课程背景
在当下数智化浪潮席卷全球的时代，资料已成为驱动各业界演进的核心要素。从宏观政策来看，国家积极促成数字经济演进，《“十四五” 数字经济演进规划》明晰提出要加快公司数智化转型步伐，鼓励公司利用资料拉升营运效率和决策科学性。
机器智能已成为全球科技竞争的核心领域，全球市场格局因 AI 技艺的迅猛演进正在发生深刻巨变。在百年未有之大变局的来由下，AI 对经济、社会、军事等等各领域的影响愈发深远。我国高度重视机器智能演进，将其纳入国家数智化转型和智能化顶层规划，“机器智能 +” 已上升为国家方略，为各业界的革新演进注入强大动力。而资料作为机器智能的三大核心要素之一，在机器智能演进和经济建设中发挥了要害作用。
资料拆解本领更是公司管控层必备的核心本领之一，日常事务中涉及大量的资料处理和拆解差事，如员工绩效资料、招聘资料、培训资料等等。可是，传统的资料拆解方式往往耗费大量时间和精力，并且拆解结果的准确性和及时性难以保证，难以满足公司迅速决策和演进的诉求。
随着机器智能技艺的持续演进，AI 在资料拆解领域的运用日益广泛并且纵深。AI 具备强大的资料处理和拆解本领，能够迅速处理海量资料，挖掘资料背后的潜在规律，为决策提供精准支持。据相关研究表明，公司运用 AI 开展资料拆解，可将资料拆解效率拉升 70% 以上，决策准确性拉升 30% 左右。例如，借助 AI 算法能够自动识别资料中的异常值和趋势变化，迅速生成资料拆解报告，而这一进程若由人工完成，可能需要数倍的时间。
众多公司对 AI 资料拆解的运用尚处于起步阶段，对相关抓手和技艺的弄懂有限，未能充分发挥 AI 在资料拆解中的优势。为了支援管控层掌握 AI 资料拆解本领，拉升办公效率，促成公司数智化转型，特开设本课。本课将从资料思路认知和资料拆解运用情境等等切入，系统性解说海量资料、机器智能、资料科学拆解的价值，带领公司管控层纵深领会并有效掌握资料的底层推演，有效拉升资料管控本领，在AI智能时代达成商业化突破，把握 AI 演进的机遇，达成业界的价值飞跃。
课程收益
完成本课研习后，参训者将熟稔AI资料拆解在公司的多方面运用。
•
拉升拆解效率：
学会运用 AI 资料拆解抓手，能够迅速处理和拆解大量资料，将原本需要数天完成的资料拆解差事缩短至数小时甚至更短时间，大大拉升事务效率，使管控层能够及时获取资料洞察，为决策提供支持。
•
增强拆解准确性：
借助 AI 强大的算法和模型，能够更精准地识别资料中的模式、趋势和关系，减少人为拆解误差，拉升资料拆解结果的准确性和可靠性，为公司决策提供更有力的依据。
•
掌握前沿本领：
弄懂并掌握 AI 资料拆解的前沿技艺和抓手，如机器研习算法、资料挖掘技艺等等，拉升管控层在数智化领域的专精素养，使其能够紧跟业界演进趋势，增强个人和公司的竞争力。
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精进决策本领：
借助 AI 资料拆解提供的纵深洞察，管控层能够更好地弄懂公司营运状况、员工诉求和市场动态，从而做出更科学、合理的决策，如拟定更精准的人力资本规划、精进招聘打法和培训方案等等。
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促成数智化转型：
管控层带头掌握 AI 资料拆解本领，能够带动公司内部形成资料驱动的事务氛围，助推公司整体数智化转型，拉升公司在数智化时代的适应本领和革新本领。
【课程特色】
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实用性强：课程以实际事务情境为基础，围绕员工绩效拆解、招聘资料拆解等等具体业务诉求，解说 AI 资料拆解的运用办法和招数，确保参训者所学内容能够直接运用于事务中，破解实际问题。
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实例充实：
精选多个业界以及内部的 AI 资料拆解成功实例，包括人力资本领域以及其他相关领域，如借助 AI 拆解员工离职资料降低离职率、利用 AI 精进招聘渠道等等实例，借助详细拆解实例，让参训者直观感受 AI 资料拆解的成效和价值。
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技艺前沿：
紧密跟踪 AI 资料拆解技艺的最新演进，及时将机器研习、深度研习等等前沿技艺融入课程内容，引见最新的 AI 资料拆解抓手和平台，如DeepSeek 等等，使参训者能够接触到最 先 进的技艺和办法。
•
交流性好：
课程设置了大量交流环节，如小组碰头、实例分享、实操操练等等，鼓励参训者积极参与，助推参训者之间的交流和携手，让参训者在交流中加深对学识的领会和掌握。
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个性化指导：
针对每位参训者在研习进程中遇到的问题和实际诉求，提供个性化的指导和建议，支援参训者更好地掌握 AI 资料拆解本领，确保每位参训者都能在课程中有所收获。
课程大纲
一、
AI 时代下的认知重构 —— 顶层认知思路重构
1.
