准时资讯：🗞️ 如何将生成式AI用于数据分析 (2025-06-15) :: 在浏览器中查看
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我在思考什么：如何将生成式AI用于数据分析
祝所有承担父亲角色的人父亲节快乐。
今天，我们来回答这个问题，这也是我在营销分析峰会上一个研讨会的主题：
我们能否将生成式AI用于数据分析？
不能。
下周见。
第一部分：生成式AI为何难以胜任数据分析
我当然只是开玩笑。但这玩笑中也包含着一丝真理。
这丝真理就是：生成式AI无法进行数学运算。从根本上说，支持ChatGPT等工具的底层架构无法进行数学运算，就像搅拌机无法煎牛排一样。
无论搅拌机多么花哨，它永远无法煎牛排。它能烹饪牛排吗？当然可以，通过将其打成泥状并通过摩擦加热。但你会想那样吃吗？可能不会。
同样，一个令牌预测引擎——也就是生成式AI的本质——不进行计算。原因如下。
语言，我们说和写的语言（口语先于书写），本质上是一种概率性、预测性任务。我们人类本身就是预测引擎；我们的大脑不断地试图评估事物是好是坏，我们是否处于危险之中。
我们用了近10万年的进化才从说话发展到进行数学运算，因为数学不是语言。数学不像语言那样进行描述。它本质上是符号性的。数字3是代表三件事的符号，我们用数字进行确定性计算。
又过了3万年，才出现了几何和算术等更高形式的数学，因为数学与言语截然不同。事实上，有点有趣的是，数学和文字大约在5000年前同时出现。这表明数学比说话涉及更多的认知活动。
所有这些都说明，数学和语言不是一回事。生成式AI工具是语言工具；“大型语言模型”这个名字本身就说明了这一点。
而数据分析的根源是数学，从简单的加法到非常复杂的数学方程。生成式AI根本无法胜任这项任务，所以你不能只是把数据交给ChatGPT然后完事，除非你根本不在乎答案是否正确。
事实上，谷歌前几天发布了一篇全新的论文和基准测试，显示生成式AI模型甚至无法可靠地读取电子表格。
那么，这是否意味着生成式AI在数据分析中毫无作用呢？
这就是我们今天想要回答的问题。
第二部分：人们真正想要什么？
我在数字营销领域工作了31年。我的第一个网站于1994年上线（可惜早已不复存在）。在这三十年中，我为之工作过的每个人都表示他们需要强大的网络分析和数字营销分析。这在许多员工会议和客户会议上都是热门话题。
而所有那样说的人都在说谎。
嗯，不是说谎，而是他们想要的和他们要求的完全是两回事。没有人真正想要数据分析。说实话，没有人。每个人想要的都是答案——即使如此，他们也想要那些他们认同的答案，或者让他们看起来不错的答案（或者至少可以让他们推卸责任的答案）。
这听起来轻浮而令人沮丧吗？当然。但这也是事实。
更重要的是，几乎没有人真正进行数据分析，即使是那些职位名称中带有“分析师”的人。人们大多做的是数据反刍，通常被称为报告。我们堆积如山的数据，仪表板负荷过重，看起来就像赌场里绝望的自助餐，而我们却称之为“数据分析”。
那不是数据分析。那只是把数据倾倒在某人的桌子上，希望他们能从中筛选出他们想要的东西。
什么是数据分析？我们回到本源，回到我职业生涯15年的根基。数据分析（Analytics）源于希腊词analyein，意为“解锁”或“松开”。它是把被锁定的东西解锁。有趣的是，在古希腊语中，它是逻辑学的一个分支，用于区分好的论证和坏的论证。
它过去不是，现在也不是把电子表格倾倒在某人桌上的过程。那不是数据分析。那是消化不良。亚里士多德不会对他的分析学现代继承者留下深刻印象。
