用於資料分析的 AI：方法、優勢與實際應用

企業經常難以在不花費數小時手動分析的情況下，將日益增加的資料轉化為實用洞察。用於資料分析的 AI 可透過辨識模式、自動化重複性工作，並協助團隊做出明智決策，為簡化此流程提供務實的方法。本指南涵蓋 AI 驅動分析的關鍵面向，從了解 AI 技術、比較分析方法，到探索各產業的應用案例。

用於資料分析的 AI，是指運用人工智慧檢視資料、偵測異常結果並產生實用洞察。它結合機器學習、深度學習和自然語言處理等技術，自動化原本需要人工執行的工作。企業可運用 AI 分析大型資料集、預測趨勢，並更快做出明智決策。使用者也能以日常語言探索資料並提出問題，無須具備進階技術技能。

傳統方法和 AI 驅動的方法，為解讀資料及支援商業決策提供了不同途徑。比較兩者的速度、自動化程度，以及發掘模式和預測趨勢的能力後，差異會更加清楚。

不同的 AI 技術在資料分析中各有用途。有些可識別模式並預測趨勢，其他則可處理複雜資料或理解人類語言。

• 機器學習： 機器學習讓電腦系統能從歷史資料中學習模式，並據此進行預測或識別趨勢。例如，零售商可分析過往銷售紀錄，預測產品需求、找出購買模式，並改善庫存規劃，無須人工逐筆檢視交易。

• 深度學習： 深度學習運用多層神經網路分析複雜資料，這類資料可能難以透過較簡單的方法處理。它特別適合處理影像、音訊、時間序列資料，以及關聯性未必明顯的大型資料集。企業可將其應用於影像辨識、需求預測，以及偵測營運資料中的複雜模式等工作。

• 自然語言處理： 自然語言處理讓 AI 系統能理解及分析人類語言，包括書面文字和語音。在資料分析中，NLP 可協助使用者以日常語言詢問資料集相關問題、摘要報告、分析客戶回饋，以及辨識評論中的情緒。如此一來，即使沒有程式設計或 SQL 技能的人，也能更容易取得資料洞察。

Kimi Work 將 AI 驅動的資料分析整合至工作流程中，讓使用者能透過 AI agent 管理檔案、處理資訊及自動化工作。您不必手動處理每個步驟，只要說明目標，agent 就能協助完成所需工作。Kimi Work 的桌面環境還包含 Kimi 試算表，這是一種專為資料分析和建立試算表而設計的 AI Excel agent 模式。它可協助整理資料、執行計算及產生結構化報告，讓您更容易將原始資訊轉化為有用的商業洞察。

• 分析多種來源的資料： Kimi Work 可處理本機檔案和資料夾、瀏覽器分頁及專業資料庫。分析商業問題時，您可藉此彙整相關資料集與輔助資訊。

• 探究複雜的分析問題： 透過目標模式和 Agent Swarm，Kimi Work 可將複雜的研究或分析工作拆解為多個步驟或平行調查。這有助於檢視商業趨勢背後的不同因素，例如客戶、競爭對手、定價或市場變化。

• 將分析轉化為可用成果： 完成資料與資訊分析後，Kimi Work 可將結果製成報告、簡報或試算表。這有助於團隊從分析資料，進一步傳達洞察並將其用於商業決策。

• 自動化重複性分析： Kimi Work 支援針對定期監測和分析建立排程工作。團隊可利用此功能定期追蹤不斷變動的商業資訊，並維持最新洞察，無須重複手動進行相同分析。

Kimi Work 支援多種 AI 驅動的資料分析方式，從自動化定期報告，到分析試算表資料及視覺化關鍵商業指標皆可涵蓋。請選擇最符合您工作流程和分析需求的方法。

若您經常追蹤商業績效或檢視更新後的資料集，排程工作可協助自動化重複性分析，並按設定的時間間隔提供洞察。以下說明如何使用 Kimi Work 設定定期資料分析工作。

步驟 1：建立排程分析工作

開啟 Kimi Work，前往「排程工作」，然後選取「建立工作」。平台提供兩種開始方式，視您偏好自行設定工作，或透過對話說明需求而定。

• 手動新增： 直接輸入工作詳細資料並設定所需選項。

• 從對話建立： 以自然語言描述分析需求，讓 Kimi Work 協助依您的要求建立工作。

例如，您可以請 AI agent 檢視每週銷售數字、比較不同產品類別的營收，並摘要最重要的變化。

步驟 2：設定分析指示和排程

請提供清楚的分析指示，包括相關檔案或資料來源、要追蹤的指標，以及預期產出。

接著，選擇工作執行的頻率，例如每天、每週，或其他合適的間隔。 檢查設定後，按一下「儲存並啟用」以啟用排程工作。

步驟 3：檢視分析結果

工作執行後，開啟「專案」查看其狀態並檢視產生的結果。請檢查關鍵指標、績效變化，以及可能需要留意的異常模式。

若結果不完整或遺漏重要細節，請修正指示、更新資料來源或調整排程。隨著時間持續檢視及改進工作，有助於 Kimi Work 為持續性的商業監測提供更有用的洞察。

Kimi Work 提供多種用於 AI 驅動資料分析的外掛程式，包括用於試算表工作的 Excel，以及用於資料視覺化的 Financial dynamic charts。您可選擇最符合需求的外掛程式，以處理資料、執行計算及呈現結果。

