不用 Python/SQL，AI 数据分析实战课

课程简介

面向业务人员的 AI 数据分析路径传统数据分析门槛通常被编程能力锁定在工程师群体，业务人员常因缺乏 Python 或 SQL 技能，难以独立处理数据获取、清洗与建模环节，导致决策依赖滞后或信息碎片化。本资源库针对“无数据基础、脏数据处理、专业分析缺失”三大痛点，构建了一套基于 Excel 与 AI 工具的低代码实战体系。其核心价值在于打通从原始数据获取、…

已有 0 人浏览发布 2026-10-07 更新 2026-10-07

面向业务人员的 AI 数据分析路径

传统数据分析门槛通常被编程能力锁定在工程师群体，业务人员常因缺乏 Python 或 SQL 技能，难以独立处理数据获取、清洗与建模环节，导致决策依赖滞后或信息碎片化。本资源库针对“无数据基础、脏数据处理、专业分析缺失”三大痛点，构建了一套基于 Excel 与 AI 工具的低代码实战体系。其核心价值在于打通从原始数据获取、清洗标准化、多维度分析到可视化汇报的全链路，无需编写复杂脚本即可产出具备商业洞察力的分析报告。该路径特别适合已掌握基础办公软件，但缺乏编程背景的业务骨干、运营、HR 或金融从业者。建议学习者首先建立对 AI 辅助数据流的理解，重点研习如何利用大模型自然语言指令替代传统 SQL 查询，以及如何在 Excel 环境中实现自动化清洗规则。通过反复练习“指令生成—数据校验—异常修正”的闭环，逐步将人工经验转化为可复用的 Prompt 模板，从而克服对脏数据分布和缺失值处理的畏惧。

核心模块拆解与跨行业应用

资源内容深度覆盖了电商、金融及人力资源三大高频场景，每个场景均配套真实业务背景下的诊断任务。在电商模块中，重点在于经营诊断与客户分层，通过 AI 辅助构建 RFM 模型，识别高价值用户并制定差异化营销策略，解决盲目投放造成的资源浪费。金融模块侧重风险预测，利用历史交易数据构建简易评分卡逻辑，识别潜在逾期客户，强调在合规框架下的数据敏感性与预测准确性平衡。HR 模块则聚焦人才留存与绩效分析，通过多维关联分析找出影响离职率的关键因子。学习时不建议线性通关，而应选取自身所在行业最相关的案例进行深度拆解。例如，运营人员可优先攻克电商客户分层项目，重点理解如何将非结构化的用户反馈转化为量化标签；金融人员则需关注风险预测中的特征工程思路，学习如何从杂乱数据中提取有效信号。这种横向对比有助于理解不同业务逻辑对数据颗粒度和分析深度的差异化要求。

自学路径与成果落地

掌握本资源后，学习者将具备独立交付专业数据成果的能力，具体表现为能输出包含数据清洗日志、核心指标看板及趋势预测图表的综合报告，可直接用于月度经营复盘或高层决策汇报。建议在练习阶段，先利用公开数据集模拟课程案例，验证 AI 工具在数据清洗环节的准确率，再逐步引入内部脱敏数据测试边界情况。特别要注意培养“业务问题驱动数据”的思维，避免陷入单纯的技术操作。最终目标是实现从“看数据”到“用数据”的转变，能够独立定义分析指标体系，利用 AI 加速洞察生成，并通过清晰的数据可视化叙事，将复杂的数据结论转化为简洁的业务行动建议。这种能力组合在数字化转型加速的企业环境中具有极高的复用价值，能有效降低业务团队与数据团队之间的沟通成本。

课程介绍

不用 Python/SQL，AI 数据分析实战课，。本课程直击“无数据、脏数据、不会专业分析”三大痛点，不用你懂编程，懂SQL，仅需会办公软件 Excel + 借助 AI 工具，即可打通数据获取→清洗→分析→可视化全链路。课程内容覆盖电商、金融、HR 等多行业真实案例，手把手带你完成经营诊断、客户分层、风险预测等核心任务，学完即可产出可直接汇报的专业数据成果，助力快速提升数据思维与业务决策力。

