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隨著 AI 技術(shù)的飛速發(fā)展，其在數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的應(yīng)用愈發(fā)廣泛，但數(shù)據(jù)分析師真的會(huì)被 AI 取代嗎？本文以圖表分析為例，深入探討 AI 在數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)勢(shì)與局限，以及數(shù)據(jù)分析師如何借助 AI 提升效率，同時(shí)強(qiáng)調(diào)人類分析師的核心競(jìng)爭(zhēng)力 —— 數(shù)據(jù)分析思維、溝通與應(yīng)用能力等軟技能，是無(wú)法被 AI 替代的關(guān)鍵所在，值得每一個(gè)從業(yè)者深思。

隨著 AI 技術(shù)的發(fā)展，AI 的能力正在變得越來越強(qiáng)，能做的事情也變得越來越多。

AI 不僅能讀懂我們輸入的各種內(nèi)容，而且能輸出文字、圖片、音頻和視頻。

比如，給 AI 發(fā)送一張數(shù)據(jù)可視化圖表，它不僅能解讀圖表，提供優(yōu)化的建議，而且能快速創(chuàng)建圖表。

雖然 AI 可能會(huì)出錯(cuò)，需要我們檢查 AI 輸出的結(jié)果，但它確實(shí)能大大提升我們的工作效率。

以《用圖表說話》（作者：斯科特·貝里納托）中介紹的一個(gè)圖表為例，給具有圖片理解功能的 AI 上傳這個(gè)圖表：

并發(fā)送如下提示詞：1你是一位數(shù)據(jù)可視化專家，請(qǐng)解釋圖表中需要改進(jìn)的地方，并提出具體的優(yōu)化建議。要求簡(jiǎn)潔明了，不要浪費(fèi)我的時(shí)間。

Claude-4-Sonnet 模型給出的圖表分析和優(yōu)化建議如下：

雖然 AI 很強(qiáng)大，可以幫助我們快速識(shí)別圖表中存在的一些問題和不足，但它并不是萬(wàn)能的，有時(shí)候也會(huì)犯錯(cuò)，最終還是需要我們做出自己的判斷和決策。

例如，AI 說圖中有 10 條不同顏色的線條，但其實(shí)是有 11 條。

為了獲得更好的優(yōu)化建議，我們可以測(cè)試使用不同的 AI 模型，對(duì)比它們的效果。

例如，把上面的圖表和提示詞發(fā)給 ChatGPT，其中的 GPT-4o 模型回復(fù)如下：

發(fā)送「需要」之后，ChatGPT 創(chuàng)建了如下圖片：

其中不僅存在很多亂碼，而且把原始數(shù)據(jù)改得面目全非，顯然這不是我們想要的結(jié)果。

所以，我們?cè)趹?yīng)用 AI 做數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，千萬(wàn)不要盲目相信 AI 輸出的結(jié)果，哪怕是使用世界先進(jìn)的 AI 模型。

我們可以把 AI 當(dāng)成一個(gè)溝通互動(dòng)的對(duì)象和助手，讓它提供不同的視角，執(zhí)行指定的任務(wù)，成為我們工作流程中的一部分，但前提條件是我們自己要有判斷力，能夠引導(dǎo) AI 發(fā)揮它的潛能，并且知道 AI 輸出的結(jié)果哪些是有用的，哪些是沒用的，甚至是錯(cuò)誤的。

要想更精準(zhǔn)、更快速地優(yōu)化數(shù)據(jù)分析圖表，我們可以基于圖表背后的原始數(shù)據(jù)，用 Python 或其他軟件來實(shí)現(xiàn)。

在《用圖表說話》這本書中，作者給出了如下優(yōu)化結(jié)果：

上面的圖表經(jīng)過優(yōu)化之后，把雜亂無(wú)章的色彩，轉(zhuǎn)化為兩組鮮明對(duì)比的顏色，重點(diǎn)突出舊金山和奧克蘭的數(shù)據(jù)變化，并在標(biāo)題中給出了行動(dòng)的建議：午餐時(shí)分去舊金山，稍后去奧克蘭。

要想讓 AI 快速實(shí)現(xiàn)上面的圖表效果，并給出合理的行動(dòng)建議，恐怕還有很長(zhǎng)的路要走。

盡管 AI 能夠明顯提升簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)分析的工作效率，但是面對(duì)復(fù)雜問題的時(shí)候，還是需要有人類的參與。

事實(shí)上，AI 工具的簡(jiǎn)單化，并不會(huì)降低問題本身的復(fù)雜度。

就像人類發(fā)明了計(jì)算器，讓簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)計(jì)算變得很容易，但是依然有很多復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題沒有被解決。

當(dāng)我們遇到一個(gè)復(fù)雜問題時(shí)，可能會(huì)涉及很多 AI 不知道的業(yè)務(wù)背景信息，光是寫好 AI 提示詞、把需求描述清楚就不容易，而且需要反復(fù)溝通和驗(yàn)證 AI 生成的結(jié)果，反而可能更加費(fèi)時(shí)費(fèi)力。

所以，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，依然需要懂業(yè)務(wù)的專業(yè)人才，而 AI 只是一種高效的工具，洞察能力、溝通能力、應(yīng)用能力等軟技能才是關(guān)鍵，優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師不容易被替代。

有些人拿到數(shù)據(jù)之后，不問目標(biāo)和背景，不知道背后的訴求是什么，直接一頓操作猛如虎，最后發(fā)現(xiàn)什么有價(jià)值的結(jié)論都沒有。

真正替代數(shù)據(jù)分析師的其實(shí)不是 AI，而是更會(huì)使用 AI 解決復(fù)雜問題的人。

人與人之間的差距，往往體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析的思維和邏輯層面，而不是停留在工具層面。

當(dāng)所有人都會(huì)使用 AI 工具時(shí)，競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)就來自于那些無(wú)法替代的能力，比如綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)分析思維、快速抓住問題的本質(zhì)、提出更有價(jià)值的建議等，這才是數(shù)據(jù)分析師的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

具備數(shù)據(jù)分析思維的人，在 AI 的加持下，能夠激發(fā)出強(qiáng)大的想象力和創(chuàng)造力，更快地洞察事物的本質(zhì)，未來成長(zhǎng)也會(huì)越來越快。

與其抱怨 AI 發(fā)展太快，盲目跟風(fēng)最新的技術(shù)，不如找準(zhǔn)自己的定位，在自己擅長(zhǎng)的領(lǐng)域內(nèi)，用 AI 放大自己的能力，創(chuàng)造出獨(dú)特的價(jià)值。

愿我們與 AI 共同進(jìn)步。