Đề cương khóa học
Giới thiệu về Phân tích Hội thoại
- Phân tích hội thoại là gì và tại sao nó quan trọng đối với các đội ngũ sản phẩm
- Các khả năng chính và kiến trúc tổng quan của WrenAI
- Các quy trình làm việc tiêu biểu của đội ngũ sản phẩm được hỗ trợ bởi Wren AI
Kết nối Nguồn dữ liệu và Quyền truy cập
- Các nguồn dữ liệu được hỗ trợ và các mẫu nạp dữ liệu
- Quyền truy cập dữ liệu, phân quyền và ghép nối đa nguồn
- Các thực hành tốt nhất cho bộ dữ liệu mẫu và môi trường sandbox
Mô hình hóa Ngữ nghĩa và Tiêu chuẩn hóa Chỉ số
- Thiết kế lớp chỉ số và các định nghĩa chuẩn
- Tạo các chỉ số và chiều (dimensions) có thể sử dụng lại cho phân tích sản phẩm
- Kiểm soát phiên bản và quản trị mô hình ngữ nghĩa
Quy trình Chuyển đổi Ngôn ngữ Tự nhiên sang SQL
- Cách WrenAI chuyển đổi truy vấn NL sang SQL và các chiến lược xác thực
- Các mẫu gợi ý (prompting) và phương án dự phòng cho các câu hỏi về sản phẩm
- Xử lý tính mơ hồ, các câu hỏi làm rõ ý và thiết kế ý định
BI Tự phục vụ và Các Trường hợp Sử dụng Tích hợp
- Thiết kế các bảng điều khiển hội thoại và mẫu cho các đội ngũ sản phẩm
- Tích hợp Wren AI vào quy trình sản phẩm và công cụ nội bộ
- Đo lường mức độ áp dụng và tác động của phân tích tự phục vụ
Chất lượng, Đánh giá và Các Cơ chế Kiểm soát
- Kiểm tra độ chính xác NL-to-SQL và xây dựng các bộ xác thực
- Giám sát sự trôi dạt dữ liệu, tín hiệu chất lượng dữ liệu và kiểm tra truy vấn
- An toàn, kiểm soát truy cập và các quy tắc kinh doanh làm cơ chế kiểm soát
Hội thảo: Xây dựng Luồng Insights Sản phẩm
- Phòng thực hành: Mô hình hóa một chỉ số sản phẩm, tạo các truy vấn hội thoại và xác thực kết quả
- Lắp ráp bảng điều khiển tự phục vụ và hướng dẫn cho người dùng
- Trình bày, phản hồi và kế hoạch hành động cho các bước tiếp theo
Tóm tắt và Các bước Tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết về các chỉ số và KPI của sản phẩm
- Kinh nghiệm sử dụng công cụ phân tích dữ liệu hoặc BI
- Nắm vững cơ bản về SQL là một lợi thế
Đối tượng tham gia
- Quản lý sản phẩm
- Nhà phân tích dữ liệu
- Data champions tại các đơn vị kinh doanh
Đánh giá (3)
Deepthi rất nhạy bén với nhu cầu của tôi, cô ấy có thể nhận biết khi nào nên tăng độ phức tạp và khi nào nên giữ lại và áp dụng một cách tiếp cận có cấu trúc hơn. Deepthi thực sự đã làm việc theo tốc độ của tôi và đảm bảo rằng tôi có thể tự sử dụng các chức năng/mô-đun mới bằng cách trước tiên hướng dẫn, sau đó để tôi tự tái tạo các mục. Điều này thực sự giúp củng cố kiến thức đào tạo. Tôi không thể hài lòng hơn với kết quả của khóa đào tạo này và với trình độ chuyên môn của Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Khóa học - IBM Cognos Analytics
Dịch thuật bằng máy
anh đã chuẩn bị rất kỹ - và anh ấy rất thân thiện
Oliver - Post CH AG
Khóa học - Splunk Fundamentals
Dịch thuật bằng máy
nhiều bài tập thực hành
Marcin - Narodowy Bank Polski
Khóa học - Splunk Data Administration
Dịch thuật bằng máy
