
AI 数据分析:把业务问题转为可复现结果
提供业务问题与有权使用的数据集,先检查数据质量,再开发查询或脚本,解释发现时保留假设与限制。
从分析需求开始
选择示例或描述你的数据分析工作流,然后在 MiniMax Code 中继续。
示例提示词
让整个工作流程保持连贯
这是工作流程对照而非性能测试;重要事实和最终结果仍需人工审核。
手动推进
- 规划
- 分散整理资料
- 分析交付物
- 把计算结果分别搬到图表与报告文件中
- 审核
- 手动追踪问题
- 数据质量
- 检查重复、缺失和单位
- 可复现性
- 分开记录计算与参数
- 结论解读
- 依据图表撰写结论
借助 MiniMax Code
- 规划
- 整理需求和来源
- 分析交付物
- 制作以数据为依据的图表或报告初稿,并保留计算逻辑
- 审核
- 整理审核和交接清单
- 数据质量
- 先起草明确校验,再计算指标
- 可复现性
- 把查询、转换步骤和指标口径保留在分析中
- 结论解读
- 区分观察发现、不确定性和替代解释
用 4 个步骤完成数据分析工作流
从聚焦需求开始,创建可审核初稿,并在交付前完成验证。
- Step.01
明确问题
说明要支持的决策、分析对象、时间范围、指标、维度和证据标准。

- Step.02
检查并准备数据
审查提供的数据集、验证字段、记录清洗规则并标记质量问题。

- Step.03
分析并可视化
运行可复现计算、比较相关分组,并创建清晰图表或表格。

- Step.04
审核并沟通
检查逻辑和假设、总结发现,并区分证据和建议。

AI 数据分析常见问题
了解需要准备的内容、实际工作位置和必要审核。


