課程簡介

對話分析入門

  • 什麼是對話分析,爲什麼它對產品團隊很重要
  • WrenAI 的核心功能和高層架構
  • Wren AI 支持的典型產品團隊工作流程

數據源連接與訪問

  • 支持的數據源和攝取模式
  • 數據訪問、權限管理和多源連接
  • 樣本數據集和沙盒環境的最佳實踐

語義建模與指標標準化

  • 設計指標層和規範定義
  • 爲產品分析創建可重用的指標和維度
  • 語義模型的版本控制和治理

自然語言到SQL的工作流程

  • WrenAI如何將自然語言查詢轉換爲SQL及驗證策略
  • 產品問題的提示模式和回退機制
  • 處理歧義、澄清問題和意圖設計

自助式BI與嵌入式用例

  • 爲產品團隊設計對話式儀表板和模板
  • 將Wren AI嵌入產品工作流程和內部工具
  • 衡量自助分析的採用率和影響力

質量、評估與防護機制

  • 測試自然語言到SQL的準確性並構建驗證套件
  • 監控漂移、數據質量信號和查詢審計
  • 安全性、訪問控制和業務規則防護機制

研討會:構建產品洞察流程

  • 動手實驗:建模產品指標,創建對話式查詢並驗證結果
  • 組裝自助式儀表板和用戶指南
  • 演示、反饋和下一步行動計劃

總結與下一步

最低要求

  • 瞭解產品指標和關鍵績效指標(KPI)
  • 具備數據分析或商業智能(BI)工具的使用經驗
  • 對SQL有基本瞭解者優先

受衆

  • 產品經理
  • 數據分析師
  • 業務部門的數據負責人
 14 時間:

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