课程大纲

对话分析入门

  • 什么是对话分析,为什么它对产品团队很重要
  • WrenAI 的核心功能和高层架构
  • Wren AI 支持的典型产品团队工作流程

数据源连接与访问

  • 支持的数据源和摄取模式
  • 数据访问、权限管理和多源连接
  • 样本数据集和沙盒环境的最佳实践

语义建模与指标标准化

  • 设计指标层和规范定义
  • 为产品分析创建可重用的指标和维度
  • 语义模型的版本控制和治理

自然语言到SQL的工作流程

  • WrenAI如何将自然语言查询转换为SQL及验证策略
  • 产品问题的提示模式和回退机制
  • 处理歧义、澄清问题和意图设计

自助式BI与嵌入式用例

  • 为产品团队设计对话式仪表板和模板
  • 将Wren AI嵌入产品工作流程和内部工具
  • 衡量自助分析的采用率和影响力

质量、评估与防护机制

  • 测试自然语言到SQL的准确性并构建验证套件
  • 监控漂移、数据质量信号和查询审计
  • 安全性、访问控制和业务规则防护机制

研讨会:构建产品洞察流程

  • 动手实验:建模产品指标,创建对话式查询并验证结果
  • 组装自助式仪表板和用户指南
  • 演示、反馈和下一步行动计划

总结与下一步

要求

  • 了解产品指标和关键绩效指标(KPI)
  • 具备数据分析或商业智能(BI)工具的使用经验
  • 对SQL有基本了解者优先

受众

  • 产品经理
  • 数据分析师
  • 业务部门的数据负责人
 14 小时

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