AI 赋能数据分析七步成诗：重构数据价值，驱动业务决策与数字化增长（2天）

AI 赋能数据分析七步成诗

重构数据价值，驱动业务决策与数字化增长

主讲：余杰丰老师

课程核心目标：聚焦HR实战场景的AI+决策体系搭建。1.深度业务场景融合：围绕招聘画像校准、绩效数据关联分析、培训需求预测、企业文化构建等核心场景，构建AI与业务深度耦合的应用策略；

2.管理意图穿透：基于AI推理框架解构复杂业务场景问题，理解业务管理意图和深度场景融合，输出可落地方案；

3.人机协同进化：通过全程实操演练，构建基于业务目标的结果输出，实现全链条对齐，聚焦业务痛点，直接输出可参考可落地的解决方案。

课程终极价值：

流程智能重构力：

掌握从简历智能解析、绩效改进归因、培训需求深度解析等模块的AI指令链设计，重构传统HR各模块，提供全链路AI解决方案。

业务因果洞察力：

通过AI文本分析和数据可视化构建实现管理透视，精准识别如"高潜员工离职预警信号”、“组织情绪理解”、“业务管理意图深度理解”等的深度洞察

组织知识资产化力：

将AI应用固化为可复用的决策组件（面试评估模型/文化适配度算法），构建"数据采集-模型优化-知识沉淀"的知识进化飞轮。

配套工具：国内各类AI应用平台（根据技术最新发展选定） 通过真实工作场景的实操训练，将智能化工作流作为桥梁，聚焦人力资源团队学员实际业务应用，帮助学员实现行业专家级能力的全面提升。课程大纲：

Part1 生成式 AI 与数字技术

生成式AI & 数字技术发展趋势

AI发展范式

Part2智能数据分析“七步成诗”

数据分析方法论概述

数据分析工具对比

“七步成诗”方法论框架

第一步 目标界定

目标界定四大核心环节

环节1：深入理解业务背景与需求

环节2：精准识别与定义商业问题

环节3：将商业问题转化为分析目标及指标体系

环节4：制定分析计划与验证方案

第二步：数据获取

数据获取的主要途径与方法

智能体：行业数据深度研究智能工具

网络数据爬取

市场调研方法与多维表格问卷设计

第三步：数据清理

AI 赋能Excel

自然语言数据操作

智能公式生成

数据提取与分析

数据可能存在的问题

数据缺失值、重复数据与格式错误等情况处理

第四步：数据探索与建模

探索性分析（EDA）

描述性统计

离散程度度量

对比分析

相关性分析

文本分析与挖掘

分析建模

解释模型

归因模型

预测模型

第五步：数据可视化

可视化工具对比

选择有效图表

基础类图表

比较类图形

分布类图形

构成类图形

关系类图形

混合图形

第六步：数据讲故事

从数据表格到仪表盘构建

从数据大屏到仪表盘构建

第七步：落地应用与迭代

Part3 AI+数字技术前沿——洞悉趋势与挑战

全球AI工具概览

AI 声音克隆

AI 生图：无真相时代

AI 视频生成