课程目录

├── 第1章 课程介绍/
│ └── [157M] 1-1课程介绍
├── 第2章 认知篇——AI时代，每个人都能做数据分析/
│ ├── [195M] 2-1AI如何改变数据分析-描述性分析
│ ├── [107M] 2-2AI是如何改变数据分析的-对比分析
│ ├── [183M] 2-3AI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
│ ├── [ 77M] 2-4工具准备3个AI助手+excel，用AI完成第一个数据分析
│ ├── [ 50M] 2-5AI工具的对比以及常见问题分析
│ ├── [ 50M] 2-6AI助手工具扩展-WorkBuddy&QoderWork
│ ├── [218M] 2-7用AI5分钟完成一份数据报告-分析实操以及结果输出
│ ├── [ 39M] 2-8通过追问做更深入的分析
│ └── [137M] 2-9万能数据分析提示词模板结构
├── 第3章 数据获取篇——不用爬虫，AI 帮你搞到数据/
│ ├── [266M] 3-1让AI帮你生成模拟数据
│ ├── [ 73M] 3-2生成数据的提示词高级技巧以及常见QA说明
│ ├── [ 61M] 3-3网页数据通过AI快速整理
│ ├── [120M] 3-4AI截图识别表格数据做整理输出
│ ├── [186M] 3-5PDF提取表格的3种方法
│ ├── [293M] 3-6问卷调查数据统计分析哪家强（豆包orWPSAI）
│ ├── [ 59M] 3-7问卷类调研场景扩展与AI分析
│ ├── [369M] 3-8数据库连接不用写SQL，用AI做自然语言查询
│ ├── [ 56M] 3-9数据库数据分析结果追问与交叉验证
│ ├── [ 87M] 3-10AI根据中文直接转移成可执行的SQL语句
│ ├── [ 67M] 3-11案例实操
│ └── [ 29M] 3-12AI如何生成多表关联的SQL查询语句
├── 第4章 数据清洗篇——让 AI 帮你做&脏活累活&/
│ ├── [118M] 4-1数据清洗不会用函数，AI帮你统一格式
│ ├── [257M] 4-2数据清洗实操案例以及WPSAI中如何处理
│ ├── [ 16M] 4-3字段清洗规则速查，让AI秒懂如何清洗
│ ├── [311M] 4-4重复数据、异常值：AI帮你找出来
│ ├── [180M] 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SOP
│ ├── [ 98M] 4-6多表合并不会用VLOOPUP，让AI辅助生成函数
│ ├── [ 75M] 4-7分类与编码：用AI做文本数据的智能归类技巧
│ ├── [288M] 4-8AI智能归类实操案例
│ ├── [ 99M] 4-9AI智能归类进阶技巧和常见QA分析
│ ├── [190M] 4-10本章全流程实战：从原始数据到干净数据步骤分解解析
│ ├── [530M] 4-11动手实操多文件清洗合并全流程
│ ├── [ 83M] 4-12用QoderWork生成了质量更高的合并数据
│ └── [123M] 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/
│ ├── [298M] 5-1描述性分析报告AI自动生成实操
│ ├── [158M] 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方案
│ ├── [345M] 5-3对比分析，用AI找出“哪里不一样”，案例实操
│ ├── [133M] 5-4对比分析深入剖析、注意点以及常见QA解答
│ ├── [350M] 5-5趋势分析——用AI预测未来3个月走势，实操案例
│ ├── [115M] 5-6趋势分析——可靠性说明、库存规划、预算分配以及趋势预测的常用分析方法
│ ├── [ 89M] 5-7趋势分析——避坑指南，让AI基于预测数据生成可视化图表和说明
│ ├── [384M] 5-8漏斗分析——用AI找出用户流失的关键环节，实操案例
│ ├── [ 78M] 5-9可视化展示：漏斗数据如何转化为漏斗图表展示，助你快速定位高流失环节
│ ├── [ 59M] 5-10漏斗分析的四种常用方法
│ ├── [133M] 5-11漏斗分析常见场景AI提示词速查、避坑指南、常见问题分析
│ ├── [ 72M] 5-12用户分群——用AI做客户分层（RFM模型说明）
│ ├── [351M] 5-13用户分群——RFM模型分析实操
│ ├── [113M] 5-14加权RFM、动态RFM、多维RFM交叉分析使用户分群更精准
│ ├── [180M] 5-15RFM三种可视化图表显示
│ └── [ 89M] 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实战/
│ ├── [ 96M] 6-1关联分析原理解析
│ ├── [ 67M] 6-2关联分析的进阶用法
│ ├── [ 47M] 6-3关联分析避坑指南
│ ├── [119M] 6-4关联分析，可视化图表展示
│ ├── [ 71M] 6-5关联分析，常见QA说明
│ ├── [ 60M] 6-6归因分析，三个核心概念
│ ├── [387M] 6-7归因分析，单因素多因素分析实操案例
│ ├── [110M] 6-8归因分析，进阶用法（时序归因、客群归因、预测归因）
│ ├── [ 84M] 6-9归因分析，避坑指南
│ ├── [ 49M] 6-10归因分析，各因素贡献度图与销量变化归因瀑布图
│ ├── [ 91M] 6-11归因分析，常见问题以及小结
│ ├── [ 43M] 6-12数据分析综合运用，完整的经营分析报告结构框架
│ ├── [416M] 6-13数据分析经营报告生成，运用本章的方法生成完整报告
│ ├── [ 62M] 6-14数据分析报告优化与可视化图表输出
│ ├── [140M] 6-15数据分析报告AI提示词速查以及常见问题解答
│ └── [249M] 6-16关联分析实操案例演示
├── 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/
│ ├── [ 42M] 7-1不用学excel也可以用AI生成专业可视化图表
│ ├── [ 88M] 7-2AI生成区域销售额数据对比实操案例-workbuddy
│ ├── [ 76M] 7-3AI生成其他高级图表的方法
│ ├── [ 63M] 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图表
│ ├── [ 94M] 7-5如何让AI生成放进PPT里的图表
│ ├── [ 30M] 7-6AI制作动态仪表盘的操作步骤
│ ├── [ 60M] 7-7动态仪表盘实现方案
│ ├── [ 63M] 7-8仪表盘进阶使用技巧
│ ├── [ 59M] 7-9仪表盘相关常见问题处理
│ ├── [ 59M] 7-10用AI做数据分析报告PPT的优势以及几个AI工具的横向对比优劣势
│ ├── [260M] 7-11AI通过素材与核心结论生成PPT交付物（豆包与workbuddy案例）
│ ├── [ 55M] 7-12助你更好得使用PPT做表达：PPT叙事结构的几种经典的模板
│ └── [ 81M] 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）——高级图表与可交互数据报告综合实战/
├── [ 44M] 8-1高级图表——用AI做热力图、桑基图、雷达图
├── [101M] 8-2热力图实操输出
├── [103M] 8-3桑基图与雷达图的实操输出
├── [ 41M] 8-4高级图表优化样式及进阶用法
├── [ 76M] 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
├── [ 56M] 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告
├── [144M] 8-7市场活动效果分析报告实操案例
├── [ 49M] 8-8如何给活动分析报告增加功能，如何分享报告
└── [102M] 8-9可视化分析报告制作常见的问题
└── 资料/