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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
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!
Deepthi - Invest Northern Ireland
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他準備充分,並且非常富有同情心
Oliver - Post CH AG
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大量實踐練習
Marcin - Narodowy Bank Polski
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