AI无法替代人类进行假设构建、逻辑推演与实验设计。真正的核心竞争力，在于分析师能否像剥洋葱般层层拆解模糊需求，建立严密的逻辑树，并主导验证过程。切记：你自己都没想清楚的问题，烧再多Token也换不来奇迹；唯有厘清思路、定义标准，才能让AI真正成为提效利器，而非背锅侠。
2026年做数据分析，最重要的就是搞明白：哪些该AI做，哪些得自己上。今天陈老师第一个例子，从简单到困难讲清楚，话不多说，上场景！
0级难度某天，你收到需求：“看下我司APP新增的A功能，过去5天内累计使用1+次的人有多少（去重）”。
这问题指标+维度的口径都清晰，直接跑数即可。但是，这玩意压根不能叫“分析”，就是提个数而已。
类似问题，赶紧丢AI出SQL交作业完事。如果你的工作只有这种需求，可得小心饭碗了！
1级难度某天，你收到需求：“看下我司APP新增的A功能，过去5天有多少人在用”。
这个听起来和之前差不多，注意！“多少人”并不是一个明确的指标，只是个笼统的说法，细分起来，有：
5天内累计使用1+次的人（去重）5天内累计有多少人次使用（不去重）5天内，每天有多少人在使用5天内，累计使用5、4、3、2、1天的人有多少5天内，各使用频次人数（1、2、3……10、10+次）确认清楚口径再下手！工作中相当多的无效加班，就是从“口径不清晰，业务反复改”开始的。而且这事问AI没用！君不见众多ChatBI项目，就是死在业务需求过于随意，口径来来回回对不齐
主动、细致的确认口径，才是深入分析的起点。
这几个指标可能都有用：
看去重的人数 → 评估总用户渗透了多少看每天人次→ 看发展趋势看各类型累计使用天数→ 判断有多少重度用户总之，理清思路，提供建议，确保数据准确。
某天，你收到一个需求：“看下我司APP新增的A功能，过去5天使用的人，付费行为是不是比其他人更好”。
注意，这里需求不明确，要细致拆解：
“过去5天使用过A功能的用户”这是上文1级难度的数据。付费行为是个笼统说法。是付费金额or频次？要确认清楚。比其他人更好 → 谁是其他人？是全体用户 or 未使用该功能用户。拆解后，确认细节。终于可以落地成一个详细需求：
过去5天内使用过A功能用户基本情况（人数，使用天数分布，使用频次分布）过去5天内使用过A功能用户付费行为（多大比例，付费人群的5天内累计付费金额，5天内付费频次，人均付费金额，人均付费次数）过去5天内未未使用过A功能，且活跃的用户的活跃天数、付费比例，付费金额，付费频次，人均付费金额，人均付费次数）此时，可以交AI出SQL了！AI是你的员工，不是老师。它适合解决确定的要求。至于，你自己都没整明白的问题，指望不上AI。
3级难度某天，你收到一个需求：“分析下为啥使用A功能的人付费更好？”注意，先问是不是，再问为什么。我们要先解决2级难度的问题，才确认是否真的“更好”，然后再问：为什么更好
分析原因的时候，假设很重要！A功能到底有没有用是关键。经验多的分析师能快速形成假设，经验少的同学，可以把自己的业务场景（APP名称，功能点，操作流程，数据情况）描述给AI，让AI给出可能的假设，假设成立时指标，验证假设的方法，再用自己的数据验证。
注意！多种原因会导致A功能用户“看起来更好”
本身消费高，但是用了A功能以后消费更高了本身消费高，但是比不用A的人更高消费低的人，用了A也有提高消费低的人，不用A只会更低这里要得列清楚逻辑树，逐一排查（如下图）支持结论的正面、反面例子越多，结论越站的住。
即使做到上述内容，可能被人反驳。别人会说：“A用户只是尝新，过了这段时间就没有效果了”。涉及未来数据情况，需要观察一段时间才能有结论。
如果等不了那么久，还可以做测试，比如测试：“做不大”这个点，可以主动向其他群体推广A功能，观察A功能增量以及留存效果。此时，你可掏出AI了。交代清楚背景，让AI帮你设计一个实验方案（从始至终，你都要把AI当小弟用）
4级深度某天，你收到需求：“分析下A功能对用户有啥影响？”
看起来问题好简单，可要解题却更复杂了。因为上文从0级到3级，我们只讨论了A功能对“付费”的影响，比如活跃、留存、转介绍等等均未讨论。且每个议题，都得经历1~3级难度的漫长的拆分。
到这里，我们的分析已经非常有深度了。
总结全过程如果一个问题：
有清晰的衡量指标有明确的判断指标好坏的标准有明显的指标间影响逻辑基于封闭的业务场景，容易测试那这个问题就是很容易解决的。
可现实中的问题，常常是：
随意模糊的问题表达没有清晰的判断标准杂糅了众多影响因素没有时间给我们慢悠悠测试这时候就只能从头开始，一点点梳理。把本文顺序倒过来，从4级开始逐步拆解，层层剥洋葱。而2026年最怕的，就是自己稀里糊涂，把问题甩给AI，token拼命烧，领导不满意。甚至还惯着领导随口说需求坏毛病，指望再烧点token就能发生奇迹……
去年分析Agent倒台的项目太多了，大家小心哦
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