“AI+BI 时期，数据分析何去何从？” 跟着大模子的兴起，AI 与 BI 的会通为数据分析范畴注入了新的活力。斟酌词，这是否意味着传统的数据分析已不关要紧？在新期间的海潮下，咱们该如何正确强劲数据分析的试验与价值？

悦目模子出死后，它雄壮的问答功能被诈骗到了五行八作，是以好多厂商在BI的基础上研发了ChatBI居品，新期间的加抓，如实不得不承认AI与BI的陆续给数据分析带来了新的视角。好多东谈主关于AI的清楚，即是智能化，是以面前好多东谈主都认为数据分析依然变得大约甚而依然被替代了？有了AI+BI，数据分析就收场了。

这是一个误区，一个好多东谈主都说不清的误区。

BI大家很了了了，它最中枢的价值，是匡助企业快速看清数据。在传统状况下，业务部门每每为了得到一份报表，浮滥数天甚而数周时分，拉取数据、清洗数据，然后用excel制作可视化图表。有了BI用具，通过仪容盘展现和自动化的统计功能，大幅减少了数据整理和展示的时分资本，这个责任服气大家依然很了了了，这里就不伸开细述了。

然而咱们如实也要看到BI的局限，数据展示不错告诉咱们“发生了什么”，比如某地区销售额下跌了，或者居品的某个功能点击量增多了。但它并不可报恩“为什么”和“接下来该若何办”。天然，有的仪容盘甚而连发生了什么也只怕说了了。

咱们再来看chatbi，你不错径直发问“某居品的退货率是些许”、“上周的销售额是些许”，大模子会飞速生成甩手并将甩手反映给你，甚而也不错展示出一些图表。看上去AI似乎依然帮咱们完成了“分析”责任，但实质上，这依然是基于现存数据的大约反映。

如何会通我说的这段话，咱们不错来看个较为具体的例子。

要是一家互联网公司但愿优化告白投放计策，咱们不错使用ChatBI发问：“哪个告白的ROI最高？”，系统会快速复返数据，这里复返的数据是基于依然进行加工好的数据谋划或者数据甩手。看似谜底径直又清醒，但为什么这个告白遵循好？高ROI是否是因为投放量小？等问题是分析的中枢，要是有些数据依然被狡计，ChatBI不错快速帮你取到终末甩手，然而这些问题到底应该看什么谋划，进一步应该作念哪块的分析，这个ChatBI并不会告诉你，意见与想路需要你自行惩办。

有的东谈主会说，这个很大约，让ChatBI把这些谋划都算好一次性给你不就不错了，这个和BI的仪容盘把所罕有据展示出来莫得任何互异，要是总共的分析都有固定的套路，那么总共的企业在数据诈骗这件事上就不应该有分袂，总共的数据分析师都应该是一个水平，然而从试验来看，这王人备是无法竣事的。

进一步说，AI在面前来看，天然好多企业都在不停更新期间，他们能竣事的是减少AI的幻觉，但不是透顶惩办幻觉，是以当失去专科东谈主士的数据把控，数据甩手的可靠性即是一个极大的问题。天然AI用具的输出还超过依赖于数据输入的质地，要是企业的数据不无缺、不准确，或者问题自己界说不清，AI的输出甩手很可能误导决策。

误导决策这件事，在有的场景下关于企业来说即是致命的，因为商用，是以应该慎之又慎。

数据分析的终极意见，是为业务决策提供依据。它不仅热心发生了什么，更遑急的是要从数据中了解为什么会发生，异日会若何，以及咱们应该若何作念。从居品的功能来看，BI和AI的中枢价值在于晋升遵循，而数据分析的价值在于优化决策。这两者是互补斟酌，而非替代斟酌。

关于AI+BI的居品定位，咱们应该明确他们属于竣事数据分析的一种用具，AI是愈加速速、高效的用具，然而要是认为它能竣事智能化，那么不错先反想下面前企业是否依然有填塞丰富且高质地的智能化决策数据进行输入，模子的“想考”能力，是基于它的学习能力，是以咱们是否领有填塞多的数据供模子学习，这个是在中始终内都很难惩办的问题。

天然AI的使用是不是就不需要能力了，我以为谜底是含糊的。

如何发问很遑急，模子的报恩是基于你的发问，那么如何发问即是一门“期间”，这个和咱们普通说的需求难提相同，要是问题问得不合，那么模子输出的谜底就绝不测旨。比如，你问“哪个告白点击率高”，得到的谜底仅仅数字，但要是你问“高点击率的告白是否带来了滚动？”这即是一个比拟复杂的分析问题了，要是模子报恩你了，记着停驻来好好想考是不是对的。

BI用具匡助咱们更快地看清数据，AI用具让咱们更轻便地得到谜底，但它们都无法代替的确的数据分析责任。这小数是总共企业都应该明确强劲的。

数据分析严格来说是一种惩办决策，因为好多时候并不可只针对某一个格外具体的点进行分析，企业关于数据诈骗的需求应该愈加系统化、体系化，愈加深刻。

学习数据分析，不是为了操作用具，而是为了从数据中看到灵验的信息，“灵验”是多元的，是复杂的，用具不错让咱们愈加高效、快速看见，但不可让咱们径直挈领提纲。

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