上門AI教學課程內容
課程簡介
Julius AI 是一個以 AI 協助資料分析的資料分析平台，主打「免寫程式、自然語言提問、即時產出洞察與圖表」，適合不想寫程式但需要做數據分析的商業與行政人員。
本課程為兩小時精華班，帶領學員快速掌握 Julius AI 的核心功能、操作流程與提示技巧，能快速把 Excel、CSV 等資料轉化為圖表與決策建議，大幅縮短分析工時。
課程目標
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瞭解 Julius AI 定位與適用場景，知道哪些分析任務適合用 Julius AI 處理。
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熟悉工作空間介面、資料上傳與連接資料源的基本操作。
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掌握以「自然語言」提問的技巧，讓 AI 能更準確回應所需要的分析內容。
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能使用 Julius AI 產出圖表、表格、摘要與簡易報告。
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初步理解如何把 Julius AI 串入日常工作流程，例如報表產出、問卷分析與營運觀察。
課程大綱
1. 認識 Julius AI 與資料分析新方法
2. 帳號與介面操作入門
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登入與工作空間簡介。
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建立專案、命名與資料管理概念。
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常用功能區塊：聊天式分析區、資料區、輸出區介紹。
3. 資料匯入與基礎整理
4. 自然語言提問技巧（Natural-language Query）
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把「模糊需求」轉成「可執行問題」：例如「分析銷售趨勢」→ 「列出各月營業額、成長率與最高成長月份」。
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常見分析指令：比較、過濾、分組、排序、計算百分比與比例。
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如何追問與修正：讓 AI 調整條件、補充欄位、換算單位或排除異常值。
5. 產出圖表與洞察
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用一句話指令讓 Julius AI 產出：柱狀圖、折線圖、圓餅圖與表格。
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挑選適合的圖表類型對應分析目的（趨勢、分布、比較）。
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如何要求 AI 同時附上「簡要解讀」，讓圖表更有敘事力。
6. 實戰案例演練（範例場景）
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商業報表應用：月營收、產品別銷售、客戶貢獻分析。
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問卷資料分析：滿意度分佈、開放式意見整理與關鍵詞提取。
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營運觀察應用：存貨、活動成效或使用者行為等指標觀察。
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每一類場景都帶領學員實際操作一次「上傳資料 → 提問 → 產出圖表與摘要」的完整流程。
7. 進階應用與工作流程整合
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如何在工作空間中保存多輪分析流程，方便未來重複使用或微調。
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協作與分享：團隊成員如何共同檢視與討論同一份分析結果。
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如何與 R / Python / SQL 等工具配合：在 Julius AI 進行探索性分析後，再用程式語言做深度處理與自動化。
8. Q&A 與常見陷阱提醒
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常見錯誤：資料格式不正確、問題太模糊、欄位名稱不一致。
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如何提高 AI 回覆品質：提供背景、明確定義、分步拆解。
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安全與隱私考量：建議不傳敏感機密資料，並了解平台的使用條款。
適合對象
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不想寫程式、但需要做資料分析的人：行銷、營運、銷售、行政、人資、創業者。
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已有基礎分析能力，希望提升效率、快速產出探索性分析與報告者。
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企業內部希望用 AI 工具協助整理報表、問卷與營運資料的團隊。
學習成果
課程結束後，學員應能：
