【DS+数据分析】deepseek及在数据分析中的应用_枫影_企业内训课程

【DS+数据分析】deepseek及在数据分析中的应用

培训讲师：枫影

讲师背景：
枫影老师10年互联网项目运营老兵3年苏宁采销管理3年阿里天猫运营6年新零售私域运营电子科技大学科园教育特聘顾问导师西南财经大学特聘教授四川大学“互联网”创业大赛评委四川省人社厅就业训练中心、省双创中心电商创业导师中国国际“互联网”大赛四川赛详细>>

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【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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