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課程介紹：

在數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)提升效率、優(yōu)化決策、驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的核心要素。然而，許多業(yè)務(wù)和管理人員面臨數(shù)據(jù)量大、分析工具復(fù)雜、專業(yè)門檻高的挑戰(zhàn)。本課程旨在幫助學(xué)員快速掌握高效、低門檻的數(shù)據(jù)分析方法，聚焦如何利用AI工具（如ChatExcel等）和大模型技術(shù)，通過自然語言交互實(shí)現(xiàn)專業(yè)級數(shù)據(jù)分析。課程注重實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用與思維培養(yǎng)，幫助學(xué)員輕松從數(shù)據(jù)中獲取洞察，推動(dòng)業(yè)務(wù)增長與流程優(yōu)化。

培訓(xùn)對象：

企業(yè)各職能部門業(yè)務(wù)人員、中層管理者及對數(shù)據(jù)分析與AI應(yīng)用感興趣的非技術(shù)背景人員

課程收益：

1. 思維提升：建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的基本思維，掌握通用數(shù)據(jù)分析流程與框架。

2. 工具掌握：熟練運(yùn)用ChatExcel等AI工具，實(shí)現(xiàn)無代碼數(shù)據(jù)清洗、處理、可視化與分析。

3. 實(shí)戰(zhàn)強(qiáng)化：通過跨行業(yè)真實(shí)案例演練，快速應(yīng)用數(shù)據(jù)分析方法解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題。

課程大綱：

第一天：構(gòu)建數(shù)據(jù)思維+掌握AI工具+實(shí)戰(zhàn)業(yè)務(wù)分析

一、開篇導(dǎo)論：走進(jìn)智能數(shù)據(jù)分析新時(shí)代

1. 破冰互動(dòng)：學(xué)員業(yè)務(wù)場景與數(shù)據(jù)分析痛點(diǎn)分享

2. 企業(yè)為什么需要數(shù)據(jù)與AI？

· 數(shù)字化轉(zhuǎn)型下的數(shù)據(jù)價(jià)值

· 傳統(tǒng)分析 vs AI輔助分析的核心優(yōu)勢

3. 課程目標(biāo)：成為會(huì)用數(shù)據(jù)提問、用AI解決問題的業(yè)務(wù)骨干

4. 常用AI分析工具概覽：ChatExcel及大模型應(yīng)用簡介

· 工具對比：ChatExcel/Excel AI/Kimi/ChatGPT適用場景

· 現(xiàn)場環(huán)境搭建：工具安裝與賬號配置指導(dǎo)

二、基石篇——數(shù)據(jù)分析通用框架與業(yè)務(wù)應(yīng)用

1. 數(shù)據(jù)分析核心流程（OSEMN模型詳解）

1）目標(biāo)明確（Objective）：從業(yè)務(wù)目標(biāo)到分析問題

? SMART原則設(shè)定分析目標(biāo)

? 業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問題的4個(gè)步驟

2）數(shù)據(jù)獲取與清洗（Obtain & Scrub）：AI助力高效數(shù)據(jù)預(yù)處理

? 常見數(shù)據(jù)質(zhì)量問題類型

? 數(shù)據(jù)清洗的優(yōu)先級策略

3）探索與挖掘（Explore & Model）：分析思維引導(dǎo)決策

? 5種基本分析思路：對比/分布/相關(guān)性/趨勢/異常分析

? 分析假設(shè)建立與驗(yàn)證方法

4）結(jié)果解讀與呈現(xiàn)（Interpret）：用數(shù)據(jù)講故事

? 數(shù)據(jù)故事框架：背景-沖突-解決方案- impact

? 避免常見解讀誤區(qū)的6個(gè)原則

2. 常見業(yè)務(wù)場景與關(guān)鍵指標(biāo)梳理

· 運(yùn)營效率：流程時(shí)效、資源利用率、績效指標(biāo)分析

· 服務(wù)質(zhì)量：客戶滿意度、投訴分析、流程合規(guī)性

· 資源管理：成本分析、庫存優(yōu)化、人力與資產(chǎn)效能

· 市場與銷售：轉(zhuǎn)化率分析、客戶行為洞察

· 小組討論：各組選擇業(yè)務(wù)場景設(shè)計(jì)分析框架

三、工具篇——ChatExcel核心功能與實(shí)戰(zhàn)技巧

1. ChatExcel工具深入解析

· 適用場景與使用邊界

· 與其他工具的協(xié)同工作流

2. 實(shí)戰(zhàn)一：數(shù)據(jù)整理"一句話搞定"