因此，当我们谈论生成式AI进行数据分析时，其中有一些细微之处。生成式AI绝对无法进行数据分析的数学运算——但是利用逻辑区分好坏论证、做出决策的艺术呢？如果我们提供正确的材料，生成式AI可以做得非常好。
第三部分：当今的数据分析是什么？
好的，那么今天的数据分析是什么？抛开那些轻浮的言论，我们如何在这里做些有成效的事情呢？
我们首先必须区分不同类型的数据分析。很久以前，我们提出了营销分析成熟度模型，它是一个层级结构：
- 描述性分析：数据。内容。发生了什么。这包括网站访问者数量、电子邮件打开次数或点击率。它是原始数字。
- 诊断性分析：为什么。我们为什么会看到这些数字？如何解释发生了什么？网站流量增长了30%，太棒了。为什么？本周我们的Google广告点击率下降了150次。为什么？
- 预测性分析：将会发生什么？一旦我们知道了发生了什么并对原因有了很好的了解，我们就可以开始预测，开始进行预报，如果数据支持的话。这就是经典的机器学习和经典AI。（注意：不是ChatGPT）发挥作用的地方，它们帮助我们预测可能发生的事情。自2020年3月以来，由于宏观环境导致数据一片混乱，预测性分析一直处于艰难状态。
- 指导性分析：我们应该做什么？鉴于发生了什么、为什么以及可能发生什么，我们应该怎么做？这就是我们做出决策的地方。没有行动的数据分析是干扰。没有决策的数据是装饰。
- 前瞻性分析：机器可以替我完成吗？早在2018年，当Katie Robbert和我创办Trust Insights时，这在很大程度上还是理论上的，是数据分析的想象中的顶峰。今天，借助现代AI和代理AI，你实际上可以实现代理分析。
在证明营销价值方面，你在层级中越深入，解锁的价值就越大。如果你只做描述性分析，你基本上一直都在看后视镜。只要道路没有弯道或障碍物，这都没问题，但如果有，你就会遇到麻烦。
随着你在营销分析成熟度模型中不断进步，你花在查看“发生了什么”上的时间会减少，而花在找出“应该发生什么”上的时间会更多，直到你达到一个做出决策甚至将决策交给机器的点。
前瞻性分析的一个例子是AI工作流，其中自动化系统摄取Google Ads数据，确定哪些广告表现不佳、哪些表现出色，生成对表现出色广告进行实验的新广告，将其部署到市场中，并基本实现自主运行。在这种系统中，营销分析成熟度模型的所有五个层级都在发挥作用。
问题就在这里。几乎所有人，大约95%的公司和个人，充其量都停留在描述性分析阶段。他们困于制作报告和仪表板，这耗时且痛苦，以至于利益相关者根本不使用这些数据。他们听报告或对PowerPoint点点头，然后凭直觉做出无论有没有数据都会做的决策。
好了，既然我们已经彻底沮丧了，那我们来谈谈生成式AI在帮助我们摆脱数据倾倒车司机角色方面的作用吧。
第四部分：生成式AI在营销分析成熟度模型中的作用
在成熟度模型的五个阶段中，生成式AI不应该触及其中两个：描述性分析和预测性分析。为什么？这些层级主要涉及数学运算，而数学运算最好留给传统代码和分析工具。生成式AI可以帮助我们构建进行数学运算的工具，但不应替我们执行数学运算。
其余三个层级——诊断性分析、指导性分析和前瞻性分析——则非常适合当今的生成式AI技术，因为真正的分析——区分好坏论证、逻辑、解释和语言——正是在这些层级中体现。
举个例子。假设我们有一些描述性数据，比如网站流量。我们查看来自网络分析工具的数据，查看人们访问的页面，查看他们的基本人口统计和兴趣数据，我们知道发生了什么。但我们知道为什么吗？
如果我们花时间描述在数据时间段内我们所做的营销活动，如果我们提供了理想的客户画像，如果我们收集了来自网站表单、社交媒体、呼叫中心日志等客户和潜在客户的反馈——所有分析师倾向于不处理的定性数据——并将这些与最终数据结果一起提供，生成式AI将在解释发生了什么方面做得非常可靠。