步驟 1：選擇資料分析外掛程式

在 Kimi Work 中開啟「外掛程式」區段，瀏覽可用工具。選擇「Excel」進行試算表分析，或選擇「Financial dynamic charts」將財務資料視覺化。請依您想進行的分析類型選擇外掛程式。

步驟 2：說明您的分析需求

提供相關資料，並說明您希望外掛程式執行哪些工作。請指定要計算的指標、要研究的趨勢或要產生的圖表。

例如，請 Excel 外掛程式分析每月銷售資料、計算各產品類別的營收成長，並找出銷售額變動最大的產品。

步驟 3：檢視結果並優化分析

檢視產生的計算結果、表格或圖表，確認是否符合您的需求。您可以透過後續提問，深入了解特定趨勢、調整計算方式或優化視覺呈現。接著，便可運用這些結果支援進一步分析與商業報告。

儀表板能以視覺化方式呈現業務績效概況，讓您更容易追蹤關鍵指標，並找出需要留意的變化。在 Kimi Work 中，您可以使用 AI agent 協助整理資料，並建立儀表板式視覺化內容，以持續進行分析。

步驟 1：定義指標與儀表板需求

說明您想監控的業務指標、要使用的資料來源，以及偏好的視覺化方式。例如，您可以要求建立銷售儀表板，呈現每月營收、訂單量、轉換率及各產品類別的績效。

步驟 2：產生並檢視儀表板

請 agent 將相關資料整理成圖表、摘要表格和關鍵績效指標。檢視儀表板，確認是否突顯對業務重要的指標，再視需要調整版面配置或分析指示。若需要監控持續變動的資料，請說明基礎資料應如何重新整理與更新。

AI 資料分析能將原始資料轉化為實用洞察，協助企業改善日常決策。以下列出不同部門的五種實務應用

• 團隊管理與工作負荷追蹤： AI 可協助管理者分析任務分配、員工工作負荷和團隊績效，找出失衡之處。這些洞察有助於重新分配任務、排除瓶頸，並依據團隊能力配置資源。

• 專案管理與預算追蹤： 專案經理可使用 AI 比較實際支出與規劃預算、監控里程碑，並標示未預期的成本。這有助於及早發現財務風險，並在延誤或超支演變成嚴重問題前調整專案計畫

• 銷售與營收分析： AI 分析可協助銷售團隊追蹤營收、衡量目標達成進度，以及比較不同地區或產品的績效。它也能協助找出銷售趨勢並預測未來需求，讓企業專注於具潛力的成長機會

• 營運與績效監控： AI 可協助營運團隊監控支出、資源使用情況和關鍵績效指標（KPI）。藉由識別異常變化與反覆出現的低效率問題，企業可以改善工作流程、減少浪費，並維持穩定的營運績效

將 AI 用於資料分析具備多項優勢，可協助企業更有效率地工作並做出明智決策。從處理大量資料集到簡化報告，這些優勢讓原始資料更容易轉化為可採取行動的洞察。

• 更快處理大量資料： AI 處理及整理大量資料的速度遠快於許多人工流程。它能協助分析師自動化重複性工作，例如排序記錄、清理資料集，以及從多個來源識別模式。因此，團隊可減少準備資訊的時間，將更多時間用於透過洞察解決業務問題。

• 準確度更高，錯誤更少： AI 工具可識別重複記錄、標示異常值，並偵測人工分析時可能被忽略的不一致之處。機器學習模型在以相關的高品質資料訓練後，也能提升預測能力。然而，AI 並不保證結果完全無誤；企業仍需驗證輸出結果，並處理來源資料中的問題。

• 即時監控： AI 驅動的分析可監控傳入資料，並在重大變化發生時加以突顯。例如，線上零售商可追蹤銷售活動，製造公司則可監控設備效能並偵測異常讀值。及時警示能協助團隊更早調查潛在問題，在小問題造成更高成本前採取因應措施。

• 降低自動化成本： 將例行分析工作自動化，可減少企業投入資料準備、報告和重複檢查的時間與資源。AI 也能協助找出營運效率不彰之處、最佳化庫存，並支援預測性維護，以避免可避免的設備故障。雖然導入與維護會產生成本，但節省的時間可提升整體生產力與營運效率。

• 更容易進行視覺化與報告： AI 能將複雜資料集更容易地轉化為易懂的圖表、儀表板和書面摘要。有些工具可推薦合適的視覺化方式、突顯重要趨勢，並以日常語言解釋變化。這能幫助團隊更清楚地傳達發現，也讓不具進階分析技能的人員能探索資料並理解結果的意義。

AI 與進階分析可協助企業了解績效、發掘趨勢，並做出明智決策。透過 Kimi Work，團隊可將 AI 驅動的資料分析融入日常工作流程、簡化重複性任務，並將原始資料轉化為可採取行動的洞察。針對以試算表為主的工作，Kimi 試算表為資料分析、計算和建立試算表提供專屬支援，協助團隊做出更明智、以資料為依據的決策。