「如果 AI 应用者，没有任何认知框架基础，直接让 AI 猛干，那么，他将一事无成。」
以我所在的数据领域工作，AI 直接上手完成一份分析报告，几乎是不可能完成的任务。
AI 不知道你们公司有哪些系统，系统里又有哪些数据库，数据库里的表之间的关联是什么，各字段代表什么含义。甚至有些字段有特殊业务含义，或者已经弃用了，AI 通通不知道。
这么看来，好像 AI在数据分析领域就是废物，解决不了任何问题，更无法直接应用到工作上。
其实不然。当今 AI 的能力，能做你的超级辅助。当然，核心还得是人，这对个人的能力要求更高了。然而，对人的要求主要是什么呢？一言蔽之，快速获取框架、快速提炼和总结输出的能力。
我们来看一个我遇到的实际案例，案例很小，但是用 AI 解决的思路很有启发。
任务是这样的，你的老板给你了一堆极度不规范的地址，需要从地址中提取规范的省份和城市信息。地址长这鬼样：
如果让你做这部分数据清洗，给你 30s 时间，思考一下？
30s 时间到！
发现了吗？这些地址极其之乱，乱成什么样呢？（这个是 AI 总结的哦）
地址格式多样：地址中包含省、市、区、街道、门牌号、楼层、房间号等信息，且顺序和格式不统一。
省份信息不明确：部分地址中直接提到了省份名称，如“浙江省杭州市”，而有些则只提到了城市，如“广州市天河区”。
特殊区域标识：有些地址中包含了特殊区域的标识，如“中国（四川）自由贸易试验区”、“中国（上海）自由贸易试验区”。
非地址信息：有些文本看起来像地址的一部分，但实际上并不是地址信息，如“广州市天河区市场监督管理局”。
你可能会想，我筛选关键字，比如，“广州”，手工识别后，把“广州市”填入城市，广州市归属广东省，再在省份列填入“广东省”。几十行还好，花个半个小时、 一个小时能还能忍忍。那如果有几百行，几千行地址呢？
头痛么？头痛就对了。这个时候，求助 AI ！当然，这里也是有技巧（prompt）的，技巧后面再说。就用咱中国的大模型之光 kimi 来做个示范。这个是 kimi 告诉我的解题思路。看一下 kimi 是怎么思考的。
kimi 的回答
1 、待处理地址数据特征分析
2 、提供解决问题的方法和思路
3 、逐步提供可操作的执行步骤
4 、跟你商量这个思路行不行，不合适咱还可以调整
看看，如果是你的员工，你是不是开心坏了。
能拆解任务，分析特性，并根据待处理的数据，提供大致的解题思路，还能告诉你这么做的思考理由。给了你一步一步操作的方法，还能有商有量，快速调整。
这样的员工，去哪里找！
实操和互动
如果提示词是启动，迈出了第一步。那么，接下来，你的实操以及跟 AI 的互动，则是问题能否实际落地解决的关键。你，就是现实世界和虚拟世界交互过程的关键纽带。
在和AI 商量完你认可的解决思路后。你，就可以按照步骤，执行一步步任务。
先看第一步，提取城市信息。
可以看到，kimi 给了你很多方法供你选择。你逐个使用 kimi 给的公式，在 excel 上尝试，直到能完成提取任务。
眼尖的小伙伴是不是发现了，我截图中，kimi 提供的方法是有问题的。它把“浙江省杭州市西湖区”这个字符串里的“西”当做特殊字符来定位城市信息了。如果待解析的地址是“广州市黄埔区”，excel 公式就会报错。
怎么办？告诉 AI，让它改。
可以看到，kimi 提供了正则表达式和不用正则表达式提取的两种选择。你可以根据你的 excel 版本来灵活选择实现方式。
完成之后，你拿到了大量的识别后的规范城市信息。
就可以到第二步了，找省份。
由于大量的地址里根本不包含省份信息，例如这个地址“佛山市南海区桂城街道季华东路”。甚至有些省份是直辖市，他们的市，就等于省，比如北京市。还有一些省是少数民族自治区，例如广西，不叫广西省，正确的叫法是广西壮族自治区。怎么办？
统统问 AI。这是我的问法。
kimi 还留着上一个 prompt 的记忆，还以为我在找他要解决方式呢。实际上，我只需要它直接返回省份匹配的结果给我。
也是一样，不要客气，直接让它改。
很好，任务看似完成了。
但是，贴到 excel 的时候又有了个小问题，所有的数据挤在一行，没办法切行存储。
怎么办？再调整。kimi 绝对是任劳任怨的好员工。
直到这一步，这个任务就完成了七七八八了。kimi 给我的表格，是可以直接贴到 excel 里，执行 vlookup 操作的。
讲解到这里，大部分的任务已经完成了。
细心的小伙伴可能会留意到，这里还有一些问题没有解决的。
这个就需要通过再与 kimi 提问，互动解决了。例如，这个地址本来就连城市信息都没有的话，那没办法。只能筛选出来，一批批问kimi 了。
在没有用 api 接口调用服务的情况下，这类操作不是很推荐，只能是一次性操作。下次再遇到类似任务，还得再手动执行，问一次 kimi 。
看一百次不如自己手动操作一次。好了，小伙伴们探索去吧。kimi 免费哦。
感悟时间
现实物理世界和虚拟世界（AI）之间还有巨大的鸿沟。AI所提供的解决方案，你是没办法直接套用到现实世界中的。这条沟需要人去填！
对于未来的儿童教育，更需要极速拓宽视野。在某一个专业领域深扎，思考、内化吸收、转化、表达、整合、归纳能力。当然，还需要有一具健康的体魄，才能去好好享用这个世界。
总结
### 文章总结**主题**：AI在数据分析中的辅助作用及人的重要性
**核心观点**：
1. **AI的局限性**：AI在直接上手完成数据分析任务时存在局限性，因为它缺乏对公司系统、数据库结构和业务逻辑等认知框架的了解。
2. **人的核心作用**：人类在AI辅助下的作用是不可替代的，其核心在于快速获取框架、快速提炼和总结输出的能力。
3. **AI作为超级辅助**：虽然AI无法直接取代人类完成复杂任务，但它可以成为超级助手，辅助人类解决数据清洗、分析等难题。
**实际案例**：
- **任务**：处理一批不规范的地址数据，提取规范的省份和城市信息。
- **挑战**：地址格式多样、省份信息不明确、存在特殊区域标识和非地址信息。
- **AI的应用**：利用大模型kimi进行数据特征和解决思路的分析，逐步提供可操作的执行步骤。
- **人与AI的互动**：
- 通过提示词和AI沟通，选择合适的解决方法。
- 在执行过程中发现并修正AI的错误。
- 不断调整和优化解决方案，确保数据清洗的准确性。
- **结果**：完成任务并生成可直接用于Excel操作的表格数据。
**感悟**：
1. **鸿沟填补**：现实物理世界与虚拟世界（AI）之间存在鸿沟，需要人来填补这一鸿沟，以实现AI解决方案的落地应用。
2. **综合能力培养**：对于未来的教育和人才培养，应注重拓宽视野、提升思考、内化吸收、转化、表达、整合和归纳等多方面的综合能力。
3. **健康体魄**：健康的体魄是有效利用智慧和能力、享受世界的基础。
**结论**：在AI辅助的数据分析领域，人的核心作用是不可或缺的，而AI则成为了一种强大的工具和助手。通过有效的互动和合作，人类可以充分发挥AI的优势，解决复杂的数据分析问题。