课程背景
随着海量资料时代的迅猛演进，资料量呈爆炸式增长，公司面临着怎样从海量资料中提取有价值资讯的挑战。AI技艺，格外是机器研习和深度研习，在资料拆解领域的运用日益广泛，成为拉升资料拆解效率和准确性的要害抓手。
本课旨在支援参训者纵深弄懂AI在资料拆解中的基础概念、要害技艺以及实战运用，借助系统研习，掌握AI助力资料拆解的办法论和抓手，以化解复杂多变的资料环境，达成资料驱动的智能决策。
课程收益
1. 掌握AI资料拆解技艺
2. 拉升资料拆解效率和准确性
3. 实战上手强化运用本领
4. 弄懂AI资料拆解最新趋势
课程大纲
1.
海量资料和AI基础
o 海量资料时代的来临，资料量的爆炸性增长。
▪ AI技艺在资料拆解领域的运用日益广泛，成为拉升资料拆解效率和准确性的关
o 1.1 资料拆解的基本概念
▪ 资料的类型和来源
▪ 资料质量的意义
o 1.2 AI在资料拆解中的定位
▪ 机器研习基本原理
▪ 深度研习的运用情境
2.
资料拆解抓手和技艺
o
2.1 常用的资料拆解抓手引见
▪ Python和R语言简介
▪ 采用SQL开展资料查询
o 2.2 资料可视化抓手上手
▪ Tableau和Power BI的基础操作
▪ 怎样创建有效的资料可视化报告
o 2.3AI和资料拆解的结合
• 2.3.1 AI在资料拆解中的定位和价值
• 2.3.2 AI技艺怎样拉升资料拆解效率和准确性
1.
实例解说：金融业界的海量资料拆解
o 3.1 买方行为拆解
▪ 利用机器研习预测买方离职
▪ 实战上手：构筑买方离职预测模型
o 3.2 隐患管控
▪ 信用评分模型的规划和达成
▪ 实战上手：采用Python开发信用评分模型
1.
AI驱动的用户诉求拆解
o 4.1 用户画像的构筑
▪ 怎样利用海量资料构筑用户画像
▪ 实战上手：基于用户行为资料创建用户画像
o 4.2 货品诉求洞察
▪ 借助文本挖掘领会买方诉求
▪ 实战上手：采用NLP技艺拆解用户评论
2.
决策支持系统和商业智能
o 5.1 资料拆解驾驶舱的规划要则
▪ 要害绩效指标(KPI)的选项和展示
▪ 实战上手：规划一个简单的资料拆解驾驶舱
o 5.2 商业智能(BI)解题打法的运用
▪ O2O商业模式下的资料拆解打法
▪ 实战上手：拆解一家O2O公司的营运资料
3.
收束和展望
o 6.1 资料伦理和隐私保护
▪ 海量资料时代的资料安全挑战
o 6.2 AI和资料拆解的未来趋势
▪ 探讨AI怎样进一步改变资料拆解领域
4.
综合实例碰头
o 7.1 结合多个业界的实例（如金融、房地产、运输物流等等）
▪ 分组碰头并提出改进方案
o 7.2 小组呈报和反馈
▪ 各小组分享碰头结果，讲师提供反馈和建议
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|余星冰老师
适合谁听
需要采用AI办公软件的全体员工。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
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。