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在日常工作中，数据分析师常常需要进行异常数据分析，高效准确地识别和解释异常对于确保数据分析的质量和效率至关重要。AI具备快速准确地识别异常数据并提供合理解释和建议的能力，可以节省数据分析师的大量时间和精力。
在企业运营过程中，异常数据的出现是常态，其表现包括异常的数据点、数据波动，或者与预期趋势不符的现象。
异常诊断的目的就是识别数据集中的异常行为、异常数据点或者异常模式。这些异常可能源自数据采集或处理中的错误，或者可能预示着潜在的系统问题。
AIGC能够协助数据分析师快速识别数据中的异常，提供高效的异常检测和诊断。借助AI的模型训练和算法优化，AIGC能够识别多种异常情况，包括数值异常和模式异常等。
以下是企业中常见的异常场景示例。
❑ 数值异常检测 ：在销售数据分析中，可能存在由于数据输入错误或系统故障导致的销售额异常升高或下降的数据点。AIGC可以通过分析历史销售数据，识别与历史数据相比明显异常的销售额数据点，帮助分析师定位并排除异常原因。
❑ 模式异常识别 ：市场研究数据可能出现与预期行为模式不符的情况，如市场突然波动或异常的消费行为。AIGC能够分析市场行为模式，检测突破常规的行为模式，及时提供市场波动的警示和潜在解释。
❑ 趋势异常检查 ：数据分析中通常需要监测某些指标的趋势，以确保业务正常运行。然而，突然的趋势变化可能预示着问题。AIGC能够自动监测数据趋势，识别不符合预期趋势的情况，并为分析师提供警示和解释，以便分析师及时调整分析策略或业务方向。
发现和识别异常问题是异常诊断分析的第一步。在企业中，一些异常可以直接基于特定规则检测出，例如：销售额下降超过15%被视为异常。而其他异常可能无法直接显现，需要借助算法、模型等方法才能发现，例如：通过异常检测算法或模式识别找到当前用户行为中的异常。
对于后者，AI可以分析大规模数据集，自动检测异常值、异常模式或异常趋势，协助数据分析师识别这些潜在的复杂异常。此外，AI还能够发现隐藏在庞大数据背后的模式，甚至微小的异常信号，这对于人工分析师来说几乎不可能完成，或者需要耗费大量时间才能完成。
❑ 欺诈客户检测 ：在金融领域，及时识别可能涉及欺诈的客户交易至关重要。AIGC可以通过分析交易模式、金额、频率、对象等数据，识别与典型交易行为不符的异常模式，帮助金融机构及时识别潜在的欺诈交易。
❑ 广告点击率异常 ：市场营销团队需要监控广告点击率的变化趋势，以及时调整营销策略。AIGC可以分析广告点击率数据，检测异常的点击率趋势，提供可能的原因和建议，帮助团队调整营销策略。
在与AI交互时，分析师需要使用关键词如“发现”“识别”“检测”和“检查”。以下是一些用于执行异常发现与识别任务的提示指令示例：
❑ 请分析广告流量数据，检测异常的点击频率，并提供可能的异常IP地址列表。
❑ 请识别广告观看数据中的异常设备类型，并标记可能的作弊行为。
❑ 请识别销售数据中的异常值并进行标注。
❑ 请分析用户行为模式数据，识别不符合常规模式的用户列表。
❑ 请检测销售额指标的趋势，并提醒是否存在异常趋势。
构建和完善分析思路是解决异常问题的关键步骤。一个清晰、系统的分析思路能够帮助分析师更好地理解异常的根本原因，为采取合适的解决方案奠定基础。AI可以协助完善分析思路，提供有益的洞察、可能的影响因素、建议或方向，使分析师能够迅速形成异常分析思路。这一过程主要包括两类场景。
❑ AI提供初始分析思路： AI可以辅助分析师构建初始的分析思路，提供关键指引，以帮助分析师快速建立起分析框架。
❑ AI基于分析师的思路提供启示和方向： AI不仅可以提供初步思路，还可以根据分析师的输入提供有益的启发和进一步的分析方向，加速解决异常问题。
在与AI交互时，分析师需要强调关键词如“分析思路”“角度”“因素”等，以准确引导AI辅助提供思路信息。以下是一些用于执行异常发现与识别任务的提示指令示例。
❑ 当发现某仓库的库存异常升高，分析师需要AI的协助来构建初始化分析思路时，可以使用如下提示指令： 我想分析导致库存异常增加的原因，你建议我从哪些角度展开，以便我更好地理解库存异常并制定解决方案？
