与其说是替代，不如说是搭配干活。把AI大模型的能力运用到分析数据的各个环节。
一、 数据获取与清洗环节
- 数据抽取
AI可以做到自动从数据库、API、文件系统获取数据，生成 ETL 代码（比如，用自然语言描述需求直接生成 SQL）。 -
实际上，Text2SQL已经是很火的一个AI落地方向，但是，AI毕竟不能背锅，不能百分百准确，有时候存在虚构的数据，还是需要人工去审核一下AI生成的SQL语句，以及提取出的结果。 - 智能清洗
AI大模型可以帮我们一键识别并修复缺失值、异常值、重复值，效率提升 300%（如 Qwen-Agent 将预处理时间从 80% 压缩至 30%） - 格式转换
AI可以自动处理非结构化数据（文本、图像）转为结构化分析格式，支持多模态数据融合，这个确实省事！
二、基础分析与可视化
- 统计分析
AI可以调用python pandas、numpy库，自动完成描述性统计、相关性分析、假设检验，生成分析报告框架。有了初步的框架后，人工进行校验，就能提高数据分析报告的效率。 - 可视化生成
AI根据分析结果推荐最佳图表类型，自动美化（如从 "请展示销售趋势" 到完整仪表盘），如果不满意，还可以直接用自然语言告诉它：更换配色、新增xxx指标。 - 报表自动化
以上步骤如果都跑通了的话，AI可以将传统 "筛选数据→写公式→做图表→写报告" 的数小时工作压缩至 5 分钟内！
三、初级建模与预测
- 模型选择
AI根据数据特征推荐最合适的算法（如分类、回归、聚类），这个真的很实用！因为很多时候，我们面对会不知道选择哪种方法更合适，AI能帮助我们进行一些选择。当然，选完了以后，模型是否合适，还是需要人工去审核和把关的！ - 自动训练
一键式模型训练、自动参数选择、评估，输出准确率、AUC 等指标，注意！我说的是初级建模，高级的比如调参技巧，还是需要人工介入的。 - 趋势预测
基于历史数据自动识别模式并预测未来趋势（如销量、用户增长）
五、日常报表与监控
- 周期性报告
按日 / 周 / 月自动生成固定格式报表，支持邮件定时发送，这个可能纯用AI还达不到，但调用MCP等工具，就可以很轻松的达到。 - 异常检测
实时监控指标波动，自动识别异常并预警，这个之前也能做到，有了AI以后就是开发工作量减少了。 - 指标追踪
自动维护 KPI 仪表盘，支持自然语言查询 "为什么这个月转化率下降？"这个很重要！因为读懂数据，才体现了分析师的分析能力。当我们能观察到哪些数据有些“不对劲”的时候，问一下AI，它就能给你一些思路。
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