它在大型非结构化数据集中进行推断的能力是无与伦比的。这是生成式AI的理想用例。我们向它提供数据结论和大量上下文，它通常能够建立我们无法看到的联系并得出结论，因为我们无法在脑海中处理如此多的数据。
从那里，一旦我们知道发生了什么以及为什么，我们就可以决定数据是否足够可靠以进行预测。如果可靠，我们就使用生成式AI来生成进行预测所需的代码。生成式AI无法预测数字和趋势，但它肯定可以为我们构建这样做的工具——而且成本非常低。
例如，我可能会发现我们的社交媒体流量可以预测，因为它具有季节性和周期性，所以我可以使用生成式AI工具，请它帮助我用Python等语言构建一个应用程序，以获取我的社交媒体数据并进行预测。我可以询问它哪种算法最适合我的数据。我可以要求它设计各种复杂的预测技术，甚至可能委托一份深度研究报告。
然后我运行我的预测。如果预测在统计学上是有效的（我可能会要求AI将统计有效性测试写入我的自制预测软件中），那么我就可以将完全成熟的预测与所有其他数据一起交给生成式AI，并请它制定一项策略和行动计划。有了正确的数据、正确的背景和正确的预测，它就可以创建一个清晰、面向行动的计划。
最后，如果存在可以自动化的系统，比如Google Ads，那么我可以让生成式AI为我构建一个独立的软件来与这些系统交互并执行计划的该部分。
这听起来确实像是魔法，不是吗？但它不是——它主要是数学。数学：像魔法一样，但却是真实的。
那么，我们如何让这种数学魔法发生呢？本节的关键是“上下文”。我们需要向生成式AI提供大量的上下文。
第五部分：人工智能的分析要素
我们如何着手整合所有这些上下文呢？我们从Trust Insights的5P框架开始，它是我们AI就绪营销策略工具包（免费！）的一部分。
5P是指：
- 目的：我们正在做什么以及为什么做？
- 人员：谁在做？
- 流程：我们如何做？
- 平台：我们用什么做？
- 绩效：我们做到了吗？
在AI赋能的数据分析背景下，我们首先需要知道我们在做什么以及为什么做。我们数据分析的最终目标是什么？决策。行动。执行。那么我们需要做出什么决策？需要采取什么行动？如果我们不知道这些，那么这个过程的其余部分就无关紧要了。
当Katie和我在我们的研讨会上教授这一点时，她经常引导人们进行用户故事练习，让他们填写用户故事。用户故事是简单的三部分填空句：
作为一名{角色}，我需要{任务}，以便{结果}。
例如，让我们以《准时资讯》为例。作为主要利益相关者，我如何为自己构建一个用户故事呢？我可能会说：
作为《准时资讯》的发行人，我需要衡量我的新闻通讯的打开率和点击率，以便了解我的受众参与度如何。
我的意图清晰明了。由此，我能够推断出我的整个分析策略。我需要衡量电子邮件的打开率和点击率来衡量参与度（目的）。我需要一个能够衡量打开率和点击率的电子邮件营销平台，以及某种追踪方式（平台）。我是执行这项工作的人（人员）。我需要数学上严谨的方法来衡量这类事物（流程）。如果我能准确地衡量并回答人们是否参与的问题，我就达到了目的（绩效）。
将这一切写下来不仅有助于我自己的清晰度，而且这是一个我可以使用生成式AI的知识块（预设信息）。提供这种知识有助于AI理解如何解释我们提供给它的数据。
我还可能需要解释这个新闻通讯为何存在，以及它周围的背景信息。新闻通讯的目的（最终是为了销售书籍、课程、演讲活动和咨询服务等）。我对读者的了解。所有这些都是我应该提供给生成式AI的基础信息。
一旦我们建立了这个基础，我们就可以开始进行描述性分析。我可以查看我的平台Substack，看看其中有哪些可用数据。有很多，包括导出CSV文件，例如我的打开率和点击率，甚至导出单个打开数据。这是一个数据金矿，但它是原始形式且量巨大。
