在数字化转型的浪潮中，企业面临着越来越复杂的数据分析需求。传统的数据分析方法往往难以应对归因分析、趋势预测、智能问答和多轮对话等复杂场景，导致企业在决策时面临高门槛和不确定性。本文将探讨这些复杂场景的具体需求，并介绍Smartbi AIChat如何通过AI + 数据分析的融合，有效解决这些挑战。
一、数据分析面临的挑战
1、数据分析的高门槛
许多企业在进行数据分析时，往往缺乏必要的技术背景和专业知识。这使得在进行深入分析时，普通用户难以自行获取有价值的洞察，亟需更直观和易用的工具来帮助他们实现数据驱动的决策；随着AI技术的发展，用户希望能够以自然语言与数据进行互动，而不仅仅是通过预设的问题来进行常规查询，数据分析工具支持多轮对话分析的能力也变得愈加重要。
2、归因分析的复杂性
在多渠道营销环境中，企业需要了解各个渠道对最终销售的影响。这种归因分析需要处理大量数据，识别出各个因素的贡献度。传统方法往往无法快速、准确地提供这些洞察，导致决策时缺乏依据。大部分的分析都依靠分析师对业务的理解，这样的分析存在主观判断的局限，对业务发展不利。
3、趋势预测的挑战
面对市场的快速变化，企业需要及时预测趋势以调整策略。然而，分析历史数据并进行准确的预测需要高度的专业知识和复杂的算法，这在一定程度上限制了非专业人员的参与，同时算法依赖海量的历史数据、模型搭建和训练，需要大量的时间和经济成本。
二、AI + 数据分析结合 —— Smartbi AIChat的智能化解决方案
Smartbi AIChat通过AI + 数据分析的深度融合，有效解决了上述复杂场景带来的挑战。
1、降低数据分析门槛
Smartbi AIChat采用自然语言处理技术，使用户能够用日常语言进行数据查询和分析。无论用户的技术背景如何，系统都能轻松理解其需求，降低了数据分析的门槛。
2、高效的归因分析
借助机器学习算法，Smartbi AIChat能够自动处理多渠道数据，快速识别各个营销活动的效果。这一过程不仅提高了分析的准确性，也节省了大量的时间和人力成本，使得企业能够迅速调整营销策略。业务分析师可以更加专注于数据分析逻辑的校对，而不会花费大量时间在数据处理和数据计算，从而提高专业人士在高难度工作上的精力投入和效率。
