课程简介
课程特色设计
1.即学即用：提供预制Prompt模板库、示例数据集、Notebook环境
2.结果可视化：每个练习环节产出可展示的分析成果
3.企业视角：贯穿金融/零售/制造等行业真实案例
目标收益
1.知识提升：掌握AI大模型在数据分析中的核心能力与边界
2.工具掌握：学会用Prompt工程+AI大模型高效完成数据分析任务
3.效率飞跃：将传统分析流程提速50%以上（数据清洗、可视化、报告生成）
4.思维升级：建立"AI-first"的数据分析工作流设计思维
培训对象
1.企业数据分析师/商业分析师
2.数据科学团队初级成员
3.业务部门需用数据驱动的决策者
4.对AI+数据分析结合应用感兴趣的技术人员
课程大纲
| 模块1：AI大模型与数据分析的革命（1小时） |
传统数据分析 vs AI增强数据分析的核心差异 AI大模型的核心能力：NLP、代码生成、逻辑推理 典型应用场景： o自动数据清洗与标注 oSQL/Python代码辅助生成 o自然语言生成数据可视化报告 案例演示：用DeepSeek 10分钟完成销售数据可视化分析报告 |
| 模块2：Prompt工程实战训练（2小时） |
数据分析专用Prompt设计框架： python 复制 "你是一名资深数据分析师，请对{数据集}进行{分析类型}分析， 要求：1) 指出3个关键洞察 2) 用Matplotlib生成Python代码 3) 输出Markdown报告" 分场景演练： o数据质量检查Prompt设计 o异常值检测Prompt技巧 o跨表关联分析的多步Prompt设计 实战练习：用真实电商数据集完成从提问到可视化的完整流程 |
| 模块3：AI分析工作流搭建（2小时） |
工具链整合： oDeepSeek + Pandas + Tableau的自动化流水线 oLangChain构建自定义分析Agent 高级技巧： o让AI理解业务指标（如GMV、ROI的计算逻辑） o处理分析中的幻觉问题：事实核查三板斧 小组竞赛：用AI工具完成客户分群分析并PK报告质量 |
| 模块4：企业级应用与边界（1小时） |
数据安全与隐私保护方案 企业落地三阶段：辅助 → 协同 → 自治 当前技术边界：何时仍需人工干预 沙盘推演：设计某零售企业的AI分析落地路线图 |
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模块1：AI大模型与数据分析的革命（1小时） 传统数据分析 vs AI增强数据分析的核心差异 AI大模型的核心能力：NLP、代码生成、逻辑推理 典型应用场景： o自动数据清洗与标注 oSQL/Python代码辅助生成 o自然语言生成数据可视化报告 案例演示：用DeepSeek 10分钟完成销售数据可视化分析报告 |
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模块2：Prompt工程实战训练（2小时） 数据分析专用Prompt设计框架： python 复制 "你是一名资深数据分析师，请对{数据集}进行{分析类型}分析， 要求：1) 指出3个关键洞察 2) 用Matplotlib生成Python代码 3) 输出Markdown报告" 分场景演练： o数据质量检查Prompt设计 o异常值检测Prompt技巧 o跨表关联分析的多步Prompt设计 实战练习：用真实电商数据集完成从提问到可视化的完整流程 |
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模块3：AI分析工作流搭建（2小时） 工具链整合： oDeepSeek + Pandas + Tableau的自动化流水线 oLangChain构建自定义分析Agent 高级技巧： o让AI理解业务指标（如GMV、ROI的计算逻辑） o处理分析中的幻觉问题：事实核查三板斧 小组竞赛：用AI工具完成客户分群分析并PK报告质量 |
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模块4：企业级应用与边界（1小时） 数据安全与隐私保护方案 企业落地三阶段：辅助 → 协同 → 自治 当前技术边界：何时仍需人工干预 沙盘推演：设计某零售企业的AI分析落地路线图 |
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