数据驱动业务-AI自动化数据分析与实战技巧

数据驱动业务-AI自动化数据分析与实战技巧

课程时间&地点： 2025年09月24-25日 【广州】

课程对象： 企业各职能部门业务人员、中层管理者及对数据分析与AI应用感兴趣的非技术背景人员

课程费用： ¥4980元/人（包含：培训费、培训教材、增值税发票、茶歇）

在数字化时代，数据已成为企业提升效率、优化决策、驱动创新的核心要素。然而，许多业务和管理人员面临数据量大、分析工具复杂、专业门槛高的挑战。本课程旨在帮助学员快速掌握高效、低门槛的数据分析方法，聚焦如何利用AI工具（如ChatExcel等）和大模型技术，通过自然语言交互实现专业级数据分析。课程注重实战应用与思维培养，帮助学员轻松从数据中获取洞察，推动业务增长与流程优化。

1. 思维提升：建立数据驱动业务的基本思维，掌握通用数据分析流程与框架。

2. 工具掌握：熟练运用ChatExcel等AI工具，实现无代码数据清洗、处理、可视化与分析。

3. 实战强化：通过跨行业真实案例演练，快速应用数据分析方法解决实际业务问题。 

第一天：构建数据思维+掌握AI工具+实战业务分析

一、开篇导论：走进智能数据分析新时代

1. 破冰互动：学员业务场景与数据分析痛点分享

2. 企业为什么需要数据与AI？

· 数字化转型下的数据价值

· 传统分析 vs AI辅助分析的核心优势

3. 课程目标：成为会用数据提问、用AI解决问题的业务骨干

4. 常用AI分析工具概览：ChatExcel及大模型应用简介

· 工具对比：ChatExcel/Excel AI/Kimi/ChatGPT适用场景

· 现场环境搭建：工具安装与账号配置指导

二、基石篇——数据分析通用框架与业务应用

1. 数据分析核心流程（OSEMN模型详解）

1）目标明确（Objective）：从业务目标到分析问题

◦ SMART原则设定分析目标

◦ 业务问题转化为数据问题的4个步骤

2）数据获取与清洗（Obtain & Scrub）：AI助力高效数据预处理

◦ 常见数据质量问题类型

◦ 数据清洗的优先级策略

3）探索与挖掘（Explore & Model）：分析思维引导决策

◦ 5种基本分析思路：对比/分布/相关性/趋势/异常分析

◦ 分析假设建立与验证方法

4）结果解读与呈现（Interpret）：用数据讲故事

◦ 数据故事框架：背景-冲突-解决方案- impact

◦ 避免常见解读误区的6个原则

2. 常见业务场景与关键指标梳理

· 运营效率：流程时效、资源利用率、绩效指标分析

· 服务质量：客户满意度、投诉分析、流程合规性

· 资源管理：成本分析、库存优化、人力与资产效能

· 市场与销售：转化率分析、客户行为洞察

· 小组讨论：各组选择业务场景设计分析框架

三、工具篇——ChatExcel核心功能与实战技巧

1. ChatExcel工具深入解析

· 适用场景与使用边界

· 与其他工具的协同工作流

2. 实战一：数据整理"一句话搞定"

