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課程簡介

對話式分析入門

  • 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 支持的典型產品團隊工作流程

連接數據來源與存取權限

  • 支援的數據來源與資料匯入模式
  • 數據存取、權限設定與多來源關聯
  • 範例數據集與隔離沙箱環境的最佳實踐

語義建模與指標標準化

  • 設計指標層與規範定義
  • 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譯為 SQL,以及驗證策略
  • 產品問題提示模式與備援方案
  • 處理歧義、澄清問題與意圖設計

自助式 BI 與嵌入式應用情境

  • 為產品團隊設計對話式儀表板與模板
  • 將 Wren AI 嵌入產品工作流程與內部工具
  • 評估自助分析的採用率與影響力

品質、評估與規範機制

  • 測試 NL-to-SQL 的準確性並建構驗證套件
  • 監控數據漂移、數據質量訊號與查詢稽核
  • 安全性、存取控制與業務規則規範

工作坊:建構產品洞察流程

  • 實作練習:為產品指標建模,建立對話式查詢並驗證結果
  • 彙整自助儀表板與使用者指引
  • 簡報、回饋與下一步行動計畫

總結與後續步驟

最低要求

  • 了解產品指標與 KPI
  • 具備數據分析或 BI 工具的使用經驗
  • 基礎 SQL 知識者佳

受眾

  • 產品經理
  • 數據分析師
  • 業務單位的數據推動者
 14 小時

客戶評論 (3)

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