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コース概要
対話型分析の紹介
- 対話型分析とは何か、製品チームにとってなぜ重要か
- WrenAIの主要な機能と上位レベルアーキテクチャ
- WrenAIによって可能になる典型的な製品チームワークフロー
データソースの接続とアクセス
- サポートされているデータソースと取り込みパターン
- データアクセス、権限管理、マルチソース結合
- サンプルデータセットとサンドボックスのベストプラクティス
セマンティックモデリングとメトリクス標準化
- メトリクスレイヤーの設計と規範的定義
- 製品分析に使用できる再利用可能なメトリクスと次元の作成
- セマンティックモデルのバージョニングとガバナンス
自然言語からSQLへのワークフロー
- WrenAIがNLクエリをSQLに変換する方法と検証戦略
- 製品質問のためのプロンプトパターンとフォールバック
- 不明瞭さの処理、照会の明確化、意図デザイン
セルフサービスBIと埋め込みユースケース
- 製品チーム向けの対話型ダッシュボードとテンプレートの設計
- WrenAIを製品ワークフローと内部ツールに埋め込む
- セルフサービス分析の採用と影響の測定
品質、評価、ガードレール
- NLからSQLへの精度テストと検証スイートの構築
- ドリフト監視、データ品質信号、クエリ監査
- セキュリティ、アクセス制御、ビジネスルールガードレール
ワークショップ:製品インサイトフローの構築
- 手動実習:製品メトリクスをモデル化し、対話型クエリを作成し、結果を検証します。
- セルフサービスダッシュボードとユーザーガイダンスの組み立て
- プレゼンテーション、フィードバック、次ステップアクションプラン
まとめと次のステップ
要求
- 製品メトリクスとKPIの理解
- データ分析またはBIツールの経験
- SQLに関する基本的な知識があると有利です
対象者
- 製品マネージャー
- データアナリスト
- 業務部門のデータチャンピオン
14 時間
お客様の声 (3)
Abhi 氏は Alteryx の知識が非常に豊富で、内容を非常に明確に説明されました。私たちの目標を深く理解し、組織に関連する専用デモデータセットを作成された点は非常に印象的でした。トレーニングはよく構成され、適切なペースで進められ、質問の時間もしっかりと設けられていました。
Samuel Taylor - Manchester Metropolitan University
コース - Alteryx for Data Analysis
機械翻訳
ディープシーは私のニーズに非常に敏感で、複雑さを追加するタイミングと、より構造化されたアプローチを取るタイミングを見極めることができました。 ディープシーは本当に私のペースに合わせて働き、新しい機能やツールの使い方をまず見せてから自分で再現させてくれたことで、訓練が確実に身につきました。この訓練の結果とディープシーの専門知識には非常に満足しています!
Deepthi - Invest Northern Ireland
コース - IBM Cognos Analytics
機械翻訳
明確な説明と良い例があったので、自分の仕事に関連づけることができました。
Elaine Vermeulen - Sandoz BV
コース - Alteryx for Developers
機械翻訳