Kurzusleírás
Bevezetés a beszélgetésalapú elemzésbe
- Mi a beszélgetésalapú elemzés és miért fontos a termékcsapatok számára
- A WrenAI kulcsképességei és magas szintű architektúrája
- A Wren AI által lehetővé tett tipikus termékcsapat-munkafolyamatok
Adatforrások csatlakoztatása és hozzáférés
- Támogatott adatforrások és betöltési minták
- Adathozzáférés, engedélyek és többforrásos illesztések
- Ajánlott eljárások mintadatkészletekhez és homokozóhoz
Szemantikus modellezés és metrikastandardizálás
- Metrikaréteg tervezése és kanonikus definíciók
- Újrahasználható metrikák és dimenziók létrehozása termékelemzéshez
- A szemantikus modell verziókezelése és irányítása
Természetes nyelv-SQL munkafolyamatok
- Hogyan fordítja le a WrenAI a természetes nyelvi lekérdezéseket SQL-re és ellenőrzési stratégiák
- Kérdésminták és visszaesési lehetőségek termékkérdésekhez
- Kétértelműség kezelése, tisztázó kérdések és szándéktervezés
Önkiszolgáló BI és beágyazott használati esetek
- Beszélgetésalapú irányítópultok és sablonok tervezése termékcsapatoknak
- Wren AI beágyazása termékmunkafolyamatokba és belső eszközökbe
- Az önkiszolgáló elemzés bevezetésének és hatásának mérése
Minőség, értékelés és korlátozások
- NL-SQL pontosság tesztelése és ellenőrzési csomagok létrehozása
- Elcsúszás, adatminőség jelek és lekérdezés-naplók figyelése
- Biztonság, hozzáférés-vezérlés és üzleti szabályok korlátozásai
Műhelymunka: Termékbehatás-folyamat létrehozása
- Gyakorlati labor: termékmetrika modellezése, beszélgetésalapú lekérdezések létrehozása és eredmények ellenőrzése
- Önkiszolgáló irányítópult és felhasználói útmutató összeállítása
- Bemutatások, visszajelzések és következő lépések tervezése
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- A termékmetrikák és KPI-k ismerete
- Tapasztalat adatelemzésben vagy BI eszközökben
- Alapfokú SQL ismeret előnyös
Célközönség
- Termékmenedzserek
- Adatelemzők
- Üzleti egységekben dolgozó adatértékesítők
Vélemények (3)
Abhi kiváló ismerettel rendelkezik az Alteryx területén, és nagyon világosan magyarázott. Megértette a céljainkat, és olyan egyedi demó adatkészleteket hozott létre, amelyek relevánsak voltak a szervezetünk számára, ami lenyűgöző volt. A képzés jól strukturált volt, megfelelő tempóban zajlott, és időt szántak a kérdésekre is.
Samuel Taylor - Manchester Metropolitan University
Kurzus - Alteryx for Data Analysis
Gépi fordítás
Deepthi nagyon jól érezte meg igényeimet, tudta, mikor kell bővíteni a összetettséget és mikor inkább rendezett módon haladjon tovább. Deepthi valóban a saját tempómban dolgozott velem, és biztosította, hogy képes legyek önállóan használni az új funkciókat/eszközöket. Először bemutatta őket, majd engedte, hogy én ismétlém meg őket, ami nagyon segített a tananyag beillesztésében. Nem lehetne elégedettebb a képzés eredményeivel és Deepthi szakmai tudásával!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Kurzus - IBM Cognos Analytics
Gépi fordítás
Tiszta magyarázatok jó példákkal, amelyekkel összehasonlíthatom a saját munkaéletemet.
Elaine Vermeulen - Sandoz BV
Kurzus - Alteryx for Developers
Gépi fordítás
