1.1.2 应用价值

AIGC在数据分析中的应用主要包括改进和增强分析思维、归纳和优化分析结论、改善分析流程和效率、业务建议和策略制定四个方面。

1.改进和增强分析思维

数据分析师擅长数据收集、清洗、分析和可视化等方面，但通常缺乏对业务背景的整体理解。全面和有价值的分析框架对于数据驱动的运营至关重要，因为我们的分析工作旨在解决具体的业务问题。例如，在处理虚假订单的问题时，我们可以咨询AI以获取专业建议。AI可以提供多个分析角度以改进我们的分析。

此外，当涉及特定分析主题时，AIGC可以优化分析方法。例如，我们可以询问AI是否有其他方式来定义客户价值，以提升分析的深度和广度。图1-1显示了ChatGPT对于该问题的回答。

2.归纳和优化分析结论

数据分析师通常在总结分析结论时依赖固定的方法。然而，在面对大量数据、多个维度和复杂结构时，这种方法的局限性显而易见。AIGC相较于人类具有优势，能够捕捉数据中的隐藏关联和规律。特别是在涉及逻辑思考、信息推理和数据网络时，AIGC可以帮助数据分析师快速识别数据中的关键信息，挖掘有价值的洞察，拓展分析结论的深度和广度。

例如，我们可以让AI基于数据生成结论以节省时间，或者将现有数据和结论输入给AI进行优化，以确保结论的准确性、完整性和客观性。图1-2显示了ChatGPT基于输入的描述性统计分析结果得到的解读和结论。

3.改善分析流程和效率

传统的数据分析流程涉及大量的数据处理、分析和可视化工作，通常烦琐且低效。AIGC通过人工智能技术可以自动化部分数据分析任务。特别是在涉及逻辑思考、信息推理时，AIGC可以帮助数据分析师快速识别数据中的关键信息，优化分析流程，提高分析效率。

例如，我们可以让AI协助编写SQL查询语句、生成Python代码、创建可视化图表，或者直接连接数据源进行数据清洗，以提高工作效率。甚至在数据分析过程中遇到问题（如数据异常、程序错误或性能优化）时，也可以寻求AI的帮助。图1-3显示了ChatGPT根据文本需求描述撰写的SQL执行脚本。

4.业务建议和策略制定

数据分析的最终目标是提高业务决策的效率和效果。然而，许多数据分析结果往往停留在数据层面，缺乏具体的业务建议和战略规划。AIGC可以辅助数据分析师提供更有价值的业务建议和战略，使数据分析更具实际价值。

例如，当我们发现销售下降的主要原因是电商渠道的复购率下降时，可以请AI从竞争研究、营销传播、网站运营、活动运营、客户管理和商品运营等角度提供具体的业务建议，包括业务目标、行动方向、行动优先级和资源支持等，然后我们再结合实际业务和运营背景加以修正，就能快速输出有效的业务行动建议和策略了。图1-4展示了ChatGPT根据需求提供的详细的业务行动建议。