2025年，deepseek的开源掀起了AI狂欢，AI+BI也成了让数据分析师最为津津乐道的话题，那么，AI+BI到底能不能真正改变商业决策方式？有没有好用的数据分析ai工具？这值得认真讨论。

一、数据分析ai工具能做什么

在以前，商业智能（BI）一直是企业数据化运营的重要支撑工具，帮助管理者通过报表和可视化了解企业的运行状态，回顾关键指标的变化，支撑战略决策。

不过，随着数据规模不断扩大、业务变化越来越快，传统BI基于固定模型和规则生成洞察的方式，也逐渐遇到了一些新的挑战——比如应对突发情况的反应速度，处理非结构化信息的能力，以及更前瞻性的决策辅助需求。

这时，数据分析ai工具的加入，给BI开辟了新的方向：

这种进化让企业从“经验驱动决策”迈向“数据驱动决策”，甚至部分场景实现“机器驱动决策”。

二、九数云数据分析ai工具

1、AI助理—让业务更轻松的使用BI

在传统的数据分析流程中，数据处理常常是一个复杂且耗时的过程。分析师需要根据需求编写查询语句、进行数据筛选、分类汇总，这些步骤往往既繁琐又容易出错。尤其当面对海量数据时，效率更是一个巨大的挑战。

比如我们想要进行多条件判断时，往往需要编写一长串的IF函数

而这只是我们众多分析步骤当中的一步；九数云数据分析ai工具的AI助理功能就是为了减少这部分的工作，让用户可以用自然语言处理数据，帮助用户完成原本需要多步处理的数据分析工作：

举个例子：在分析各个店铺的销售流水表单时，我们想知道销售额排名前五的店铺是哪五个

在没有AI助理的时候，我们需要经过以下步骤

1、对各个店铺的数据进行分组求和

2、筛选出销售额为前五的店铺

3、制作柱形图

但在有数据分析ai工具——九数云AI助理的情况下，我们只需要输入：销售额排名前五的店铺是哪些，就自动做好了以上步骤，我们只需点击应用即可

这样，业务人员在使用数据的时候就能更加简单，不会被数据处理的过程绊住脚而导致数据闲置。同时上面的公式框，展示了AI基于自然语言理解生成的fdax语言，便于我们及时看到是否有逻辑错误

2、AI诊断——让数据直接给出业务指导

数据处理好之后，这些数据代表的到底是什么意思？这需要很深的行业knowhow能力，且往往是导致数据分析师和业务分层的重要原因，既数据分析师不了解业务，业务不懂数据，从而导致数据分析了，但最终并没有用上

举个例子，假设我们想要诊断近期的成交金额趋势是否健康。我们通常会需要依赖以下的手动分析步骤：

这些步骤不仅需要深入的行业经验，还需要时间来分析和总结，任何遗漏都可能影响最终的决策。

而数据分析ai工具恰巧可以弥补这一点：AI具有很强的信息抓取能力+内容处理能力，可以比我们思考的更加全面而深入

数据分析ai工具——九数云的AI诊断功能，通过接入deepseek大模型思维链，让用户可以通过投喂给AI行业knowhow，如：

AI诊断模型即可学习该知识，并结合数据结果进行判断，生成结论：

如此实现了“大模型+小模型”、“专家脑+数据脑”的共生共融；同时，企业的内卷又可以上一个新高度了：

3、AI智能报告

除了以上两个点之外，在传统工作流中，做一份完整的数据报告往往是一个非常痛苦的过程。 业务人员通常需要：

不仅过程极其耗时，而且很容易遗漏重要信息、洞察深度不足，最终做出来的报告要么“堆砌数据”，要么“只有表象没有洞察”，很难真正支撑决策。

数据分析ai工具——九数云的AI智能报告功能，正是针对这个痛点设计的。它可以让用户只用一句话，就生成一份结构完整、内容专业、洞察深入的数据分析报告。 具体来说，它能做到：

比如，只需向AI下达指令：“生成2024年年度销售报告”，系统就能全自动完成核心指标提取、趋势分析、数据解读、报告撰写和图表设计，让原本需要几天的工作，缩短到几分钟。