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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
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!
Deepthi - Invest Northern Ireland
課程 - IBM Cognos Analytics
機器翻譯
他準備充分,並且非常富有同情心
Oliver - Post CH AG
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大量實踐練習
Marcin - Narodowy Bank Polski
課程 - Splunk Data Administration
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