Plan Szkolenia
Wprowadzenie do analizy konwersacyjnej
- Czym jest analiza konwersacyjna i dlaczego jest ważna dla zespołów produktowych
- Kluczowe możliwości i architektura wysokiego poziomu WrenAI
- Typowe przepływy pracy zespołów produktowych wspierane przez Wren AI
Łączenie źródeł danych i dostęp
- Obsługiwane źródła danych i wzorce pozyskiwania danych
- Dostęp do danych, uprawnienia i łączenie wielu źródeł
- Najlepsze praktyki dotyczące przykładowych zbiorów danych i środowisk testowych
Modelowanie semantyczne i standaryzacja metryk
- Projektowanie warstwy metryk i kanonicznych definicji
- Tworzenie wielokrotnie używanych metryk i wymiarów do analizy produktowej
- Wersjonowanie i zarządzanie modelem semantycznym
Przepływy pracy od języka naturalnego do SQL
- Jak WrenAI tłumaczy zapytania w języku naturalnym na SQL i strategie walidacji
- Wzorce zadawania pytań i rozwiązania awaryjne dla pytań produktowych
- Radzenie sobie z niejednoznacznością, wyjaśnianie pytań i projektowanie intencji
Samodzielna analiza danych i przypadki użycia osadzone
- Projektowanie konwersacyjnych pulpitów nawigacyjnych i szablonów dla zespołów produktowych
- Osadzanie Wren AI w przepływach pracy produktu i wewnętrznych narzędziach
- Pomiar przyjęcia i wpływu samodzielnej analizy danych
Jakość, ocena i zabezpieczenia
- Testowanie dokładności tłumaczenia NL-to-SQL i budowanie zestawów walidacyjnych
- Monitorowanie dryfu, sygnałów jakości danych i audytów zapytań
- Bezpieczeństwo, kontrola dostępu i zabezpieczenia reguł biznesowych
Warsztat: Budowanie przepływu wniosków produktowych
- Praktyczne ćwiczenie: modelowanie metryki produktowej, tworzenie zapytań konwersacyjnych i walidacja wyników
- Składanie samodzielnego pulpitu nawigacyjnego i wskazówek dla użytkowników
- Prezentacje, feedback i plany działań na przyszłość
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie metryk produktowych i KPI
- Doświadczenie w analizie danych lub narzędziach BI
- Podstawowa znajomość SQL jest zaletą
Grupa docelowa
- Menedżerowie produktu
- Analitycy danych
- Liderzy danych w jednostkach biznesowych
Opinie uczestników (3)
Deepthi była bardzo wyczulona na moje potrzeby, potrafiła zauważyć kiedy dodawać kolejne warstwy złożoności, a kiedy cofnąć się i podjąć bardziej strukturalny sposób działania. Deepthi naprawdę pracowała w moim tempie i zapewniła, że sam jestem w stanie wykorzystać nowe funkcje/narzędzia, pokazując mi najpierw, a następnie pozwalając na ich odtworzenie przez mnie, co bardzo pomogło zatrwalić trening. Nie mogłem być bardziej zadowolony z wyników tego szkolenia i poziomu ekspertyzy Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Szkolenie - IBM Cognos Analytics
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Podziel przykładem aplikacji
Szkolenie - Alteryx for Data Analysis
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Wiedza przekazywana w sposób przystępny, łatwy do zrozumienia. Wykonywanie kilku ćwiczeń, zawierających te same zagadnienia, dzięki czemu można w pełni zrozumieć każde zagadnienie.