Dürüst çerçeveleme vs. yanıltıcı

Aynı grafik, dört farklı başlık. Grafik Helios'un çeyreklik gelirini gösteriyor. Q4, Q3'e kıyasla %4 artarken, geçen yılın Q4'üne göre %6 düşüşte; yeni müşteri büyümesi iki çeyrektir yavaşlıyor.

Dürüstçe çerçevelenmiş başlığı seç: Karşılaştırmasını açıkça söyleyen ve ters eğilimi gizlemeyen başlık. Diğer üçü belirli çerçeveleme hataları yapıyor: seçmeci karşılaştırma, desteklenmeyen nedensellik veya dalgalı bir seriyi rahatlatıcı bir anlatıya düzleştirme.

Hangi başlık dürüst olan?

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Veri Analistleri için AI

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Teoriyi etkileşime dönüştürün, interaktif egzersizlerimizden biriyle

Egzersize başla

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Veri Analistleri için AI

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

11 reviews

Kursa Ücretsiz Başla

Set up your AI-augmented analyst toolkit. Learn where AI fits across the five-stage analysis cycle, master the GCSE prompting framework for turning vague asks into actionable recommendations, and choose the right way to connect AI to your data: flat files, MCP, or a governed semantic layer.

Exercise 1: The AI-augmented analyst Exercise 2: Get to know The Daily Grind Exercise 3: Same prompt, different answer Exercise 4: Writing prompts that work Exercise 5: Pick a prompt apart with GCSE Exercise 6: Vague vs. structured prompt Exercise 7: Connecting to your data Exercise 8: Flat file, MCP, or semantic layer?Exercise 9: Context unlocks meaning

Move from raw data to insights you can defend. Interrogate data quality for fuzzy duplicates, missing values, and impossible timestamps; enrich raw fields with AI as both doer and advisor; then find insights worth chasing across trends, distributions, differences, and outliers, and verify each one before it reaches a stakeholder.

Exercise 1: The interrogation phase: data quality Exercise 2: What can AI flag on its own?Exercise 3: Interrogate the coffee shop data Exercise 4: Interrogate the AI's deduplication Exercise 5: Enriching your data Exercise 6: Extract intents from support tickets Exercise 7: Doer or advisor?Exercise 8: Finding insights you can trust Exercise 9: Where would you start exploring?Exercise 10: Drill into a finding

Turn findings into dashboards and stories that land. Compress dashboard discovery and prototyping from weeks to an afternoon, tailor data stories to the audience and decision in front of you, and protect against polished-but-wrong output with the S.P.O.T. verification framework.

Exercise 1: AI ile panolar oluşturma Exercise 2: Röportajlardan kullanıcı öykülerine Exercise 3: Prototiple ve yinele Exercise 4: AI ile veri hikayeleri anlatma Exercise 5: Aynı veri, iki hikâye Exercise 6: Dürüst çerçeveleme vs. yanıltıcı

Geçerli egzersiz

Exercise 7: CFO için hikâye Exercise 8: Doğrulanabilirlik ve güven Exercise 9: Bunu hangi S.P.O.T. kontrolü yakalar?Exercise 10: Bu sayı doğru gibi mi hissettiriyor?Exercise 11: Cilalı ama hatalı gösterge panelini bul

Run a complete AI-first analysis on Board and Beyond, a US retail chain. Audit data quality, identify the enrichments a category manager would actually use, surface and verify a headline finding, build a dashboard that backs an expansion decision, and deliver a one-paragraph story to leadership.

Exercise 1: Capstone Project: Board and Beyond Exercise 2: Get to know Board and Beyond Exercise 3: Which mess can't wait?Exercise 4: What would a category manager actually use?Exercise 5: Verify a headline finding Exercise 6: Where should we expand?Exercise 7: Tell the story to leadership Exercise 8: Congratulations!Exercise 9: Bonus: Data Analysis with Snowflake Cortex