教学目标
知识目标
- 了解AI在数据分析中的应用
- 掌握数据预处理和特征工程的基本概念
- 熟悉常用AI数据分析工具的功能特点
能力目标
- 能使用AI工具进行数据分析
- 能生成数据可视化图表
- 能撰写专业的数据报告
情感目标
- 培养数据驱动决策的意识
- 提升数据分析的兴趣和信心
- 增强对AI工具辅助分析的信任
教学内容
1
导入（5分钟）
分析传统数据分析的痛点，如数据量大、分析复杂、耗时等，引出AI在数据分析中的优势。
2
数据分析基础知识（10分钟）
讲解数据分析的基本流程，包括数据收集、数据预处理、数据清洗、特征工程、建模分析和结果可视化等环节。
3
AI数据分析工具介绍（10分钟）
介绍Tableau、Power BI、Python的Pandas库、Excel的AI功能等工具，对比各自的特点、适用场景和优缺点。
4
AI数据分析演示（15分钟）
演示使用AI工具进行数据分析的全过程，包括数据导入、数据清洗、特征提取、模型选择、数据分析和结果可视化等步骤。
5
数据可视化技巧（15分钟）
讲解如何选择合适的图表类型（如柱状图、折线图、饼图、散点图等）来展示不同类型的数据，以及如何优化图表的视觉效果。
6
报告生成实践（20分钟）
给定一份销售数据，让学员使用AI工具进行分析，生成可视化图表，并撰写一份简洁明了的数据报告，教师巡回指导。
7
小结（5分钟）
总结本节课学习的AI数据分析与报告生成技巧，强调AI工具在提升数据分析效率和决策质量方面的优势，鼓励学员在工作中应用。
教学资源
PPT课件
课程讲解用PPT
数据样例
分析用数据样例
演示视频
工具使用演示视频
实践任务书
数据分析实践任务书
课程导航
课后任务
1. 使用AI工具分析一份销售数据，生成可视化图表。
2. 根据分析结果撰写一份简洁明了的数据报告。
3. 尝试使用不同的AI数据分析工具，比较它们的分析能力和效率。
教师提示
数据分析是企业决策的重要依据，使用AI工具进行数据分析时，要注意数据的质量和可靠性。AI生成的分析结果需要结合业务知识进行解读和验证，确保分析结论的准确性和实用性。同时，要注意保护数据分析中的敏感信息，避免泄露公司机密或个人隐私。