《WorkBuddy培训-AI数据分析实战》

《不是数据不会说话，是没人替你听》

——AI数据分析实战·一句话生成经营分析报告与图表

主讲：曹书诚

【课程背景】

经营数据每天都在产生，但分析永远排不上队：业务人员不会写代码，数据同事排期要等一周。数据在表格里躺着，决策在会议室里拍脑袋。管理者普遍被这些问题困着：

周报月报每次都要写两天，结论还是那几句车轱辘话；

销量下滑了，到底是渠道、品类还是区域出了问题，说不清；

不会Python不会函数，普通人就做不了数据分析吗；

表格发出去没人看，怎么让数据变成一眼看懂的图表；

老板要的经营分析报告，能不能当天就出；

公司数据交给AI，安全边界怎么划。

这些问题的根源在于：分析能力被工具门槛锁死了。WorkBuddy 内置数据分析运行时，业务人员用自然语言下指令，AI自动完成读表、计算、出图、成文——全程不需要写一行代码。

本课程从喂数据、提需求、收报告三步讲起，覆盖报告生成、周报月报自动化、业务诊断三大场景，并划清数据安全边界——一天之内，让不会代码的你把周期性报表和经营分析真正接管过来。

【课程收益】

【企业收益】

• 数据分析从数据部门的排期作业变成业务人员的日常动作，决策提速；

• 周期性报表自动化，人力从重复制表转向判断与行动；

• 数据安全分级制度落地，AI提效与数据合规两不误。

【学员收益】

• 理解「自然语言下指令=AI写代码做分析」的新范式，破除技术门槛心魔；

• 掌握喂数据三步法（@引用/拖拽上传/说明列含义），让AI准确理解业务表格；

• 运用标准分析指令一句话生成带图表的经营分析报告，并迭代追问补维度；

• 掌握周报月报模板化方法与定时自动化配置，把周期性报表交给AI；

• 运用维度拆解与异常标注做业务诊断，产出带优先级的行动清单；

• 带走《分析指令模板》《报表自动化配置方案》《数据安全分级自检表》。

【课程对象】

业务与运营人员、门店与区域管理者、需要看数做决策的中层管理者；零代码基础可学。

【课程时间】

1天（6小时）

【课程大纲】

模块一：认知重构——不会代码不会函数，还能做数据分析吗

1.1 旧门槛：三座大山劝退业务人员

1）学Excel函数：学到VLOOKUP就放弃了；

2）学Python：环境配置劝退大多数人；

3）学BI工具：License贵、实施慢，业务等不起。

1.2 新方式：会说话就会分析

1）自然语言下指令，AI写代码跑分析、出图表、成报告；

2）能做什么：经营报告、图表看板、业务诊断、自动周报；

3）人做什么：提需求、做判断；AI做什么：读表、计算、画图。

1.3 效率对比：两天变十分钟

1）人工两天的周报，AI十分钟出初稿，人只补判断；

2）分析从「月度大工程」变成「随手就能问」；

3）分析频率上去了，决策颗粒度自然变细。

模型工具：数据分析三步法——喂数据→说需求→收报告

实战案例：零基础学员用一句话生成第一份带图表的分析报告

课堂演练：现场每人完成「一句话分析」破冰体验

模块二：基础操作——怎么把表格丢给AI让它看懂数据

2.1 喂数据：三招把表交给AI

1）@引用本地或云端文件，路径清晰不打架；

2）拖拽上传，最快的交表方式；

3）说明列含义与统计口径：AI不猜业务黑话。

2.2 提需求：三要素说清楚

1）目标：想知道什么，一句话讲明白；

2）分析维度：按时间、渠道、品类还是区域拆；

3）输出格式：表格、图表还是报告，提前说好。

2.3 看结果：变更记录与实时预览

1）变更记录核对AI做了什么，每一步可追溯；

2）图表实时预览，不满意当场调；

