我的一个叫小周的朋友, 今年三十一岁, 他是上海浦东新区一家电商公司的数据分析师, 月薪是14000元。。在7月28号的那一天晚上, 时间到了23点整, 他给我发送了一条微信消息。哥哥, 我快因为劳累过度而突然死亡了, 我的领导下达指令要求我在明天的上午九点整交付一份按月统计的数据分析说明报告, 可是现在我还正在电子数据表格程序里面提取信息。接下来, 又传来了信息的一条:以前做一份报表要花费六个小时, 而现在采用人工智能技术仅仅需要五分钟的时间就够了。我看见了自己手中的那个手机, 然后叹了一口气。这并不说明他在能力方面存在缺陷, 而是他所采用的办法出现了问题。他依然在使用最为基础和原始的操作模式进行数据相关信息的梳理与解析, 需要人工完成数据的提取导出工作, 随后编写相关的计算函数表达式, 接着制作展示性的统计图表, 最后再整理并形成总结性的分析结论。那些会使用人工智能技术的人, 早就用不到五分钟的时间就全部处理完成了。严格来说, 这完全不是偷懒这种行为, 而是一种直接就在更高的维度上进行碾压的降维打击。【导致小周情绪彻底崩溃的具体原因究竟是什么呢? 】。从小周这个做数据分析工作的人来看, 他在这个岗位上已经待了有3年的光景了, 每个月的工作任务是比较重的, 因为需要拿出4份不一样的报表来用, 这4份报表的名字分别是周报、月报、季度报和专题分析。**以前做一份月度报表的流程**1. 花费一小时的时间用于导出数据, 具体操作是从后台系统里导出包括销售数据、流量数据以及转化数据在内的一系列信息。2. 耗费了两个小时的时间进行数据的清洗工作, 期间去除了重复的数值内容, 对于缺失的数据部分进行了处理, 同时对数据格式进行了统一。3. 花了1.5小时去做分析这一个事情, 具体来说, 就是去写Excel里面的公式, 然后再去计算同比环比的数据情况, 最后还要去寻找其中的趋势。4. 花一个小时的时间去做图表, 这些图表包括柱状图、折线图以及饼图, 并且还需要去调整它们的格式。5. 花费0.5个小时的时间来撰写结论, 其具体工作内容包括对研究发现进行总结归纳, 并在此基础上给予相应的建议。时间一共消耗了6个小时, 最后呈现出来的结果仅仅是一份报表而已。问题不单单在于时间消耗得很长, 更加具有致命影响的是:数据很容易就会出错, 因为我们通常是手动进行数据导入的操作, 在这个过程中经常会发生遗漏某些行或者混淆行的情况。这些图表呈现得不够直观明了, 以至于高层管理者无法直接看懂其中的信息, 导致还需要花费大量时间来一一解释。最终得出的那个结论, 它显得是比较肤浅的, 这个原因主要是什么呢。老板最常说的一句话是: 你的这报表, 我看不出它该用来做什么决策这里有三种解决的方式, 哪一种是更符合你的生活实际情形的。小周, 在那个情绪彻底崩溃的状况下面之下之后呢, 我便往他的面前一共推荐了三种基于人工智能的数据分析处理方案, 并且明确地告诉他, 可以由他自己来进行选择确定。第一套方案, 就是用豆包配合Excel软件来操作, 这套方法特别适用于那些刚接触这个领域的新手朋友, 而且整个过程完全不需要花费任何费用。- 把数据复制到豆包, 输入: 请帮我分析这份电商销售数据, 找出销售下滑的原因, 并给出3条优化建议。豆包, 只用了5分钟的时间, 就生成了关于分析得出的那个最终结论。它的优点就是不需要花钱, 而且容易上手的程度非常简单。当数据量很大的时候, 容易出错, 图表需要自己做。这里是方案二, 适合中级用户, 采用按月进行付费的模式。先上传Excel文件, 随后用自然语言发起提问, 具体的提问内容是: 需要帮我算出每个品类的环比增长率, 并且将这个结果做成柱状图。系统会执行自动计算, 同时还会生成图表。它的优点在于, 图表能够自动地被生成出来, 并且准确度是非常之高。存在一个不足之处, 那就是每个月的会员费用是40元, 同时在复杂数据的分析功能方面会有所限制。方案三: Code , 这个方案是适合高级用户的, 并且实行按月付费的方式。你上传数据文件, 人工智能就自动帮你写代码来进行分析。它具备处理百万条数据的能力, 并且能够生成专业的报表。优点在于功能非常强大, 所以它比较适合去处理那些比较复杂的数据。这一方案的不足之处在于, 每月需要支付的费用高达150元, 并且在应用时, 用户还必须具备一定的技术背景知识。那个小周他是选择了第二种方案, 那么这第二个方案的最终呈现出来的效果究竟是一个什么样的状况呢?小周进行了选择, 使用时间为一个月时间之后, 产生的效果所发生的变化情况为:这个指标在以前的时候和现在的时刻相比, 其变化情况是怎样的。制作报表所花费的时间是六个小时, 再加上二十分钟, 这一时间跨度相较于之前减少了百分之九十四。每月的加班时长一共是20小时, 这个数字相较于目标减少了80%, 具体的数值差异为4小时。在报表错误率的统计中, 原本为百分之十五的数据变成了百分之二, 这一变化使得错误率下降了百分之八十七。对于老板满意度这一指标, 当前显示为百分之六十, 然后又显示为百分之九十, 最终数据表明增加了百分之五十。关键在于, 老板头一回跟他说的那个话是这样的, 那句话的原话内容是什么, 是这样的, 老板说这一次看那个报表, 他是看懂了, 他知道接下来应该去做什么样的决定了。小周说: 以前他觉得数据分析属于体力活, 现在他认为数据分析属于脑力活。AI这个工具帮他解决了百分之八十的重复性工作任务。他本人只需要去做那百分之二十的深度洞察方面的工作。每周能够省下的时间, 等于六个小时乘以四份, 再减去二十分钟乘以四份, 最后算出来的结果就是二十一点三小时。这时间省了下来, 陪着对象亲亲热热, 学着某一门技能, 考一个有用的证书, 或者经营着一个副业, 难道还不让人感到高兴和满意吗?---这不是一个单独出现的例子。目前, 有相当数量的数据分析师正在把人工智能引入到他们的工作流程里, 这些工作包括制作统计报表、进行数据处理分析以及获取业务洞察结果。这绝非是因为他们付出的努力不够, 实则是由于人工智能具备切实的能力能够为他们在提升决策效能方面提供助力。从前是依靠手工拉去数据, 如今是依赖人工智能去找寻洞察。让人工智能替你去进行耗费时间的操作, 然后把时间花到思考上。在今天之内完全可以完成的那三件事情, 如下所示。1. 花上5分钟的时间, 打开豆包这个平台, 把你手头所拥有的Excel数据发送给它, 让它来帮助你进行分析。2. 你花上10分钟的时间, 去研究一下或是查看代码, 然后好好看看这其中的哪个方案会更适合你自己。3. 明天那个事儿, 就是准备写一篇内容, 标题叫《用AI做会议纪要, 5分钟搞定整理这样的文章, 主要是关于怎么处理纪要的事儿。明天我会把这个《用AI做会议纪要, 5分钟搞定整理给写出来的。如果你也觉得很有用, 请帮忙点个赞并且在关注按钮上点一下, 咱们明天再接着聊