这门课的主题很明确:把数据分析的完整链路拆开,用 AI 助手加 Excel 去替代传统上必须写 Python 或 SQL 才能完成的环节。它面向的不是要转行做数据工程的人,而是已经有一堆表格要处理、却不想为了一次性分析去学编程的业务岗、运营岗、财务岗,以及需要快速出结论的产品和项目人员。导读的目的不是替你判断值不值得看,而是说清楚它的结构、能复用的部分,以…
这门课的主题很明确:把数据分析的完整链路拆开,用 AI 助手加 Excel 去替代传统上必须写 Python 或 SQL 才能完成的环节。它面向的不是要转行做数据工程的人,而是已经有一堆表格要处理、却不想为了一次性分析去学编程的业务岗、运营岗、财务岗,以及需要快速出结论的产品和项目人员。导读的目的不是替你判断值不值得看,而是说清楚它的结构、能复用的部分,以及怎么对照着练。
课程没有引入新的编程语言或数据库,工具面收得很窄:三款 AI 助手配合 Excel。这个选择本身有工程含义——它把「数据分析」从写代码变成写提示词加核对结果,门槛降到了会用表格的人就能上手。第 2 章里专门有一节做工具对比和常见问题分析,这部分值得留意,因为不同 AI 助手在长表格、多轮追问、公式生成上的表现差异很大,选错工具会让后面每一步都别扭。另一节用 WorkBudd 之类的助手做演示,本质上是在讲「怎么把 AI 接进已有的表格工作流」,而不是从零搭一套分析环境。
需要提前有心理预期的是:不写代码不等于不判断。AI 给出的清洗规则、分组口径、图表选型都需要人来确认,课程里对结果校验的环节会反复出现,这正是它区别于「一键出报告」类内容的地方。
课程的组织方式是先建立判断力,再走流程,最后落到案例。第 2 章「认知篇」处理的是 AI 到底改变了数据分析的哪些动作——描述性分析、对比分析,以及其他分析场景,并配一个完整案例演示输出。这一段的作用是让你知道哪些环节可以交给 AI、哪些必须自己定。后续章节按数据获取、清洗、分析、可视化的顺序展开,每一步都对应 AI 可以介入的具体动作。课程附带的课件和素材是配套的,练习时建议直接拿素材跑,而不是只看演示。
这种「认知在前、操作在后」的排法有实际好处:如果你已经做过分析,可以快速判断哪些环节能直接搬到自己的业务里;如果是新手,也不至于先陷进工具操作里,而不知道为什么要这么处理数据。
建议按「认知篇 → 工具准备 → 跟着案例走一遍 → 换自己的数据再走一遍」的顺序推进。第一遍以看懂流程为目标,第二遍刻意用自己手上的表格替代课程素材,这时候才会暴露真实问题:字段含义不清、AI 理解偏差、图表选错。遇到卡点再回头对照课程里的对应环节,比一次性刷完更有效。
需要提醒的是,这类课程的价值不在「看完」,而在「对照实践」。AI 分析的上限取决于你对业务口径的把控,课程能提供的是流程和方法,具体的判断仍然要落在你的数据上。把它当作一套可拆解、可复用的操作规范来用,比当作视频教程来消费更合适。
AI赋能数据分析,无需Python、SQL
实战导向,全流程覆盖,AI工具应用深入,适合数据分析和业务人员提升效率。
AI数据分析实战课,无需Python、SQL,通过AI工具实现数据获取、清洗、分析及可视化。
第1章 课程介绍 1-1 课程内容介绍 1-2 课程课件 1-3 课程素材 第2章 认知篇 —— AI 时代人人可做数据分析 2-1 AI 如何改变数据分析-描述性分析 2-2 AI是如何改变数据分析-对比分析 2-3 AI如何改变数据分析-其他分析场景介绍以及完整案例演示输出 2-4 工具准备3个AI助手+excel,用AI完成第一个数据分析 2-5 AI工具的对比以及常见问题分析 2-6 AI助手工具-WorkBuddy&QoderWork 2-7 用AI 5分钟完成一份数据报告-分析实操以及结果输出 2-8 万能数据分析提示词模板结构 2-9 通过追问做更深入的分析 第3章 数据获取篇——零爬虫零 SQL 快速拿取数据 3-1 让AI帮你生成模拟数据 3-2 生成数据的提示词高级技巧以及常见QA说明 3-3 网页数据通过AI快速整理 3-4 AI截图识别表格数据做整理输出 3-5 PDF提取表格的3种方法 3-6 问卷调查数据统计分析哪家强(豆包orWPS AI) 3-7 问卷类调研场景扩展与AI分析 3-8 数据库连接不用写SQL,用AI做自然语言查询 3-9 数据库数据分析结果追问与交叉验证 3-10 AI根据中文直接转移成可执行的SQL语句 3-11 案例实操 3-12 AI如何生成多表关联的SQL查询语句 第4章 数据清洗篇 —— AI 自动化处理脏数据 4-1 