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，数据分析已成为企业决策和业务优化的核心驱动力。在数据分析工作中，最花时间的其实不是分析，而是数据处理与建模，这些工作非常基础甚至有些枯燥。

AI大模型的崛起，为数据分析领域带来了革命性的变革。AI大模型能够完成数据清洗、数据预处理等，比如在金融行业的产品销售预测中，可以通过历史数据降低人工干预的需求，从海量数据中提取有价值的信息，提供更深层次的洞察和决策支持。

01 AI数据分析的优势

在金融行业中，银行、基金等公司使用传统BI工具难以处理文本、图像、音视频等非结构化数据。但目前AI大模型可以逐步通过NLP和计算机视觉等技术高效分析，比如金融风控中分析用户情感、App讨论区数据分析用户的画像和偏好等。

AI模型不仅能展示数据变化，还可以挖掘背后的原因。比如识别出销售额与客户入金资产不匹配的问题，识别出统计方式的错误，辅助动态决策。随着技术迭代，AI自动化流程或可以节省80%以上的数据处理时间，分析速度也越来越快。

比如针对某类金融数据，可以通过自然语言直接提问，大模型就可以自动解析并生成SQL查询，从数据库中提取数据，减少了知识图谱构建的复杂性。

以某银行App营销场景的产品销售数据为例，通过Deepseek进行数据解析与SQL提取提问。

Deepseek会给出具体的操作步骤，甚至可以给数据分析工作提供参考，包括如下各分析步骤：

1. 识别有效数据行，有效数据行是指D列有具体的产品名称，同时E列有产品代码。

2. 上线时间是数字，需要转换为日期，可以用Python的`xlrd`模块来转换，在SQL中也可以直接转换。在SQL生成时保留数字，然后在插入后处理。

3.有些行在A列和B列是合并的，即一个场景有多个产品。

4. 忽略D列是空或者E列是空的行（汇总行和说明行）。

5. 生成完整的SQL插入语句。

由于数据较多，只展示了一部分作为示例，Deepseek还会给出数据说明，比如日期转换可以使用MySQL的DATE_ADD将Excel序列号转为真实日期，空值处理将/标记转换为NULL等。

数据继承方面，当配置位置场景为空时，自动继承最近的有效值，如某配置场景的多产品共享同一配置，表结构可以自增主键ID，各字段添加注释说明，金额字段使用DECIMAL类型保证精度，实际执行时需确保MySQL服务器时间设置与日期转换基准一致等。

虽然目前使用deepseek最大的问题是“幻觉”，DeepSeek-R1模型幻觉率超10%，数据分析要求精确的任务，需要人工再验证一遍，尤其是金融行业数据量大、专业性强，通过不断调升与数据校对，才能生成真正的洞察。

02 AI如何提升商业价值

学习AI大模型是探索、优化我们的数据思维，在关键时刻做出更好的决策。数据分析的落脚点在于发掘数据的商业价值，可以通过三个关键词来衡量，收入、支出和风险。

通过数据分析为客户带来增量收益，帮助客户扩大市场或开发新兴市场，如某银行通过AI大模型更精准地筛选线上高潜力客户，间接增加收入。

在金融产品零售中，如果数据无法直接增加收入或节约成本，但能“降低风险”，也是具有商业价值的。比如某金融机构利用大模型生成研报摘要、分析基金产品、评估投资风险。将数据的价值转化为具体的商业结果，并通过量化的方式呈现，才能让客户真正认可数据产品的价值。

AI大模型可以将量化指标与历史数据、行业平均水平或其他基准进行对比，帮助建立效果对比基准，更直观地展示产品价值。比如针对客户流失预警处理，AI大模型可以给出预测准确率、召回率等指标，帮助量化评估模型的价值。

以第一部分的数据为例，结合deepseek可以针对客户价值提升进行分析，并给出相关图表。

首先需要对数据进行预处理，数据预处理是指在数据分析、数据挖掘之前，对原始数据进行一系列的处理，以使其更符合分析和建模的需求，提高数据质量和可用性。数据预处理是机器学习和数据分析的基石环节，对部分数据进行合并汇总，剔除异常值数据。

进行数据数据预处理需要达成四大核心目标：

1. 质量提升：解决脏数据问题（缺失/异常/噪声）；
2. 适配模型：满足算法对数据分布、尺度的要求；
3. 信息增强：通过特征工程提取更有价值的信号；
4. 效率优化：减少计算资源消耗；

基于预处理后的数据，deepseek给出了相关分析结论及图表说明，并且给出了操作意见，可以每月追踪场景销量环比提升情况，优先在基金专区落地AB测试等。

场景分化显著：某场景为核心增长引擎，新场景需快速复制。

位置决定曝光：App核心营销位需优先配置高转化产品，基金专区适合长尾场景。

产品优化关键：扩大货币/短债基金占比。淘汰QDII及ETF联接类滞销品。

客户价值提升路径：短期为优势场景扩容+低效场景产品替换。长期为建立用户画像驱动推荐。

数据分析正朝着“AI智能体”的方向狂奔，随着AI与大数据、云计算等技术的深度融合，数据分析将更加高效、智能和自动化，为人工智能的广泛应用提供更加坚实的技术支撑。

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数据分析师在银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。