AI驱动的数据分析——数据库与BI看板

课程背景

在企业数字化转型加速的背景下，数据已成为核心资产。然而，大量一线业务人员仍面临“有数据、难分析、不会用”的困境。传统BI开发周期长、门槛高，难以满足快速决策需求。AI技术的融合，正为数据库查询、数据清洗、可视化看板构建等环节带来智能化跃升。  

本课程聚焦 “数据库 + AI + BI看板” 三位一体的实战能力，基于国内可稳定访问的AI与BI工具（如 Dify、WPS AI、阿里Quick BI、百度Sugar、ChatExcel 等），通过典型场景驱动，帮助学员在一天内掌握从原始数据到智能看板的完整链路。  

课程强调 “即学即用、案例闭环”：所有案例均选自真实业务场景（如销售分析、库存监控、用户行为追踪），结构清晰、数据量适中、依赖最少，确保学员在有限课堂资源下独立完成端到端实操。

课程目标

1.理解AI如何赋能数据库查询与BI可视化，建立智能分析思维框架

2.掌握使用国产AI工具连接本地/云端数据库、自动生成SQL与数据洞察

3.能独立完成典型业务场景下的数据清洗、指标计算与看板搭建

4.学会设计高效提示词，引导AI准确理解业务语义并输出结构化结果

5.构建可复用的“AI+BI”轻量级分析工作流，提升日常决策效率

课程对象

企业管理软件开发工程师、数据分析师、业务运营人员、IT系统集成人员等需快速实现数据价值落地的职场人士。

时长

6小时

教学方式

理论讲解、案例解析、实操演示、小组练习、课堂辅导 

课程大纲

导入：从报表到智能看板——AI如何重塑数据分析

【互动】你在工作中最常分析哪些数据？遇到哪些瓶颈？

传统BI的局限 vs AI驱动的敏捷分析

典型场景预览：销售日报、库存预警、客户分层看板

第一模块：AI驱动的数据分析

1.大模型数据分析提示技巧

2.大模型对话做数据分析

3.常见AI数据分析工具

4.AI+VBA实现复杂数据分析

【实操练习】：AI数据分析图表

第二模块：AI+数据库——让业务人员也能“对话”数据

1.AI如何理解数据库结构与业务语义

2.国产工具实测：Dify + 本地MSSQL/MySQL（通过API或中间件安全连接）

3.提示词设计：从自然语言到精准SQL

4.示例：“上个月华东区销售额最高的三个产品” → 自动生成SQL + 执行结果

5.安全与权限控制要点（适配企业环境）

【实操案例1】连接模拟销售数据库，用AI生成多维度查询

第三模块：AI辅助BI看板搭建

1.国产BI平台选型对比：Quick BI、百度Sugar、帆软FineBI（轻量模式）

2.AI生成看板五步法：

3.业务目标 → 指标清单 → 图表类型推荐 → 一键导入 → 手动调优

4.如何用AI解释看板结论（自动生成洞察摘要）

【实操练习】：基于清洗后的数据，在Sugar或Quick BI中创建动态销售看板

第四模块：实战——构建你的第一个AI分析看板

场景：某零售门店周度经营分析

数据：包含订单、商品、门店三张轻量表（<5000行）

任务：

1.用Dify或ChatExcel完成数据查询与聚合

2.清洗并计算客单价、热销榜、区域贡献

3.在国产BI平台中搭建含3-5个核心图表的交互看板

4.用AI生成100字业务建议

【成果展示与点评】各小组分享看板与提示词设计心得