数据分析师的日常

最近用ai搓了好几个数据分析，其中一个上线了策略实验，做正了耶嘿

工作模式从人人协作变成了人Agent协作，舒适度大大提升

对优秀的分析师而言，想要提出好的问题，需要更深刻地理解对象。

但并不是好问题就一定有好答案（忽略那些用「没有好答案就不是好问题」的套套逻辑来绕着抬杠的人）。
对卓越的分析师而言，想要给出让人眼前一亮的答案，最重要的是，需要对环境有独到的认知。

为什么现在还有这么多公司招聘
对 SQL 这种基本技能有特定要求啊
让 AI 给你设计一个UI 数据界面
随时点击查找下载不就行了吗🤔

好喜欢调参好喜欢调参，凌晨2点多了还在调，fable 5 调用 5.5都调不完。好开心，所有人都在震惊🤯fable 5 的时候，只有我们这种牛马在流口水想为什么它reasoning这么慢的输出还是要我不断给他手搓🤤

真诚发问：
1.现在Ai对于数据分析到底能解决到什么程度？
2.哪个环节最被替代，哪个环节因为幻觉等原因最高无法搞定？
3.为什么AI问数很难准确？
4.合规问题如何低成本解决？
愿意付费

分析一年前的实验数据分析到现在，越分析越有意思了😄😄
从事有挑战性的工作总能让人感觉到兴奋💪🏻💪🏻

医共体项目落地的那一刻起，社区、乡镇卫生院会全部接入区域医疗大数据平台📊。
这就意味着数据统计会彻底淘汰手工核算✍️，全部依靠系统调取后台数据导出报表——挂帆软屡试不爽✅，不需要动用开发，产品也不必拉会对接需求，大家都挺轻松。

这个视频我发到了我们的用户群里，让他们去学习。我觉得它特别适合初入职场的数据从业者，比如做数据分析、数据开发的人，能帮助他们了解自己的工作，加深对互联网和电商大数据分析的理解。

虽然这个视频讲得并不是特别全面，至少没讲到在公司内部如何具体去使用，但它其实已经把整个互联网的用户分析，以及数据指导业务、驱动业务这些事情，讲透了六七成甚至七八成。

视频本身并没有太多枯燥的理论干货，主要是在讲应用场景，提到了：
1. 人群画像
2. 用户标签
3. 广告联盟
4. ID 体系（ID mapping）

这些内容其实都是在解释很多人不太理解的地方。我发到群里最主要的作用，还是为了让大家有更多的“体感”，知道自己正在做的事情到底是什么。

我觉得未来当技术不再是核心门槛时，首当其冲最重要的就是对数据的体感。所谓的“业务 Sense”和“数据 Sense”，其实说的就是这些。

看着自己做出的数据分析deck
清晰的数据视觉，完善的统计，漂亮的版面，完美的逻辑

成就感不亚于第一次平面设计得到甲方表扬