AI齐能搓SQL了，数据分析师该咋办？谜底是：让AI作念形容性统计，你来作念久了分析。从0级深度（单维度对比、同比环比）到1级深度（多维度交叉、孝敬率诡计）开云体育，这些"浅活"十足不错丢给AI自动化；但从2级深度运行，业务界说（什么叫"质地过关"？）、数据整合、测试联想，AI无法替代你的业务判断；3级深度需要可控实验考证假定，4级深度则要监控长期效应、识别反复出现的系统性问题。

好多同学齐在忧虑：AI齐能搓SQL了，我该咋办？虽然是让AI作念形容性统计，你来作念久了的数据分析了。

不当器具东谈主，不是数据东谈主好多年的标语吗！

那到底什么是“久了的数据分析？”

陈老诚用倒序的边幅，先看什么叫“浅”。 哪些很浅的分析，不错凯旋丢给AI。之后当然知谈，何如按部就班。

0级深度‍

最浅的分析，等于单维度作念对比。比如分析为啥功绩没达标，用公司维度一双比，发现：5个分公司，有2家没达标。此时，论断等于：“因为2个分公司没达标，是以功绩没达标”

虽然，这时辰还不错量化每个分公司的影响。

比如：诡计每个分公司差距，看其牵扯了几许全体功绩（如下图）

这是最浅的分析了。

给定口径（比如固定的日报、周报），跑数，诡计同比环比，这个太符合AI干了，况且十足不错走自动化剧本

1级深度

比单维度有深度的，虽然是2+个维度沿途看。

比如分析功绩为啥没达标？产物、用户、分公司等维度，齐拉出来作对比，看哪个维度互异大（如下图）

收敛，A、C、E三个分公司卖不好，背后可能有同样原因：他们齐是甲产物的主要销售地，而甲产物作念烂了……

这种相干，不错通过两个维度交叉对比发现，如下图所示，先展示分公司互异，找到共同点：甲产物占比高。

计共筹划异动时，哪个维度孝敬大；诡计每个子筹划的异动孝敬占比，也不错丢给AI作念，惟有写好逻辑，AI生成python跑一遍就出扫尾，每个月能省超越多的事（如下图）

2级深度

如若想进一步久了分析，不错追问：为啥甲产物会作念烂？这时会有更多假定，比如：

竞品价钱更低收敛！到这一步，得罢手你的AI外包想法。

因为：“产物质地不外关”，什么叫质地？什么叫过关？AI不见得和你的客户，你的业务判辨一致。

推测质地，不错从产物质能、成就等硬件角度（需要二手贵府网罗），也不错从用户体验、口碑等角度（需要调研/舆情数据蚁集），你得先业务说明，把规规矩下来。

同理，啥叫“不行”，得找到参照物，不错参照我方的上一代产物，或竞争敌手同期产物进行对比此时，你要一个个把推论、促销、产物质地等身重量化，理清分析逻辑（如下图）才气股东多个开首数据整合，才有更久了分析。

这里AI无法替代你，最多给你些“常见问题念念路”

3级深度

如若咱们真找到了问题源流，那么：

有这个原因的时辰，问题存在

莫得这个原因的时辰，问题隐没双方齐建造，才气称之为“真确的源流”，因此如若只作念到2级深度，通常时常会反问：“那是不是我换个包装/降个价/换个案牍，它功绩就能好啊”说这话的同期，口吻中好充满了不信任。

此时闭幕问题的最佳看法，等于：安排一次测试。

比如价钱问题，不错就近找个节日，安排一次节日促销，动一下价钱望望效劳。

这里有两个点要收敛：

1、测试得可控，不成不留后手。

比如调价，万一全面降价，商品销量还是没起色，咋办！功绩不行还是我方背锅

2、测试要收敛竣事其他变量。

比如测价钱，确定和会过渠谈投告白，那渠谈运营就不成太烂，需保证各渠谈履行到位。

这一步，AI无法取代你。

反而，你不错运用AI输出的提议影响业务部门，“你看东谈主家神威无敌大AI齐说了要作念测试，你们意外是出不了论断的”……

这也算是一种神志的AI助力，哈哈

4级深度

收敛！短期问题，不代表长期内亦然重心问题。

比如短期内促销一下就能拉起销量。可长期来看，上的促销越来越多，产物力越来越弱。终末经费烧尽，企业就完蛋了……

因此，短期测试/考证的扫尾，需要长期累计的数据作念撑持，以评估长期效应。

把每一次遭逢问题的假定列清单，记载下来，然后不雅察长期内：

1、是不是某些问题反复出现

2、是不是有些问题不时很长

3、是不是处分问题妙技趋于单一

4、是不是处分问题资本越来越高

如若是，那就浮现存在长期问题，需要想新的看法。

长期野心确定得我方监控履行，相当是业务作念了啥退换，你得主动网罗信息

小结

好多同学作念不久了，是因为：莫得邻接业务特质提久了假定，莫得增补数据粗略联想实验考证想法。

把基础数据处理交给AI，我方多想处分念念路，才气把抓这个期间宏利，不被淘汰。

本文由东谈主东谈主齐是产物司理作家【接地气的陈老诚】，微信公众号：【接地气的陈老诚】，原创/授权 发布于东谈主东谈主齐是产物司理，未经许可，辞让转载。

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