课程定位

为有数据分析基础的业务人员、管理者及AI应用学习者设计，在Excel情境中练习Power Query、VBA和AI协作。不以模型输出代替判断，结合公式与透视表复核，关注数据隐私、审计链、口径一致及持续运营条件。

学习收获

• 建立业务驱动的AI分析思路，学习围绕目标安排分析流程。
• 练习AI辅助高频操作及工具化的数据处理流程。
• 学习生成候选指标、验证假设并分析趋势。
• 练习报告草稿与图表优化，改善可视化表达。
• 学习分析体系和部门数据分析SOP的构建。
• 以Excel组件和实操案例讨论工作迁移应用。

课程特色

• 七环节各有练习产出：提示模板与验证清单、Power Query清洗模板和VBA脚本、指标口径表、异常诊断与实验设计、交互仪表盘、PPT草稿与Q&A，以及监控规则和响应SOP。
• 课程围绕目标—输入—输出格式三段提示，结合多源导入、质量检查、三层指标、RFM或自定义分群、可视化审计和人工校准。
• 教学关注敏感数据保护及隐私合规，配套为一套AI辅助分析模板，实际提供形式与内容以当期安排为准；处理速度受数据、工具、任务复杂度及复核要求影响。

课程模块

一.课程导入 — 业务驱动的 AI 辅助分析

• 建立“以业务问题为中心”的 AI 辅助分析思维；学会把业务问题拆解为可交付给 AI 与 Excel 的具体任务，掌握提示（Prompt ）三段式构建法。
• 1. 课程总体路径（问题→数据→AI 辅助方案→Excel 落地）
• 2. 人+AI 协作模型拆解：判断、生成、自动化
• 3. 三段式提示模板教学（目标—输入—输出格式）
• 4. 把业务问题转化为分析任务的工具卡（问题模板 + 期望输出清单）
• 5. 验证与审计策略：如何用简单公式/透视表验证 AI 输出的正确性
• 6. 风险与合规注意点（数据隐私、审计链、结果复核）
• 7. 小练习：从一个业务需求写出 1 条提示并生成分析流程
• 8. 课堂产出：提示模板一份、1 个业务→分析流程草案、验证清单。

二.AI 助力数据导入与自动化清洗

• 掌握用 Power Query + VBA 做规模化、可复用的数据清洗流程，并学会用 AI 生成或优化清洗步骤与质量规则。
• 1. 多源数据导入流程规范（Excel/CSV/多表合并/编码处理）
• 2. Power Query 常用清洗实操（拆列、类型转换、填充空值、合并列）
• 3. Power Query 高阶应用实操（多表合并、多文件合并、数据查询匹配）
• 4. AI 辅助检测数据质量：输入样本表，AI 建议需要修复的列与优先级。
• 5. AI 生成自动化脚本：AI 将自然语言清洗需求转为 Power Query 操作步骤
• 6. VBA 宏录制 + AI协助生成/优化宏代码（常见清洗场景一键化）
• 7. 数据质量检查点（完整性/唯一性/一致性）与自动化日志设计
• 8. 建立复用模板与清洗 SOP （版本管理、变更记录）
• 9. 实战：把“脏表”变成分析就绪表并生成清洗步骤文档（
• 10. 课堂产出：清洗模板（Power Query 步骤）、1 个 VBA 小脚本、清洗 SOP

三.指标体系构建与 AI 辅助候选指标

• 学会用 AI快速生成候选指标并完成口径标准化，能在Excel中实现并优先级排序，确保指标可测、可追踪。
• 1. 三层指标模型建立：目标—北极星—支持指标
• 2. AI 批量生成候选指标：基于业务背景生成可测指标及计算口径
• 3. 指标口径标准化模板（字段定义、计算示例、时间区间口径）
• 4. Excel 公式实现示例（SUMIFS/AVERAGEIFS/XLOOKUP 等模板）
• 5. AI 助力指标优先级评估：影响力、可获得性、成本建议
• 6. 指标监控频次与粒度设计（日报/周报/月报的差异）
• 7. 实战：选定候选指标，完成口径表与初步计算表，输出优先级与改进建议
• 8. 课堂产出：指标口径表（Excel）、候选指标优先级报告

四.多维分析、异常检测与 AI 驱动洞察

• 学会在 Excel 中做多维透视与分群分析，利用 AI 快速定位异常原因并列出可验证的假设与检验步骤。
• 1. 透视表与多维切片实操：维度设计与下钻逻辑
• 2. 分组对比与相关性初探方法（分位/分组/同比环比计算）
• 3. 异常自动诊断：AI 辅助分析，得到可能原因列表与优先级
• 4. AI 建议阈值与告警规则：基于历史分布的自动阈值设定思路
• 5. 客群/产品分群入门（RFM 或自定义分群变量）与 AI 协助变量建议
• 6. 因果假设的设计与验证路线：如何把 AI 输出转化为可执行检验表
• 7. 实战：以异常案例执行 AI-建议的多维分析并输出验证清单与行动建议
• 8. 结果沟通模板（问题陈述→数据证据→可能原因→建议动作）
• 9. 课堂产出：异常诊断报告（含 AI 建议的优先级）、验证实验设计表

