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課程簡介

對話式分析簡介

  • 何謂對話式分析及其對產品團隊的重要性
  • WrenAI 的核心功能與高階架構
  • Wren AI 支援的典型產品團隊工作流

連線資料來源與存取

  • 支援的資料來源與匯入模式
  • 資料存取、權限設定及多來源串接
  • 範例資料集與沙箱隔離的最佳實務

語義建模與指標標準化

  • 設計指標層與標準定義
  • 建立可重複使用的產品分析指標與維度
  • 語義模型的版本控管與治理

自然語言轉 SQL 工作流

  • 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
  • 處理歧義、澄清問題與意圖設計

自助式商業智能與嵌入式應用情境

  • 為產品團隊設計對話式儀表板與範本
  • 將 Wren AI 整合至產品工作流與內部工具
  • 評估自助式分析的採用率與影響力

品質、評估與安全限制

  • 測試自然語言轉 SQL 的準確性並建立驗證套件
  • 監控數據偏移、資料品質信號與查詢稽核
  • 安全性、存取控管及業務規則限制

工作坊:建構產品洞察流程

  • 實作練習:建立產品指標模型,撰寫對話式查詢並驗證結果
  • 組裝自助式儀表板與使用者指南
  • 成果發表、回饋收集及後續行動計畫

總結與下一步

最低要求

  • 了解產品指標與關鍵績效指標 (KPI)
  • 具備資料分析或商業智能工具的經驗
  • 熟悉 SQL 者更優先

受眾

  • 產品經理
  • 數據分析師
  • 業務單位的數據倡導者
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (3)

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