隨著AI人工智慧技術的快速發展，數據分析正在經歷一場翻天覆地的變革。當你還在思考 "ChatGPT, copilot等生成式AI工具會取代我嗎？"，會使用AI工具的人，早已善用AI發光發熱中。2025年2月份LITEON+主辦的獨角獸大學邀請大數據分析專家兼企業內部講師 彭其捷 Jack現場解鎖數據分析的核心流程，並結合 AI 工具的應用策略，從提問到行動，全面提升效率與決策力。
講者以 Google Data Analytics Certificate課程中的六大基本步驟進行解說:
ASK釐清分析輪廓 → PREPARE準備資料 → PROCESS處理資料 → ANALYZE展開數據分析 → SHARE視覺化分享 → ACT 付諸行動
在每一階段善用 AI 工具輔助，達到事半功倍的效果。
在進行數據蒐集之前，設計正確的問題至關重要。制定準確的提問，可以大幅增加數據分析的效率。當面對複雜的數據資料不知從何下手時，AI也能協助尋找可能的分析方向。然而講者提醒，在上傳任何資料至AI時，需保持敏感的資案意識，避免個人及企業資訊外流。
**AI應用小技巧:幫助快速解讀統計圖表、建議分析方向
資料的準備與處理一直是數據分析中的痛點，冗長又無趣。現在你可以輕鬆利用AI輔助識別及清理髒資料Dirty Data，大幅簡化這些流程。講者進一步舉例，如遇到傳真文件、手寫資料等非結構化數據，也可運用AI轉換為數位文件，統一進行數據資料準備，節省人力成本，讓珍貴的人力放在刀口上。
**AI應用小技巧: 輔助識別並清理DirtyData、數位化圖片資料
數據結構化後，進一步使用AI分析及解讀結果。過去解讀統計圖表需要仰賴豐富的專業知識，現在AI可以提供直觀的解釋，讓非數據背景的人也能理解，並藉由AI快速生成多面向的見解，更有效率的從數據中推敲出WHY。講者分享下指令的小技巧:「用五歲小孩都能懂的解釋」，讓複雜的專有名詞更簡單易懂。此外，AI可生成Excel檔案並編寫VBA程式碼，簡化資料處理流程，降低人工操作難度，提升了數據分析的效率和準確性。
**AI應用小技巧: 輔助統計分析、輔助數據診斷分析、自動化生成Excel
數據分析的最後一步，是將數據的價值具體化，輔助決策者行動。儘管目前AI在數據視覺化方面還不夠強大，但它可以建議設計風格和色彩搭配，定錨主視覺，並提供insight candidate。當然，最終分析報告還是需經由專家篩選精煉。然而冷冰冰的數據資料並不利於溝通，此時透過AI用故事形式呈現，打破專業壁壘，有利於高效達成跨部門的溝通共識。
**AI應用小技巧:讓AI成為你的視覺顧問、輔助生成數據報告、將數據轉換成故事
在數位時代，善用AI工具能打破專業領域的隔閡，快速獲取不停領域的新知。與其擔心AI是否會取代自己，不如學會善用AI，重新定義自我價值。重要的是AI的建議需要人類的判斷和篩選。真正的價值在於將AI的效率與人類的洞察力相結合，從而在數據的海洋中找到真正的寶藏。
