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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)

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