用 AI 做数据分析的五个真实场景

## 场景一：取数提速 把自然语言需求翻译成 SQL 草稿，人工核对表关系与过滤条件后执行。取数等待从"排队半天"压缩到分钟级，前提是先维护好一份清晰的表结构说明。 ## 场景二：清洗与口径对齐 脏数据的第一轮规则可以交给 AI 批量生成（去重、补全、标准化），但口径定义必须人工拍板——AI 不知道你们公司"活跃用户"的准确含义。 ## 场景三到五：建模辅助、看板生成与洞察提炼 特征思路、图表选型、结论初稿都能借力 AI。共同心法是：AI 负责"从 1 到 10 的表达"，人负责"从 0 到 1 的判断"——数据结论的责任主体始终是人。