· 排序、篩選、去重的自然語言指令

· 創(chuàng)建計(jì)算列、數(shù)據(jù)分列與合并

· 異常值處理與缺失值填充技巧

· 實(shí)戰(zhàn)練習(xí)：處理混亂的銷售數(shù)據(jù)表

3. 實(shí)戰(zhàn)二：快速統(tǒng)計(jì)與多維分析

· 一鍵生成描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

· 用自然語言生成數(shù)據(jù)透視表

· 多維度下鉆分析方法

· 實(shí)戰(zhàn)練習(xí)：客戶行為多維度分析

4. 實(shí)戰(zhàn)三：智能可視化與報(bào)表輸出

· 指令化生成柱狀圖、折線圖、餅圖與散點(diǎn)圖

· 組合圖表與高級可視化技巧

· 動(dòng)態(tài)儀表板搭建方法

· 圖表優(yōu)化及核心解讀技巧

· 實(shí)戰(zhàn)練習(xí)：制作銷售業(yè)績動(dòng)態(tài)看板

四、實(shí)戰(zhàn)篇（上）——AI助力運(yùn)營與服務(wù)優(yōu)化

1. 案例一：運(yùn)營效率瓶頸分析

· 任務(wù)：識別流程延遲或資源浪費(fèi)環(huán)節(jié)

· 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：多源數(shù)據(jù)合并與清洗

· 實(shí)戰(zhàn)分析：多維度數(shù)據(jù)透視與根本原因挖掘

· 可視化呈現(xiàn)：制作瓶頸分析儀表板

· 輸出：優(yōu)化建議與行動(dòng)清單

· 小組演練：各小組分析不同業(yè)務(wù)場景效率問題

2. 案例二：服務(wù)質(zhì)量與客戶洞察分析

· 任務(wù)：分析客戶反饋，定位服務(wù)短板

· 文本數(shù)據(jù)處理：評論數(shù)據(jù)清洗與情感分析

· 關(guān)鍵詞提取與主題聚類方法

· 可視化：客戶情緒趨勢圖與詞云生成

· 輸出：服務(wù)改進(jìn)優(yōu)先級列表

· 實(shí)戰(zhàn)練習(xí)：處理真實(shí)客戶評論數(shù)據(jù)

第二天：高級實(shí)戰(zhàn)+大模型整合+綜合應(yīng)用

五、實(shí)戰(zhàn)篇（下）——AI用于資源與業(yè)務(wù)管理

1. 案例三：成本與庫存優(yōu)化

· 任務(wù)：實(shí)施ABC分類，優(yōu)化資源分配

· 高級技巧：自動(dòng)計(jì)算占比與排序，生成分類策略

· 庫存預(yù)警模型搭建

· 輸出：資源優(yōu)化配置表

· 實(shí)戰(zhàn)練習(xí)：模擬企業(yè)庫存優(yōu)化決策

2. 案例四：業(yè)務(wù)績效與風(fēng)險(xiǎn)評估

· 任務(wù)：通過歷史數(shù)據(jù)識別業(yè)務(wù)異常與風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)

· 指標(biāo)趨勢分析：移動(dòng)平均與季節(jié)性分析

· 異常檢測的3種AI方法

· 風(fēng)險(xiǎn)矩陣可視化

· 輸出：風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與響應(yīng)建議

· 小組競賽：最佳風(fēng)險(xiǎn)評估報(bào)告評選

3. 案例五：市場分析與客戶分群

· RFM模型AI快速實(shí)現(xiàn)

· 客戶分群自然語言指令

· 分群結(jié)果可視化與解讀

· 實(shí)戰(zhàn)練習(xí)：客戶價(jià)值分群實(shí)戰(zhàn)

