課程簡介

對話式分析簡介

  • 什麼是對話式分析,以及它對產品團隊的重要性
  • WrenAI 的關鍵功能與高層架構
  • WrenAI 爲產品團隊啓用的典型工作流程

數據源連接與訪問

  • 支持的數據源與數據攝取模式
  • 數據訪問、權限管理與多源連接
  • 示例數據集與沙盒環境的最佳實踐

語義建模與指標標準化

  • 設計指標層與規範定義
  • 創建可重用的指標與維度,用於產品分析
  • 語義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化爲SQL及驗證策略
  • 產品問題的提示模式與回退機制
  • 處理模糊性、澄清問題與意圖設計

自助式BI與嵌入用例

  • 爲產品團隊設計對話式儀表板與模板
  • 將 WrenAI 嵌入產品工作流程與內部工具
  • 衡量自助式分析的採用率與影響

質量、評估與防護措施

  • 測試自然語言轉SQL的準確性並構建驗證套件
  • 監控漂移、數據質量信號與查詢審計
  • 安全性、訪問控制與業務規則防護措施

工作坊:構建產品洞察流程

  • 實踐操作:建模產品指標,創建對話式查詢並驗證結果
  • 組裝自助式儀表板與用戶指南
  • 演示、反饋與下一步行動計劃

總結與後續步驟

最低要求

  • 瞭解產品指標和KPI
  • 具備數據分析或BI工具的使用經驗
  • 對SQL有基本瞭解更佳

受衆

  • 產品經理
  • 數據分析師
  • 業務部門中的數據倡導者
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (4)

即將到來的課程

課程分類