数据清洗不会用函数,AI帮你统一格式 4-2 数据清洗实操案例以及WPS AI中如何处理 4-3 字段清洗规则速查,让AI秒懂如何清洗 4-4 重复数据、异常值:AI帮你找出来 4-5 数据质量检查提示词速查,如何保证数据修复准确性的SO 4-6 多表合并不会用VLOOPUP,让AI辅助生成函数 4-7 分类与编码:用AI做文本数据的智能归类技巧 4-8 AI智能归类实操案例 4-9 AI智能归类进阶技巧和常见QA分析 4-10 第三章全流程实战:从原始数据到干净数据步骤分解解析 4-11 动手实操多文件清洗合并全流程 4-12 用QoderWork生成了质量更高的合并数据 4-13 数据清洗的进阶技巧以及常见QA解答 第5章 数据分析篇(上)—— 描述、对比、趋势、漏斗与RFM客户分群 5-1 描述性分析报告AI自动生成实操 5-2 描述性分析深入挖掘技巧、提示词速查卡以及常见问题应对 5-3 对比分析,用AI找出”哪里不一样”,案例实操 5-4 对比分析深入剖析、注意点以及常见QA解答 5-5 趋势分析——用AI预测未来3个月走势,实操案例 5-6 趋势分析,可靠性说明、库存规划、预算分配及趋势预测的 5-7 趋势分析——避坑指南,让AI基于预测数据生成可视化图 5-8 漏斗分析——用AI找出用户流失的关键环节,实操案例 5-9 可视化:漏斗数据如何转化为图表展示,助你快速定位高流 5-10 漏斗分析的四种常用方法 5-11 漏斗分析常见场景AI提示词速查、避坑指南、常见问题分 5-12 用户分群——用AI做客户分层(RFM模型说明) 5-13 用户分群——RFM模型分析实操 5-14 加权RFM、动态RFM、多维RFM交叉分析使用户分群 5-15 RFM三种可视化图表显示 5-16 其他客户分层方法介绍及用户分层小节 第6章 数据分析篇(下)—— 关联分析、归因分析与完整经营分析报告 6-1 关联分析原理解析 6-2 关联分析实操案例演示 6-3 关联分析的进阶用法 6-4 关联分析避坑指南 6-5 关联分析,可视化图表展示 6-6 关联分析,常见QA说明 6-7 归因分析,三个核心概念 6-8 归因分析,单因素多因素分析实操案例 6-9 归因分析,进阶用法(时序归因、客群归因、预测归因) 6-10 归因分析,避坑指南 6-11 归因分析,各因素贡献度图与销量变化归因瀑布图 6-12 归因分析,常见问题以及小结 6-13 数据分析综合运用,完整的经营分析报告结构框架 6-14 数据分析经营报告生成,运用本章的方法生成完整报告 6-15 数据分析报告优化与可视化图表输出 6-16 数据分析报告AI提示词速查以及常见问题解答 第7章 数据可视化篇(上)——专业图表、动态仪表盘与制作分析型PPT 7-1 不用学excel也可以用AI生成专业可视化图表 7-2 AI生成区域销售额数据对比实操案例-workbudd 7-3 AI生成其他高级图表的方法 7-4 图表提示词速查卡、生成图表注意点以及如何生成带文案的 7-5 如何让AI生成放进PPT里的图表 7-6 AI制作动态仪表盘的操作步骤 7-7 动态仪表盘实现方案 7-8 仪表盘进阶使用技巧 7-9 仪表盘相关常见问题处理 7-10 AI做数据分析PPT的优势以及几个AI工具的横向对比 7-11 通过素材与核心结论生成PPT交付物,豆包与workb 7-12 助你更好得使用PPT做表达:PPT叙事结构的几种经典 7-13 制作数据分析型PPT常见问题梳理 第8章 数据可视化篇(下)——高级图表与可视化数据报告综合实战 8-1 高级图表——用AI做热力图、桑基图、雷达图 8-2 热力图实操输出 8-3 桑基图与雷达图的实操输出 8-4 高级图表优化样式及进阶用法 8-5 如何生成带文字说明的高级图表以及高级图表常见问题梳理 8-6 数据可视化综合实战,用AI制作一份可交互的数据分析报 8-7 市场活动效果分析报告实操案例 8-8 如何给活动分析报告增加功能,如何分享报告 8-9 可视化分析报告制作常见的问题 第9章 实战篇——行业案例,学完就能用 9-1 电商行业,用AI做店铺诊断与选品分析 9-2 淘宝店铺月度诊断报告实战演练 9-3 店铺诊断报告的进阶方法以及常见分析问题整理 9-4 金融行业,用AI做贷款违约预测与风险评估 9-5 信用风险分析评估实操案例 9-6 风险评估模型如何落地到Excel 9-7 HR与组织分析,用AI做人才盘点 9-8 用AI预测离职风险 9-9 教育与科研,用AI做学生学习成绩分析 9-10 教育与科研,用AI做科研调查数据处理 9-11 课程总结与进阶路径
🎉 祝您学习愉快!