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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)

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