搞定数据分析！生成式人工智能技术助力企业快速洞察市场趋势

随着数字化时代的到来，企业面临新的挑战和机遇，需要深入挖掘和分析数据，以获得更深刻的洞察，更好地了解客户需求和市场趋势，优化业务流程和管理以及做出更加明智的决策。

因此，企业需要具备足够的数据素养和数据分析能力，更好地利用数据分析工具和技术，挖掘数据的价值，应对新的挑战和机遇。新兴的自助式数据分析工具和技术，如自然语言处理、知识图谱、AIGC等技术应用可以帮助企业自动化和智能化地分析数据，降低数据分析门槛的同时提高效率和准确性，为业务人员开展数据分析工作提供新的思路和工具。

然而在此背景下，当前数据分析工作仍然面临诸多困难：

传统业务人员在开展数据分析时，主要依赖两种方式：一是完全依靠技术人员进行数据分析，二是采用固定结构化的专题分析方式。然而，这两种方式都存在一些问题和困难。

首先，传统的数据分析模式对业务人员的技能要求较高，过程相对繁琐。业务人员通常需要先确定分析的思路和框架，然后进行数据采集、清洗和分析，最后编制成报告。这个过程往往需要具备一定的编程和数据处理技能，对于非专业人士来说可能有一定的难度。此外，为了确保分析结果的准确性和可靠性，整个过程可能需要经过多轮反复，消耗大量的时间和精力。

其次，自动的专题分析方式，虽然能够通过固定的分析格式实现自动化分析，但这种格式往往较为固化，缺乏灵活性。业务人员可能无法参与分析过程，使得他们难以理解分析结果并应用到实际业务中。这种分析方式难以适应灵活多变的分析需求，无法充分发挥人机互动的优势。此外，这种分析方式还可能导致分析专题数量繁多、重复和冗余。

当前数据分析支撑工具也存在一些不足：

数据分析工具的核心目标是洞察当下数据、预测未来趋势，从而支持业务决策。从其数十年来的发展历程来看，可以清晰地分为两个阶段：

第一阶段：传统模式

此模式下，业务人员定义需求，技术人员则在设计好的数据模型上建立数据仓库和进行数据加工。随后业务人员在此基础上搭建报表。

第二阶段：敏捷模式

在敏捷模式下，业务人员可以自主完成数据源连接、指标定义、数据分析和报表搭建。

尽管数据分析工具在商业领域的应用已经较为广泛，但无技术背景的业务人员在具体使用过程中仍然面临一些困难：

1、操作门槛高：目前许多数据分析工具的使用门槛仍然较高，需要使用者具备一定的编程和数据处理技能。因此，我们需要进一步简化操作流程，提高工具的易用性，以便业务人员能够更轻松地上手并使用这些工具。

2、数据掌握和理解不足：尽管数据中台为业务人员提供了集中存储和管理数据的环境，但他们可能对数据缺乏全面了解和深入理解。这使得他们在寻找合适的数据进行数据分析时面临挑战。

3、智能化程度不够：目前许多数据分析工具的功能主要停留在数据可视化和基础数据处理阶段，对于数据的深层次挖掘和智能分析方面还有很大的欠缺，需要人工投入大量的时间和精力。

因此，自助式的数据分析工具应运而生，为业务人员提供更自主、高效和灵活的数据分析解决方案。

AIGC技术在自助式数据分析中的应用价值

AIGC技术通过其多轮互动能力、自然语言处理能力以及指令调度能力，将传统依赖人工借助分析工具进行数据分析的模式，升级为人机互动完成数据分析的阶段。

这样做大大降低了技术门槛和难度，使得业务人员能够更有效地开展数据分析及反馈。其具体价值表现在以下几个方面：

（一）人机互动：AIGC技术引领数据分析从人工操作向人机互动变革。在多轮交互式分析中，根据数据现象的逐步揭示，人机交互能实现任务理解、意图识别和指令执行的迭代式交互过程，从而深入探索和分析数据，确保获得精准的分析结果。

另外，AIGC技术的应用还显著提升了数据分析结论的反馈速度，使业务人员能迅速输出行业洞察，为决策和策略调整提供有力支持。

（二）自然语言处理：AIGC技术具有强大的自然语言处理能力，首先能够理解用户的意图，并且从大量的数据中提取有用的信息，通过句子融合和段落组织，实现自然语言的生成，帮助业务人员更好地理解数据。

