AI大模型辅助数据分析与挖掘

大模型前沿应用实践 / 2026-01-16 16:13:08
AI大模型辅助数据分析与挖掘
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    讲师介绍

    讲师最近几年带队完成了数十个AI项目，内容不仅包括深度学习、机器学习、数据挖掘等具体技术要点，也包括AI的整体发展、现状、应用、商业价值、未来方向等，涵盖内容非常丰富。完成多个大模型应用实践项目，广泛应用于医疗、交通、银行、电信等多个领域。从2022年推出的多门AI课程更是广受欢迎，已经为几十家企业培训。同时也是微软人工智能认证工程师，阿里云AI人工智能训练师。在人工智能领域的深耕和创新，也得到了出版社的青睐，计划出版自己的著作。也在多家技术大会做AI技术讲座。

    课程背景

    本课程帮助学员了解数据分析的基础知识及利用AI大模型进行高效的数据处理和分析。随着大数据时代的到来，数据分析已经成为现代企业和行业发展的关键驱动力，本课程正是为了满足这一市场需求而诞生。

    课程涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用AI大模型进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析，以及深度学习和大数据分析等全面的内容。各单元详细介绍了运用AI大模型在数据分析过程中解决实际问题，并提供了丰富的实例以帮助学员快速掌握相关技能。。

    课程收益

    1. 掌握AI大模型在数据分析全流程的应用能力
    2. 精通Prompt工程与AI工具定制化应用
    3. 开发AI智能体与构建企业级知识库

    成功案例

    本课程已经举办多期线上线下公开课。已经为几十家企业定制专门培训课程包括如Autodesk中国研发中心，思科研发中心，中信研发中心，平安，民航信，NTT DATA，北京体彩，海尔，华为，中兴，台达电子，中国通号集团，中移信息，河南工学院，中国电信，中国联通，电信研究院，联想研发中心以及多家金融企业，平安产险，平安寿险，中信银行, 花旗银行等。

