《AI時(shí)代下——Excel數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營》

AI時(shí)代下——Excel數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營
課程背景：
在數(shù)字經(jīng)濟(jì)加速滲透的今天，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的新型生產(chǎn)資料。據(jù)IDC預(yù)測，2025年全球數(shù)據(jù)總量將突破180ZB，但企業(yè)數(shù)據(jù)利用率不足30%。面對激烈的市場競爭，企業(yè)普遍陷入三重困境：一是海量數(shù)據(jù)與低效分析的矛盾——業(yè)務(wù)部門依賴傳統(tǒng)Excel手工處理，耗時(shí)易錯(cuò)，導(dǎo)致決策滯后；二是AI技術(shù)爆發(fā)與落地鴻溝——盡管大模型掀起生產(chǎn)力革命，但員工缺乏將AI融入實(shí)際工作流的能力；三是數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘不足——大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如圖片、報(bào)表）沉睡在系統(tǒng)中，未能轉(zhuǎn)化為商業(yè)洞察。
與此同時(shí)，國產(chǎn)大模型正迎來爆發(fā)式增長。以DeepSeek為代表的先進(jìn)AI技術(shù)，憑借強(qiáng)大的中文理解力與零代碼數(shù)據(jù)分析能力，為企業(yè)提供了彎道超車的新引擎。然而，多數(shù)企業(yè)尚未掌握“AI+Excel”的協(xié)同方法論：銷售團(tuán)隊(duì)困于多源數(shù)據(jù)整合，財(cái)務(wù)部門苦于報(bào)表手工核對，運(yùn)營管理者難以快速定位業(yè)務(wù)瓶頸——這些痛點(diǎn)正蠶食著企業(yè)的敏捷性與競爭力。
《AI+Excel智能數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》課程應(yīng)需而生。我們以“讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策更簡單”為使命，用國產(chǎn)DeepSeek大模型與Excel深度結(jié)合的解決方案。通過2天高密度實(shí)戰(zhàn)，助力企業(yè)將數(shù)據(jù)負(fù)債轉(zhuǎn)化為決策資產(chǎn)，在智能化浪潮中搶占人才紅利與決策制高點(diǎn)。
課程收益：
●AI賦能數(shù)據(jù)分析：運(yùn)用Deepseek等主流AI工具輔助數(shù)據(jù)分析操作，大幅提升數(shù)據(jù)處理效率，輕松應(yīng)對復(fù)雜任務(wù)。
●高效數(shù)據(jù)處理：掌握Excel核心功能與實(shí)戰(zhàn)技巧，告別重復(fù)與低效，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗、整理、合并與核對的自動(dòng)化。
●深度數(shù)據(jù)洞察：精通數(shù)據(jù)透視表的多維分析與函數(shù)公式的靈活應(yīng)用，從海量數(shù)據(jù)中快速提煉有價(jià)值的商業(yè)信息。
●專業(yè)可視化呈現(xiàn)：掌握高級圖表美化技巧及動(dòng)態(tài)交互式儀表盤的設(shè)計(jì)與制作，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀、有力的決策依據(jù)。
課程時(shí)間：1-2天，6小時(shí)/天
課程對象：有一定Excel基礎(chǔ)的學(xué)員
課程方式：講師講授+案例分析+實(shí)操演練
課程工具：179套數(shù)據(jù)分析圖表模版（這里是否可以放一些圖表的圖片）
課程大綱
（可以放一些操作圖穿插在知識點(diǎn)旁邊）
導(dǎo)入：如何通過Deepseek等AI工具解決Excel相關(guān)問題
第一講：洞見AI——生成式技術(shù)演進(jìn)與應(yīng)用全景
一、人工智能底層邏輯
AI大模型核心：算力、算法、數(shù)據(jù)
AI的本質(zhì)：從概率模型到認(rèn)知突破
超越搜索引擎：生成式AI的范式遷移
——大模型技術(shù)盲點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警
案例：三星數(shù)據(jù)泄露，如何預(yù)防?