（图片引用自https://www.ancii.com/aq93ee6yb/）

（三）智能指令调度：AIGC技术可以根据不同的分析需求，以及数据的特点，灵活地选择合适的工具和算法，进行高效的数据计算处理和图表可视化分析，使得数据分析更加高效和精准。

（图片引用自https://zhuanlan.zhihu.com/p/640696719?utm_id=0）

（四）降低技术门槛：AIGC技术的运用大大降低了数据分析的技术门槛，使得业务人员无需具备高超的技术水平，也可以进行有效的数据分析。

AIGC技术在自助式数据分析中的典型应用

AIGC技术实现的自助式数据分析工具，能以人机互动的方式完成自然语言指令的数据查询意图，使得用户能够更方便快捷地获取所需数据。同时，工具还通过数据可视化技术，将数据以图表、图像等形式呈现，帮助用户更直观地理解数据。

此外，该工具能够准确地识别数据模式、趋势和关联关系，进行深入挖掘和分析，实现从图到文的解读，帮助业务人员能够更快地输出行业分析材料。这些功能使得该工具成为一种高效的数据分析工具，能够有效地支撑快速决策和策略调整。

（一）交互式问答数据查询

交互式问答是一种非常方便快捷的数据查询方式。它通过AIGC的自然语言处理技术理解用户的查询意图，自动匹配相关的查询关键词，进一步定位目标数据、调用查询指令、查询所需的数据，并将结果显示给用户。

传统数据查询方式需要用户手动输入查询语句或掌握特定的查询语言，在处理大规模数据时效率较低且缺乏智能化功能。交互问答方式支持多种数据类型和查询方式，可以扩展到处理半结构化或非结构化数据，而传统数据查询方式只能处理结构化数据。

交互问答方式能够根据用户的查询历史和反馈，进行学习和优化，提高查询效率和准确性，而传统数据查询方式缺乏这种智能化的功能。

（二）交互式指令图表分析

交互式指令图表分析是一种非常新颖而易用的数据分析方式，它通过自然语言理解和系统推荐指令的形式，使用户能够轻松地进行数据分析和图表制作。

与传统BI工具相比，交互式指令图表分析简化了功能按钮和复杂的数据关系。通过使用自然语言描述数据和所要进行的操作，用户可以轻松地加载数据、进行聚合和分组计算、指定图表类型等任务。这些指令都是以自然语言的形式呈现，并配合生动的图形界面，使用户能够更加轻松地理解和操作。

交互式指令图表分析实现让不会使用BI工具的人也能够进行数据分析和图表制作。相信在未来的发展中，交互式指令图表分析也将会成为数据分析领域的重要发展方向之一。

（三）数据解读智能报告生成

数据解读是通过对可视化呈现的数据进行深入挖掘和分析，实现从图到文的转化过程。AIGC可以结合规则引擎技术对看板、图表等数据进行深入分析，并利用自然语言生成技术将分析结果转化为易于理解的文字描述。例如，“请解读X省9月份各单位售电收入情况看板”。

智能报告生成是将众多可视化数据解读的结论，根据预设的报告模板，自动生成具有清晰结构和逻辑的报告文本。AIGC可以采用自然语言生成技术，根据预设的格式和规范，将数据和图表等分析结果有机地整合在一起，使得生成的报告更加具有可读性和易于理解。此外，智能报告生成还可以自动添加标题、摘要、目录等元素，使得报告更加完整、规范和易于阅读。

最终将生成的报告以多种形式输出，例如文本、图片、PDF、WORD等，并可以自动分享给相关的人员进行查阅和使用。

结语

AIGC技术将数据分析工具带向智能模式的新阶段，支持企业自动化和智能化地进行数据分析和决策。本文探索了AIGC技术在自助式数据分析中的应用价值和典型应用，包括自然语言理解技术实现人机对话，系统指令引导用户操作，智能化解读图表数据等。未来将深入研究AIGC技术在数据挖掘、模式识别和自动化决策支持等方面的广泛应用，欢迎与我们交流探讨。

审核：王平喜

作者：刘建平