流程

1. 数据准备

  • 清洗（去重、补缺失、修格式）
  • 结构化（表格、时间序列）
  • 描述性统计（均值、分布、异常）

2. AI辅助分析

  • 自然语言问数据
  • AI生成分析代码（Python/R/SQL）
  • 自动生成图表

3. 洞察提炼

  • 相关性与因果
  • 趋势与拐点
  • 异常与机会

4. 报告输出

  • 图表+结论
  • 建议+风险

工具

  • 对话式数据分析
  • 传统BI+AI（Power BI Copilot）
  • Python+AI编码

建议

AI能处理技术细节，但业务理解仍需人来。把要分析什么、为什么分析想清楚，AI才能帮上忙。