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汽车用品网站规划,网站后台管理系统栏目位置,建筑工程网上报建网站,国外公司查询网站文章探讨了AI大模型在数据分析领域的实际应用#xff0c;从SQL生成和数据分析两方面分享经验。Text2SQL可提高常规查询效率但仍需人工数据表映射和验证#xff1b;AI能提供分析框架但缺乏业务深度理解和上下文感知#xff0c;无法得出可直接落地的结论。数据分析师的核心竞争…文章探讨了AI大模型在数据分析领域的实际应用从SQL生成和数据分析两方面分享经验。Text2SQL可提高常规查询效率但仍需人工数据表映射和验证AI能提供分析框架但缺乏业务深度理解和上下文感知无法得出可直接落地的结论。数据分析师的核心竞争力业务理解、逻辑思维、沟通能力目前难以被AI替代。文章鼓励积极使用AI工具提效同时强调在变化中寻找不变的用户价值。最近看到不少文章和平台在讨论AI在数据分析领域的应用吹的天花乱坠好像明天大模型就能接管数据平台每天定时自动产出报表分析结论业务建议AI发展形势一片大好数据分析师都可以下岗了。评论区也是两极分化要么是冷嘲热讽要不就是焦虑恐慌。不少自媒体为了流量故意夸大事实确实让很多人产生了误解。今天土哥结合自己的使用经验和大家分享一下AI在数据分析领域的应用实感之前文章里提过我现在在工作中也在尝试使用AI做数据分析具体来说分两部分写SQL 和 分析SQL部分使用的是最近比较火热的Text2SQL什么是text2SQL简单来说就是将我们的数据查询需求用文字描述丢给AI工具由AI产出SQL语句或者直接使用MCP执行SQL得到查询结果。先说结论可以提效但目前无法取代人工Text2SQL最重要的前置工作是数据表映射的建设为了让大模型能准确理解你的取数逻辑需要比较准确清晰的映射字段名称和业务含义当然有一个省力的方法是将公司内部文档当做知识库然后先让大模型基于知识库做一遍映射然后再人工修正和补漏会提升一些效率但总的来说是一个必要的dirty work。数据表映射完成后就是提示词的部分可以将自己历史的一些SQL代码建设为知识库在提示词中说明让模型参考知识库内容这样生成的SQL会符合你个人的代码风格以及学习一些特殊的业务处理逻辑。单说写 SQL对于大部分常规、重复的查询Text2SQL 确实能做得很好比人快得多还能避免很多语法错误减少很多调试时间有时间还能根据你的提示输出一些执行效率更高的SQL从这个角度看 不失为一个好的学习SQL方法。但遇到一些复杂的情况比如需要多表关联、或者涉及到特殊的业务逻辑判断时可能还是需要人工来调整和验证毕竟机器生成的语句有时候不一定能完全贴合具体的业务场景还是需要人来把关的。目前我实践一段时间下来一些简单的SQL我是自己写因为比较熟练所以写提示词描述需求给大模型对我而言反而比较耗时而一些复杂的SQL语句我会花时间写查询提示词在此过程中再次梳理逻辑然后再人工review调试整体下来效率也是提升的而且确实能从模型输出的SQL中学到一些新的思路和方法形成了一个正反馈闭环。建议大家在工作中也可以试试**土哥提醒**判断大模型生成的SQL正确与否不能仅看SQL执行是否报错一定要根据SQL逻辑和查询结果共同判断分析部分先说结论大模型可以提供全面的分析框架和思路但还无法得出可以直接落地的分析结论我尝试过在提示词中加入尽量多的业务背景和数据信息但模型也只能提供基础的分析思路和结论要得出真正有价值的业务结论总是差那么点意思我思考过是不是输入信息不够是不是要加入全部的产品逻辑? (稍复杂一点的产品逻辑也不太现实)后来我测试多了之后意识到数据本身是客观的但业务理解是主观的AI 没法像人一样结合某地区的文化动态、产品近期的运营活动或者用户反馈里的情绪去解读数据背后的原因。比如要是数据显示某国用户活跃度突然下降AI 可能只会告诉你这个现象给你提供一些排查方法拆解数据但你能结合当地近期的节日、或者产品上的某个功能改动判断出具体原因这就是人的优势。最后大家比较关心的是数据分析师的核心竞争力土哥认为就在于那些 AI 暂时还学不会的人的能力。首先是对业务的深度理解比如你熟悉某类社交产品的用户知道他们的需求和痛点能从数据中发现别人看不到的业务问题其次是逻辑思维和批判性思维能判断 AI 给出的分析结果是否合理有没有遗漏重要维度最后是沟通和讲故事的能力能把数据背后的洞察转化成业务部门能听懂、能执行的策略这三点目前应该是很难被 AI 替代的。但我还是鼓励大家多用用AI工具现在我们公司全面拥抱AI日常工作提效和细分领域的应用还是卓有成效的。行文至此突然对我们的工作有了一个新的总结那就是在变化中寻找不变在不断变化的市场、环境、产品中寻找不变的用户价值用户行为的激励来源。不要抵触变化接纳变化用好AI工具与大家共勉。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​