作者简介：

赵敏昊，CDA持证人，三年数据分析师经验

在当今数据驱动的时代，AI工具的引入为表格数据的智能分析提供了前所未有的效率和深度。通过AI技术，用户可以快速完成数据清洗、趋势预测、模式识别和可视化展示等任务，从而更高效地做出精准决策。

以一家金融行业企业为例，每天都会产生大量的金融产品销售数据，需要通过表格进行统计和分析。通过AI智能表格，该公司能够自动识别数据中的异常点，并生成趋势预测报告，帮助管理层做出更准确的决策。

一、数据分析方法提问

可以借助目前持续迭代的AI工具来实现表格数据智能分析，先提问所使用的智能体都会哪些数据分析方法？可以发送指令：你都会哪些数据分析方法？请例举。

可以看到，使用的AI智能体例举了工具可以支持的一些数据分析方法，如描述统计分析、相关性与回归分析、时间序列分析等。

其中还涉及数据处理的一些相关知识点，比如：

数据清洗：包括缺失值填充、重复数据删除、数据类型转换和数据排序等。

数据可视化：包括条形图、折线图、饼图和散点图等，用于展示数据的分布和趋势。

趋势预测：利用机器学习算法预测未来的发展趋势，如销售预测、库存优化等。

自然语言处理：AI工具可以通过自然语言处理技术，对表格中的文本数据进行分析和理解，帮助用户更好地理解和利用数据。

二、描述统计分析应用

下面使用某金融产品营销内容的传播数据，来实现描述统计分析应用。

1. 数据去重及筛选

Excel数据分析之前，我们要知道如何处理数据，进行数据去重、数据筛选等操作。选择想要去重的数据，在Excel顶部切换到【数据】，选择【高级】，在高级筛选中，选择第二种方式“将筛选结果复制到其他位置”，勾选“选择不重复记录”，设置复制到的区域，点击【确定】，就可以筛选不重复的内容，为数据去重了。

2. Excel函数的使用

在Excel数据分析中，排序、筛选等功能，Excel函数的使用必不可少。你要了解一些基础函数，如求和函数、平均值函数、最大值、最小值等等。

3. 数据透视表及数据可视化

通过函数公式处理数据后，还需要知道如何处理它们，这时候会使用到数据透视表功能。

你可以在Excel表格顶部菜单栏，找到并切换到【插入】选项卡，选择【数据透视表】，这里提供“表格和区域”，以及“来自外部数据源”两个选项，可以根据自身情况选择。

4. AI模型问答输出

以某金融产品营销文章的阅读数据为例，其中，阅读量数据包含日期、展现量、粉丝展现量、播放量等数据字段。经过初步的数据清洗，可以得出比较标准化的数据。

在AI工具的界面点击文档解析，然后选择上传文档，文档类型支持Word、Excel、PDF等格式。

借助该文档，使用描述性统计分析方法进行分析，发送AI指令“请使用描述性统计分析方法，分析上面的数据，并得出数据结论”。

根据提供的Excel表格数据，可以对该金融产品营销内容在2025年3月1日至2025年3月31日期间的表现进行分析。如下为通用类的结论展示。

总体趋势：在整个观察期内，内容总展现量为281554次，平均每天展现量大约为9721次，呈现出一定的波动性。粉丝贡献的展现量总计23261次，占比约为总展现量的8%，这表明非粉丝用户是主要的流量来源。

总阅读或播放量为3672次，平均每日约118次，表明用户的实际参与度相对展现量来说较低。粉丝的阅读或播放量共492次，占总阅读量的约13.4%，说明粉丝与非粉丝在实际互动上的差距更为显著。总点赞数为52个，反映出用户对于内容的认可度相对较低。总评论数仅为9条，显示出用户之间的互动较为有限。

从日数据来看，展现量、粉丝展现量、播放量等都存在波动，没有持续上升或下降的趋势，且三天出现了较高播放高峰。点赞和评论数量的变化不明显，评论量整体保持低位。粉丝阅读与粉丝展现量的比值以及播放量与展现量的比值在不同日期有所波动，整体上较低，显示内容在吸引用户深入阅读或观看后产生互动的效果一般。

点赞与评论的比例也暗示着用户虽然浏览了内容，但进一步表达喜爱或者发表观点的积极性不高。该时间段内，金融产品营销的内容在平台上获得了较广泛的展示，但是从播放到点赞、评论的转化效果并不理想，用户互动活跃度较低。尽管粉丝群体在某些日期带来了一定比例的展现量提升，但他们的实际参与和互动程度相较于非粉丝用户并没有表现出显著优势。提升内容质量和优化互动策略以提高用户参与度，特别是促进粉丝群体的深度参与，可能是未来增长的关键点。

得出初步结论后，还可以使用准备好的数据表，进行可视化图片生成，如关联对应产品的销量情况，生成销量图。

使用AI工具可以初步实现表格数据的智能分析，并得出有用的数据结论，AI智能分析数据不仅提升了数据处理和分析的效率，更使得从数据中提取有价值信息的过程变得更为精准和高效。AI技术的不断发展将助力企业实现数据驱动的决策和创新。

在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已然成为企业决策的关键依据，数据分析师也因此成为众多行业竞相追捧的热门职业。CDA数据分析师证书，与CPA注会、CFA特许金融师并驾齐驱，其权威性与实用性不言而喻。在互联网行业中，应用数据分析是非常适配的，该行业数据量庞大、发展快。CDA数据分析师在互联网行业的数据岗中认可度非常高，一般都要求考过CDA数据分析师二级，CDA二级中包含了模型搭建的详细内容，对于数据岗的工作来说特别有帮助。

CDA数据分析师之所以备受青睐，离不开它广泛的企业认可度。众多知名企业在招聘数据分析师时，都会明确标注CDA持证人优先考虑。像是中国联通、德勤、苏宁等大型企业，更是将CDA持证人列为重点招募对象，甚至为员工的CDA考试提供补贴，鼓励他们提升数据处理与分析能力。这足以证明，CDA证书在求职过程中，能为你增添强大的竞争力，使你从众多求职者中脱颖而出。

CDA数据分析师在各个行业的数据岗中认可度非常高，一般都要求考过CDA数据分析师二级，CDA二级中包含了模型搭建的详细内容，对于数据岗的工作来说特别有帮助，一些企业可以给报销考试费。