案例：律所造假被懲罰，如何規(guī)避？
二、解碼DeepSeek大模型快速發(fā)展的關(guān)鍵
核心優(yōu)勢：強(qiáng)大推理性能，架構(gòu)創(chuàng)新、極致成本效益、國產(chǎn)化生態(tài)
1. 突破“算力-性能”不可能三角
2. 開源生態(tài)+國產(chǎn)化替代
3. 免費(fèi)策略：重新定義AI經(jīng)濟(jì)模型
4. 用人和管理策略
討論：為什么做出Deepseek不是騰訊字節(jié)阿里這些巨頭？
實(shí)戰(zhàn)演練：用AI分析總結(jié)各個(gè)AI工具的特點(diǎn)和優(yōu)劣勢
三、數(shù)據(jù)分析的重要性
1. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的意義？
2. 數(shù)據(jù)分析到底有什么用？
1）
2）
3）
討論：數(shù)據(jù)分析在企業(yè)應(yīng)用的場景
可用場景：銷售運(yùn)營、金融、客戶服務(wù)、人力資源、教育、財(cái)務(wù)管理
數(shù)據(jù)分析案例：沃爾瑪?shù)哪虿粷窈推【?br /> 第二講：Excel數(shù)據(jù)分析全流程通關(guān)——從“數(shù)據(jù)雜亂”到“決策清晰”
重點(diǎn)：從問題定義到可視化呈現(xiàn)，掌握端到端數(shù)據(jù)分析方法論
一、定義“數(shù)據(jù)”問題
1. 明確目的
工具：黃金圈法則
——Why（業(yè)務(wù)目標(biāo)）→How（分析方式）→What（輸出成果）
案例：零售場景區(qū)分「庫存優(yōu)化」與「用戶畫像」的分析差異
2. 理解數(shù)據(jù)
3. 提出問題
工具：SMART原則
——將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為分析問題
二、數(shù)據(jù)清洗的六步驟
第一步：數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化
第二步：數(shù)據(jù)去重
第三步：缺失值處理
第四步：關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)表
第五步：異常值處理
第六步：數(shù)據(jù)整理
第三講：數(shù)據(jù)可視化蛻變——從“表格堆砌”到“專業(yè)儀表盤”
一、數(shù)據(jù)可視化的流程
第一步：描述性統(tǒng)計(jì)
第二步：透視表創(chuàng)建
第三步：數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)
1）商品類別
2）商品的分布
3）性能分布
6. 數(shù)據(jù)可視化-客戶購買力分析
二、儀表盤制作
1. 儀表盤Dashboard構(gòu)成
1）儀表盤的關(guān)鍵價(jià)值
價(jià)值一：
價(jià)值二：
價(jià)值三：
2）常見數(shù)據(jù)看板類型
類型一：
類型二：
類型三：
2. 設(shè)計(jì)流程與布局方法
設(shè)計(jì)流程：
第一步：
第二步：
第三步：
1）明確需求（5W1H）與分析邏輯（金字塔）
布局原則：布局構(gòu)思與風(fēng)格統(tǒng)一原則
3. 實(shí)戰(zhàn)制作
1）選擇適配圖表組件
2）報(bào)表聯(lián)動(dòng)+動(dòng)態(tài)過濾
案例：貿(mào)易公司年度儀表盤制作
第四講：AI賦能數(shù)據(jù)分析——讓效率提升的實(shí)操技巧
一、數(shù)據(jù)收集和提取
1. 整理內(nèi)部數(shù)據(jù)
重點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)高效整合
技巧：
1）多源數(shù)據(jù)合并
2）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理
3）圖片中提取數(shù)據(jù)
案例：多個(gè)工作薄合并
案例：紙質(zhì)發(fā)票提取
2. 外網(wǎng)數(shù)據(jù)爬取
重點(diǎn)：提升效率，確保數(shù)據(jù)完整性與一致性
技巧：
1）使用FireCrawl爬取目標(biāo)網(wǎng)頁
2）據(jù)提取整理
二、數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理
重點(diǎn)：提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少人工清洗成本，為分析建模奠定基礎(chǔ)
技巧：
1）智能缺失值處理：自動(dòng)識別缺失模式→推薦填充策略
2）異常值檢測：結(jié)合聚類與統(tǒng)計(jì)方法→可視化標(biāo)記可疑數(shù)據(jù)點(diǎn)
3）自動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：識別數(shù)值尺度差異→一鍵完成歸一化/標(biāo)準(zhǔn)化
案例：對客戶地址信息不完整的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能補(bǔ)充
案例：對雜亂的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整理
三、數(shù)據(jù)透視表的分析與洞察
重點(diǎn)：動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)透視表，切片器的聯(lián)動(dòng)設(shè)計(jì)
1. 分析方法工具箱
1）對比分析（時(shí)間/空間/目標(biāo)三維對比）
2）漏斗分析（電商轉(zhuǎn)化率衰減診斷）
3）歸因分析（用相關(guān)系數(shù)定位關(guān)鍵因素）
2. 數(shù)據(jù)透視表——?jiǎng)?chuàng)建步驟三個(gè)常見錯(cuò)誤
錯(cuò)誤一：
錯(cuò)誤二：
錯(cuò)誤三：
案例：銷售匯總表構(gòu)建
3. 多維組合與分組技巧
1）日期/數(shù)值/文本手動(dòng)組合方法
2）多層級展開與匯總視圖設(shè)計(jì)
4. 自定義計(jì)算與分析
1）同時(shí)顯示數(shù)值+百分比
2）創(chuàng)建計(jì)算字段和顯示方式切換
案例：同比、環(huán)比、增長率計(jì)算法
5. 圖表聯(lián)動(dòng)與交互性設(shè)計(jì)
1）切片器創(chuàng)建與報(bào)表聯(lián)動(dòng)
2）快速搭建動(dòng)態(tài)圖表看板
實(shí)戰(zhàn)演練：某貿(mào)易公司年度銷售報(bào)表制作
四、用AI完成數(shù)據(jù)分析
重點(diǎn)：識別關(guān)鍵指標(biāo)，數(shù)據(jù)洞察，提出決策建議
工具：小浣熊AI
1. 需求分析，數(shù)據(jù)觀察
2. 數(shù)據(jù)清洗、分析、可視化展示
3. 分析結(jié)果解讀和決策建議
實(shí)戰(zhàn)演練：唯品會平臺榜單數(shù)據(jù)分析
案例：某汽車公司，使用AI優(yōu)化產(chǎn)品組合
實(shí)戰(zhàn)演練：用Deepseek生成可視化的分析報(bào)告

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