· 排序、筛选、去重的自然语言指令

· 创建计算列、数据分列与合并

· 异常值处理与缺失值填充技巧

· 实战练习：处理混乱的销售数据表

3. 实战二：快速统计与多维分析

· 一键生成描述性统计结果

· 用自然语言生成数据透视表

· 多维度下钻分析方法

· 实战练习：客户行为多维度分析

4. 实战三：智能可视化与报表输出

· 指令化生成柱状图、折线图、饼图与散点图

· 组合图表与高级可视化技巧

· 动态仪表板搭建方法

· 图表优化及核心解读技巧

· 实战练习：制作销售业绩动态看板

四、实战篇（上）——AI助力运营与服务优化

1. 案例一：运营效率瓶颈分析

· 任务：识别流程延迟或资源浪费环节

· 数据准备：多源数据合并与清洗

· 实战分析：多维度数据透视与根本原因挖掘

· 可视化呈现：制作瓶颈分析仪表板

· 输出：优化建议与行动清单

· 小组演练：各小组分析不同业务场景效率问题

2. 案例二：服务质量与客户洞察分析

· 任务：分析客户反馈，定位服务短板

· 文本数据处理：评论数据清洗与情感分析

· 关键词提取与主题聚类方法

· 可视化：客户情绪趋势图与词云生成

· 输出：服务改进优先级列表

· 实战练习：处理真实客户评论数据

第二天：高级实战+大模型整合+综合应用

五、实战篇（下）——AI用于资源与业务管理

1. 案例三：成本与库存优化

· 任务：实施ABC分类，优化资源分配

· 高级技巧：自动计算占比与排序，生成分类策略

· 库存预警模型搭建

· 输出：资源优化配置表

· 实战练习：模拟企业库存优化决策

2. 案例四：业务绩效与风险评估

· 任务：通过历史数据识别业务异常与风险点

· 指标趋势分析：移动平均与季节性分析

· 异常检测的3种AI方法

· 风险矩阵可视化

· 输出：风险监控与响应建议

· 小组竞赛：最佳风险评估报告评选

3. 案例五：市场分析与客户分群

· RFM模型AI快速实现

· 客户分群自然语言指令

· 分群结果可视化与解读

· 实战练习：客户价值分群实战

六、进阶篇——整合大模型构建分析自动化

1. 多模态数据分析扩展应用

1）图像识别在业务场景中的潜力

◦ 产品图像自动分类

◦ 视觉质量检测应用

2）文本分析深入：自动摘要、标签生成与报告撰写

◦ 合同文本关键信息提取

◦ 报告自动生成prompt engineering

2. 与通用大模型（如Kimi、ChatGPT）协同工作

1）用大模型辅助设定分析框架与思路

◦ 分析计划生成prompt模板

◦ 假设检验方案设计

2）结果解读与自动化报告生成

◦ 分析结论提炼与升华

◦ 专业报告一键生成

3）实战练习：从问题到报告的完整AI工作流

3. 打造个性化AI分析工作流

· 常用分析场景模板库建设

· 个性化指令集开发

· 团队协作分析工作流设计

七、收官与行动：迈向数据驱动型业务骨干

1. 课程总结：数据分析框架 + AI工具 = 你的决策增强利器

· 知识地图回顾

· 关键技能点梳理 

曲老师   AI职场效能提升专家

10+年企业管理与培训实战经验

中国人民大学硕士
阿里达摩院高级人工智能训练师
Google人工智能认证专家

AACTP认证培训师、促动师

MBTI国际认证施策师

小米公司资深内训师，率先将AI引入企业培训与管理场景，小米AI智启课堂发起人

曾任：小米移动软件有限公司（深圳）（世界500强） | 人力资源经理

曾任：深圳虾皮信息科技有限公司（跨国企业） | 人才发展专家

曾任：万物云空间股份有限公司（上市企业） | 培训管理

擅长领域：AI智能体搭建、AI助力结构化思维与决策、AI助力问题分析与解决、左圆右方创新思维、AI效能提升及团队管理……

授课风格：

★ 需求探测器：以敏锐的洞察力和高度的敏感性，精准捕捉到不同受众的需求。善于倾听，能够在交流的细微之处发现问题的关键所在，结合 AI 需求分析保证培训最终的效果呈现。

★ 理性思维感性化：以灵活多样的方式为用户解决问题，将复杂的问题简单化，让抽象的理论变得生动具体。对于理性思维，有着独特的感性化理解和呈现方式。能将枯燥的理论知识转化为一个个鲜活的故事、案例，让受训员工在情感的共鸣中轻松理解理性的概念；

★ 多场景助力实践：每一个知识点都能在实际工作中找到对应的应用场景，让员工们学以致用，迅速将所学知识转化为实际工作能力；

★ 课堂形式多样化：上课方式、手段多样化，小组讨论让思想在碰撞中绽放火花；案例分析引导员工深入思考问题的本质；角色扮演让员工在模拟场景中体验不同的角色和决策。用独特的授课风格和多样化的教学手段，帮助他人解决问题。

部分服务客户：

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