五.智能可视化与 AI 辅助仪表盘

• 学会用 AI 推荐图表类型与布局、在 Excel 中快速搭建清晰、可交互的仪表盘并自动生成讲解要点。
• 1. 图表类型映射：常见业务场景对应图表选择规则
• 2. 仪表盘故事线法：封面摘要→关键看板→深度分析页
• 3. AI 匹配图表类型：自然语言描述目标，AI 返回字段-图表匹配方案
• 4. AI 一键草稿：从描述到图表草案的转化流程与在 Excel 中复现思路
• 5. 交互要素设计（切片器/下钻/时间轴的交互逻辑）
• 6. 可视化审核清单：易读性、刻度、注释与误导风险检查
• 7. 实战：基于分析结果搭建一页交互仪表盘并生成 3 条讲解要点
• 8. 课堂产出：一页交互仪表盘、图表校验清单、讲解稿要点

六.AI 驱动的报告撰写与 PPT 自动化

• 能把数据分析结果快速转化为专业报告与 PPT ：AI 生成草稿—人工校准—输出成稿，提高汇报效率与一致性。
• 1. 报告结构模板：背景、方法、结果、结论、建议与执行计划
• 2. AI 自动生成执行摘要与关键结论段落：从数据表/图表抽取要点
• 3. 幻灯片自动化规则：一页一结论，图表+3 点要点模板
• 4. AI 生成讲稿与备忘：基于图表自动列出可能被问的问题与标准回答。
• 5. 报告一致性校验流程：数字核对、口径对齐与图表一致性检查
• 6. 实战：从分析结果到数据分析报告时间制作
• 7. 课堂产出：一份可交付的 PPT 草稿、Q&A 备忘录、校验清单

七.监控自动化、告警与可持续化运营

• 建立可持续的监控与告警体系：AI 自动化生成监控规则与初步诊断，结合 Excel 实现自动刷新与分发，确保分析产出可长期落地。
• 1. 指标监控框架与角色分工（指标负责人、数据所有者、复核人）
• 2. AI 推荐告警阈值与监控频次（基于周期性波动与历史分布）
• 3. 自动刷新与报表分发实现要点（Excel 计划任务）
• 4. AI 自动生成告警文案与初步诊断步骤，减少人工响应时间
• 5. 运营 SOP ：异常响应流程、临时修复与复盘机制
• 6. 持续改进机制：基于反馈更新指标口径与 AI 提示模板
• 7. 实战：搭建一条从触发告警到 AI 初步诊断再到人工处理的端到端流程演练
• 8. 课堂产出：监控规则清单、告警模版与响应 SOP 、端到端示例流程表

适合人群

适合有一定数据分析基础，希望掌握 AI 赋能数据分析新技能的业务人员；需要利用数据进行决策，但缺乏高效分析方法的企业管理者；对 AI 在数据分析领域应用感兴趣的相关人员。

师资信息

陶老师，办公软件应用与数据可视化培训师，具有微软办公软件国际大师级认证MOS Master、Power BI分析与可视化数据认证MCSA及微软认证教师MCE背景。曾任海尔大学高级讲师，有十年海尔管理实战及五年企业内部讲师经历，历经企业文化、人力资源、行政总监、目标管理等中高级岗位，曾为海尔企业文化体系主创人员；具有海尔实战培训师、高级咨询顾问、中国百强企业优秀讲师、IPTS国际职业培训师行业协会职业培训师及三十强金牌培训师等个人经历，并为北大、清华、人大MBA、EMBA课程讲授企业文化与人力资源。专长包括PPT制作呈现、Excel、Word、流程图，分层管理者Excel数据分析、透视表与图表，思维导图、项目管理及Project Pro，以及Office项目训练中的启动结项海报、总结会辅导。教学以真实工作情景、使用流程和案例启发为主。教学选材以两成精髓内容应对八成日常问题为思路，结合情境、案例与启发教学。服务企业按行业包括：金融行业：中信银行， 上海银行、农商行（高邮）、农商行（扬中）、联储证券；汽车行业：上汽集团、东风汽车（总部）、东风日产、东风商用车、东风特种车、东风雪铁龙；地产行业：碧桂园、融创地产、吉宝置业、平安租赁、中建集团；通讯行业：中国电信、中兴通讯、中国移动（云南），中国联通、富士康；其他行业：立邦涂料、宝洁、耐克森电缆、外高桥保税区、安捷伦、宝钢。完整姓名、个人历史资格与当期授课工具及师资安排以正式通知为准。

课程咨询与报名

了解本期课程安排、师资及报名事项，请联系新中华学习网：400-061-6586，也可使用本页下方的报名咨询表。具体开课安排以正式通知为准。

温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。