本文适用对象：

数据分析师/ETL工程师：🚀 让你5分钟干完5天的工作 💪

业务分析师：😎 数据不求人，摆脱对BI团队的依赖 🥳

企业老板/负责人：💰 省掉90%的BI团队人力成本，把钱花在刀刃上 🎯

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先简单介绍一下MCP。

MCP就是专门给AI用的APP。想干什么事，就装什么APP。

如果我们想让chatGPT生成图像，就给它安装一个图像生成的MCP，如果想让它帮你订机票，就给它安装一个机票预订的MCP。所以想让它能查看我们自己的数据库，就给它安装一个数据库查询的MCP。

回到数据分析的工作，我们看一个典型场景：

业务部门想看上个季度的渠道转化率，需要向BI团队提需求–>需求口径评审 -> BI团队排期，让ETL工程师从业务数据库中提取数据 -> 数据清洗、转换、加工 -> BI工程师制作报表 -> 业务部门拿到报表，发现维度不对，打回去重做……

这一套流程下来，快则三五天，慢则三五周。时间成本、沟通成本、人力成本高得惊人。有体会的一定深有体会。

但是用数据库+MCP，这一切都变得极其简单！仅需一句话，就能完成复杂的数据分析任务。

下面我以AI咖网站（aiprompter.cc，我开发的一个提示词管理网站）的数据库为例，介绍一下这个高效的数据分析流程。

先看效果。

在一个全新的对话中，直接提出数据需求。

AI会通过MCP写SQL查询数据库有哪些表，表里面有哪些字段，然后开始写取数SQL，跟人类的操作一样。

展开MCP的详情，就能看到AI写的SQL语句。比很多人写的严谨规范。

这是统计结果，耗时不到1分钟。

甚至顺带帮我做了可视化。

接下来我们再上一点难度，我需要做一份用户运营分析报告，直接告诉它。

1分钟后，输出了一份完整且有深度的用户运营分析报告。

以上只是一个简单的案例，在我自己的工作中，我已将公司数百万用户的数据库接入MCP。这套 “数据库+MCP” 的模式，带来的绝不仅仅是效率的提升，更是一场深刻的变革：

1. 成本革命：将数周的工作压缩到几分钟，极大地释放了数据工程师和BI工程师的生产力，让他们能专注于数据建模、架构优化等更具创造性的工作。对企业而言，这意味着BI人力成本的指数级下降。
2. 决策革命：业务团队不再“望数据而兴叹”。任何业务想法和数据假设，都可以在几分钟内得到验证。决策速度和质量得到飞跃式提升，企业能更快地响应市场变化。
3. 协作革命：打破了业务与技术之间的“数据墙”。沟通成本无限趋近于零，所有人都在一个“用自然语言对话数据”的平面上高效协作。

​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：

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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。

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市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

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⑤ 这些资料真的有用吗?

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