在数字化浪潮中，AI 与数据分析的融合正重塑决策逻辑：AI 不再只是工具，而成为“数据世界的翻译官”。借助AI，业务人员用自然语言即可唤醒沉睡在数仓、日志与实时流里的信号，系统自动完成特征发现、因果推断与预测模拟，并以可视化故事线呈现“下一步该做什么”。

毫不夸张地说，AI 把分析周期从“周”压缩到“分钟”，让决策颗粒度从“月报”细化到“秒级干预”。

1、AI+数据分析如何落地

以最火的AI大模型为例，当前，大模型在数据分析领域的落地呈现出三种产品形态：

• 第一种：消费型。 在原有BI平台中嵌入大模型的能力（典型的ChatBI）；

• 第二种：嵌入型。 原生基于大模型的数据分析助手，无需依赖原有BI产品（业界也经常称其为ChatBI）；

• 第三种：扩展型。 使用多Agent框架协调大模型的数据分析Agent，可以支持更复杂的分析场景（典型的数据分析Agent）。

根据沙丘智库数据统计，过去一年“大模型+数据分析”落地案例中占比最高的为金融，其次为IT/互联网、制造、零售、政务等。

例如，在金融行业，上海银行与数势科技联合研发智能问数平台，以国内领先的大模型为基础，基于行内数仓整合模型层数据构建业务语义层，有效支持非技术人员通过简单的问答方式，快速获取关键数据指标和深度洞察。

在能源行业，国网江苏电力基于语义大模型，创新基层一线智能问数应用模式。聚焦基层供电所业务，打造配网及用户实时量测数据查询、配变光伏可开放容量分析等10余个典型场景，可满足条件查询、数量统计、图表生成等9类多样化需求。

总的来说，很多以往需要数小时甚至数天的任务，现在通过AI都可能在几分钟内完成。

2、AI+数据分析案例

我们以能源金融市场的案例，分四步展示如何用 AI 高效完成数据清理、统计分析和可视化，并最终为科研提供更快、更深刻的洞察。

1.利用AI快速清理数据

现在有一份数据集包含 Brent、WTI 原油价格，以及 NYMEX、COMEX 期货市场的数据。在原始数据中，不可避免地出现了缺失值和异常值。

• 传统做法： 研究人员需要先探索数据，判断缺失值是否随机，然后选择均值填补、线性插值、删除缺失行等方式。这个过程不仅耗时，还容易因主观选择导致偏差。

• AI做法： 让AI扫描全表，自动识别缺失值分布，并推荐最优的填补方式（如时间序列插值vs分布均值填补）。最终，AI 用合理的算法修复了数据，使其既连续又保留波动特征。

2.AI指令快速进行描述性统计

在科研中，第一步往往是“摸清数据底细”。AI可以一键生成描述性统计表，包含均值、标准差、中位数、四分位数、最大值、最小值等指标。

图2-1 描述性统计操作

在这个案例中：

• Brent与WTI： 均值分别为0.5846和 0.5257，说明两者在整体水平上接近，符合国际市场的联动性。

• NYMEX与COMEX： 均值更低，波动区间更宽，表明衍生品市场具有更强的不确定性。

• 标准差比较： NYMEX 波动最强，COMEX 相对稳定。

通过这一步，我们能在极短时间内获得数据集的基本特征，从而快速确定研究的切入点。

3.AI快速进行相关性分析

科研不只是描述，还需要找到变量之间的联系。

AI 可以自动计算 Pearson 相关系数矩阵，并生成美观的可视化表格。

在数据里：

• Brent 与 WTI： 高度正相关（0.94），反映两大原油价格走势几乎同步。

• Brent与NYMEX： 显著负相关（-0.89），说明原油市场与部分能源衍生品价格存在对冲效应。

• COMEX与其他市场： 相关性较弱，表现出贵金属市场的独立性。

这类结果对能源经济学研究和投资决策非常有价值。例如，研究者可以据此探讨大宗商品之间的联动机制，投资者则可以考虑跨品种对冲策略。

4.AI得出波动率趋势图

单一的描述和相关性不足以揭示风险特征。于是，我们进一步利用AI辅助Python 绘制了滚动波动率趋势图。

根据提示，AI快速生成出波动率趋势图。图表的直观性让研究结论一目了然，可以帮助快速把握市场风险的动态变化，而不必陷入冗长的数据表格。

AI时代的到来，并不意味着数据分析的环节发生了变化。更重要的是数据分析的方法和工具发生了变化。但是不管AI工具如何变化,数据分析的底层逻辑是不会变化的，因此掌握数据分析逻辑方法非常重要。

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