Plan Szkolenia
Wprowadzenie do konwersacyjnej analizy danych
- Co to jest konwersacyjna analiza danych i dlaczego jest ważna dla zespołów produkcyjnych
- Kluczowe możliwości WrenAI i wysoki poziom architektury
- Typowe przepływy pracy zespołu produkcyjnego włączane przez Wren AI
Łączenie źródeł danych i dostęp
- Obsługiwane źródła danych i wzorce integracji
- Dostęp do danych, uprawnienia i łączenia wielu źródeł
- Najlepsze praktyki dotyczące przykładowych zestawów danych i sandboxowania
Modelowanie semantyczne i standaryzacja metryk
- Projektowanie warstwy metryk i kanonicznych definicji
- Tworzenie ponownie wykorzystywanych metryk i wymiarów dla analizy produktu
- Wersjonowanie i zarządzanie modelem semantycznym
Przepływy pracy z tłumaczeniem języka naturalnego na SQL
- Jak WrenAI tłumaczy NL zapytania na SQL i strategie walidacji
- wzorce wprowadzania i alternatywy dla pytań dotyczących produktu
- Obsługa niejednoznaczności, pytania o wyjaśnienie i projektowanie zamiaru
BI z samobsługą i osadzone przypadki użycia
- Projektowanie konwersacyjnych tabel rozdzielczych i szablonów dla zespołów produkcyjnych
- Wbudowywanie Wren AI w przepływy pracy produktu i narzędzia wewnętrzne
- Mierzenie zaangażowania i wpływu samobsługowej analizy danych
Jakość, ocena i ograniczenia
- Testowanie dokładności tłumaczenia NL na SQL i tworzenie zestawów walidacyjnych
- Monitorowanie odchylenia, sygnałów jakości danych i auditów zapytań
- Bezpieczeństwo, kontrola dostępu i ograniczenia reguł biznesowych
Warsztat: Budowa przepływu wniosków o produkt
- Praktyczne laboratorium: modelowanie metryki produktu, tworzenie konwersacyjnych zapytań i walidacja wyników
- Kompletowanie tabeli rozdzielczej samobsługowej i wskazówek dla użytkownika
- Prezentacje, opinie i plany działań na przyszłość
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie metryk produktu i KPI
- Doświadczenie w analizie danych lub narzędziach BI
- Podstawowa znajomość SQL jest korzystna
Grupa docelowa
- Menedżerowie produktu
- Analitycy danych
- Zwolennicy danych w jednostkach biznesowych
Opinie uczestników (5)
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
Bardzo jasno i zrozumiale przedstawione i wyjaśnione
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
Szkolenie - Alteryx for Developers
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Regresja liniowa - algorytm do przewidywania trendu
Vincent Ko - UBS
Szkolenie - Data Preparation with Alteryx
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Forma prowadzenia jako zajęć interaktywnych