人工智能怎么做数据分析？

　　人工智能技术的迅猛发展显著降低了数据分析的门槛，使得非专业人士也能轻松应对数据挑战。随着AI大模型的持续进化，一种全新的数据分析工具——问答式BI应运而生，它允许用户通过简单的对话，就能快速访问数据并得出结论，实现了自动化数据分析的愿景。这一变革不仅减轻了业务人员处理数据的负担，还显著提升了业务指标查询和数据分析的效率。

　　在此基础上，帆软公司推出了智能问答BI产品——FineChatBI，它允许用户以对话模式快速查询和分析数据，并根据需求选择主题和数据模型。FineChatBI将自动生成直观的图表展示分析结果，使数据分析变得更加高效和直观。

　　AI在数据分析领域的应用极大地增强了数据分析的能力，使其更加高效和深入。它能够自动化数据分析流程，快速处理和分析大量数据，提高工作效率。此外，AI在模式识别、预测分析和决策支持方面也发挥着重要作用，能够识别数据中的复杂模式，预测未来趋势，并提供决策支持。同时，AI还能进行个性化分析，满足不同用户的需求。随着持续学习和优化，AI在数据分析领域的应用将更加广泛，推动数据分析技术的发展和创新。

　　接下来，我们将详细介绍FineChatBI的具体分析步骤：

　　FineChatBI建立在FineBI的基础上，利用主题模型来定义数据源。用户可以根据需要分析的问题自由选择和切换主题和模型。系统会根据用户的选择提供高质量的数据和可靠的问答服务。

　　用户可以通过自然语言提问，FineChatBI将自动生成相应的业务分析图表。用户还可以自定义图表生成规则，以适应在问答过程中对指标口径的即时调整。对于零基础的用户来说，FineChatBI也提供了快速上手的途径，并能根据需求进行个性化修改。

　　如果用户的提问意图不够明确，FineChatBI将通过模型匹配相似问题生成分析思路和可视化组件。用户可以分析这些思路判断是否满足需求，如果不满意可以选择推荐的类似问题进行提问。

　　当用户输入的问题中包含模糊或不确定的字段时，系统会触发联想匹配功能列出可能的字段枚举值供用户确认从而提高问答的精确度。FineChatBI支持对多维度问题进行归因分析帮助用户找到关键影响因素。用户可以通过点击指标值针对性地分析影响该指标的重要因素提高分析效率。对于需要深入理解分析的数据可以在问答过程中通过点击图表上的数据点选择维度进行深入分析。归因分析后也可以针对不同维度进行明细下钻。

　　FineChatBI支持在问答中不断进行分析帮助用户逐步明晰数据分析结果。通过连续的问答用户可以逐步获得数据分析思路逐步揭示分析结果。对于复杂数据FineChatBI支持通过折线图进行预算帮助业务人员预测未来趋势。历史数据越多预测的准确率越高。问答过程中生成的可视化组件可以直接保存为仪表板便于后续深入分析或展示分析内容。

　　综上所述，FineChatBI基于人工智能技术辅助用户进行自动式数据分析为用户提供更加高效、直观且智能的数据分析体验。