【DS+数据分析】deepseek及在数据分析中的应用
【DS+数据分析】deepseek及在数据分析中的应用详细内容
【DS+数据分析】deepseek及在数据分析中的应用
AI赋能数据分析——基于DeepSeek的实践与应用
课程背景
随着数据驱动决策的普及,AI技术(如DeepSeek)正在重塑传统数据分析流程。本课程聚焦AI如何赋能数据分析全流程,从问题建模到结论产出,结合DeepSeek工具的实际应用,帮助学员掌握高效、智能的数据分析能力,提升业务洞察与决策效率。
课程目标
1. 理解数据分析的核心价值与AI赋能的必要性
2. 掌握基于DeepSeek的数据分析全流程方法论
3. 实战演练AI在数据收集、处理、可视化等环节的应用
4. 学会通过AI工具快速产出数据驱动的结论与策略
课程时长:1天(6小时)
课程大纲
模块一:数据分析的价值与AI赋能的必要性
1. 数据分析的核心价值
· 数据驱动决策的意义:从经验判断到数据验证
· 典型行业案例:零售、教育、金融领域的数据应用
2. 传统数据分析的痛点
· 效率低、人力成本高、结论滞后
· 复杂场景下的数据建模与处理瓶颈
3. AI(DeepSeek)如何重构数据分析
· 自动化流程、智能建模、实时洞察
· 案例:DeepSeek在教育学情分析中的应用
模块二:数据分析的经典工作流
1. 传统数据分析流程
· 问题定义 → 数据收集 → 数据清洗 → 分析建模 → 可视化 → 结论产出
2. 各环节的核心挑战
· 数据质量低、建模复杂度高、结论可解释性弱
模块三:AI赋能数据分析全流程(以DeepSeek为例)
3.1 问题建模:AI辅助需求拆解与假设生成
· DeepSeek在问题建模中的应用
· 通过自然语言交互快速明确分析目标(如:“如何提升学生留存率?”)
· 自动生成分析框架与假设(关键指标拆解、影响因素识别)
· 实战演练:通过DeepSeek定义教育场景下的分析问题
3.2 数据收集:AI驱动的自动化与智能化
· DeepSeek在数据采集中的能力
· 多源数据整合(数据库、API、日志文件)
· 非结构化数据(文本、图像)的自动化提取
· 实战案例:从学生行为日志中提取关键学习指标
3.3 数据处理与整理:AI提升效率与质量
· DeepSeek的数据处理功能
· 自动数据清洗(缺失值填充、异常值检测)
· 智能特征工程(自动生成衍生变量)
· 实战演练:使用DeepSeek清洗教育数据集并生成特征
3.4 数据可视化:AI生成动态洞察
· DeepSeek的可视化能力
· 自然语言指令生成图表(如:“对比各班级成绩分布”)
· 动态交互式仪表盘搭建
· 实战案例:自动生成学生学情分析可视化报告
3.5 数据分析与结论产出:AI辅助决策
· DeepSeek的智能分析功能
· 自动关联分析、聚类与预测建模
· 结论生成与策略建议(如:“高流失风险学生的干预方案”)
· 实战演练:基于学生数据生成个性化教学建议
模块四:AI数据分析的实战场景与应用伦理
1. 教育领域案例分析
· 学生画像构建与学习路径优化
· 智能批改与学情预警系统
2. AI数据分析的边界与伦理
· 数据隐私保护(如学生敏感信息脱敏)
· 算法偏见识别与规避
模块五:课程总结与行动计划
1. 课程核心内容回顾
· 数据分析全流程的AI赋能逻辑
· DeepSeek工具的核心功能与优势
2. 学员实战成果展示与点评
3. 制定个人/团队行动计划
· 将DeepSeek融入现有数据分析流程
· 设定AI赋能的短期与长期目标
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