Schița de curs
Introducere în analiza conversațională
- Ce este analiza conversațională și de ce este importantă pentru echipele de produs
- Capacitățile cheie ale WrenAI și arhitectura de nivel înalt
- Fluxurile de lucru tipice ale echipelor de produs activate de WrenAI
Conectarea surselor de date și accesul
- Surse de date suportate și modele de ingesție
- Acces la date, permisiuni și îmbinări multi-sursă
- Cele mai bune practici pentru seturile de date exemplu și sandboxing
Modelare semantică și standardizarea metricilor
- Proiectarea unui strat de metrici și definiții canonice
- Crearea de metrici și dimensiuni reutilizabile pentru analiza produselor
- Versiunea și guvernanța modelului semantic
Fluxuri de lucru de la limbaj natural la SQL
- Cum traduce WrenAI interogările NL în SQL și strategiile de validare
- Modele de solicitare și soluții alternative pentru întrebările despre produs
- Gestionarea ambiguității, întrebări de clarificare și proiectarea intențiilor
BI autoservire și cazuri de utilizare integrate
- Proiectarea panourilor de bord conversaționale și a șabloanelor pentru echipele de produs
- Integrarea WrenAI în fluxurile de lucru ale produsului și în instrumentele interne
- Măsurarea adoptării și a impactului analizei autoservire
Calitate, evaluare și mecanisme de control
- Testarea acurateței NL-to-SQL și construirea suitelor de validare
- Monitorizarea derapajelor, semnalelor de calitate a datelor și auditul interogărilor
- Siguranță, controlul accesului și mecanisme de control bazate pe reguli de afaceri
Atelier: Construirea unui flux de informații despre produs
- Laborator practic: modelarea unei metrici de produs, crearea de interogări conversaționale și validarea rezultatelor
- Asamblarea unui panou de bord autoservire și a ghidului utilizatorului
- Prezentări, feedback și planuri de acțiune pentru următorii pași
Rezumat și următorii pași
Cerințe
- Înțelegerea metricilor și KPI-urilor de produs
- Experiență cu instrumente de analiză a datelor sau BI
- Familiaritate de bază cu SQL este benefică
Publicul țintă
- Manageri de produs
- Analiști de date
- Susținători de date în unități de afaceri
Mărturii (4)
Abhi are cunoștințe excelente despre Alteryx și a explicat lucrurile foarte clar. A înțeles obiectivele noastre și a creat seturi de date demo personalizate, relevante pentru organizația noastră, lucru care a fost foarte impresionant. Training-ul a fost bine structurat și desfășurat într-un ritm potrivit, cu timp alocat pentru întrebări.
Samuel Taylor - Manchester Metropolitan University
Curs - Alteryx for Data Analysis
Tradus de catre o masina
Deepthi a fost foarte atentă nevoilor mele, ea știa când să adauge straturi de complexitate și când să se împiedice și să adopte o abordare mai structurată. Deepthi a luat cu adevărat în considerare ritmul meu de lucru și s-a asigurat că am reușit să folosesc noile funcții/unelte pe cont propriu, întâi prin demonstrație, apoi lăsându-mă să recrez elementele cu propria mea mânu, ceea ce a ajutat enorm la încorporarea instruirii. Nu ar putea fi mai mulțumit de rezultatele acestei instruire și de nivelul de experiență al lui Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curs - IBM Cognos Analytics
Tradus de catre o masina
el era bine pregătit - și este foarte simpatizant
Oliver - Post CH AG
Curs - Splunk Fundamentals
Tradus de catre o masina
A utilizat exemple bune, ritmul antrenamentului a fost adecvat și s-au acoperit cele mai importante aspecte
David - McGraw Hill
Curs - Data Preparation with Alteryx
Tradus de catre o masina
