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課程背景：

在當今數(shù)字化時代，企業(yè)面臨著海量業(yè)務數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的 Excel 數(shù)據(jù)分析模式不僅耗時費力，錯誤率高，而且難以挖掘數(shù)據(jù)背后的深層價值，導致企業(yè)決策缺乏有力的數(shù)據(jù)支持。同時，隨著業(yè)務的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長，企業(yè)急需能夠利用 AI 技術(shù)加速業(yè)務決策的專業(yè)人才，但大部分業(yè)務人員仍停留在傳統(tǒng)的人工分析階段，無法跟上時代的步伐。

本課程聚焦于 AI 驅(qū)動的業(yè)務數(shù)據(jù)分析新范式，以 AI 輔助的思維框架重新梳理數(shù)據(jù)分析的七大環(huán)節(jié)。通過系統(tǒng)化的實戰(zhàn)訓練，讓學員在熟悉的 Excel 環(huán)境中掌握 AI 賦能的數(shù)據(jù)分析新技能，無需編程背景和外部平臺，即可實現(xiàn)從 “人工分析” 到 “智能分析” 的躍遷，為企業(yè)決策提供更精準、高效的數(shù)據(jù)支持。

課程收益

思維升級：建立 AI 賦能思維，掌握業(yè)務驅(qū)動的 AI 分析流程，實現(xiàn) “目標導向分析”。

效率提升：借助 AI 自動完成高頻操作，結(jié)合工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理自動化。

洞察增強：用 AI 生成指標、驗證假設，在 Excel 中高效發(fā)現(xiàn)趨勢。

表達進化：利用 AI 撰寫報告、優(yōu)化圖表，提升可視化表達力。

落地能力：建立智能分析體系，形成部門數(shù)據(jù)分析 SOP 。

應用普適：依托 Excel 組件，實操案例可直接遷移到工作中。

課程特色：

智能協(xié)作：讓 AI 成為分析工作的“第二大腦”，在熟悉的Excel環(huán)境中實現(xiàn)高效思考與自動執(zhí)行。

業(yè)務驅(qū)動：以業(yè)務問題為起點，借助 AI 快速定義目標、構(gòu)建指標，讓數(shù)據(jù)分析更貼近決策場景。

全流程提效：從數(shù)據(jù)清洗、建模、可視化到報告生成，AI 全程賦能，讓分析速度提升 3 倍以上。

洞察升級：AI 自動識別趨勢與異常，幫助你發(fā)現(xiàn)被忽略的商業(yè)信號，做出更快、更準的判斷。

安全合規(guī)：實際應用過程中，不需要上傳敏感數(shù)據(jù)，強化 AI 應用的隱私保護與合規(guī)意識。

落地實戰(zhàn)：每位學員都能帶走一套 AI 輔助分析模板，真正做到“學得會、帶得走、用得上”。

培訓對象

適合有一定數(shù)據(jù)分析基礎，希望掌握 AI 賦能數(shù)據(jù)分析新技能的業(yè)務人員；

需要利用數(shù)據(jù)進行決策，但缺乏高效分析方法的企業(yè)管理者

對 AI 在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域應用感興趣的相關(guān)人員。

課程內(nèi)容

一.課程導入 — 業(yè)務驅(qū)動的 AI 輔助分析

建立“以業(yè)務問題為中心”的 AI 輔助分析思維；學會把業(yè)務問題拆解為可交付給 AI 與 Excel 的具體任務，掌握提示（Prompt ）三段式構(gòu)建法。

1. 課程總體路徑（問題→數(shù)據(jù)→AI 輔助方案→Excel 落地）

2. 人+AI 協(xié)作模型拆解：判斷、生成、自動化

3. 三段式提示模板教學（目標—輸入—輸出格式）

4. 把業(yè)務問題轉(zhuǎn)化為分析任務的工具卡（問題模板 + 期望輸出清單）

5. 驗證與審計策略：如何用簡單公式/透視表驗證 AI 輸出的正確性

6. 風險與合規(guī)注意點（數(shù)據(jù)隱私、審計鏈、結(jié)果復核）

7. 小練習：從一個業(yè)務需求寫出 1 條提示并生成分析流程

8. 課堂產(chǎn)出：提示模板一份、1 個業(yè)務→分析流程草案、驗證清單。

二.AI 助力數(shù)據(jù)導入與自動化清洗

掌握用 Power Query + VBA 做規(guī)模化、可復用的數(shù)據(jù)清洗流程，并學會用 AI 生成或優(yōu)化清洗步驟與質(zhì)量規(guī)則。