    课程大纲
    第1章：Deepseek大模型
    1. Deepseek平台简介
    2. Deepseek为什么这么火？ 有什么核心技术？
    3. Deepseek 核心功能与基础操作
    4. Deepseek推理大模型R1和普通大模型V3
    5. 什么场景适合使用Deepseek R1推理大模型
    6. Deepseek推理大模型的提问技巧
    7. 编写指令的3个原则
    8. 挖掘指令的3个方法
    9. 编写指令的7种技巧
    10. 优化答案的6种模板
    第 2 章：构建高质量Prompt提示词工程
    1. Prompt的基本概念
    2. Prompt对AIGC的影响和价值
    3. Prompt输入的限制规则
    4. 高质量Prompt的基本结构
    5. 提升Prompt质量的关键要素
    6. 构建Prompt的最佳实践
    7. 精调Prompt示例：引爆AIGC优质内容
    8. Prompt构建工具：轻松撰写提示词
    第 3 章：智能问数：让人人都能成为数据分析师
    1. 什么是Text2SQL？
    2. 传统数据分析的痛点
    3. 智能问数技术实现方案
    4. 智能问数技术难点
    5. SQL 查询中的错误
    6. SQL 数据预处理
    7. Text2Sql开源项目介绍
    8. Chat2Excel
    9. 智能数据分析系统架构
    10. 智能问数应用场景示例
    第 4 章：数据分析基础
    1. 数据分析的定义与重要性
    2. 数据分析流程
    3. 结果解释与展示
    4. 常见的统计学方法
    5. 描述统计分析
    6. 数据分析与机器学习方法
    7. 常见的数据分析工具
    8. 云平台和数据分析服务
    9. AI大模型在数据分析中的应用
    第 5 章：Deepseek 在文件处理中的数据分析应用
    1. 文件分类与检索优化
    2. 利用 Deepseek 的语义分析能力，对文件进行智能分类
    3. 构建高效的文件检索系统，通过关键词和语义搜索快速定位文件
    4. 文件内容提取与分析
    5. 从各类文档中提取关键信息，如合同中的条款、报告中的数据等
    6. 运用 Deepseek 进行文本数据分析，生成可视化报告
    7. 不同岗位文件处理重点应用
    8. 销售部门：客户资料、销售合同等文件处理
    9. 开发部门：代码文档、技术说明等文件处理
    10. 制造部门：生产流程文件、质量检测报告等文件处理
    第6章 AIGC辅助Excel数据分析与挖掘
    1. 利用AIGC提升数据分析师的Excel技能
    2. Excel应用中的Prompt核心要素
    3. AIGC辅助生成数据集
    4. 数据高效管理：AIGC助力数据整合与拆分
    5. 数据处理助手：AIGC让Excel数据清洗更智能
    6. AI驱动的数据分析：Excel用户的洞察利器
    7. 数据展现魔法：AIGC助力Excel数据展示
    第 7 章：AIGC辅助Excel数据分析与挖掘的实践案例
    1. AIGC+Excel RFM分析与营销落地：提升客户生命周期价值
    2. AIGC+Excel时间序列分析的妙用：发掘用户增长规律
    3. AIGC+Excel相关性分析与热力图展示：揭示网站KPI指标的隐秘联系
    第8章 AIGC辅助DB SQL数据分析与挖掘的方法
    1. SQL数据库应用中的Prompt核心要素
    2. AIGC辅助数据库构建：轻松完成环境准备
    3. AIGC解决SQL复杂数据查询之谜
    4. AIGC实现SQL高效数据清洗和转换
    5. AIGC助力高阶数据分析：SQL数据分析大师
    6. AIGC化解SQL困局：SQL解释、转换、排错、性能优化
    7. AIGC辅助SQL数据分析与挖掘的实践
    8. AIGC优化广告渠道评估：构建客观、全面的评估体系
    9. AIGC复现归因报表：揭示真实转化贡献
    10. AIGC构建留存报表：发现用户增长的关键
    第9章 利用AIGC提升Python数据分析与挖掘能力
    1. Python应用中的Prompt核心要素
    2. AIGC智能化环境构建：轻松搞定Python环境
    3. AIGC驱动的智能数据探索：数据洞察的新途径
    4. AIGC驱动的自动化数据处理：简化数据准备过程
    5. AIGC+AutoML：智能自动化机器学习新纪元
    6. 利用AIGC解析机器学习：原理、机制与底层逻辑
    7. AIGC辅助Python数据分析与挖掘的实践案例
    8. AIGC+Python广告预测：基于回归模型的广告效果预测
    9. AIGC+Python商品分析：基于多维指标的波士顿矩阵分析
    10. AIGC+Python KPI监控：基于时间序列的异常检测
    第10章 利用AI大模型收集数据
    1. 传统数据分析工具
    2. AI大模型在数据分析全周期的应用
    3. 如何收集数据
    4. 利用AI大模型生成模拟数据
    5. 利用AI大模型设计调查问卷
    6. 利用AI大模型抓取数据
    第 11 章：利用AI大模型进行数据预处理
    1. 利用AI大模型进行数据清洗
    2. 利用AI大模型进行数据转换
    3. 利用AI大模型进行数据集成
    4. 利用AI大模型进行数据脱敏
    第 12 章：利用AI大模型分析数据
    1. 利用AI大模型进行对比分析
    2. 利用AI大模型进行分组分析
    3. 利用AI大模型进行交叉分析
    4. 利用AI大模型进行相关性分析
    5. 利用AI大模型进行象限分析
    6. 利用AI大模型进行漏斗分析
    7. 利用AI大模型进行SWOT分析
    第 13章：利用AI大模型进行数据可视化
    1. 如何进行数据可视化
    2. 利用AI大模型绘制构成类图表
    3. 利用AI大模型绘制比较类图表
    4. 利用AI大模型绘制趋势类图表
    5. 利用AI大模型绘制分布类图表
    6. 利用AI大模型绘制关系类图表
    第 14 章：利用AI大模型撰写数据分析报告
    1. 如何撰写数据分析报告
    2. 利用AI大模型撰写日常工作类数据分析报告
    3. 利用AI大模型撰写专题分析类数据分析报告
    4. 利用AI大模型撰写综合研究类数据分析报告
    第15章 构建基于Deepseek数据分析RAG知识库
    1. 使用RAG框架， 什么是RAG
    2. 向量数据库和相似性检索
    3. 知识库投喂
    4. 知识投喂技巧
    5. 知识库使用
    6. 知识库权限管理
    7. 构建个人知识库
    8. 构建企业知识库平台
    第16章 零基础开发AI 数据分析智能体（Agent）
    1. 零基础开发AI Agent 智能体
    2. 为什么要学习AI Agent 
    3. 初步认识Agent 
    4. Agent的概念与发展 
    5. Agent是高层级的AI技术应用 
    6. Agent的特点与能力 
    7. Agent开发平台的演进 
    8. 基于字节扣子coze平台开发Agent
    9. 基于百度，智谱等其他平台开发Agent
    10. 开发Agent的流程与策略
    11. Agent开发的功能模块详解——插件、工作流、图像流 
    12. Agent开发的功能模块详解——知识库、记忆与对话体验


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