3）追问式迭代：补维度、换图形、改口径都不用重来。

工具输出：《数据交接说明模板》——列含义/口径/注意事项

课堂演练：上传一份真实业务表格，完成第一次对话式分析

模块三：报告生成——一句话怎么生成带图表的分析报告

3.1 标准指令：一句话的全貌

1）生成分析报告：包含趋势、对比、异常与建议；

2）图表配合：该折线的折线，该柱状的柱状；

3）报告框架可指定：按你的汇报习惯来。

3.2 报告结构：给谁看怎么写

1）结论先行：第一段就是答案，别让老板找结论；

2）数据支撑：每个结论后面跟着数字与图表；

3）按阅读者组织详略：给老板的与给主管的版本不一样。

3.3 迭代追问：五句式够用

1）加同比环比、换图表类型、补细分维度；

2）改叙述口吻：更简短、更正式、更口语；

3）深挖异常：对某个月份问一句「为什么掉」。

工具输出：《经营分析报告指令模板》——含5种追问句式

课堂演练：一句话生成报告并完成两轮迭代优化

模块四：日常复盘——周报月报怎么从写两天变十分钟

4.1 周报模板：一次说清长期生效

1）数据汇总+异常提示+下周计划三段式；

2）格式与口径写进指令，每周不用重复交代；

3）模板放在工作区记忆里，团队统一口径。

4.2 自动化：到点自己跑

1）每周五定时跑：AI自动读表出周报初稿；

2）人只补判断：结论确认、计划补充两步；

3）异常自动提醒：数据突变不用等周报才知道。

4.3 会议材料：月度经营会一键出

1）数据+图表+结论一键生成PPT；

2）会议纪要同步生成：讨论要点与待办事项；

3）会前材料提前一天自动送到，开会只谈决策。

工具输出：《周报/月报自动化配置方案》——含可直接创建的自动化

课堂演练：为自己的岗位配置一条周报自动化并立即测试

模块五：业务诊断——销量下滑库存积压AI怎么帮你找原因

5.1 拆维度：四维交叉定位

1）时间、渠道、品类、区域四维交叉分析；

2）锁定变化来源：是整体下滑还是局部塌方；

3）对照基线：和去年同期、和目标值双参照。

5.2 找异常：让AI标红可疑点

1）自动标红异常值与突变点，不靠肉眼扫表；

2）附可疑原因假设：给排查方向不给结论；

3）假设由人验证：业务判断永远是人的活。

5.3 给建议：从原因到行动

1）输出带优先级的行动清单：先做什么后做什么；

2）每条建议标注依据的数据点，可追溯；

3）一周后回看：行动有没有拉回数据，形成闭环。

实战案例：门店销量下滑诊断——四维拆解定位到某渠道投放失效

工具输出：《业务诊断指令模板》——归因+行动清单

课堂演练：用自己的数据做一次归因诊断并输出行动清单

模块六：安全规范——公司数据交给AI边界在哪里

6.1 数据分级：上传前先过三问

1）可上传：公开数据与内部非敏感数据；

2）脱敏后可传：去掉标识的客户数据；

3）禁止上传：核心机密与个人信息，没有例外。

6.2 结果核验：AI可能编数字

1）关键结论必须与源表核对，抽查两三个数；

2）口径不一致是常见翻车点：统计周期、去重规则先对齐；

3）对外汇报的数字，留源表备查。

6.3 权限习惯：默认即安全

1）保持默认权限，不随意放开读写范围；

2）涉密数据本地处理，不出内网；

3）企业版含数据租户隔离与安全审计，管理员定期查用量。

工具输出：《数据安全分级自检表》——上传前3问

课堂演练：为本团队制定数据上传红线清单

【课程方式】

课前调研：提前收集学员岗位的真实业务表格（脱敏处理），按岗位匹配分析场景；

课中实操：全程用真实表格上手，报告、自动化、诊断三大场景现场跑通；

课后辅导：周报自动化上线后跟踪两周，讲师对数据口径与诊断结论做远程答疑。