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課程時長 14 時間:
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 的核心功能與高層架構
- Wren AI 支援的典型產品團隊工作流程
連接數據來源與訪問
- 支援的數據來源與攝入模式
- 數據訪問權限、權限管理與多來源關聯
- 樣本數據集與沙箱環境的最佳實務
語意建模與指標標準化
- 設計指標層與標準化定義
- 為產品分析創建可重用的指標與維度
- 語意模型版本控制與治理
自然語言轉 SQL 工作流程
- WrenAI 如何將 NL 查詢轉換為 SQL 及其驗證策略
- 針對產品問題的提示模式與回退機制
- 處理歧義、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模板
- 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、評估與保護機制
- 測試 NL-to-SQL 準確性並建立驗證測試套件
- 監控偏移、數據品質信號及查詢審計
- 安全性、訪問控制及業務規則保護機制
工作坊:建立產品洞察流程
- 動手實驗: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用戶指南
- 展示、反饋及後續行動計劃
總結與後續步驟
最低要求
- 理解產品指標與關鍵績效指標 (KPI)
- 具有數據分析或 BI 工具的經驗
- 熟悉基本的 SQL 為佳
目標受眾
- 產品經理
- 數據分析師
- 業務部門中的數據倡導者
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!
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他準備充分,並且非常富有同情心
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