AI做数据分析是指利用人工智能技术，如机器学习、自然语言处理等，对海量数据进行自动化的分析、挖掘和预测，从而发现数据中隐藏的模式、趋势和关联。它不仅仅是传统数据分析方法的延伸，更是一种效率和深度的提升，帮助企业在复杂的商业环境中做出更明智的决策。掌握 AI做数据分析，对于希望在高增长型企业中提升自身价值的专业人士来说，至关重要。

一、明确AI数据分析的目标

在开始使用 AI做数据分析 之前，首先需要明确分析的目标。常见的目标包括：

• 描述现状：通过数据可视化和统计分析，清晰地了解数据的分布、趋势和异常情况。
• 诊断原因：利用AI技术，找出导致指标变化的驱动因素，例如销售额下降的原因。
• 预测未来：使用机器学习模型，预测未来的销售量、客户流失率、市场需求和价格等。
• 做分类/评分：对客户进行分类，例如判断客户是否会流失、是否存在欺诈行为等。
• 聚类分群：将客户、商品或行为模式进行分群，以便进行个性化营销和服务。

在确定目标后，可以用一句话清晰地描述出来，例如：“使用历史订单数据预测下个月各类商品的销量”。

二、AI数据分析的标准流程

标准的 AI做数据分析 流程通常包括以下五个步骤：

1. 数据收集

从各种数据源（如数据库、Excel表格、日志文件、埋点数据和第三方接口）收集数据。确保数据的字段含义清晰，并覆盖完整的业务周期。

2. 数据清洗与预处理

这是 AI做数据分析 中至关重要的环节，AI技术在此可以发挥巨大作用。包括：

• 处理缺失值：填充缺失的数据或删除包含缺失值的记录。
• 处理异常值：识别并处理异常的数据点，例如超出正常范围的销售额。
• 处理重复值：删除重复的记录，避免影响分析结果。
• 格式一致化：统一日期、货币等数据的格式。
• 类型转换：将类别变量转换为数值变量，例如使用One-Hot编码。
• 归一化/标准化：对数值进行缩放，以便某些模型更好地处理。

现在有很多AI驱动的数据清洗工具，可以自动识别异常值、格式错误并提供修复建议。

3. 数据探索与可视化（EDA）

通过可视化手段，探索数据的特征和关系。常用的方法包括：

• 看分布：使用直方图、箱线图等了解数据的分布情况。
• 看关系：使用散点图、相关系数矩阵、热力图等分析变量之间的关系。
• 看时间趋势：使用折线图、移动平均等观察数据随时间的变化趋势。

可以使用自然语言与AI助手交互，例如：“帮我画出近12个月GMV趋势并标出异常点”，AI会直接生成相应的查询和图表。

4. 选择AI/ML方法并建模

根据分析任务的类型，选择合适的AI/ML方法。常见的任务类型和对应的模型包括：

• 连续值预测（销量、金额）：线性回归、随机森林回归、XGBoost、神经网络。
• 二分类（是否流失、是否欺诈）：逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost、SVM、神经网络。
• 多分类（品类预测等）：决策树、随机森林、神经网络。
• 客户/行为分群：K-Means聚类、层次聚类、大数据聚类算法。
• 时间序列预测：ARIMA、LSTM、Prophet、时间序列ML模型。
• 文本数据（评价、工单）：NLP：TF‑IDF + 分类器、BERT、LSTM等。

建模的步骤包括：划分训练集/验证集/测试集，训练模型，使用交叉验证和指标（准确率、召回率、F1、AUC、R²、MAE等）评估模型，以及调整参数和进行特征工程，直到模型达到可接受的性能。

目前许多云平台和BI工具提供AutoML（自动建模）功能，可以直接选择目标字段和特征字段，让系统自动训练和比较模型。

5. 解释结果并落地到业务

解释模型的结果，例如使用特征重要性、SHAP值等来了解哪些变量对预测结果影响最大。将预测结果与实际数据进行可视化对比，评估不同场景下的效果。最后，将模型部署到生产环境中，例如进行实时/批量评分（如每日运行流失名单），或将预测值嵌入到仪表盘中。

三、利用九数云BI提升AI数据分析效率

九数云BI是一款高成长型企业首选的SaaS BI工具，它能够有效提升 AI做数据分析 的效率。九数云BI 整合了数据处理、分析、可视化和AI功能，助力企业实现数据驱动的决策。

1. 简化数据准备

九数云BI 支持连接多种数据源，包括数据库、Excel、API等，方便用户快速导入数据。内置的数据清洗功能可以帮助用户轻松处理缺失值、重复值和异常值，确保数据质量。

2. 智能化数据探索

九数云BI 提供了丰富的可视化图表，用户可以通过拖拽的方式快速创建报表和仪表板。更重要的是，九数云BI 集成了AI助手，用户可以使用自然语言提问，例如“分析各地区销售额占比”，AI助手会自动生成图表，并提供分析洞察。

• 自然语言分析：通过自然语言提问，快速获取数据洞察，无需编写复杂的SQL语句。
• 智能图表推荐：根据数据类型和分析目标，自动推荐合适的图表类型，提高数据可视化效率。
• 异常检测：自动识别数据中的异常值，帮助用户快速发现潜在问题。

3. 自动建模与预测

九数云BI 内置了AutoML功能，用户只需选择目标字段和特征字段，系统会自动训练和比较多个机器学习模型，并选择最优模型进行预测。这大大降低了 AI做数据分析 的门槛，让非专业人士也能轻松构建预测模型。

• 拖拽式建模：无需编写代码，通过简单的拖拽操作即可完成模型构建。
• 自动参数调优：系统自动优化模型参数，提高预测准确率。
• 模型评估与部署：提供丰富的模型评估指标，方便用户选择最优模型，并将其快速部署到生产环境中。

4. 报告生成与分享

九数云BI 可以自动生成数据报告，并支持多种格式导出，方便用户与团队成员共享分析结果。通过九数云BI，企业可以快速构建数据驱动的决策体系，提升运营效率。

总结

AI做数据分析 已经成为企业提升竞争力的关键手段。通过明确分析目标、掌握标准流程，并借助九数云BI 等强大的工具，企业可以从海量数据中挖掘出有价值的洞察，从而做出更明智的决策。如果您想了解更多关于九数云BI的信息，可以访问九数云官网（www.jiushuyun.com)，免费试用体验。