课程背景BACKGROUND
在数字经济加速渗透的今天，数据已成为企业的新型生产资料。据IDC预测，2025年全球数据总量将突破180ZB，但企业数据利用率不足30%。面对激烈的市场竞争，企业普遍陷入三重困境：一是海量数据与低效分析的矛盾——业务部门依赖传统Excel手工处理，耗时易错，导致决策滞后；二是AI技术爆发与落地鸿沟——尽管大模型掀起生产力革命，但员工缺乏将AI融入实际工作流的能力；三是数据价值挖掘不足——大量非结构化数据（如图片、报表）沉睡在系统中，未能转化为商业洞察。
与此同时，国产大模型正迎来爆发式增长。以DeepSeek为代表的先进AI技术，凭借强大的中文理解力与零代码数据分析能力，为企业提供了弯道超车的新引擎。然而，多数企业尚未掌握“AI+Excel”的协同方法论：销售团队困于多源数据整合，财务部门苦于报表手工核对，运营管理者难以快速定位业务瓶颈——这些痛点正蚕食着企业的敏捷性与竞争力。
《AI+Excel智能数据分析实战》课程应需而生。我们以“让数据驱动决策更简单”为使命，用国产DeepSeek大模型与Excel深度结合的解决方案。通过2天高密度实战，助力企业将数据负债转化为决策资产，在智能化浪潮中抢占人才红利与决策制高点。
课程收益BENEFITS
AI赋能数据分析：运用Deepseek等主流AI工具辅助数据分析操作，大幅提升数据处理效率，轻松应对复杂任务。
高效数据处理：掌握Excel核心功能与实战技巧，告别重复与低效，实现数据清洗、整理、合并与核对的自动化。
深度数据洞察：精通数据透视表的多维分析与函数公式的灵活应用，从海量数据中快速提炼有价值的商业信息。
专业可视化呈现：掌握高级图表美化技巧及动态交互式仪表盘的设计与制作，将数据转化为直观、有力的决策依据。
课程工具：179套数据分析图表模版（这里是否可以放一些图表的图片）
课程大纲OUTLINE
- （可以放一些操作图穿插在知识点旁边）
- 导入：如何通过Deepseek等AI工具解决Excel相关问题
- 一、人工智能底层逻辑
- AI大模型核心：算力、算法、数据
- AI的本质：从概率模型到认知突破
- 超越搜索引擎：生成式AI的范式迁移
- ——大模型技术盲点和风险预警
- 案例：三星数据泄露，如何预防?
- 案例：律所造假被惩罚，如何规避？
- 二、解码DeepSeek大模型快速发展的关键
- 核心优势：强大推理性能，架构创新、极致成本效益、国产化生态
- 1. 突破“算力-性能”不可能三角
- 2. 开源生态+国产化替代
- 3. 免费策略：重新定义AI经济模型
- 4. 用人和管理策略
- 讨论：为什么做出Deepseek不是腾讯字节阿里这些巨头？
- 实战演练：用AI分析总结各个AI工具的特点和优劣势
- 三、数据分析的重要性
- 1. 商业数据分析的意义？
- 2. 数据分析到底有什么用？
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- 讨论：数据分析在企业应用的场景
- 可用场景：销售运营、金融、客户服务、人力资源、教育、财务管理
- 数据分析案例：沃尔玛的尿不湿和啤酒
- 重点：从问题定义到可视化呈现，掌握端到端数据分析方法论
- 一、定义“数据”问题
- 1. 明确目的
- 工具：黄金圈法则
- ——Why（业务目标）→How（分析方式）→What（输出成果）
- 案例：零售场景区分「库存优化」与「用户画像」的分析差异
- 2. 理解数据
- 3. 提出问题
- 工具：SMART原则
- ——将业务需求转化为分析问题
- 二、数据清洗的六步骤
- 第一步：数据类型转化
- 第二步：数据去重
- 第三步：缺失值处理
- 第四步：关联数据表
- 第五步：异常值处理
- 第六步：数据整理
- 一、数据可视化的流程
- 第一步：描述性统计
- 第二步：透视表创建
- 第三步：数据可视化呈现
- 1）商品类别
- 2）商品的分布
- 3）性能分布
- 6. 数据可视化-客户购买力分析
- 二、仪表盘制作
- 1. 仪表盘Dashboard构成
- 1）仪表盘的关键价值
