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課程時長 14 時間:
課程簡介
對話式分析入門
- 什麼是對話式分析?為何它對產品團隊至關重要
- WrenAI 的核心能力與高階架構
- Wren AI 所支持典型產品團隊工作流程
數據源連接與存取
- 支援的數據源及導入模式
- 數據存取、權限管理及多源連線(Joins)
- 樣例數據集與沙箱環境的最佳實務
語意建模與指標標準化
- 設計指標層級與標準化定義(Canonical Definitions)
- 為產品分析創建可重複使用的指標與維度
- 語意模型的版本控制與治理
自然語言轉 SQL 工作流程
- WrenAI 如何將自然語言查詢轉換為 SQL,以及驗證策略
- 針對產品問題的提示詞模式與備用方案
- 處理模糊性、澄清問題及意圖設計
自助式 BI 與嵌入式應用案例
- 為產品團隊設計對話式儀表板與範本
- 將 Wren AI 嵌入產品工作流程及內部工具
- 衡量自助式分析的採用率與影響
品質、評估與安全護欄
- 測試自然語言轉 SQL 的準確性並建立驗證套件
- 監控漂移(Drift)、數據質量訊號及查詢審計
- 安全性、存取控制及商業規則護欄
工作坊:建立產品洞察流程
- 下手實驗室:建模產品指標、創建對話式查詢並驗證結果
- 組裝自助式儀表板及使用指南
- 成果展示、回饋及後續行動計劃
總結與下一步
最低要求
- 對產品指標與 KPI 的理解
- 具備數據分析或 BI 工具的經驗
- 具備 SQL 基礎知識者更為有利
受眾對象
- 產品經理
- 數據分析師
- 業務部門的數據推廣者(Data Champions)
客戶評論 (3)
Deepthi非常關注我的需求,她能夠判斷何時增加複雜度,何時採取更結構化的方法。Deepthi真正按照我的節奏進行培訓,確保我能夠自己使用新的功能/工具。她先演示,然後讓我自己重新操作,這極大地幫助了我鞏固所學內容。我對這次培訓的結果以及Deepthi的專業水平感到非常滿意!
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