真正的数据分析就得把AI请进来，咱们不用亲自写SQL，毕竟这活儿AI早都能搓了。那咱们数据分析师干吗呢？简单点说，就是让AI去做描述性统计，咱自己搞深入分析。从0级深度的单维度对比、同比环比这些最基础的工作，一直到1级深度的多维度交叉分析、贡献率计算，这些事儿都可以放心丢给AI自动化处理。但是，一旦到了2级深度往上，业务定义、数据整合、测试设计这些关键环节，AI就没法替代你了，毕竟它不懂业务逻辑。 很多同学现在都很慌，AI都能写SQL了，咱们还有什么活路？陈老师用倒序的方式告诉我们，想搞明白啥叫“深入的数据分析”，先得弄清楚哪些是“浅”的分析，把它们交给AI去做，剩下的自然就是深入分析的事情了。 0级深度最简单，也就是单维度做对比。比如业绩没达标，用公司维度一看就知道：5个分公司里有2家没达标。结论直接出来了：“因为2个分公司没达标，所以业绩没达标”。当然这时候也能算算每个分公司拖了多少后腿（见图），只要给定个固定的口径让它跑数就行。这种活太适合AI干了，还能走自动化脚本。 1级深度比0级稍微深一点，就是拿两个维度一起看。比如业绩为啥没达标？把产品、用户、分公司这些维度都拉出来作对比（见图）。你会发现A、C、E这三个分公司卖得不好，背后可能有个共同点：它们都卖甲产品。这时候通过交叉对比就能看出联系了（见图）。计算每个子指标的异动贡献占比也能让AI帮忙跑一遍Python脚本出来结果。 到了2级深度就更难办了。你得问自己：为啥甲产品会卖烂？这时候可能会冒出好多假设：产品质量不过关、推广没到位、缺货了、竞品降价了……这时候千万别再想着外包给AI了！因为“产品质量不过关”这个概念很模糊啊，“过关”到底是啥标准？得你跟客户或者业务部门确认清楚才行。衡量质量的指标也得自己定下来（见图）。 3级深度才是验证假设的时候。如果咱们找到了问题源头，“有这个原因时问题存在，没有时消失”，那才算是真找到了根源。要是没到这一步领导总爱反问：“那我换个包装价格降一点是不是业绩就能上去？”这时候最好的办法就是安排一次测试。比如测价格就找个节日搞促销试试效果。这里有两点要注意：第一测试得可控别乱搞；第二得控制好其他变量别干扰结果（见图）。 4级深度就是看长期效应了。短期内促销可能把销量拉起来了可长期来看产品力会不会越来越弱？所以得把每次遇到的问题列个清单记录下来观察：是不是某些问题老是反复出现？解决问题的成本是不是越来越高？如果是那就是长期问题了得想新办法应对（见图）。 很多同学做不深入就是因为没结合业务特点提假设也没做实验验证想法所以基础工作交给AI吧自己多动动脑子想解决思路才能把握机会不被淘汰。