AI无法替代人类进行假设构建、逻辑推演与实验设计。真正的核心竞争力，在于分析师能否像剥洋葱般层层拆解模糊需求，建立严密的逻辑树，并主导验证过程。切记：你自己都没想清楚的问题，烧再多Token也换不来奇迹；唯有厘清思路、定义标准，才能让AI真正成为提效利器，而非背锅侠。
2026年做数据分析，最重要的就是搞明白：哪些该AI做，哪些得自己上。今天陈老师第一个例子，从简单到困难讲清楚，话不多说，上场景！
某天，你收到需求：“看下我司APP新增的A功能，过去5天内累计使用1+次的人有多少（去重）”。
这问题指标+维度的口径都清晰，直接跑数即可。但是，这玩意压根不能叫“分析”，就是提个数而已。
类似问题，赶紧丢AI出SQL交作业完事。如果你的工作只有这种需求，可得小心饭碗了！
某天，你收到需求：“看下我司APP新增的A功能，过去5天有多少人在用”。
这个听起来和之前差不多，注意！“多少人”并不是一个明确的指标，只是个笼统的说法，细分起来，有：
确认清楚口径再下手！工作中相当多的无效加班，就是从“口径不清晰，业务反复改”开始的。而且这事问AI没用！君不见众多ChatBI项目，就是死在业务需求过于随意，口径来来回回对不齐
主动、细致的确认口径，才是深入分析的起点。
这几个指标可能都有用：
总之，理清思路，提供建议，确保数据准确。
某天，你收到一个需求：“看下我司APP新增的A功能，过去5天使用的人，付费行为是不是比其他人更好”。
注意，这里需求不明确，要细致拆解：
拆解后，确认细节。终于可以落地成一个详细需求：
此时，可以交AI出SQL了！AI是你的员工，不是老师。它适合解决确定的要求。至于，你自己都没整明白的问题，指望不上AI。
某天，你收到一个需求：“分析下为啥使用A功能的人付费更好？”注意，先问是不是，再问为什么。我们要先解决2级难度的问题，才确认是否真的“更好”，然后再问：为什么更好
分析原因的时候，假设很重要！A功能到底有没有用是关键。经验多的分析师能快速形成假设，经验少的同学，可以把自己的业务场景（APP名称，功能点，操作流程，数据情况）描述给AI，让AI给出可能的假设，假设成立时指标，验证假设的方法，再用自己的数据验证。
注意！多种原因会导致A功能用户“看起来更好”
这里要得列清楚逻辑树，逐一排查（如下图）支持结论的正面、反面例子越多，结论越站的住。
即使做到上述内容，可能被人反驳。别人会说：“A用户只是尝新，过了这段时间就没有效果了”。涉及未来数据情况，需要观察一段时间才能有结论。
如果等不了那么久，还可以做测试，比如测试：“做不大”这个点，可以主动向其他群体推广A功能，观察A功能增量以及留存效果。此时，你可掏出AI了。交代清楚背景，让AI帮你设计一个实验方案（从始至终，你都要把AI当小弟用）
某天，你收到需求：“分析下A功能对用户有啥影响？”
看起来问题好简单，可要解题却更复杂了。因为上文从0级到3级，我们只讨论了A功能对“付费”的影响，比如活跃、留存、转介绍等等均未讨论。且每个议题，都得经历1~3级难度的漫长的拆分。
到这里，我们的分析已经非常有深度了。
如果一个问题：
那这个问题就是很容易解决的。
可现实中的问题，常常是：
这时候就只能从头开始，一点点梳理。把本文顺序倒过来，从4级开始逐步拆解，层层剥洋葱。而2026年最怕的，就是自己稀里糊涂，把问题甩给AI，token拼命烧，领导不满意。甚至还惯着领导随口说需求坏毛病，指望再烧点token就能发生奇迹……
去年分析Agent倒台的项目太多了，大家小心哦
本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信公众号：【接地气的陈老师】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理，仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。