怎么把ai助手扩大数据分析不会做，这个AI助手可以帮忙，还能输出调整方案

用户投稿 2025年08月27日 22:00:04 80 0

数据分析不会做，这个AI助手可以帮忙，还能输出调整方案

前段时间有简单写过关于WPS的AI助手（点击蓝字可看），有人表示有异议：这东西算什么。

数据量经过整理的自然不算什么，但如果数据量大呢？如果要做非常详尽的数据分析、并且要根据数据分析来进行运营调整呢？

今天就以一份会员充值表格来展示这个实用的小工具。示例表格是从豆包里生成的，在conda中跑，能够生成本地文件。

这就是在豆包生成的示例表格

表格一共有500行数据，其中我让豆包生成名字随机、用户ID和名字绑定、会员ID要求是6位随机数，会员类型定义为月付、季付、年付类型，同时让它生成包含订单创建数据、到期时间2列。当然过程中它甚至模仿了常见的后台订单数据库，带有10位的时间戳……不过示例中我把这块去掉了。

豆包生成的示例表格一览

让我们先请WPS的AI助手给来个简单的——

第一个简单问题得到的分析

数据分析结束，它给出了结论，这个结论实际上也是合理的，不是胡说八道的，如果用户在优惠促销活动下购买了会员，可是产品的留存力差、很有可能会出现它说的情况。

接着我们再来看第二条，让它分析首购、复购用户中的比例和类型——

这就是统计结果和分析结果

图表也给到了，分析也到位，整个过程花费时间5分钟不到。接着它自己在底部有一行延展的信息，点击看看怎样。

示例表格中确实没有充值金额，它也没有为了完成这个提问而开始胡说八道。

并且在给出的建议来看，也是实用的，在日常的增值付费类型来说，续费优惠确实是常用的套路之一。

简单的演示过，还会觉得WPS的AI助手毫无用处吗？个人觉得如果在现实场景中实在是对数据分析这块头疼（尤其是新人），实际上可以使用它来做辅助，而且在底部它通常会给出关联度非常高的问题，有助于大家拓展思路。

不过还是那句话：适度借助AI工具有益，过度依赖AI工具等于自我放弃。实际上在生活中我也碰到过不少这些AI工具都不怎么会用的人，自然而然地对这个东西感到排斥，上文也算是给大家拓展一下思路，怎样用“自然语言”和AI对话，从而帮助自己完成一些事情。

当然，更复杂的它也能处理，不过我不好展示相关的东西了，大家可以参考一下数据分析的一些常见场景，用自然语言描述、尤其是要做好定义，比如：以哪一列为例，与哪一列进行交叉验证，并且给出定义几个条件，条件满足后应该怎么筛选来找出某个特征，实测它是可以做到的。

P.S.本文无利益相关，仅给各位展示一下使用手法。

设计工具突围：妙多如何打造全球首个界面设计 AI 助手？

5月16日，上海 ——“只需要对话，它不仅能为设计师编辑、迭代设计方案，还能根据预设风格生成界面。”在今天开幕的A2M人工智能创新峰会上，妙多产品副总裁章明喆现场演示了近期发布的妙多 AI 2.0，这被视为全球首个界面设计 AI 助手。基于 AI 能力与专业编辑器的深度融合，妙多 AI 能与用户共同理解上下文及问题，真正实现 AI 与人互相协作。

妙多产品副总裁章明喆在 A2M 峰会现场

如何在专业设计工具中融合 AI 能力？章明喆认为，妙多AI 2.0 作为与用户协作一起完成任务的伙伴，致力于成为设计领域的“Cursor”。这意味着，AI 自然、直觉、无处不在地融入产品设计工作流。

打造设计领域“Cursor”，专业助手带来长期价值

过去一年，AI 在产品研发领域的快速发展超乎想象。这直接带来了 AI 设计工具的阶段性革新。“过去是解决单点痛痒的工具箱，现在是能与你协作的AI 伙伴，未来可能出现能独立承包整套工作流的自主式 Agent。” 章明喆把 AI 专业工具的演进轨迹归纳为三段，而妙多 AI 2.0 已经进阶到第二阶段。

章明喆认为，1.0 时代的妙多以特定问题为出发点，首创了AI 复制、AI 布局、AI 设计系统等多个 AI 功能，尝试解读多个设计痛点。进入 2.0，团队策略出现显性转折：不再只关注“AI 具体能帮你做什么”，而是思考“AI 与你如何共同完成一件事”。

过去一年，妙多见证了太多 AI 给产品设计领域带来的“Aha Moment”。去年妙多刚发布时，尚处于“实验室”阶段的 AI 魔法框，今年已经成为妙多 AI2.0 的交互基础。AI 魔法框刚发布时，功能是用户“画一个框”，妙多 AI 将返回可能想要的结果。

