现在AI大模型能帮做数据分析吗？

实际上，有了AI大模型的支持才使得AI +数据分析的功能得到更好地应用，比如小浣熊AI支持数据交互功能，只要你输入具体的数据分析要求，它就能自动帮你完成数据清洗、分析、可视化全流程，而且还能生成数据分析报告。

当然，这一切数据分析功能的实现，都要归功于大模型的应用，正是有了大模型的应用开发，才能让很多零代码基础的小白，也能通过与AI对话的方式实现数据分析，直接降低了数据分析的门槛与难度。

下面一起实操如何通过与AI大模型对话式分析Excel数据，首先登录小浣熊AI的官网，用手机号验证码注册登录，小浣熊的官网地址如下：https://xiaohuanxiong.com/

登录官网以后，选择中间的办公小浣熊，该应用目前支持JSON、Excel、CSV三种数据类型，可以用于画图表，做分析，看趋势，能反思，使用办公小浣熊AI可以一招搞定数据分析。

点击选择本地文件可以上传数据源表格，界面如下，当然，目前小浣熊也支持从数据库中直接上传数据，本节使用一组超市零售数据，包含顾客ID、产品ID、产品名称、数量、价格、购买日期、总价这几个数据字段。

数据导入如下，可以做数据预览。

下面与小浣熊AI进行对话式分析，我们研究的主要问题如下：

首先做时间趋势分析，可以通过计算每个类别的总销售额和平均销售额来分析，在对话框中写入下面的提示词。

假设你是一名专业的零售数据分析师，请对附件中的超市零售数据按月汇总总销售额，生成月度销售额趋势图（折线图或柱状图），并标注最高和最低销售额的月份，分析是否存在季节性变化。

小浣熊AI很快就得出了数据分析结果，不仅生成了图表，还有分析的数据结论。

从每个月的平均销售额来看，销售额在年末（12月）达到最高，而年初（2月）的销售额最低。这种趋势表明存在一定的季节性变化，可能与消费者的购物习惯有关，例如年末的节假日促销活动导致销售额上升，而年初的消费相对较少。

接着我们分析各个产品类别的销售情况，继续写入提示词，研究各个产品的销售情况。

请按产品类别（食品、百货、水果、电器、家具、服装）统计总销售额，按降序排列后生成柱状图，标出销售额最高和最低的类别。

从柱状图中可以看出，百货类别的总销售额最高，而电器类别的总销售额最低。通过按产品类别统计的总销售额，可以直观地看到不同类别的销售表现。

接着研究销售额与购买数量的关系，输入下面的提示词。

请计算每个产品的平均单价（总价/数量），筛选出单价低于50但总销售额排名前10的产品，列出产品ID、名称、销量、总价及单价，并生成散点图（X=数量，Y=总价）。

散点图展示了单价低于50且总销售额排名前10的产品，X轴代表销量，Y轴代表总价。通过该图可以直观地看到这些产品的销量与总销售额之间的关系。

研究高价产品（如电器、家具）和低价产品（如食品、百货）的销售占比如何？写入提示词。

将产品分为高价（电器、家具）和低价（食品、百货、水果、服装），计算两类总销售额占比，生成饼图，并标注具体比例。

饼图展示了高价产品（电器、家具）和低价产品（食品、百货、水果、服装）的总销售额占比。通过该图可以直观地看到两类产品在总销售额中的比例分布。

为了将所有的分析结果进行汇总，做一个直观地Dashboard看板用于展示，输入下面的提示词。

把上面的分析结果，用比较直观的Dashboard看板形式展示，形成2x2的图表分布样式，并输出整体的数据分析结论。

通过Dashboard看板，我们可以直观地看到以下分析结果：

月度销售额趋势图：展示了全年各个月份的总销售额变化趋势，12月的销售额最高，2月的销售额最低，显示出明显的季节性波动。
按产品类别统计的总销售额柱状图：显示了不同产品类别的总销售额，百货类产品的销售额最高，电器类产品的销售额最低。
单价低于50且总销售额排名前10的产品散点图：展示了单价较低但总销售额较高的前10个产品，X轴为销量，Y轴为总价，帮助我们识别出具有较高销售潜力的低价产品。
高价与低价产品总销售额占比饼图：显示了高价产品（电器、家具）和低价产品（食品、百货、水果、服装）在总销售额中的占比，帮助我们了解不同价格区间产品的销售贡献。

整体数据分析结论：

以上，借助于AI大模型强大的数据分析能力，我们不再需要代码编程能力实现数据分析，现在只需要跟大模型对话，就能轻松实现数据分析功能，以往需要几小时的数据分析任务，现在仅需几分钟即可完成，完美搞定数据分析难题！