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AI Learning

AI 数据分析

用 AI 把数据变洞察

📊AI 数据分析

AI 数据分析

用 AI 把数据变洞察

👤适合:技术/业务分析/运营
⏱️4-6周
📊中级

用 AI 处理 CSV/SQL/日志,自动生成清洗代码、EDA、图表与业务结论,让人专注决策与验证。


30秒快速体验

上传 CSV/Excel,问业务问题,要求 AI 输出图表 + 结论 + 建议。

这是本周订单 CSV,帮我:1) 数据概览;2) 生成 3 张核心图;3) 结论与建议(发现-证据-建议);4) 展示代码以便复核。

几步就能从原始表到图表与结论,适合做周报/复盘。


你将学会什么

在这个教程中,你将学会:

  • 用 AI 生成清洗脚本和数据字典
  • 用自然语言生成 SQL/图表与 EDA 要点
  • 按“发现-证据-建议”结构输出业务结论
  • 用自动化推送周报,保留代码/假设便于审阅


后续章节总览

按大章节快速预览,直接跳到你想学的部分。

Section
基础准备

AI 在数据分析的提效点与基本流程

3阅读/图文
进入 基础准备
Section
分析与可视化

描述统计 + 图表计划 + 解释

3阅读/图文
进入 分析与可视化
Section
落地与治理

周报/数据卡片定时推送

4阅读/图文
进入 落地与治理
Section
进阶实践

如何描述数据 + 任务,让 AI 输出更稳

2阅读/图文
进入 进阶实践

常见问题

需要编程基础吗?
不需要。AI 可以生成 Python/SQL 代码,你只需描述需求、审阅结果。但理解代码逻辑有助于发现问题。
适合什么类型的数据?
CSV、Excel、SQL 表、日志、API 返回的 JSON 都可以。关键是数据有明确字段和业务含义。
如何保证数据安全?
敏感数据先脱敏再上传;优先使用企业私有模型;避免输出原始敏感字段;关键报表人工复核。
AI 分析结果可靠吗?
AI 擅长快速出图和发现模式,但需人工验证假设、交叉核对数据、抽样检查计算过程。