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AI是一个非常聪明的助理，只要我们学会它的语言，不断地调教它、指导它、命令它，它就会准确理解我们的意图，然后高效地把结果交付给我们。
有时候，它可能会理解错了我们的意思，但出错了可能并不是它的错，有可能是我们的提问不够专业、不够精准，没有掌握它懂的语言。所以，学会与AI沟通、向AI提问将会变得越来越重要。
有人就会问了：AI会不会取代分析师的工作？我的答案是：会！
会取代只会工具的分析师；不会取代逻辑思维好、分析思路清晰、懂业务的分析师。相反，对这部分分析师来说，AI就是福音，它可以解放我们使用工具的时间，让我们从处理和分析数据中脱离出来，真正专注于高价值的业务洞察和策略输出工作上。
目前，AI已经能帮我们解决很多数据分析场景了，这些场景包括：写SQL取数、缺失值和异常值处理、数据清洗、基本统计分析、预测模型、方差分析、相关性分析、聚类分析、用户分类、可视化展现等。
不久的将来，我们很可能不再需要数据分析工具（Excel/Sql/Phthon等），清晰的逻辑思维以及精准的提问能力才是最重要的。
今天我们就来测试一下，AI对数据分析的取代已经到了什么程度。
01
案例背景和分析思路
举个例子，我们有一个M公司的Excel表，其中包含了7月1日到8月31日的GMV数据。7月份M公司没有活动，8月份做了一个促销活动，我们需要分析8月份的促销活动有没有效果。
按照我们以前讲的思路，做任何分析和事情之前，都要先梳理清楚框架和思路。对促销活动效果的分析，同样不例外，我们将其拆解为5个过程。
（1）检查有无缺失值。
（2）画出GMV变化趋势曲线。
（3）进行基本的统计分析，计算均值、方差、中位数等。
（4）初步得出分析结论。
（5）进行方差分析，判断差异是否显著。
这5个过程全部交给AI，我们测试一下AI能否完成这项工作。整个过程我给AI发出的指令和实现的功能如下图所示。
02
用AI检查有无缺失值
选择一款AI大模型工具，通常需要在“数据分析”功能里，上传Excel格式或CSV格式的表，向AI发出如下提问：
你是一名数据分析师，请先检查数据是否存在缺失值
AI给出回答如下：无缺失值。回答正确！
03
用AI画出GMV变化趋势曲线
在第一步的基础上，我继续向AI发出如下提问：
请先画出折线图，分析数据变化趋势
AI的回答如下：不仅生成了曲线图，而且还提供了图表的下载链接。
为了进一步测试AI的可视化能力，我让AI对折线图进行美化和调整，向AI发出如下提问：
请改变线条的颜色为蓝色；将线条加粗一倍；显示数据标签；用平滑线展示；将底色设置为淡灰色。
AI的回答如下：效果真的可以，对我们意图的识别已经非常精准了，可视化的调整能力也非常优秀！
继续测试AI的可视化能力，我让AI对7月和8月的数据区分颜色，向AI发出如下提问：
对7月和8月的曲线进行颜色区分；7月用蓝色展示；8月用红色展示。
AI的回答如下：7月变成了蓝色，8月变成了红色。准确执行命令，做图能力超越了很多专业分析师！
04
用AI进行基本的统计分析
接下来，让AI开展基础的统计分析，我向AI发出如下提问：
请分别计算7月和8月GMV的平均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差
AI的回答如下：准确进行了计算，在展现形式上稍差，我指导AI用表格形式展现。
为了展现得更加直观，我让AI将上文的文字转化为表格形式，向AI发出如下提问：
请用表格的形式输出，行表示月份
AI的回答如下：准确将文字转化为了表格，表格的转化能力优秀！
继续测试AI对表格的操纵能力，我继续对AI发号施令，让AI对行和列进行转置，向AI发出如下提问：
请对行和列进行转置
AI的回答如下：果真将行和列转换过来了！
05
用AI进行初步分析得出结论
接下来，让AI分析8月份的活动有无效果，向AI发出如下提问：
7月没有活动，8月开展了一场活动，请分析8月的活动是否有效果，并给出结论。
AI的回答如下：
“根据GMV数据分析，8月的活动似乎在一定程度上提升了销售表现，但要全面评估活动的效果，还需要结合更多的市场和财务数据进行综合分析”。
令我意外的是，AI给出了一个模糊的、不太肯定的回答，这点值得肯定，代表它的统计能力也很强大。
很多新手分析师在这个时候都很容易犯错，直接给出：“8月活动有效果”的结论。
06
用AI进行方差分析，判断显著性
为了进一步判断8月的活动是否真的有效果，我们还要判断差异的显著性，这就需要开展方差分析了。
我继续向AI发出如下提问：
请进行方差分析，判断8月份的活动是否有效果，计算F值、F Crit值、P值
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