AI智能时代下的认知转变
(1) 全球竞争市场格局的巨变
(2) 百年未有之大变局影响深远
(3) 第四次工业革命的领会和认知
1.
AI成为国家和全球公司的首要方略
(1) 国家数智化转型和智能化顶层规划
(2) “机器智能+”成为中国国家方略
(3) AI替代的旧职业和AI创造的新职业
(4) 新转变带来新思路，执行层面，新营销带来新机遇
(5) AI开启智能商业模式新时代
一、
AI 时代下的资料认知概念 —— 资料思路的基础原理
1.
资料认知的基本概念
(1) 资料认知的定义
(2) 资料认知的核心
(3) 资料认知三大基本构成（轮廓、办法、转换）
1.
资料在统计学上的意义
(1) 资料的概念
(2) 资料的核心属性
(3) 资料的功能定位
1.
资料在计算机&机器智能领域的意义
(1) 计算机视角下的资料
(2) 机器智能视角下的资料
(3) 资料在未来的价值和挑战
一、
AI 时代下的海量资料趋势 —— 海量资料趋势和价值革命全新升级
1.海量资料思路的基本概念
(1)海量资料的定义
(2)海量资料的特征
(3)海量资料的抓手
(4)海量资料的结构特征
(5)资料可视化
(6)资料可视化抓手
2.海量资料的演进历史
(1)海量资料的基本单位
(2)海量资料的演进历史
(3)海量资料和云计算、机器智能的关系和影响
3.海量资料的技艺原理和存储
(1)海量资料管控技艺的演进
(2)分布式系统基础理论
(3)海量资料存储和管控技艺
4.海量资料在金融领域运用和实例
(1)海量资料运用领域概览
(2)推荐系统的技艺运用
(3)用户画像和精准营销
(4)买方信用评核
(5)金融反欺诈检测
(6)高频交易
(7)市场情绪反馈
(8)海量资料征信
(9)信贷隐患拆解
二、
AI时代下的资料思路 —— 资料思路建设的底层推演
(1) 学会构筑资料链路
(2) 掌握资料指标拆解
(3) 常用资料维度对比
(4) 熟稔资料拆解模型
实例拆解：财务公司利用AI时代下资料拆解降本提效
人力资本公司利用AI时代下资料拆解拉升英才素值
一、
AI赋能资料拆解 —— 构筑资料拆解办法和学识
1．
指标架构建设
(1) 何为指标架构
(2) 指标架构有什么用
(3) 怎样构筑指标架构
(4) 常用的指标架构有哪些
(5) 构筑指标架构有哪些注意事项
1．
常用的拆解办法
(1) 5W2H拆解法
(2) 推演树拆解法
(3) 业界拆解法
(4) 多维拆解拆解法
(5) 对比拆解法
(6) 相关拆解法
(7) 假设检验拆解法
(8) 群组拆解法
(9) RFM拆解法
(10) AARRR模型拆解法
(11) 漏斗拆解法
1．
用资料思路构筑破解难题轮廓
(1) 发现并明晰问题
(2) 拆解和拆解问题原因
(3) 提出解题打法
实例拆解：第三方支付业界的问题
一、
AI助力资料拆解——Excel资料统计拆解和运用
1．
资料结构化的基本原理
(1) 资料结构化的定义
(2) 资料结构化的分类
(3) 资料结构化的方式
(4) 资料结构化的运用领域
1．
AI辅助Excel资料统计的抓手
(1) 常见的结构化文本有哪些
(2) 常见的AI资料统计抓手有哪些
(3) 常见的资料可视化图表抓手有哪些
1．
通用模型和Deep Seek辅助Excel资料统计的处理的方式和办法
(1) 资料清洗
(2) 资料排序
(3) 资料分类
(4) 资料提取
(5) 资料翻译
(6) 资料和图表生成
1．
实操上手：资料基础拆解和可视化图表
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|张峰老师
适合谁听
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交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。