四月上旬新内容速递丨技术深潜、图表进阶与AI热词

春意正浓,学习升温!四月上旬更新聚焦技术拓展、图表新解、AI热点与实战任务,助你在数据探索之路上步步为营,智取未来!

一、场景应用精选

【热力图】数据的“温度计”与分布探测器》→热力图在业务分布与浓度识别中的实战应用。
【数析课堂】排序法:业务人员的“数据理线器”》→排序法助力业务数据梳理,提升分析效率。
【关系图】解锁数据背后的“隐形网络”与关联密码》→关系图在复杂关联分析中的深度应用。
【数析课堂】让数据开口说话:职场人的“图形法”生存指南》→图形法职场实战指南,轻松驾驭数据表达。

二、技术经验分享

降维打击!Smartbi仪表盘隐藏ECharts玩法大揭秘》→解锁仪表盘高阶玩法,用ECharts实现可视化降维创新。
“数”转乾坤:数据转换规则变形记》→深入数据转换规则,掌握数据变形与流转的核心技巧。

三、AI知识更新

【AI每日一学】简要介绍一下最近AI圈很火的“养龙虾”话题》→每日一学,快速理解AI圈热门话题“养龙虾”。
【AI每日一学】讲一下最近AI圈很火的“养龙虾”话题中一直被提及的skill》→深度解析“养龙虾”中的关键技能概念,紧跟AI前沿。

四、全新素材上线

指标元素动态图(二)》→新增指标动态图素材,丰富仪表盘视觉表现力。

五、官方通知更新

2026年「月更日志」社区更新合集 3.1 - 3.31》→回顾三月社区更新动态,掌握平台最新进展。
春日如约而至:2026年第一季度任务通关排行榜请查收!》→揭晓Q1任务通关榜单,激励持续学习与挑战。

六、任务持续上线

【AI知识巩固】简要介绍一下最近AI圈很火的“养龙虾”话题》→追踪AI圈最新热词,轻松入门“养龙虾”现象。
【图表应用】热力图:数据的“温度计”与分布探测器》→学习热力图制作,让数据热度一目了然。
【BI知识闯关】降维打击!Smartbi仪表盘隐藏ECharts玩法大揭秘》→实战闯关,巩固仪表盘隐藏技能。
【数析课堂】排序法知识巩固》→掌握排序分析法,梳理数据层级关系。
【图表应用】关系图:挖掘数据背后的“隐形关系网”》→学习关系图绘制,发现数据间的隐秘关联。
【BI知识闯关】重生之如何找SQL看数据不对问题(上)》→SQL排错实战,提升数据校验能力。
【BI知识闯关】“数”转乾坤:数据转换规则变形记》→闯关巩固数据转换规则应用。
【AI知识巩固】讲一下最近AI圈很火的“养龙虾”话题中一直被提及的skill》→深入“养龙虾”背后的技能概念,拓展AI认知。
【数析课堂】图形法知识巩固》→强化图形化分析方法,让数据表达更直观。

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[AIChat] 【AI每日一学】什么是AI素养?如何培养自己的AI素养?

动态中心 发表于 2025-6-6 13:43
发表于 2025-6-6 13:43:32

麦粉们,AI学习计划已经来到了第七天!


        过去六天,咱在企业 AI 落地知识里一路“打怪升级”,解锁了不少实用技巧。但工具再牛,没人会用也白搭。所以今天,咱把目光转回自身,聊聊人咋驾驭 AI 这头“科技猛兽”。


        先来个小考验,检验大家的学习成果。三天内全对的前三名,20 麦豆抱回家!答案就在昨天的[组织中AI技术的应用等级划分]里,赶紧找找~


AI知识小问答(知识巩固)


1、"工具应用"级AI最适合处理以下哪种场景?


A. 医疗影像诊断


B. 股市趋势预测


C. 基础客服问答


D. 跨领域生态整合


2、某车企用AI实现生产线设备自主协同,属于哪个应用等级?


A. 流程优化


B. 决策增强


C. 系统自治


D. 生态重构


3、开发医疗专属诊断模型需进入哪个实施阶段?


A. 提示词阶段


B. 知识库阶段


C. 模型微调阶段


D. 行业模型阶段


 


        好啦,问答环节先告一段落。现在咱们来聊聊一个超重要的话题——当企业好不容易拥有了 AI 系统,怎么才能让团队真正把它用得得心应手呢?这就好比你给团队配备了一辆超级跑车,可如果大家不会开,那这车也只能在车库里积灰。而要开好这辆“AI 跑车”,就需要一项关键的底层能力——AI 素养。接下来,咱们就一起深入了解一下 AI 素养的内涵以及养成它的独家秘籍:


 


什么是AI素养?如何培养自己的AI素养?(今日学习)


1.什么是AI素养?


        AI素养是指个体对人工智能(AI)相关知识、技能、态度和价值观的综合理解与运用能力。它包括对AI基本概念、技术原理的了解,能评估AI技术的影响,具备运用AI工具解决问题的能力,以及关注AI伦理和社会问题等方面


 


2. 以下是培养自己AI素养的一些方法:


学习AI基础知识:


通过在线课程、书籍等资源,学习AI的基本概念,如机器学习、深度学习的原理,了解常见的AI算法和模型结构,掌握数据处理、特征工程等基础技术。


 


实践AI应用:


尝试使用AI工具和平台,如开源的机器学习框架,参与AI相关的项目或竞赛,通过实际操作加深对AI的理解和应用能力。


 


关注行业动态:


订阅相关的科技媒体、博客,参加AI研讨会、讲座,及时了解AI领域的最新研究成果、技术突破和应用案例,把握行业发展趋势。


 


培养批判性思维:


在接触AI信息时,要批判性地分析其优缺点和潜在影响,思考AI在不同场景下的适用性,以及可能带来的伦理、社会问题。


 


跨学科学习:


AI与多学科交叉融合,可学习计算机科学、数学、统计学、心理学等相关学科知识,拓宽视野,提升综合素养,更好地理解和应用AI技术。

发表于 2025-6-6 22:27:15
答案:CCD
打赏人数1麦豆 +20 收起 理由
Smartbi社区管理员 + 20 太棒了,给你32个赞,么么哒

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发表于 2025-6-8 17:42:14
答案:CCD
打赏人数1麦豆 +20 收起 理由
Smartbi社区管理员 + 20 骚年,我看好你哦

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