AI+数据分析正成为热点，但陈老师指出，价值在于业务落地而非炫技。本文总结了一套从指标体系建设到因果推断的完整规范，教你如何用AI高效取数、做图、建模，避免常见坑点，让分析真正驱动业务决策。

大家好，经过年初龙虾狂热，token大赛，大练Agent，全民Skill以后……陈老师从一大堆坑爹项目里，总结了一套较为完整的AI+数据分析的规范，同学们可以保存参考，早看早安身，少踩坑，多出绩效。

一、关注数据的价值

衡量数据分析价值的，是输出的结论有多少被业务用起来，不是是否用AI出数。

人出的同比、环比没有价值，AI出的同比、环比也没有价值。所以不要沉迷：“今天又用AI出个HTML看板”而是关注业务有没有实际使用。

二、清晰数据成果

数据分析的成果包括：

1）业务不清楚情况，先：建指标体系，监控数据

2）业务缺少判断标准，先：收集指标走势/行业数据/拆分KPI，建立标准

3）业务不清楚为什么做得不好，先找问题点，再建立业务假设，逐一验证

4）业务缺少解决方案，先做标签分析，找到标杆，再提建议方案

5）业务缺少执行信心，先列待验证假设，再设计实验验证

6）业务缺少未来预判，先列影响因素，再设计预测方法

这些才是真正数据价值的体现，不是代码行数，看板数量，关注业务需求！人家已经知道的少讲，多讲人家不知道的。

三、关注标准/假设/标杆

这三者在工作中，是最容易被忽视的：

• 只给数据多少，没有标准/业务不认可标准
• 只列出哪个指标变化大/哪个维度差异大，不提业务假设
• 只说“指标低了要搞高”，不找标杆，不提什么“搞高”
• 一提预测，就盲目堆模型，不管业务未来有啥动作

这些都是常见问题。本质上是很多人名叫：“数据分析师”实际上就是人肉SQL机，缺少思考和积累。

四、认清AI的作用

AI取代的不是数据分析，而是Excel或Python操作。

2026年，不需要再背诵Excel或者Python公式，AI能处理完所有需求。前提是，讲清楚你的操作动作。

注意！AI只是比你写python速度快一点而已。如果你找不到解题思路，AI同样找不到。多把精力放在研究业务假设和数据上，让AI搓python去。这个才是正道。

五、熟练运用：指标+维度+操作 的格式

这样描述数据需求，AI听得懂，写代码/处理Excel都能一次通过。

常用的取数说法包括：

1）“分XX维度，统计XX时间段内，XX指标的总和/均值/最大值”（对应Excel的数据透视表，SQL的聚合函数）

2）“以XX维度聚合数据，展示每个XX的XX指标”（对应SQL的窗口函数）

3）“如XX指标大于YY，则标记为XXX”（对应Excel的if函数，打标签用）

4）“使用XX，YY维度做交叉表，统计YY指标”（对应Excel的数据透视表）

5）“以XX字段为连接键，以X表为坐标，链接YY表”（对应SQL的join）

常用的做图说法，包括：

1）定义配色，风格

2）在ppt/HTML上分区域，指定做图范围

3）区域1(指定区域):4个指标卡（指定图形）2026年内销售收入汇总（自定数据口径）

用这些规范描述，基本上AI给的操作是一次正确的，处理指标效率非常高。

六、数据准确是数据工作的命根子

所以不要折腾所谓Chat BI，不要指望业务随口说一句话AI能给准确数据。当业务找你打“虾线黑丝哥特萝莉”标签的时候，抓住他，确认清楚这个到底是啥，不要放过他，不要用AI瞎猜。

最后数据不准确，所有的锅都是你的，AI不会替你背一点点责任。辛苦搭的Chat BI，出一次数据准确性问题，业务就再也不用了，还是打电话“歪！这个数据老板要，下班以前要给到……”

七、数据准确性包括指标/维度

1）指标：取多长时间的，XX字段的，最大/最小/平均值……

2）维度：取XX维度（人货场），按XX方式分类

3）如果通过指标分类计算维度，让丫写清楚计算公式

4）AI可以辅助生成取数口径，但是一定要人确认

特别是，涉及用户分群，风控，精准营销项目，需要叠加一堆复杂的取数逻辑的时候，一定要小心，出错了都是事。

八、处理完数据，用九大方法监控体系！

记得这个顺序：

1）先看主指标（每个场景，主指标是固定的）

2）主指标+标准=结论（做得好/不好）

3）先有结论，再做拆分

4）先拆维度（结构）再拆子指标

6）先看时间维度，找趋势

7）再拆人货场维度，找问题重点

8）拆到子指标层面，要提业务假设

9）针对复杂问题，设计方案验假设

这样能最快速得出结论，抓住问题重点。这个陈老师介绍很多次了，可以复习以前的文章。

九、即使AI来处理，也推荐按这个顺序

不然经常从AI那，搞出来一堆看似厉害，结果落不了地的东西。在执行上述分析顺序的时候，你会发现：

1）AI的分析智商立马上一个台阶

2）AI拆时间维度会自动找趋势

3）AI拆人货场，会自动找重点（方法分析或者简单看Min-Max）

4）明确了差异最大的维度，再拆子指标，AI能顺口出假设

很多人做的分析Agent，分析Skill止于同比环比，就是因为没有按这个顺序来！记得关注陈老师，持续追剧，可以发现这套方法适用经营分析、销售分析、产品分析、物流分析等大部分场景。

十、记得提假设+准备好必须数据

做因果推断类/预测类问题，如果你提不出假设，你提的假设没有数据指标支撑，AI同样也没有数据支撑。所以多把精力放在研究业务假设和数据上。

准备好数据以后，能直接要求AI：

1）以XX指标为Y

2）以XX指标为X

3）对X做描述性统计，提供特征工程建议

4）以特征工程后数据，使用XX模型建模

这一套说法控制AI建模非常省事，也很准确。

以上，大家参考。