的基本概念

数据统计分析是通过统计学方法对数据进行整理、分析和解释的过程,它帮助人们理解数据背后的规律,识别趋势和模式。而人工智能是计算机科学的一个分支,旨在研究和开发能够模拟人类智能的系统。AI在数据统计分析中的应用,主要体现在以下几个方面:

  • 数据预处理:AI可以自动化处理数据清洗、缺失值填补、数据转换等任务,减少人工干预,提高数据的质量和一致性。
  • 模式识别:利用机器学习算法,AI能够识别数据中的潜在模式和关系,帮助分析师快速发现异常点和趋势。
  • 预测分析:通过构建预测模型,AI能够基于历史数据进行未来趋势预测,为企业决策提供支持。
  • 自动化报告生成:AI可以根据分析结果自动生成报告,提升数据沟通的效率,降低人工成本。

二、AI+数据统计分析的技术基础

AI与数据统计分析的结合,依赖于多种技术的支持。以下是一些关键技术:

1. 机器学习

机器学习是AI的一个重要分支,通过算法对数据进行训练,从而识别模式和规律。常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等。这些算法在数据统计分析中被广泛应用于分类、回归、聚类等任务。

2. 深度学习

深度学习是机器学习的一个子集,利用多层神经网络进行特征提取和学习。它在处理复杂数据(如图像、音频和文本)时表现出色。在数据统计分析中,深度学习可用于处理非结构化数据,挖掘更深层次的信息。

3. 自然语言处理(NLP)

自然语言处理是AI领域中研究人与计算机之间使用自然语言进行有效沟通的技术。在数据分析中,NLP可以用于文本数据的分析,如情感分析、主题建模等,帮助分析师从大量文档中提取有价值的信息。

4. 大数据技术

大数据技术包括分布式存储(如Hadoop、Spark)和数据流处理技术,能够处理和分析海量数据。结合AI技术,大数据平台能够实现快速的数据处理和分析,为企业提供实时的决策支持。

三、AI+数据统计分析的应用场景

AI与数据统计分析的结合在多个行业中表现出巨大的潜力和价值。以下是一些典型的应用场景:

1. 金融行业

在金融行业,AI可以用于风险管理、信用评分和市场预测等。通过分析历史交易数据和客户行为,机器学习算法能够识别潜在的风险客户,并提供信用评分。此外,AI还可以通过预测市场趋势来指导投资决策。

2. 医疗行业

医疗行业的数据分析主要集中在疾病预测、患者管理和药物研发等方面。AI可以通过分析患者的历史医疗记录和基因数据,帮助医生做出更加准确的诊断。此外,在药物研发过程中,AI能够加速药物筛选和临床试验的分析。

3. 零售行业

在零售行业,AI可以通过分析消费者的购买行为和偏好,优化库存管理和营销策略。通过数据分析,零售商能够预测产品的需求,降低库存成本,并根据消费者的行为进行个性化推荐。

4. 制造业

制造业中的AI应用主要集中在生产优化和质量控制上。通过实时数据监测和分析,AI可以识别生产过程中的瓶颈,优化生产线布局。同时,机器学习技术可以通过历史数据预测设备故障,提前进行维护。

5. 教育行业

在教育行业,AI可以通过分析学生的学习数据,提供个性化的学习建议和学习路径。教育机构可以利用数据分析来评估教学效果,优化课程设置。

四、AI+数据统计分析的优势

AI与数据统计分析的结合,带来了多方面的优势:

  • 提高效率:AI能够自动化处理大量数据,显著提升数据分析的效率,减少人工干预。
  • 增强准确性:通过机器学习算法,AI能够在数据中识别复杂的模式,降低人为错误的可能性,提高分析结果的准确性。
  • 实时分析:结合大数据技术,AI可以实现实时数据分析,帮助企业快速响应市场变化。
  • 深层洞察:AI能够从海量数据中挖掘出深层次的洞察,为决策提供更为全面的支持。
  • 个性化服务:通过分析用户数据,AI能够提供个性化的产品和服务,提升客户满意度。

五、AI+数据统计分析的挑战

尽管AI在数据统计分析中展现了巨大的潜力,但也面临一些挑战:

  • 数据隐私和安全:在处理个人数据时,必须遵循相关法律法规,保护用户隐私,防止数据泄露。
  • 数据质量:数据的准确性和完整性对分析结果至关重要,数据质量问题可能导致错误的结论。
  • 模型透明性:许多AI模型(特别是深度学习模型)存在“黑箱”问题,难以解释模型的决策过程,这对某些领域(如医疗、金融)而言尤其重要。
  • 技术壁垒:AI技术的应用需要专业人才和技术支持,许多企业在人才和技术方面存在短缺。

六、实际案例分析

以下是几个实际案例,展示AI与数据统计分析的成功应用:

1. 银行信用评分系统

某大型银行利用机器学习算法对客户的信用历史和交易数据进行分析,建立了信用评分模型。该模型能够实时评估客户的信用风险,并根据评分结果自动化审批贷款申请,从而提高了审批效率和准确性,降低了不良贷款率。

2. 医疗影像分析

一家医疗机构利用深度学习技术,开发了用于医学影像分析的AI系统。该系统通过分析大量的医学影像数据,能够辅助医生快速识别疾病,提高了诊断的准确性和效率。

3. 零售个性化推荐

某电商平台利用AI技术分析用户的购买行为和浏览记录,建立个性化推荐系统。通过对用户数据的深入分析,该平台能够向用户推送符合其偏好的商品,从而显著提升了转化率。

七、未来发展趋势

AI与数据统计分析的结合是一个不断演进的过程,未来的发展趋势值得关注:

  • 智能化:随着AI技术的不断进步,数据统计分析将更加智能化,自动化程度进一步提高。
  • 多模态分析:未来将出现更多结合多种数据类型(如文本、图像、视频等)的分析方法,提供更全面的洞察。
  • 可解释性:对于AI模型的可解释性研究将成为重点,尤其是在医疗、金融等领域,透明的决策过程将增强用户信任。
  • 跨领域应用:AI在数据统计分析中的应用将跨越行业界限,推动各行业的数字化转型。
  • 伦理与合规:随着AI的普及,数据隐私和伦理问题将更加受到重视,相关法律法规将逐步完善。

总结

AI与数据统计分析的结合,正在深刻改变各个行业的运作方式。通过提高数据处理的效率、准确性和洞察力,AI为决策提供了强有力的支持。然而,企业在应用AI技术时,也需关注数据隐私、数据质量和模型透明性等挑战。随着技术的发展,AI与数据统计分析的结合将迎来更加广阔的前景,推动各行业的创新与发展。

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