1. 多源數(shù)據(jù)導入流程規(guī)范（Excel/CSV/多表合并/編碼處理）

2. Power Query 常用清洗實操（拆列、類型轉(zhuǎn)換、填充空值、合并列）

3. Power Query 高階應用實操（多表合并、多文件合并、數(shù)據(jù)查詢匹配）

4. AI 輔助檢測數(shù)據(jù)質(zhì)量：輸入樣本表，AI 建議需要修復的列與優(yōu)先級。

5. AI 生成自動化腳本：AI 將自然語言清洗需求轉(zhuǎn)為 Power Query 操作步驟

6. VBA 宏錄制 + AI協(xié)助生成/優(yōu)化宏代碼（常見清洗場景一鍵化）

7. 數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查點（完整性/唯一性/一致性）與自動化日志設計

8. 建立復用模板與清洗 SOP （版本管理、變更記錄）

9. 實戰(zhàn)：把“臟表”變成分析就緒表并生成清洗步驟文檔（

10. 課堂產(chǎn)出：清洗模板（Power Query 步驟）、1 個 VBA 小腳本、清洗 SOP

三.指標體系構(gòu)建與 AI 輔助候選指標

學會用 AI快速生成候選指標并完成口徑標準化，能在Excel中實現(xiàn)并優(yōu)先級排序，確保指標可測、可追蹤。

1. 三層指標模型建立：目標—北極星—支持指標

2. AI 批量生成候選指標：基于業(yè)務背景生成可測指標及計算口徑

3. 指標口徑標準化模板（字段定義、計算示例、時間區(qū)間口徑）

4. Excel 公式實現(xiàn)示例（SUMIFS/AVERAGEIFS/XLOOKUP 等模板）

5. AI 助力指標優(yōu)先級評估：影響力、可獲得性、成本建議

6. 指標監(jiān)控頻次與粒度設計（日報/周報/月報的差異）

7. 實戰(zhàn)：選定候選指標，完成口徑表與初步計算表，輸出優(yōu)先級與改進建議

8. 課堂產(chǎn)出：指標口徑表（Excel）、候選指標優(yōu)先級報告

四.多維分析、異常檢測與 AI 驅(qū)動洞察

學會在 Excel 中做多維透視與分群分析，利用 AI 快速定位異常原因并列出可驗證的假設與檢驗步驟。

1. 透視表與多維切片實操：維度設計與下鉆邏輯

2. 分組對比與相關(guān)性初探方法（分位/分組/同比環(huán)比計算）

3. 異常自動診斷：AI 輔助分析，得到可能原因列表與優(yōu)先級

4. AI 建議閾值與告警規(guī)則：基于歷史分布的自動閾值設定思路

5. 客群/產(chǎn)品分群入門（RFM 或自定義分群變量）與 AI 協(xié)助變量建議

6. 因果假設的設計與驗證路線：如何把 AI 輸出轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行檢驗表

