数据分析的瓶颈在"看出所以然" 现在 BI 工具把数据收集和可视化做得很好了，真正的困难是：面前一堆指标，该相信哪个？变化是为什么？下一步做什么？这三个问题 AI 能提供很大帮助。数据分析四步流程 第一步：数据质量检查（最容易被跳过） 分析结论错，根源常常是数据本身有问题。必查项： 时间范围是否对齐（各渠道统计口径不同） 是否有异常值未处理（可能是数据错误，也可能是真异常） 样本量是否足够（小样本结论不可靠） 口径定义是否一致（"新增用户"在各平台定义可能不同） 第二步：异常检测 让 AI 从指标序列里找异常点，比人肉看表快得多： 以下是过去 90 天的每日数据：[粘贴数据]。请找出：1) 偏…