那么我们该怎么做呢？我们当然不会把它直接扔到聊天里。那是史上最糟糕的主意。不，我们取一小部分样本，然后将其提供给生成式AI，请它帮助我们编写处理这些数据的软件。这正是我们的用户故事和5P框架能够发挥出色作用的地方。我们将用户故事提供给生成式AI，请它帮助我们为处理示例数据的软件构建一些需求，并让它不断提问，直到它获得足够的信息来创建这些需求。
然后我们要求它提供一份构建软件的工作计划。
然后我们要求它遵循工作计划并构建软件。像谷歌新推出的Jules这样的工具甚至可以自主完成这项工作，这令人惊叹。关键在于，我们必须将大部分时间花在需求上，并且要把这部分做好。
如果你想采用超低技术路线，你也可以。从你现有的仪表板和分析软件中截屏，然后将其提供给生成式AI。Google Analytics等工具中的数据是已经完成处理的数据——折线图已经为我们完成了数据处理。
这是我的新闻通讯数据的描述性分析：
完成描述性分析后，我们可以考虑诊断性分析。生成式AI需要了解什么才能推断出我们新闻通讯表现如此的原因？当然，新闻通讯本身的文本会有帮助，或者至少是每期的主要主题。任何形式的定性或定量反馈都会很棒——例如，订阅者的评论或调查数据。了解我的新闻通讯最能惠及哪类受众的理想客户画像也很有用，这是Katie为我建立的（顺便自夸一下，我们也会为客户建立）。
所有这些上下文将帮助生成式AI更好地理解我们的情况，并解释为什么我们在数据中看到了这些结果。相关数据越多越好。（这里的关键词是“相关”！）
从那里，我们可以检查数据是否具有足够的周期性和季节性以进行预测。与描述性分析一样，生成式AI无法做到这一点，但它绝对可以构建进行这种统计测试所需的软件。我们会与AI交流，描述我们想要做什么——首先构建必要的工具来确定我们的数据是否可以预测，然后如果可以，再构建预测软件。
一旦我们有了预测，如果可能的话，我们就可以进入指导性分析。即使知道无法预测，这也是有用的信息。我们可以将这些信息以及我们积累的所有其他数据提供给生成式AI，然后说：“看，我们的数据太不规则了，无法预测。鉴于此，我们如何制定营销策略？”或者类似的话。
我们让生成式AI构建实现目标的策略和计划。
这是我让AI构建的一个示例，一个非常有吸引力的季度计划：
最后，当我们考虑自动化时，如果我们能从各种系统中获取数据，如果我们能收集到那些有效的提示词，如果能将这一切整合到一个工作流中，我们就可以在像Cline或n8n这样的工作流自动化系统中构建它，然后将新数据（这可能仍然需要老式的拖放操作，具体取决于你的营销技术堆栈）交给它，并在需要时重新生成我们的营销策略和工作计划——如果愿意，可以称之为代理分析。
第六部分：总结
生成式AI绝对可以帮助我们将数据转化为决策，将分析转化为行动。但它不能独立完成。它不能进行数学运算，也不应该被允许尝试。但它绝对可以帮助我们基于我们提供给它的已处理数据进行报告、获取洞察和制定计划。
如果使用生成式AI能够帮助人们从制作“搁置软件”转变为做出决策，那么我们对我们自己、我们的数据和我们的公司都应该这样做。长期以来，我们大多只是口头上重视数据分析，因为我们根本不善于利用数据，但生成式AI减少了这种借口。我们能够也应该利用我们的数据。
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下周见，
Christopher S. Penn
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