Julius AI 資料及數據分析 課程

實體AI教學課程內容

課程簡介

Julius AI 是一個專注於「資料分析 × 自然語言對話」的 AI 數據分析平台，任何人都不需要寫程式，只要上傳資料並用口語提問，就能快速產出統計摘要、圖表與洞察。
本課程為「兩小時精華班」，專注於 Julius AI 的實務操作：從資料上傳、提問設計、視覺化產出，到如何把分析結果轉化為可行動的決策建議，讓學員在短時間內掌握一套完整的 AI 資料分析工作流程。

課程適合不想寫程式但需要做數據分析的商業、行銷、營運、人資與行政人員，也適合已有資料背景但希望提升探索性分析效率的資料分析師或數據工作者。

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課程目標

• 理解 Julius AI 的定位與常見應用場景（商業報表、銷售分析、問卷、營運資料等）。

• 熟悉 Julius AI 工作空間介面、資料上傳與專案管理。

• 掌握「自然語言提問」技巧，讓 AI 能精準回應分析需求。

• 能獨立使用 Julius AI 產出圖表、統計摘要與初步分析報告。

• 初步理解如何把 Julius AI 整合進日常工作流程，例如日常報表、會議簡報與決策支持。

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課程大綱

1. 認識 Julius AI 與資料分析新範式

• Julius AI 是什麼？與 Excel、BI 工具與傳統 Data Analyst 工作的差異。

• 核心特色：免寫程式、自然語言對話、即時分析與圖表生成。

• 常見適用場景：商業報表、銷售與營運分析、問卷與文檔資料分析等。

2. 帳號與介面快速上手

• 註冊／登入方式與帳號方案簡介（免費與付費功能差異）。

• 工作空間介面導覽：聊天區、資料區、輸出與圖表區。

• 建立專案與命名規則，為後續操作建立清晰結構。

3. 資料匯入與基礎整理

• 支援格式：CSV、Excel、Google Sheets、試算表等，並自動解析欄位。

• 上傳資料與檢查欄位類型、標題是否正確。

• 讓 Julius AI 理解語境：「這是銷售報表」、「這是問卷答案」或「這是營運指標」。

4. 自然語言提問技巧（Prompt for Data Analysis）

• 把「模糊需求」轉為「可執行問題」範例：

  • 「看看銷售好不好」→「列出各月營業額、成長率與最高成長月份」。

• 常見分析指令：過濾、分組、排序、比較、計算比例與百分比。

• 進階提示：如何限定條件、排除異常值、要求詳細說明與統計量。

5. 圖表與視覺化產出

• 用一句話指令要求圖表：折線圖（趨勢）、柱狀圖（比較）、圓餅圖（分佈）、散點圖等。

• 如何選擇合適圖表類型，搭配「文字解讀」增加敘事力。

• 調整圖表細節與重新生成（例如：改變時間週期、欄位映射）。

6. 實戰案例演練（多元場景）

• 商業報表示範：

  • 月營收、產品別銷售、客戶貢獻與成長率分析。

• 問卷與使用者資料：

  • 滿意度分佈、開方意見整理、關鍵字與主題提取。

• 營運與內部指標：

  • 存貨、活動成效、使用者行為等簡單指標觀察與異常點偵測。

• 每一場景都帶領學員完成「上傳資料 → 提問 → 產出圖表 → 整理重點結論」的完整流程。

7. 進階工作流程與整合應用

• 保存多輪分析流程，方便未來重複使用或微調。

• 在 Julius AI 上做探索性分析，再與 R / Python / SQL 等工具銜接進行深度建模與自動化。

• 協作與分享：團隊如何共用工作空間、檢視圖表與討論結果。

8. 常見問題、陷阱與 Q&A

• 常見錯誤：資料格式不正確、欄位名稱混淆、問題太模糊。

• 提升回覆品質技巧：提供背景、明確定義、分步拆解指令。

• 安全與隱私提醒：建議不傳機密資料、了解平台使用條款與資料保留政策。

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適合對象

• 不想寫程式但需要做數據分析的人：行銷、營運、銷售、行政、人資、創業者。

• 已有基礎資料能力，希望加快探索性分析速度、提升報告產出效率的資料分析師或業務資料負責人。

• 企業團隊希望用 AI 工具協助整理報表、問卷與營運資料，減少純手動 Excel 處理時間。

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學習成果

課程結束後，學員應能：

• 獨立在 Julius AI 建立專案、上傳資料並開始對話式分析。

• 以自然語言提問完成常見分析（趨勢、比較、分組、簡單統計）。

• 產出圖表與簡易報告，並整理成可向主管或團隊彙報的重點結論。

• 將 Julius AI 養成日常分析工具，大幅縮短資料整理與初步分析階段的時間。