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ai課程工具

【課程背景】
 2025年科研與咨詢領域將全面依賴智能化工具完成數據采集、分析建模、報告生成及策略制定。然而，業務端人員普遍面臨工具應用能力不足、數據整合效率低、行業適配分析薄弱等問題。本課程聚焦國內免費AI工具組合，結合近兩年真實案例，幫助學員快速掌握智能工具在科研報告撰寫、行業分析、風險評估等場景中的實戰技能，提升決策效率與商業價值轉化能力。

【課程收益】
 熟練應用國內免費AI工具完成數據抓取、清洗、建模及可視化;從趨勢洞察到成本核算，構建完整的科研與咨詢分析框架;基于2023~2024年真實商業案例，學習頭部企業智能化轉型路徑;通過分組演練，輸出可執行的行業適配方案與風險評估報告。

【課程對象】
 品牌咨詢顧問、數智化研究員、技術營銷經理、知識產權分析師。無需編程經驗，適合從“工具小白”到“進階用戶”的轉型期人員。

【課程大綱】
一、2025行業趨勢洞察與工具應用基礎
1、宏觀趨勢分析
2025年全球科技競爭焦點
國內政策對行業的影響
案例：新能源汽車補貼退坡對蔚來、小鵬的沖擊
AI工具在趨勢預測中的角色（工具：百度指數+文心一言趨勢推演）
課上演練1：使用百度指數抓取“生成式AI”搜索熱度，生成趨勢簡報
2、行業影響因子拆解
技術突破對行業的顛覆性影響
案例：字節跳動AIGC在廣告投放中的降本增效
消費者行為變遷的數據捕捉（工具：騰訊問卷+Quick BI可視化）
競品動態監控方法論
案例：瑞幸咖啡通過爬蟲工具監控星巴克新品輿情
二、智能工具在科研報告中的全流程應用
1、數據采集與清洗
公開數據源挖掘（工具：國家統計局API、艾瑞數據工廠）
非結構化數據處理
案例：用八爪魚采集小紅書美妝評論生成詞云
數據合規性邊界
案例：滴滴數據安全事件對行業的影響
2、AI輔助報告撰寫
結構化框架生成（工具：文心一言“報告大綱”功能實操）
數據可視化技巧
案例：華為2023年報用Quick BI制作動態圖表
規避AI內容同質化
案例：對比ChatGPT與文心一言的行業分析差異
課上演練2：分組使用文心一言生成“智能家居行業報告”框架并互評
三、咨詢分析策略制定與風險評估
1、競爭格局推演
波特五力模型的AI工具實現
案例：小米生態鏈競爭分析
成本效益核算自動化（工具：Excel+阿里云函數計算）
時間規劃中的關鍵路徑法
案例：比亞迪新車研發周期壓縮30%的路徑
2、風險評估與預案
政策風險預警
案例：教培行業“雙減”政策的連鎖反應
技術替代性分析
案例：OpenAI Sora對短視頻行業的潛在沖擊
危機公關模擬（工具：微熱點輿情監測+預案生成）
課上演練3：模擬特斯拉剎車事件，輸出輿情應對策略與成本測算
四、行業適配案例實戰與成果輸出
1、前行者案例拆解
品牌咨詢：泡泡瑪特IP運營的AI粉絲畫像分析
技術營銷：海爾智慧家庭場景的消費者行為預測模型
知識產權：大疆無人機專利布局的AI輔助分析報告
2、分組*挑戰
任務：為指定行業（如新茶飲）輸出包含數據采集、分析、策略的完整報告
工具包：文心一言（分析）、百度統計（數據）、Canva（呈現）
評審標準：數據準確性、策略可行性、AI工具使用深度

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