课程背景
在证券行业，数据是驱动业务决策、风险管控以及客户服务优化的核心要素。DeepSeek 作为一款强大的工具，能够帮助证券公司的券商总部和营业部人员高效处理和分析海量数据，挖掘数据价值，提升业务竞争力。陈则老师基于多年的数据分析和AI培训咨询经验，推出本次培训，旨在助力学员快速掌握利用 DeepSeek 辅助数据分析的方法与技巧，以便在实际工作中充分发挥该工具的优势。
课程收益
1.深入了解 DeepSeek 工具在证券数据处理与分析方面的独特功能，明确其在证券业务流程中的适用场景。
2.熟练掌握运用 DeepSeek 进行证券数据清洗、处理与分析的基本操作，大幅提高数据处理效率。
课程对象
券商总部的分析师、策略研究员、风险管理人员等。
课程大纲
第 1 章：DeepSeek 工具基础认知
1.1 DeepSeek 简介
1.1.1 DeepSeek 功能概述
介绍 DeepSeek 在自然语言处理和数据分析领域的主要功能，特别强调其在证券数据理解、智能分析建议、结果解读等方面的应用。
对比分析其与传统证券数据分析工具的差异，突出 DeepSeek 在处理复杂证券数据和提供创新性分析思路方面的优势。
1.1.2 适用场景分析
探讨 DeepSeek 在证券行业不同业务场景中的应用，如券商总部的市场趋势预测、营业部的客户行为分析、风险评估等。
结合证券行业实际案例展示，帮助学员理解在何种情况下使用 DeepSeek 能获得最佳效果。
1.2 DeepSeek基本操作
1.2.1 网页版与平替
详细演示DeepSeek的平替
1.2.2 界面介绍与基本操作
讲解 DeepSeek 的操作界面，包括各个功能模块的布局和作用，如数据输入区、分析指令输入框、结果展示区等。
演示基本操作，如证券数据导入（支持的文件格式及导入方式，如常见的 CSV 格式的交易数据文件）、简单指令输入与执行，让学员对工具操作有初步认识。
1.3 DeepSeek工具的提问技巧
1.3.1 编写指令的3个原则
1.3.2 挖掘指令的3个方法
1.3.3 编写指令的7种技巧
1.3.4 优化答案的6种模板
第 2 章：利用 DeepSeek 进行证券数据处理与分析
2.1 证券数据清洗与预处理
2.1.1 数据质量问题识别
分析证券行业常见的数据质量问题，如交易数据缺失、重复交易记录、错误的客户资产数据、数据不一致等在 DeepSeek 中的表现形式。
讲解如何利用 DeepSeek 的相关功能或指令，快速定位和标记这些问题数据。
2.1.2 清洗与预处理操作
演示使用 DeepSeek 进行证券数据清洗的具体操作，如删除重复交易记录、填充缺失的交易数据（根据数据特点选择合适的填充方法）、纠正错误的客户资产数据格式等。
介绍如何利用 DeepSeek 的智能建议，优化证券数据预处理流程，提高数据质量。
2.2 证券数据分析与洞察挖掘
2.2.1 数据分析指令运用
讲解 DeepSeek 中适用于证券数据分析的指令，如统计分析指令（计算股票收益率均值、中位数、标准差等）、数据筛选指令（根据特定条件筛选客户交易数据，如筛选某时间段内交易金额大于特定值的客户）、关联分析指令（分析股票价格与成交量的关联关系）等。
通过证券行业实际案例，演示如何根据分析目的选择和组合使用这些指令，对证券数据进行深入分析。
2.2.2 数据可视化与结果解读
介绍 DeepSeek 在证券数据可视化方面的功能，如生成股票价格走势折线图、客户资产分布饼图、不同板块股票涨幅柱状图等常见图表的方法。
讲解如何解读可视化结果，从图表中挖掘证券数据背后的信息和趋势，为投资决策、客户服务等提供依据。
第 3 章：DeepSeek 证券数据分析案例实操
3.1 实际案例分析
3.1.1 案例背景与数据介绍
选取一个具有代表性的证券行业实际数据分析案例，如某券商营业部客户投资行为分析，介绍案例背景、业务目标和所涉及的数据字段含义，如客户交易金额、交易频率、持仓股票种类等。
分析该案例中数据的特点和潜在问题，为后续利用 DeepSeek 分析做铺垫。
3.1.2 DeepSeek 分析过程演示
按照证券数据分析流程，逐步演示使用 DeepSeek 对案例数据进行处理和分析的全过程。
详细讲解每一步操作的目的和所运用的 DeepSeek 功能，以及如何根据分析结果提出针对性的业务建议，如针对不同投资行为的客户制定个性化服务策略。
3.2 学员实操与指导
3.2.1 实操任务布置
为学员布置类似的证券数据分析实操任务，提供相关证券数据和分析要求，要求学员运用所学的 DeepSeek 知识和技能完成数据分析。
明确实操任务的时间限制和重点考核内容，确保学员有针对性地进行操作。
3.2.2 指导与答疑
在学员实操过程中，教师进行现场指导，解答学员在操作过程中遇到的技术问题和分析思路困惑。
组织学员进行小组交流，分享操作经验，共同解决遇到的问题。
授课老师
陈则 office软件及数据分析实战顾问
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
