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数据分析AI + 流程（个人经验）

在当今数字化时代，AI 技术深度融入数据分析流程，极大地提升了数据分析的效率与质量，但是由于AI还没有智能到完全自动化的地步，仅就当前AI的水平，总结个人的 数据分析AI + 流程。

AI 自动数据分析 - 数据清洗

AI 自动数据分析工具集自然语言理解、代码编写与执行能力于一身，拥有强大的数据处理实力。

它能够快速对变量量名进行批量修改，将其统一规范为清晰易懂的格式，使数据可读性大幅提升。在查找异常值时，通过智能算法对海量数据进行深度挖掘，精准定位偏离正常范围的数据点，快速锁定潜在问题。利用先进的模式识别技术，高效修正可能存在的录入错误，有效提高数据的准确性。针对简单的缺失值，工具会采用适宜的插补方法进行填补，保证数据的完整性。不过，当遇到复杂的缺失值情况，单纯依靠 AI 难以应对，还需开展深入的预分析，综合考虑具体数据特征与业务实际需求，由人工审慎决策，制定出最恰当的处理方案。

低代码平台数据进一步处理

低代码平台，如一些数据分析类 APP，在处理简单且对算力要求较低的数据任务时优势显著。它依据简洁明确的规则对数据进行过滤操作，能一键删除分析过程中毫无价值的无用列；对于单一值占比过高、缺乏分析意义的列，以及缺失值过多、难以有效利用的列，也会一并清理。

低代码平台的突出优势在于，使用者无需搭建复杂的编程环境，甚至无需编写代码，就能轻松上手。整个处理过程遵循标准化流程，处理速度快，能在短时间内完成初步的数据筛选，为后续深度分析节省大量时间和精力。
比如，https://preprocessmissing.streamlit.app/（一个数据处理预处理的APP），再比如https://focus-analysis.streamlit.app/（一个数据预分析的APP）

AI 辅助 IDE 正式数据分析

进入正式的数据分析阶段，选择一款契合个人使用习惯的 IDE 极为关键。对于数据分析领域的从业者，个人使用 jupyter Lab 的 AI 辅助模式（可以通过腾讯云的cloud studio进行体验），或者 VS code 的 jupyter 模式。

这两种模式不仅能完美兼容.py 文件和.ipynb 文件，满足不同用户在代码编写风格和数据分析流程记录方式上的多样化需求，还集成了丰富的 AI 辅助功能。例如智能代码补全功能，可大幅提高代码编写的速度与准确性，减少因语法错误造成的时间损耗；数据分析建议生成功能，能依据输入的数据特征，为用户提供专业的分析思路与方法建议，助力用户更高效地完成数据分析任务，提升分析质量与价值。

AI 解释数据分析的结果

当数据分析结果中包含大量专业术语，如统计分析相关内容时，可将分析结果复制到 AI 中进行解读。这里的 AI 无需具备代码执行能力，主要依靠其丰富的知识储备对数据分析结果进行解读，甚至还能生成分析报告。
这一过程能帮助非专业人士或对数据分析细节理解有限的人员，快速掌握分析结果的核心要点，将复杂的数据结论转化为通俗易懂的信息，为决策提供有力支持 ；也有助于帮助数据分析人员脱离繁杂的数据结果的整理工作。

最后

总体来说，AI可以提高数据分析人员的效率、提高分析代码的质量，并弥补专业知识的不足。