受限于当时的技术，这个功能只能在 “妙多实验室” 下作为一个体验功能。而在妙多 AI 2.0 中，魔法框已经能助力用户和 AI 助手建立稳定连接。用户只需简单示意，通过框选或点击想要调整的区域，妙多 AI 便会共享该区域的上下文，根据用户的指令协同设计。得益于技术的进步，妙多把“魔法框”放进了工具栏的首位，希望它成为与移动、缩放同级的原生操作。

一位优秀的 AI 设计助手具备什么能力？在 AI 助手与编辑器深度交互的基础上，妙多 AI 在编辑、生成、图文处理等领域有明显突破：

• 编辑功能 ：通过对话，妙多 AI 可以提供改版建议，生成新方案。例如，只需要选中想要修改的模块，输入指令，妙多 AI 就能生成匹配当前页面风格的新方案。用户可以在此基础上编辑或直接使用，大幅提高产品迭代效率。

• 生成功能 ：去年，妙多的AI 生成 UI 还是实验室功能，今年，它已经成为撬动生产力的关键。妙多 AI 可接受多种输入指令，包括长文本、草图、参考图片，并以此直接产出两版以上界面。妙多 AI 不仅支持基于 Material、Ant Design、shadcn/ui 等主流设计系统生成。

• 图文处理 ：润色、翻译文案，图片生成，外加“快速提取网页到画布”一键调研功能。当然，妙多 AI 还是资深的设计专家，用户可以询问各种设计领域的问题并得到专业建议。

• 快捷指令 ：虽然尚处实验室阶段，但快捷指令功能潜藏丰富的想象力。通过快捷指令输入自然语言，妙多 AI 将理解用户意图，并自动编写程序调用妙多的 API 来完成任务。例如，用户可以输入“选中所有相似的按钮创建成组件，并替换成实例”“给选中的所有矩形生成头像”等指令，来让妙多 AI 完成批量修改、生成插件等任务。

押注技术进步，构建可探索的产品框架

在妙多 AI 1.0 时代，产品经理最纠结的问题是“PTF（Product-Technology Fit，产品技术匹配度）”：AI 功能能否落地，难点是“技术能不能实现”，是否能找到技术与产品的平衡点。到 2.0，妙多团队把这套公式改写成 “Pre-Technology Fit”：与其等模型足够完美，不如押注“技术必将快速进步”，提前搭好可升级的框架。简单说，就是“先让它跑起来，边跑边换引擎”。

“我们会尽力预判技术快速发展的可达性，做出一些当下具备“可用性”，又能和技术与时俱进的功能。”章明喆表示，这种策略背后有两条隐性假设，一是大模型能力日新月异，极大影响产品可用性标准；二是专业设计师对 AI 的宽容度较高，或许“10 次里有 5 次灵光乍现”远比“99% 及格”更具吸引力。

基于此，首先，在模型更新极快的背景下，妙多认为应打造一个便于探索的框架，随时可以增加新的功能，或者随时可以替换底层模型。其次，在评估生成组件的优劣时，妙多团队不再以“解决特定问题的可用性”作为评测标准，而是以“让用户眼前一亮的好案例的比例”作为指标。坏结果并不可怕，只要不干扰创作即可被快速回滚、覆盖。

在 A2M 峰会的开幕圆桌上，章明喆还与阅文集团技术副总经理陈炜于、小红书技术副总裁张雷畅谈，分享了对于 Agent 的看法。他认为，在 AI 技术仍在快速发展的当下，两种 Agent 形式蕴含机会。一是面向普通用户的直接完成任务的自主式 Agent，它可以独立完成任务，但在专业用户看来可能完成度不高。另一种是面向专业用户的协作式 Agent，更像是用户和一个 AI 同事在结对编程。Cursor、妙多等产品目前更接近后者，也更契合专业的需求。

当下的妙多 AI 2.0，把“和人一起工作”作为核心假设。专业设计师要求高，也有能力自行修改 AI 产出，正因如此，妙多将不断致力于“构建人机同屏协作的工作环境”。

近期，妙多还宣布支持 MCP，妙多 MCP 可将设计稿数据优化为大模型更易读懂的格式，无缝衔接 AI Coding，有利于大模型理解界面设计后生成高度还原的前端代码。

对妙多而言，AI 2.0 远非终点，而是发令枪。真正的挑战是：如何在模型日新月异的激流中，既保持产品性能的稳定，又让设计师始终觉得——坐在自己身旁的那个虚拟拍档，懂行、靠谱，还时不时带来惊喜。

— 完 —

量子位 QbitAI · 头条号签约

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