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Chat BI”，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！