7. 實戰(zhàn)：以異常案例執(zhí)行 AI-建議的多維分析并輸出驗證清單與行動建議

8. 結(jié)果溝通模板（問題陳述→數(shù)據(jù)證據(jù)→可能原因→建議動作）

9. 課堂產(chǎn)出：異常診斷報告（含 AI 建議的優(yōu)先級）、驗證實驗設計表

五.智能可視化與 AI 輔助儀表盤

學會用 AI 推薦圖表類型與布局、在 Excel 中快速搭建清晰、可交互的儀表盤并自動生成講解要點。

1. 圖表類型映射：常見業(yè)務場景對應圖表選擇規(guī)則

2. 儀表盤故事線法：封面摘要→關(guān)鍵看板→深度分析頁

3. AI 匹配圖表類型：自然語言描述目標，AI 返回字段-圖表匹配方案

4. AI 一鍵草稿：從描述到圖表草案的轉(zhuǎn)化流程與在 Excel 中復現(xiàn)思路

5. 交互要素設計（切片器/下鉆/時間軸的交互邏輯）

6. 可視化審核清單：易讀性、刻度、注釋與誤導風險檢查

7. 實戰(zhàn)：基于分析結(jié)果搭建一頁交互儀表盤并生成 3 條講解要點

8. 課堂產(chǎn)出：一頁交互儀表盤、圖表校驗清單、講解稿要點

六.AI 驅(qū)動的報告撰寫與 PPT 自動化

能把數(shù)據(jù)分析結(jié)果快速轉(zhuǎn)化為專業(yè)報告與 PPT ：AI 生成草稿—人工校準—輸出成稿，提高匯報效率與一致性。

1. 報告結(jié)構(gòu)模板：背景、方法、結(jié)果、結(jié)論、建議與執(zhí)行計劃

2. AI 自動生成執(zhí)行摘要與關(guān)鍵結(jié)論段落：從數(shù)據(jù)表/圖表抽取要點

3. 幻燈片自動化規(guī)則：一頁一結(jié)論，圖表+3 點要點模板

4. AI 生成講稿與備忘：基于圖表自動列出可能被問的問題與標準回答。

5. 報告一致性校驗流程：數(shù)字核對、口徑對齊與圖表一致性檢查

6. 實戰(zhàn)：從分析結(jié)果到數(shù)據(jù)分析報告時間制作

7. 課堂產(chǎn)出：一份可交付的 PPT 草稿、Q&A 備忘錄、校驗清單

七.監(jiān)控自動化、告警與可持續(xù)化運營

建立可持續(xù)的監(jiān)控與告警體系：AI 自動化生成監(jiān)控規(guī)則與初步診斷，結(jié)合 Excel 實現(xiàn)自動刷新與分發(fā)，確保分析產(chǎn)出可長期落地。

1. 指標監(jiān)控框架與角色分工（指標負責人、數(shù)據(jù)所有者、復核人）

2. AI 推薦告警閾值與監(jiān)控頻次（基于周期性波動與歷史分布）

3. 自動刷新與報表分發(fā)實現(xiàn)要點（Excel 計劃任務）

4. AI 自動生成告警文案與初步診斷步驟，減少人工響應時間

5. 運營 SOP ：異常響應流程、臨時修復與復盤機制

6. 持續(xù)改進機制：基于反饋更新指標口徑與 AI 提示模板

7. 實戰(zhàn)：搭建一條從觸發(fā)告警到 AI 初步診斷再到人工處理的端到端流程演練

8. 課堂產(chǎn)出：監(jiān)控規(guī)則清單、告警模版與響應 SOP 、端到端示例流程表

陶老師

職場辦公軟件應用 / 數(shù)據(jù)可視化專家

微軟辦公軟件國際大師級認證（MOS Master)

微軟 Power BI 分析與可視化數(shù)據(jù)認證（MCSA ）

微軟認證教師（MCE ）

講師資質(zhì)

海爾實戰(zhàn)派資深培訓師、高級咨詢顧問、備受企業(yè)歡迎的培訓師，中國百強企業(yè)優(yōu)秀講師 ；IPTS 國際職業(yè)培訓師行業(yè)協(xié)會職業(yè)培訓師、30 強金牌培訓師。北大、清華、人大 MBA 、EMBA 企業(yè)文化和人力資源授課講師。海爾管理實戰(zhàn)經(jīng)驗 10 年，原海爾企業(yè)文化體系主創(chuàng)人員、曾任海爾大學高級講師10 年工作經(jīng)歷走過企業(yè)文化、人力資源、行政總監(jiān)、目標管理等中高級管理崗位。企業(yè)內(nèi)部5 年講師經(jīng)驗

授課風格

情景化設計：按照真實工作情景進行課程內(nèi)容開發(fā)，結(jié)合使用流程進行教學設計。

實用性導向：課程摒棄了傳統(tǒng)的功能模塊講解手法，結(jié)合使用流程情景，選擇最核心的內(nèi)容進行深入教學示范，通過 20% 精髓內(nèi)容解決 80% 日常問題。

啟發(fā)式教學：以提升學員解決問題能力為導向，通過典型工作情景，啟發(fā)學員延伸思考，提升問題解決能力。好玩有趣化：進行形式創(chuàng)新，用好玩幽默有趣的形式進行課程內(nèi)容講授，讓學員再輕松有趣的環(huán)境中進行學習，被很學員稱為“行走的段子手與干貨的播種機“。

專長領(lǐng)域

Office系列：PPT 制作與呈現(xiàn)、Excel、Word 、流程圖

數(shù)據(jù)分析系列：基層、中層、高層管理者的 Excel數(shù)據(jù)分析、Excel 數(shù)據(jù)透視表與圖表應用

通用技能：思維導圖、項目管理、Project Pro軟件

擅長 Office系列項目訓練：尤其啟動與結(jié)項海報設計、總結(jié)會學員輔導等

服務企業(yè)

金融行業(yè)：中信銀行， 上海銀行、農(nóng)商行（高郵）、農(nóng)商行（揚中）、聯(lián)儲證券

汽車行業(yè)：上汽集團、東風汽車（總部）、東風日產(chǎn)、東風商用車、東風特種車、東風雪鐵龍

地產(chǎn)行業(yè)：碧桂園、融創(chuàng)地產(chǎn)、吉寶置業(yè)、平安租賃、中建集團

通訊行業(yè)：中國電信、中興通訊、中國移動（云南），中國聯(lián)通、富士康

其他行業(yè)：立邦涂料、寶潔、耐克森電纜、外高橋保稅區(qū)、安捷倫、寶鋼

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