Schulungsübersicht
Einführung in die Konversationsanalyse
- Was ist Konversationsanalyse und warum ist sie wichtig für Produktteams?
- WrenAI-Kernfunktionen und hochrangige Architektur
- Typische Produktteam-Workflows, die durch Wren AI ermöglicht werden
Verbinden von Datenquellen und Zugriff
- Unterstützte Datenquellen und Ingestionsmuster
- Datenzugriff, Berechtigungen und Multi-Source-Joins
- Best Practices für Beispiel-Datensätze und Sandboxing
Semantisches Modellieren und Standardisierung von Metriken
- Entwurf einer Metrikenschicht und kanonische Definitionen
- Erstellung wiederverwendbarer Metriken und Dimensionen für Produktanalysen
- Versionierung und Governance des semantischen Modells
Workflows von Natürlichsprache zu SQL
- Wie WrenAI NL-Abfragen in SQL übersetzt und Validierungsstrategien implementiert.
- Aufforderungsmuster und Alternativen für Produktfragen
- Behandlung von Unklarheiten, Aufklärungsfragen und Intent-Design
Self-Service-BI und eingebettete Anwendungsfälle
- Entwurf von Konversations-Dashboards und -Vorlagen für Produktteams
- Einbindung von Wren AI in Produktworkflows und interne Tools
- Messung der Akzeptanz und des Impakts von Self-Service-Analysen
Qualität, Bewertung und Schutzmechanismen
- Testen der NL-zu-SQL-Akcuratheit und Erstellen von Validierungssuiten
- Überwachung von Drift, Datenqualitätssignale und Abfrageaudits
- Sicherheit, Zugangskontrolle und Geschäftregeln-Schutzmechanismen
Workshop: Erstellen eines Produktkenntnis-Workflows
- Praktisches Labor: Modellieren einer Produktmetrik, Erstellen von Konversationsabfragen und Validierung der Ergebnisse.
- Zusammenstellen eines Self-Service-Dashboards und Benutzeranleitungen
- Präsentationen, Feedback und Aktionsempfehlungen für die nächste Phase.
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ein Verständnis von Produktmetriken und KPIs
- Erfahrung mit Datenanalyse- oder BI-Tools
- Grundlegende Kenntnisse in SQL sind hilfreich
Zielgruppe
- Produktmanager
- Datenanalysten
- Datenchampions in Geschäftseinheiten
Erfahrungsberichte (5)
Deepthi war sehr empfänglich für meine Bedürfnisse, sie konnte erkennen, wann sie zusätzliche Komplexität hinzufügen und wann sie zurückhaltend sein und einen strukturierteren Ansatz verfolgen sollte. Deepthi hat wirklich in meinem Tempo gearbeitet und sicher gestellt, dass ich die neuen Funktionen/Tools selbstständig einsetzen kann, indem sie mir zunächst gezeigt hat, wie es geht, und mich dann selbst nachbauen ließ. Dies half enorm bei der Vertiefung des Trainings. Ich bin extrem zufrieden mit den Ergebnissen dieses Trainings und mit Deepthis Fachwissen!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Kurs - IBM Cognos Analytics
Maschinelle Übersetzung
Praktische Übungen mit unseren Daten
Marcel Richard - Lang Energie AG / Osterwalder Zurich AG
Kurs - Business Intelligence and Data Analysis with Metabase
Teilen Sie ein Beispiel für eine Anwendung
Kurs - Alteryx for Data Analysis
Maschinelle Übersetzung
Sehr klar und verständlich dargestellt und erklärt
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
Kurs - Alteryx for Developers
Maschinelle Übersetzung
Lineare Regression - der Algorithmus zur Vorhersage von Trends
Vincent Ko - UBS
Kurs - Data Preparation with Alteryx
Maschinelle Übersetzung