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數據分析是什麼?AI 數據分析工具功能及應用介紹

2025-06-30

據統計,使用 AI 數據分析工具可提升數據分析速度至 10 倍以上,尤其是在面對快速改變的市場和經濟模型時, AI 數據分析工具所帶來的商業價值不容小覷。本文將介紹數據分析是什麼,以及揭開 AI  數據分析工具的核心功能及多元化應用,逐步帶你了解 AI  數據分析在不同行業的幫助。


什麼是數據分析?

數據分析是通過收集、整理和分析大量資料,提取有價值的資訊,並提供實際解決方案的過程。它的作用在於幫助人們解釋資訊背後隱藏的模式和資訊,以改善經營效率和決策能力。在數碼時代,數據分析已成為各行各業擴大盈利與開拓市場的工具。


數據分析的基本步驟


1. 定義問題與設定目標

首先,數據分析師要明確定義需要透過數據分析解決的問題,藉此設定具體的分析目標。例如,若問題是「為什麼這款產品的銷量下跌?」相應的分析目標便是「了解該產品的銷售趨勢,並預測市場需求變化」。


2. 收集數據

根據已定義的問題,數據分析師會透過各種來源收集數據,例如數據庫、API、問卷調查等,獲取相關數據。收集後,需對數據進行初步清理,去除重複和錯誤數據,確保數據質量。


3. 探索性數據分析

在數據收集完成後,進行探索性數據分析(Exploratory Data Analysis,EDA)。透過統計分析和資料視覺化的工具來了解數據的基本特徵,如分佈、缺失值和異常值等,藉此發現數據潛在的模式和趨勢。


4. 建立模型與分析

根據問題需求選擇合適的模型和算法,如回歸分析、分類模型或聚類分析等,並進行深入分析。這步驟需要考慮模型的適用性和準確性,以確保分析結果的可靠性。


5. 結果解釋與報告

以清晰易懂的方式呈現分析結果,並解釋結論,呈現形式通常是圖表。報告需要幫助提問者理解結果,並且為他們提供建議,協助他們做出決策。


AI 進行數據分析的優勢


AI 數據分析指運用人工智能技術分析大量資料,整理出原本隱藏的模式和觀念。與傳統數據分析工具相比,AI 數據分析有以下三個主要優勢:


自動化處理

AI  能夠自動化整個分析流程,例如資料的擇取、清理、解釋分析結果,並且添加模型訓練,以及預測未來趨勢。


降低人為錯誤

通過自動化流程,AI 數據分析顯著降低了人為錯誤的風險,提高了整體分析效率和精準度。這讓企業能夠依賴更可信的數據來做出決策,避免因數據錯誤而造成不必要的損失。


高效數據處理

AI 系統可以非常快速地處理和分析大量數據, 並且能夠即時分析來自多個來源、多種類型的巨量數據,比人類更快做出判斷。相比之下,人類分析師處理同樣數量的數據需要更長的時間。


根據 Deloitte 一項研究報告指出,生成式 AI 的預測性維護能提高 25% 的生產力,減少 70% 的故障發生率,以及降低 25% 的維護成本。[1]


AI 數據分析工具的應用領域


AI 數據分析工具的應用領域十分廣闊,自從 AI 數據分析工具推出之後,已經為人類作出重大的貢獻,以下舉出三個重要的領域:


商業領域

AI 數據分析系統可以一次過整合企業內部多年來累積的歷史數據,並結合外部市場相關資料,透過分析得到更精準的預測建議,幫助企業及早察覺問題所在。


以市場營銷為例,企業能使用 AI 分析用戶的歷史資料,例如年齡、興趣和銷售經驗,進行用戶細分。AI 提供的分析結果,可幫助營銷推動用戶專屬的商品和服務,以便推動針對性的營銷活動,提升市場營銷的效果和效率。


金融領域

數據分析 AI 能夠處理海量的市場數據,快速分析經濟指標、公司財報以及市場波動等因素,協助金融機構進行風險評估,並且能夠利用實時數據流,自動識別市場異常波動,提前預警潛在的投資風險。


醫療領域

AI 能夠從龐大的醫療數據提取關鍵信息,用於疾病檢測和健康指引。數據分析 AI 可以分析公共健康數據(病例數目、地理分佈、天氣條件等),從而預測疫情的發展趨勢。在個人健康方面,通過用戶的穿戴設備和手機應用程序,分析用戶的運動、飲食和睡眠數據,幫助用戶改善健康。


根據 McKinsey 在 2024 年的調查,65% 的受訪者表示他們的組織經常使用生成式 AI ,相比 2023 年的調查(33%)提高了接近 2 倍;67% 的受訪者預計他們的組織在未來 3 年內會增加對生成式 AI 的投資。[2]


AI  數據分析工具的重要功能


AI  數據分析工具最值得提及的功能包括:


文件解析

AI 能處理複雜的非結構化數據,如圖片、文字和影片,並且對這些數據進行分析,幫助用戶更快速地提取有價值的信息。此外,AI 模型能夠在不同語言之間進行翻譯和轉換,根據不同行業的術語和表達方式進行調整。


人工郵件簡化

AI 能自動檢測資料、把項目的優先順序排好,例如對大量郵件進行方便的分類,以確保用戶能夠掌握關鍵訊息;另外,AI 也可以自動生成回覆內容,使用者只需提供簡單的關鍵字或回覆重點,AI 就能生成完整的郵件內容。


情緒分析

AI 通過對社群媒體資料和用戶評論的分析,判斷這些數據的正面、負面和中立情緒分數,能幫助企業分析用戶行為,打造營銷策略。


不同類型的使用者對數據分析工具的需求


市面上有不同的數據分析工具,使用者應如何選擇合適的工具?根據使用者對於 AI 的掌握能力和工作用途,他們對於數據分析工具的需求也會有各有不同:


開發人員或編程團隊的工作用途

開發人員或編程團隊對 AI 數據分析工具有較高的技術要求。對於他們來說,AI 技術的用途不僅限於基本的數據分析,還包括機器學習模型的構建、自然語言處理、圖像識別等多種應用。這使得他們在選擇數據分析工具時,往往會更傾向於能協助他們處理複雜的數據集的數據分析工具。


開發人員或編程團隊的需求特點

  • 通常需要靈活、可擴展且能夠處理大量複雜數據的工具

  • 偏好具有強大編程接口的工具,能夠輕鬆整合到現有的開發環境

  • 重視編程工具的性能、可自定義功能,以及適用各種數據格式


商業用戶(企業/個人辦公)的工作用途

商業用戶對 AI 數據分析工具的技術要求相對基礎,使得他們需要能夠快速上手且不需要複雜編程,可以現成進行數據分析的工具。這使得他們在選擇數據分析工具時,主要關注工具是否容易上手,使用介面是否直觀。AI 技術在商業環境的應用主要集中在提升工作效率、優化客戶互動和支持決策過程,而數據分析工具則能幫助商業用戶從大量數據提取有價值的洞察,以便做出更明智的業務決策。


商業用戶(企業/個人辦公)的需求特點

  • 需要直觀、易用且能夠快速生成報告的工具

  • 重視協作功能,需支持多個用戶同時使用和共享數據,以便網上辦公

  • 重視數據安全性,同時需要工具的預測分析功能


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參考資料:


[1]Deloitte | Predictive-Maintenance_PositionPaper


[2]McKinsey | The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value