六、進(jìn)階篇——整合大模型構(gòu)建分析自動(dòng)化

1. 多模態(tài)數(shù)據(jù)分析擴(kuò)展應(yīng)用

1）圖像識別在業(yè)務(wù)場景中的潛力

? 產(chǎn)品圖像自動(dòng)分類

? 視覺質(zhì)量檢測應(yīng)用

2）文本分析深入：自動(dòng)摘要、標(biāo)簽生成與報(bào)告撰寫

? 合同文本關(guān)鍵信息提取

? 報(bào)告自動(dòng)生成prompt engineering

2. 與通用大模型（如Kimi、ChatGPT）協(xié)同工作

1）用大模型輔助設(shè)定分析框架與思路

? 分析計(jì)劃生成prompt模板

? 假設(shè)檢驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

2）結(jié)果解讀與自動(dòng)化報(bào)告生成

? 分析結(jié)論提煉與升華

? 專業(yè)報(bào)告一鍵生成

3）實(shí)戰(zhàn)練習(xí)：從問題到報(bào)告的完整AI工作流

3. 打造個(gè)性化AI分析工作流

· 常用分析場景模板庫建設(shè)

· 個(gè)性化指令集開發(fā)

· 團(tuán)隊(duì)協(xié)作分析工作流設(shè)計(jì)

七、收官與行動(dòng)：邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型業(yè)務(wù)骨干

1. 課程總結(jié)：數(shù)據(jù)分析框架 + AI工具 = 你的決策增強(qiáng)利器

· 知識地圖回顧

· 關(guān)鍵技能點(diǎn)梳理

曲老師

10+年企業(yè)管理與培訓(xùn)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)

中國人民大學(xué)碩士

阿里達(dá)摩院高級人工智能訓(xùn)練師

Google人工智能認(rèn)證專家

AACTP認(rèn)證培訓(xùn)師、促動(dòng)師

MBTI國際認(rèn)證施策師

小米公司資深內(nèi)訓(xùn)師，率先將AI引入企業(yè)培訓(xùn)與管理場景，小米AI智啟課堂發(fā)起人

曾任：小米移動(dòng)軟件有限公司（深圳）（世界500強(qiáng)） | 人力資源經(jīng)理

曾任：深圳蝦皮信息科技有限公司（跨國企業(yè)） | 人才發(fā)展專家

曾任：萬物云空間股份有限公司（上市企業(yè)） | 培訓(xùn)管理

擅長領(lǐng)域：AI智能體搭建、AI助力結(jié)構(gòu)化思維與決策、AI助力問題分析與解決、左圓右方創(chuàng)新思維、AI效能提升及團(tuán)隊(duì)管理……

授課風(fēng)格：

★ 需求探測器：以敏銳的洞察力和高度的敏感性，精準(zhǔn)捕捉到不同受眾的需求。善于傾聽，能夠在交流的細(xì)微之處發(fā)現(xiàn)問題的關(guān)鍵所在，結(jié)合 AI 需求分析保證培訓(xùn)最終的效果呈現(xiàn)。

★ 理性思維感性化：以靈活多樣的方式為用戶解決問題，將復(fù)雜的問題簡單化，讓抽象的理論變得生動(dòng)具體。對于理性思維，有著獨(dú)特的感性化理解和呈現(xiàn)方式。能將枯燥的理論知識轉(zhuǎn)化為一個(gè)個(gè)鮮活的故事、案例，讓受訓(xùn)員工在情感的共鳴中輕松理解理性的概念；

★ 多場景助力實(shí)踐：每一個(gè)知識點(diǎn)都能在實(shí)際工作中找到對應(yīng)的應(yīng)用場景，讓員工們學(xué)以致用，迅速將所學(xué)知識轉(zhuǎn)化為實(shí)際工作能力；

★ 課堂形式多樣化：上課方式、手段多樣化，小組討論讓思想在碰撞中綻放火花；案例分析引導(dǎo)員工深入思考問題的本質(zhì)；角色扮演讓員工在模擬場景中體驗(yàn)不同的角色和決策。用獨(dú)特的授課風(fēng)格和多樣化的教學(xué)手段，幫助他人解決問題。

部分服務(wù)客戶：

小米移動(dòng)軟件有限公司、Shopee深圳蝦皮信息科技有限公司、中海油銷售深圳有限公司、廣清合作區(qū)廣德（英德）產(chǎn)業(yè)園管委會(huì)、江門交通銀行、Lazada來贊達(dá)、Adseasy深圳市東坤信息科技有限公司、Garena競舞娛樂、SeaMoney東海集團(tuán)、天興數(shù)科、樸鄰發(fā)展、萬物梁行、萬物云城、萬?？萍?、北京拜恩科技、北京松果電子、小米電子支付、小米軟件技術(shù)、小米數(shù)碼科技……

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