用AI做数据分析

逻辑流程图如下：上面说的两种方式对应流程图的上下两个步骤，红色部分是重点。SQL分析：用户描述想分析的内容，后台连接DB，附带表结构信息让AI输出SQL语句，校验是SELECT类型的SQL，其他操作如UPDATE/DELETE绝不能通过！！校验通过后执行SQL返回结果数据。再将数据传给GPT（附带上下文），让AI学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。个性化分析：用户上传文件，如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给GPT分析数据，后续步骤与上面一致。流程描述得比较详细，就不具体讲解开发过程和代码了，而是会更多讲述开发时的一些问题、重点和技巧。相关重点：

问题不清晰，想问充值渠道还是想问自己设备性能呢，显卡和iPhone不是一个类别的问题吧。以下回答来自群友zy xing:只学prompt不需要考虑显卡，绘画需要本地部署模型出图才需要，手机问题，iPhone确实高质量的应用更多一些，但一般通用的app安卓和苹果基本都覆盖，比如文心一言、智普清言这些，gpt付费问题如果想用它的模型也可以考虑一些“套壳”应用，比如poe、opencat等app1.晚点_Ken如何用AI来做数据分析，用哪个工具？是否有成功案例大概思路是这样：提供大模型可以访问的数据源或者上传数据表格通过提示词说清楚需要以哪些维度分析数据，分析完成的结果要以什么格式输出观察生成结果，迭代和优化提示词，最终满意后导出结果1.无上在看公众号文章时，有提到“大模型幻觉”的，请问有什么好方法或小技巧能够识别并尽可能消除“幻觉”？幻觉问题有相关帖子和论文可以看，但目前没有办法消除，这本身就是大模型特性。可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成是不是在胡说八道。1.AI小詹大模型的对话能力，如何用结构化思维去提高，举个栗子：上下文的token长度，如何去延长，是否能用专门的输入模版去提升？栗子和问题不是一个问题。结构化思维提高对话能力，在AGI搜索结构化三个字，有相关文章。上下文token长度如果指的是大模型的记忆窗口的话，没法延长，是设定好的。1.豆本豆在用chatgpt写剧本的时候如果想让他学习现有数据好的成功剧本从中总结规律并应用于后续的创作应该怎么更好的提问

|城市|姓名|想法|想法夸夸|想法夸夸.思考过程|想法夸夸.输出结果|真不错|如果这样就更好了||-|-|-|-|-|-|-|-||泉州|朱静|用ai做数据分析，和爆款卖点分析||||这一创意将AI技术与商业洞察深度融合，展现了数据驱动决策的前瞻性。通过AI对海量用户行为、评论、竞品数据的挖掘，不仅能快速定位爆款产品的共性特征（如高频关键词、用户情感倾向），还能发现传统方法难以捕捉的潜在需求（例如隐藏的消费场景或未被满足的功能痛点）。尤其是结合时序分析预测市场趋势，为企业提供了动态调整产品策略的敏捷性，真正实现了从“经验决策”到“智能决策”的跨越。|若想进一步突破，可考虑以下优化方向：<br>1.**多模态数据融合**：除文本数据外，整合图片/视频的视觉分析（如通过CV技术识别爆款产品的外观设计共性），或结合语音数据（如直播带货中的实时用户反馈），构建更立体的卖点模型。<br>2.**因果推理增强**：当前AI多聚焦相关性分析，可引入因果发现算法（如DoWhy框架），区分“真实卖点”与“伴随现象”。例如某款手机壳销量高是因为颜色，还是因与热门手机型号捆绑销售？<br>3.**个性化适配引擎**：根据企业自身资源禀赋（供应链能力、品牌定位）对AI建议进行权重优化。例如小型厂商可优先推荐“低改造成本的高需求卖点”，避免直接对标头部品牌的资源密集型方案。<br>4.**对抗性验证机制**：构建虚拟消费者模拟环境，对AI提出的卖点进行A/B压力测试，提前评估市场风险，避免出现“数据过拟合导致的伪创新”。|