❑ 当公司接到大量客户投诉，投诉率升高，分析师需要AI的支持来完善分析思路时，可以使用如下提示指令： 我需要识别投诉率异常升高的影响因素，除了产品外，还有哪些影响角度 ？
❑ 当销售额突然下降，分析师需要AI的帮助来完善分析思路时，可以使用如下提示指令： 请帮助我识别销售额异常下降的时间段和产品类别，提供可能的影响因素，例如市场需求变化、竞争情况、季节性因素等，以完善我的分析思路。
❑ 当公司的用户流失率升高，分析师需要AI辅助来构建更全面的分析框架时，可以使用如下提示指令： 请协助我识别高流失率的用户群体，提供可能的分析方向，例如用户满意度、产品质量、市场竞争等。
注意
我们希望AI扩展我们的思维，强调的是思考的广度，而非提供具体原因的解释。
定位和解决异常根源是异常诊断分析的最终目标。一旦异常被发现，分析师需要进行深入分析，迅速而准确地找到异常根源，以便采取正确的纠正措施。这对于维护业务正常运营至关重要，可能涉及对多种数据源的综合分析、业务流程的审查，以及领域专业知识的应用。
AI具备多领域、跨学科的广泛知识背景，结合分析师对企业的理解，可以使异常根源的定位和分析变得非常简单且高效。在与AI交互时，分析师需要强调关键词如“分析”“解释”“说明”“阐述”等，以准确引导AI就具体问题进行解释和说明。以下是一些用于执行异常根源定位任务的提示指令示例。
❑ 当发现某仓库的库存异常升高，分析师需要AI的协助来深入分析原因时，可以使用如下提示指令： 导致库存异常增加的可能原因有哪些 ？
❑ 当公司接到大量客户投诉，投诉率升高，分析师需要AI的支持来给出分析过程时，可以使用如下提示指令： 我需要你帮我分析投诉率异常升高的可能原因，如质量问题、客服服务、产品说明不清晰等。
❑ 当销售额突然下降，分析师需要AI的帮助来深入分析原因时，可以使用如下提示指令： 请帮助我分析销售额异常下降的原因，包括但不限于市场需求变化、竞争情况、季节性因素等，请提供这些角度的详细解释以及说明它们是如何导致销售额下降的。
❑ 当公司的用户流失率升高，分析师需要AI辅助来深入分析问题时，可以使用如下提示指令： 请协助我分析用户群体高流失率的原因，例如用户满意度、产品质量、市场竞争等，以帮助我更好地理解异常现象。
提示
由于AI缺乏企业运营的背景信息，因此它主要提供通用性的可能导致特定问题的原因解释。分析师可以在与AI交互时，将企业的特定背景信息纳入讨论范围，以便AI进一步深入分析和探讨异常的根本原因。
在处理异常情况时，企业通常会面对多种不同类型的问题。除了可以依赖数据分析师的经验之外，还可以借助人工智能来分享同类型问题的解决思路。这种方法既高效又有助于快速、精准地解决相似的异常情况。
在这个过程中，AI的价值主要体现在以下两个方面。
❑ 案例查找 ：人工智能能够通过分析大量案例和数据，辨别相似的问题以及它们的解决思路，然后将这些宝贵的经验分享给数据分析师。
❑ 案例总结 ：人工智能还可以利用自然语言处理技术，整理并呈现这些解决思路，以供数据分析师学习和参考。
在与人工智能进行互动时，数据分析师应该强调一些关键词，如“分享”“总结”“归纳”“整理”等动词，以及“方案”“案例”“参考”“材料”“链接”“经验”“建议”“思路”“方法”“最佳实践”等名词，以明确引导人工智能提供相关案例和类似的解决方案。以下是完成此类任务的提示指令示例：
❑ 请整理并分享销售额下降问题的解决思路，包括市场变化、产品质量等方面的解决方法和经验。
❑ 请总结用户流失率问题的解决方案，包括产品改进、客户服务等方面的经验分享，以及如何应对这些问题的建议。
❑ 请总结广告流量作弊问题的解决方案，分享不同领域的解决思路，以及相应的实施方法，以帮助营销部门处理类似情况。
❑ 请整理类似情况下的历史案例，提供解决思路和成功经验。
❑ 请分享其他企业类似问题的解决方案，尤其是应对策略和最佳实践。
❑ 请汇总过去处理类似问题的经验，特别是解决方法和执行步骤，以便我们能更好地处理当前的情况。
❑ 请整理类似异常情况的案例，从中学习解决问题的方法和策略，以便我们能够更快速地应对当前的异常情况。
❑ 请分享全球大型企业处理类似异常的经验，特别是成功解决问题的关键因素和行动方案。