AI智能业务课程

培训对象：
上市公司中高层管理者、业务部门负责人、数据分析团队、日常岗位业务人员等；

课程背景：
本课程聚焦AI大模型时代数据分析的范式变革，通过"认知升级+工具实战+业务融合"三维教学体系，解决企业"数据沉睡""分析低效""业务脱节"等痛点，结合最新AI数据分析工具实战演示，帮助企业构建智能分析能力。

课程收益：
培训完结后，学员能够：
1.建立数据资产化认知与管理体系
2.掌握AI数据分析工具的核心能力
3.设计AI驱动的智能分析工作流
4.实现数据分析与业务决策的深度耦合
5.构建安全可靠的AI分析体系
6.培养AI时代数据分析团队新型能力

课程大纲：
单元
大纲
内容
单元一
数据资产认知革命
1.数据价值重估
1.1）从"副产品"到"生产要素"的认知跃迁
1.2）数据资产估值模型：成本法vs收益法
案例：某零售企业数据资产估值超10亿元
2.数据资产管理
2.1）数据资产目录建设
2.2）数据质量治理框架
案例：平安集团数据资产管理体系
讨论课题：绘制你企业业务部门的数据资产地图

单元二
传统数据分析的AI进化
1.传统分析困境
1.1）耗时耗力的数据清洗
1.2）复杂建模的技术门槛
2.AI分析新范式
2.1）自然语言交互分析
2.2）智能特征工程
案例：某银行用AI将信贷分析效率提升5倍
讨论课题：识别传统分析中的AI替代点

单元三
AI分析工具全景
1.工具矩阵解析
1.1）小浣熊：智能数据清洗
1.2）DXXI：可视化分析
1.3）Cursor：代码生成
2.工具实战演示
2.1）用AFAI预测销售趋势
2.2）用DEEPSEEK生成分析报告
2.3)用CURSOR生成WEB数据大屏
2.4）用DEEPSEEK控制Pandas做更深层的数分
案例：某车企用工具矩阵实现日报自动生成
讨论课题：设计你的AI工具组合方案

单元四
传统业务数据分析到大模型分析的范式不同
1.传统业务数据分析的问题：
1.1）层次聚类，线性回归，决策树等等还是要理解其内核
1.2）更加考验我们数据分析人员对业务的理解。
2.AI大模型时代的数据分析：
1.分析流程重构
1.1）需求理解：将传统的业务理解和方法论在AI大模型上重构和增速
1.2）结果验证：AI交叉校验
2.人机协作模式
2.1）分析师提示词工程
2.2）模型微调策略
案例：某电商用DEEPSEEK实现实时舆情分析
讨论课题：设计智能分析工作流

单元五
业务驱动的分析设计
1.需求翻译公式
1.1）业务问题→分析任务→AI指令
1.2）案例：库存优化需求转化
2.领域知识注入
2.1）业务术语表构建
2.2）行业知识库训练
案例：某医院用AI分析提升床位周转率
讨论课题：将业务需求转化为AI分析任务

单元六
数据安全分析体系构建
1.数据有风险的方式：云端数据分析大模型的直接上传
2.数据无风险的方式：
2.1）零成本更灵活的本地CURSOR生成数据分析
2.2）零成本更灵活的本地DB的数据分析
2.3）成本高的大模型本地部署做数据分析

单元七
新时代分析师能力
1.能力模型升级
1.1）技术理解力：读懂模型输出，prompt提示词的能力，微调的能力
1.2）业务洞察力：发现分析价值
2.培养路径
2.1）AI协作能力训练
2.2）领域知识积累
案例：某互联网公司数据分析师培养体系
讨论课题：制定团队能力升级计划

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