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榮耀標識DeepSeek等AI產品如何重塑數據分析師的工作
以 ChatGPT 和 DeepSeek 為代表的 AI 產品在數據分析領域從工作影響、可替代場景、效率提升等方面重塑數據分析師工作，分析師需調整重點、加強人機協作以適應 AI 時代保持競爭力。
近年來，以ChatGPT為代表的AI產品正在深刻改變數據分析領域的工作方式。這個春節又被DeepSeek刷屏，這些智能工具不僅能夠自動化處理海量數據，還能通過機器學習算法發現數據中的潛在規律，為決策提供支持。每個崗位都要思考自己當前的工作哪些是可以被AI取代的，哪些是可以利用好AI工具提升效能的，如果不學習接受新技術，先不說會不會被AI取代，但至少會被擅長使用工具的可以更高效輸出的人取代。以數據分析為例，
一、AI工具對數據分析工作的影響
在數據處理環節，AI工具已經能夠自動完成數據清洗、格式轉換、缺失值處理等基礎工作。傳統數據分析師需要花費大量時間進行的數據預處理工作，現在可以通過AI工具快速完成，且準確率更高。在數據分析階段，AI算法能夠自動識別數據特征，建立預測模型，并生成初步的分析報告。
在報告生成方面，AI工具可以根據分析結果自動生成可視化圖表和文字說明，大大減少了人工操作的時間。這些技術進步使得初級數據分析師的工作內容發生了顯著變化，他們需要將更多精力投入到業務理解和策略制定中。
案例：使用AI生成數據可視化圖表
假設你有一份銷售數據，包含日期、產品類別、銷售額等字段，想要生成每月銷售額的趨勢圖。你可以使用以下prompt：
Prompt 1: “請幫我生成一張折線圖，展示2023年1月到12月每月銷售額的變化趨勢。X軸為月份，Y軸為銷售額。”
Prompt 2: “請幫我生成一張柱狀圖，比較不同產品類別在2023年的總銷售額。X軸為產品類別，Y軸為銷售額。”
Prompt 3: “請幫我生成一張餅圖，展示2023年各季度銷售額占比。”
AI工具可以根據你的prompt自動生成相應的圖表，并允許你進一步調整顏色、字體等細節。
二、AI可替代的初級數據分析場景
數據清洗和預處理工作是最容易被AI替代的領域。AI工具可以自動識別數據中的異常值、重復值，并進行標準化處理。在基礎統計分析方面，AI能夠快速完成描述性統計、相關性分析等常規任務。
對于固定模式的報表生成工作，AI工具可以根據預設模板自動更新數據，生成標準化的分析報告。這些工作原本是初級數據分析師的主要任務，現在可以由AI工具高效完成。
案例：使用AI進行數據清洗
假設你有一份客戶數據，其中包含缺失值、重復值和格式不一致的問題。你可以使用以下prompt：
Prompt 1: “請幫我清洗這份客戶數據，處理缺失值、重復值和格式不一致的問題。”
Prompt 2: “請將’日期’列統一格式為YYYY-MM-DD，并刪除重復的客戶記錄。”
Prompt 3: “請將’年齡’列中的缺失值填充為平均值。”
AI工具可以自動識別數據中的問題，并按照你的指示進行清洗。
三、數據分析師如何利用AI提升效率
數據分析師可以將重復性工作交給AI工具處理，自己專注于業務理解和分析框架設計。通過與AI工具協作，分析師可以快速驗證多個分析假設，提高工作效率。在模型優化方面，分析師可以利用AI工具進行參數調優和模型選擇，提升分析結果的準確性。
數據分析師應該主動學習AI工具的使用方法，將其轉化為提升工作效率的助手。通過人機協作，分析師可以將更多時間投入到高價值的分析工作中，為企業創造更大價值。
案例：使用AI進行模型優化
假設你正在構建一個預測客戶流失的模型，你可以使用以下prompt：
Prompt 1: “請幫我優化這個客戶流失預測模型，嘗試不同的算法和參數組合，并給出最優模型的性能指標。”
Prompt 2: “請幫我分析這個模型的特征重要性，并解釋哪些因素對客戶流失影響最大。”
Prompt 3: “請幫我生成這個模型的ROC曲線和混淆矩陣，并解釋模型的預測效果。”
AI工具可以自動進行模型訓練和優化，并生成相應的評估結果和解釋。
四、總結
面對AI技術的快速發展，數據分析師需要及時調整工作重點，提升業務理解能力和戰略思維能力。未來的數據分析工作將更加注重人機協作，分析師需要學會與AI工具共同工作，發揮各自的優勢。只有不斷學習和適應新技術，數據分析師才能在AI時代保持競爭力。加入星球，數據產品求職、學習交流
本文由人人都是產品經理作者【數據干飯人】，微信公眾號：【數據干飯人】，原創/授權 發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。
題圖來自Unsplash，基于 CC0 協議。
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