惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

C
Check Point Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
L
LangChain Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
M
MIT News - Artificial intelligence
A
About on SuperTechFans
J
Java Code Geeks
量子位
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
博客园 - Franky
博客园_首页
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
IT之家
IT之家
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Engineering at Meta
Engineering at Meta
雷峰网
雷峰网
D
DataBreaches.Net
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Martin Fowler
Martin Fowler
有赞技术团队
有赞技术团队
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
如何用DeepSeek做数据分析?这套方法超神!
接地气的陈老师 · 2025-07-05 · via 人人都是产品经理

这篇文章分享了如何利用DeepSeek提升数据分析效率的方法。通过DeepSeek,数据分析师可以快速生成SQL语句、理解业务流程、梳理分析思路,从而提高工作效率,更好地应对高薪岗位要求。

同学们,Deepseek用起来没有!经过半年磨合,陈老师是发现这玩意越用越好用。今天把使用心得分享给大家。

到底用DeepSeek干嘛!

当然是升职加薪,而不是从小牛马变大牛马!数据工作最痛苦的点,莫过于被人当做工具人,天天无休无止搓SQL码Excel。真要面试高薪岗位,人家又来考察:专题分析经验,数据洞察深度,数据对业务的贡献……

所以,利用Deepseek的思路就很清晰了

1)提升取数效率,腾出思考时间

2)理解业务流程,读懂数据含义

3)寻找分析思路,提升分析深度

这样才能让自己进步。

用DeepSeek提高取数效率

首先,Deepseek在给定数据表结构+取数需求的前途下,给SQL又快又准!在Deepseek刚出来的时候,就有人问:“是不是数据分析师要被取代了”。于是,我立即拿牛客网题目测试了一下,发现Deepseek简直是百战百胜。可以说,现在搓SQL,用Deepseek能极大提效。

但是!很多人过于乐观地提出了“要上ChatBI”,结果遭遇:

1)底层数据缺失

2)表结构不清晰

3)数据口径不统一

4)业务需求描述过于模糊

导致项目做的一地鸡毛……

统一口径,规范取数需求,提高数据质量,这些老生常谈但是总做不到的事,才是真正命根子。所以,至少截止到现在,还是数据分析师自己用AI生成SQL的好。该梳理的需求,一个字都不能少。

用DeepSeek快速理解业务

从数据读出业务含义,有固定步骤:

1)清晰业务对象,明确主指标

2)了解业务流程,梳理过程指标

3)了解业务季节性走势

4)了解业务结构(人货场维度)

5)了解主指标/过程指标行业参照

用Deepseek可以直接查出这些!比翻书效率高多了

这一点,在面试时候尤其有用。准备面试的同学,一定要看一眼:对方的招聘要求里,有没有自己不熟悉的业务。提前做准备,通过率才高。

比如对方是著名啤酒企业+要求“生产情况进行分析”,我们已知:生产主指标是产量/质量/成本,但是并不知道到底啤酒是怎么生产的,也不知道具体成本构成。此时可以分两步提问。

第一步:开联网搜索(避免DS瞎编),问生产过程,使用设备,原材料,并预估成本占比,了解基础情况。

第二步:关联网搜索(让DS发挥编故事能力),基于第一步搜索,模拟潜在问题出现时,可能得数据情况。

这个功能深得陈老师喜欢!因为我经常要见各个行业的客户,以前查这些信息要百度很久,并且在百度广告的缝隙里找一点答案,现在直接上Deepseek就行。对于不了解自己公司业务的表哥表姐们,也可以多用!

用DeepSeek理清分析思路

Deepseek是可以直接生成分析思路的。但是,如果不加限制直接问,那么丫给出的答案经常是十全大补汤,正确的废话。所以在写提词时,可以给出问题+自己的表结构,效果会更好。

比如,都是“价格弹性如何计算”。如果不加限制,DS会给一个简单的计算公式。但是如果给出自己完整的数据格式,又有新的解决方案(如下图)

比如,有同学问“拧紧机使用寿命与拧紧角度,扭矩关系该怎么分析?”注意,此时,拆分问题是更好地问法:

1)拧紧机寿命,和什么因素有关

2)这些因素,可以用什么指标量化衡量

3)已知这些影响指标,如何构建模型分析它们与寿命关系

这样一步步深入,从影响因素→指标→计算公式→数据样例都有了。下边可以对照自己公司的数据采集情况,看能不能落地(有可能自己公司数字化程度很差,连基础数据都没采集,那就没法说了)

以上,有些人在吐槽AI没用,有些人在担心AI取代自己,有些人在傻乎乎直接喂问题给AI然后吐槽没用,而掌握技巧,可以让AI帮我们早日升级哦!

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。