AI数据分析与可视化培训内容

。### AI数据分析与可视化培训内容概述

结合当前AI技术与数据素养培养的需求，AI数据分析与可视化培训以“数据分析全流程AI化”为核心主线，聚焦大语言模型（LLM）在数据处理、可视化及智能应用中的实践，以下是典型培训内容的梳理：

一、课程设计主线

以“数据全流程AI赋能”为核心，将AI技术融入数据分析的关键环节（数据清洗、特征提取、图表生成、深层关联挖掘），通过“案例演示+工具实操+个性化应用”的模式，实现“从理论到实践、从通用到定制”的能力提升[6] 。

二、核心培训模块

1. AI辅助数据预处理与可视化生成

内容：讲解国产大语言模型（如DeepSeek、豆包、文心一言）在数据分析全流程的应用，覆盖数据清洗（去除重复/异常值）、特征提取（识别关键数据维度）、图表生成（将数据转换为直观图形）等环节。

案例演示：以“某电商销售数据可视化”为场景，演示如何通过大语言模型快速完成“原始数据→清洗后数据→可视化图表”的全流程，例如用自然语言指令让模型生成“月度销售额折线图”或“地区销量柱状图”[6] 。

1. 多模型工具实操演练

组织学生分组体验不同大语言模型的特性，针对性提升可视化技能：

DeepSeek：凭借精准的自然语言交互能力，自动生成Python代码并优化图表样式（如调整配色、添加标注）；

豆包：以轻量化界面实现“一键式”可视化分析（上传数据后直接生成图表）；

文心一言：结合知识图谱技术，辅助挖掘数据深层关联（如分析“用户购买行为”与“地域文化”的潜在联系）[6] 。

三、延伸应用：个性化AI助手部署

内容：指导学生通过CherryStudio快速部署基于DeepSeek的智能助手，并加载个人知识库（如课程笔记、数据分析案例）。

特点：该助手将伴随学生整个大学阶段，随知识库的丰富不断进化，不仅能辅助完成数据分析与可视化任务，还能“记住”学生的学习习惯（如常用图表类型、数据偏好），真正实现“一课建设，多期受益”[6] 。

四、补充：学术研究中的AI赋能（可选）

部分培训（如高校教师培训）会拓展AI在学术研究中的数据分析与可视化应用，包括：

AI辅助科研数据清洗与可视化（如处理实验数据、生成论文图表）；

利用AI挖掘数据深层规律（如通过知识图谱分析文献引用关系）[5] 。

总结

AI数据分析与可视化培训的核心是“AI工具+数据思维”的融合，通过大语言模型简化数据处理流程，提升可视化效率，同时培养学生“用AI解决实际问题”的能力。其目标不仅是让学生“会用AI做可视化”，更要让他们“懂如何用AI做出有效的可视化”（如选择合适的图表类型、挖掘数据背后的故事）。