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 課程時長 14 時間:

課程簡介

對話式分析簡介

  • 何謂對話式分析,以及其對產品團隊的重要性
  • WrenAI 主要功能與高階架構
  • Wren AI 支援的常見產品團隊工作流程

連接資料來源與存取

  • 支援的資料來源與擷取模式
  • 資料存取、權限與多來源聯結
  • 範例資料集與沙箱環境的最佳實務

語意建模與指標標準化

  • 設計指標層與標準定義
  • 建立可重複使用的產品分析指標與維度
  • 語意模型的版本管理與治理

自然語言轉 SQL 流程

  • WrenAI 如何將自然語言查詢轉換為 SQL,以及驗證策略
  • 產品問題的提示模式與備援方案
  • 處理模糊性、澄清問題與意圖設計

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範本
  • 將 Wren AI 嵌入產品工作流程與內部工具
  • 衡量自助式分析的採用率與影響

品質、評估與防護機制

  • 測試 NL-to-SQL 準確度並建立驗證套件
  • 監控漂移、資料品質訊號與查詢稽核
  • 安全、存取控制與業務規則防護

工作坊:建立產品洞察流程

  • 實作練習:建模產品指標、建立對話式查詢並驗證結果
  • 組裝自助式儀表板與使用者指引
  • 簡報、回饋與後續行動計畫

總結與後續步驟

最低要求

  • 了解產品指標與 KPI
  • 具備資料分析或 BI 工具使用經驗
  • 具備基本 SQL 概念者尤佳

目標受眾

  • 產品經理
  • 資料分析師
  • 業務單位的資料推廣者

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (3)

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