课程大纲

对话式分析简介

  • 什么是对话式分析,以及它对产品团队的重要性
  • WrenAI 的关键功能与高层架构
  • WrenAI 为产品团队启用的典型工作流程

数据源连接与访问

  • 支持的数据源与数据摄取模式
  • 数据访问、权限管理与多源连接
  • 示例数据集与沙盒环境的最佳实践

语义建模与指标标准化

  • 设计指标层与规范定义
  • 创建可重用的指标与维度,用于产品分析
  • 语义模型的版本控制与治理

自然语言转SQL工作流程

  • WrenAI 如何将自然语言查询转化为SQL及验证策略
  • 产品问题的提示模式与回退机制
  • 处理模糊性、澄清问题与意图设计

自助式BI与嵌入用例

  • 为产品团队设计对话式仪表板与模板
  • 将 WrenAI 嵌入产品工作流程与内部工具
  • 衡量自助式分析的采用率与影响

质量、评估与防护措施

  • 测试自然语言转SQL的准确性并构建验证套件
  • 监控漂移、数据质量信号与查询审计
  • 安全性、访问控制与业务规则防护措施

工作坊:构建产品洞察流程

  • 实践操作:建模产品指标,创建对话式查询并验证结果
  • 组装自助式仪表板与用户指南
  • 演示、反馈与下一步行动计划

总结与后续步骤

要求

  • 了解产品指标和KPI
  • 具备数据分析或BI工具的使用经验
  • 对SQL有基本了解更佳

受众

  • 产品经理
  • 数据分析师
  • 业务部门中的数据倡导者
 14 小时

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