摘要：想做数据分析，但是不会写代码？不懂统计学？没关系，在这个AI快速发展的时代，只要你会提问，AI就能帮你做数据分析！
想做数据分析，但是不会写代码？不懂统计学？没关系，在这个AI快速发展的时代，只要你会提问，AI就能帮你做数据分析！
很多人以为提示词只能帮助写文章、变脚本、取标题，但其实在高手的眼中，AI最强大的能力，是数据分析和洞察。
以前要做数据分析，我们可能需要看要看几十页PPT、数百条评论、无数条原始数据以及各个平台资料。
现在，你只需几条提示词+一份信息源，AI就能帮你整理出：
产品对比表品牌传播策略用户评价分析差异化机会点核心提示词在进行AI数据分析时，能快速实现事半功倍的效果。以趋势判断为例，以下是一些常用的提示词句型，支持对话模型、浏览器插件、联网AI使用：
1.社会热点趋势提取
“请从最近30天微博热搜中，总结出影响年轻人情绪或行为的5大类话题，并分析它们的共同特征。”
用于：选题策划、爆款选点、内容共鸣打击面
2.行业发展动态总结
“请根据2023-2025的市场报告、头部平台趋势发布，总结短视频行业的3个主要演变方向，并附上代表平台/事件/数据。”
用于：策略制定、赛道判断、趋势预测型内容
3.用户兴趣迁移轨迹分析
“请结合知乎、小红书、抖音三大平台，分析过去半年用户在‘健康生活’领域的兴趣变化趋势，包括关键词变化、讨论热度、典型话题。”
用于：品牌定位优化、内容风格调整
4.内容选题趋势分析
“你是一个新媒体主编，请基于当下热点和公众号爆文样本，总结适合35岁打工人群体的5种选题方向，每种附案例标题。”
用于：内容主线筛选、主题周策划
5.情绪价值趋势归类
“请分析过去一周热门短视频内容中传递的情绪类型，分类并解释：如共鸣型、反转型、爽感型、怀旧型等，并附每类一个示例。”
用于：文案情绪包装、短视频故事结构策划
具体而言，用AI做数据分析，其核心关键词就是帮你快速从庞杂的信息中总结出共性和痛点，这样得出的结论才能更加准确，且更有针对性！
现在假设我们手头上有一份简单的CSV文件，包含以下字段：
假定我们的分析目标是：
哪类商品最畅销？销售额趋势如何？哪些商品值得加大推广？接下来，我们来具体看看如何通过AI关键词快速得出数据分析报告。
步骤一：用AI提示词进行数据清洗
原始数据往往有缺失、重复、格式不统一的问题。你可以这样提示AI：
“请检查这份数据是否有缺失值或异常值，并帮我清洗数据，确保日期格式统一为YYYY-MM-DD。”
AI会自动识别问题并给出清洗建议，甚至直接生成清洗后的表格。
步骤二：用AI生成可视化图表
如果你想要数据更直观，那么可以直接对AI说：
“请根据这份数据，生成一张柱状图，展示每个商品的销量对比。”
“再画一张折线图，展示9月1日到9月15日的销售额变化趋势。”
AI工具：Kimi+Python插件、ChatGPT+Code Interpreter）会自动生成图表，甚至提供下载链接。
如果觉得AI生成的图表细节不符合需求，你还可以进一步调整：
图表类型：柱状图、折线图、饼图、散点图等任意切换颜色风格：一键更换主题色，支持自定义配色标注设置：添加数据标签、趋势线、最大值/最小值标注坐标轴优化：调整刻度范围、网格线密度等直接用自然语言提要求就行，具体可参考如下Prompt提示词模板：
“漏斗图的字体调大到14号，留存率标签加粗。”
“折线图的网格线换成虚线，背景色改为浅米色。”
“组合柱状图的美妆小柱颜色换成粉色，更符合品类调性。”
步骤三：用AI挖掘数据洞察分析
在得出基本数据表格后，要想获取行业分析或对业务数据进行洞察分析，这时你可以继续追问：
“根据销售数据，哪些商品可能是潜力爆款？请结合销量和销售额给出建议。”
AI会基于数据给出类似这样的回答：
“商品‘蓝牙耳机’销量排名第5，但销售额排名第2，说明单价高、利润大，建议加大推广力度。”
步骤四：生成分析报告
最后，你可以让AI帮你写一份简洁的分析报告：
“请根据以上分析，写一份200字左右的电商销售数据简报，适合发给老板看。”
AI输出示例：
【销售数据简报】
9月1日至15日，店铺总销量为1,850件，销售额达52,300元。销量前三的商品为手机壳、数据线、蓝牙耳机，其中蓝牙耳机销售额占比最高，建议作为下一阶段重点推广商品。整体销售呈上升趋势，预计月底可突破10万元销售额。
通过AI进行数据分析的关键是找准关键提示词，以下是一些常见的AI提示词模板，需要的小伙伴可直接收藏！
总的来说，AI不是替代你，而是放大你。你不需要成为数据科学家，只需要学会“提问”。掌握了AI提示词，就像拥有了一位24小时在线的数据分析师。
无论是AI工具，还是传统方法，时刻谨记一点：数据分析不仅需要掌握专业的数据分析工具和方法，还需要对业务有深入的理解，能够将数据与实际业务场景相结合，才能真正挖掘出数据背后的商业价值。业务数据分析是CDA数据分析师一级的重要考点，如果你也想系统提升数据分析能力、学会做出业务真正需要的分析,可以考过CDA数据分析师一级。
来源：CDA数据分析师一点号