《AI时代下——Excel数据分析与可视化实战训练营》

AI时代下——Excel数据分析与可视化实战训练营
课程背景：
在数字经济加速渗透的今天，数据已成为企业的新型生产资料。据IDC预测，2025年全球数据总量将突破180ZB，但企业数据利用率不足30%。面对激烈的市场竞争，企业普遍陷入三重困境：一是海量数据与低效分析的矛盾——业务部门依赖传统Excel手工处理，耗时易错，导致决策滞后；二是AI技术爆发与落地鸿沟——尽管大模型掀起生产力革命，但员工缺乏将AI融入实际工作流的能力；三是数据价值挖掘不足——大量非结构化数据（如图片、报表）沉睡在系统中，未能转化为商业洞察。
与此同时，国产大模型正迎来爆发式增长。以DeepSeek为代表的先进AI技术，凭借强大的中文理解力与零代码数据分析能力，为企业提供了弯道超车的新引擎。然而，多数企业尚未掌握“AI+Excel”的协同方法论：销售团队困于多源数据整合，财务部门苦于报表手工核对，运营管理者难以快速定位业务瓶颈——这些痛点正蚕食着企业的敏捷性与竞争力。
《AI+Excel智能数据分析实战》课程应需而生。我们以“让数据驱动决策更简单”为使命，用国产DeepSeek大模型与Excel深度结合的解决方案。通过2天高密度实战，助力企业将数据负债转化为决策资产，在智能化浪潮中抢占人才红利与决策制高点。
课程收益：
●AI赋能数据分析：运用Deepseek等主流AI工具辅助数据分析操作，大幅提升数据处理效率，轻松应对复杂任务。
●高效数据处理：掌握Excel核心功能与实战技巧，告别重复与低效，实现数据清洗、整理、合并与核对的自动化。
●深度数据洞察：精通数据透视表的多维分析与函数公式的灵活应用，从海量数据中快速提炼有价值的商业信息。
●专业可视化呈现：掌握高级图表美化技巧及动态交互式仪表盘的设计与制作，将数据转化为直观、有力的决策依据。
课程时间：1-2天，6小时/天
课程对象：有一定Excel基础的学员
课程方式：讲师讲授+案例分析+实操演练
课程工具：179套数据分析图表模版（这里是否可以放一些图表的图片）
课程大纲
（可以放一些操作图穿插在知识点旁边）
导入：如何通过Deepseek等AI工具解决Excel相关问题
第一讲：洞见AI——生成式技术演进与应用全景
一、人工智能底层逻辑
AI大模型核心：算力、算法、数据
AI的本质：从概率模型到认知突破
超越搜索引擎：生成式AI的范式迁移
——大模型技术盲点和风险预警
案例：三星数据泄露，如何预防?
案例：律所造假被惩罚，如何规避？
二、解码DeepSeek大模型快速发展的关键
核心优势：强大推理性能，架构创新、极致成本效益、国产化生态
1. 突破“算力-性能”不可能三角
2. 开源生态+国产化替代
3. 免费策略：重新定义AI经济模型
4. 用人和管理策略
讨论：为什么做出Deepseek不是腾讯字节阿里这些巨头？
实战演练：用AI分析总结各个AI工具的特点和优劣势
三、数据分析的重要性
1. 商业数据分析的意义？
2. 数据分析到底有什么用？
1）
2）
3）
讨论：数据分析在企业应用的场景
可用场景：销售运营、金融、客户服务、人力资源、教育、财务管理
数据分析案例：沃尔玛的尿不湿和啤酒
第二讲：Excel数据分析全流程通关——从“数据杂乱”到“决策清晰”
重点：从问题定义到可视化呈现，掌握端到端数据分析方法论
一、定义“数据”问题
1. 明确目的
工具：黄金圈法则
——Why（业务目标）→How（分析方式）→What（输出成果）
案例：零售场景区分「库存优化」与「用户画像」的分析差异
2. 理解数据
3. 提出问题
工具：SMART原则
——将业务需求转化为分析问题
二、数据清洗的六步骤
第一步：数据类型转化
第二步：数据去重
第三步：缺失值处理
第四步：关联数据表
第五步：异常值处理
第六步：数据整理
第三讲：数据可视化蜕变——从“表格堆砌”到“专业仪表盘”
一、数据可视化的流程
第一步：描述性统计
第二步：透视表创建
第三步：数据可视化呈现
1）商品类别
2）商品的分布
3）性能分布
6. 数据可视化-客户购买力分析
二、仪表盘制作
1. 仪表盘Dashboard构成
1）仪表盘的关键价值
价值一：
价值二：
价值三：
2）常见数据看板类型
类型一：
类型二：
类型三：
2. 设计流程与布局方法
设计流程：
第一步：
第二步：
第三步：
1）明确需求（5W1H）与分析逻辑（金字塔）
布局原则：布局构思与风格统一原则
3. 实战制作
1）选择适配图表组件
2）报表联动+动态过滤
案例：贸易公司年度仪表盘制作
第四讲：AI赋能数据分析——让效率提升的实操技巧
一、数据收集和提取
1. 整理内部数据
重点：实现多源数据高效整合
技巧：
1）多源数据合并
2）非结构化数据处理
3）图片中提取数据
案例：多个工作薄合并
案例：纸质发票提取
2. 外网数据爬取
重点：提升效率，确保数据完整性与一致性
技巧：
1）使用FireCrawl爬取目标网页
2）据提取整理
二、数据清洗与预处理
重点：提升数据质量，减少人工清洗成本，为分析建模奠定基础
技巧：
1）智能缺失值处理：自动识别缺失模式→推荐填充策略
2）异常值检测：结合聚类与统计方法→可视化标记可疑数据点
3）自动数据标准化：识别数值尺度差异→一键完成归一化/标准化
案例：对客户地址信息不完整的数据进行智能补充
案例：对杂乱的财务数据进行分类整理
三、数据透视表的分析与洞察
重点：动态数据透视表，切片器的联动设计
1. 分析方法工具箱
1）对比分析（时间/空间/目标三维对比）
2）漏斗分析（电商转化率衰减诊断）
3）归因分析（用相关系数定位关键因素）
2. 数据透视表——创建步骤三个常见错误
错误一：
错误二：
错误三：
案例：销售汇总表构建
3. 多维组合与分组技巧
1）日期/数值/文本手动组合方法
2）多层级展开与汇总视图设计
4. 自定义计算与分析
1）同时显示数值+百分比
2）创建计算字段和显示方式切换
案例：同比、环比、增长率计算法
5. 图表联动与交互性设计
1）切片器创建与报表联动
2）快速搭建动态图表看板
实战演练：某贸易公司年度销售报表制作
四、用AI完成数据分析
重点：识别关键指标，数据洞察，提出决策建议
工具：小浣熊AI
1. 需求分析，数据观察
2. 数据清洗、分析、可视化展示
3. 分析结果解读和决策建议
实战演练：唯品会平台榜单数据分析
案例：某汽车公司，使用AI优化产品组合
实战演练：用Deepseek生成可视化的分析报告

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