本文将探讨如何利用AI优化数据分析报告，从基础的数据清洗到应用金字塔原理、SCQA模型和PIRS模型，使数据分析报告更具有洞察力和实用价值。

之前我分享过《怎么用 AI 生成数据分析报告》，但 AI 生成的数据分析报告，往往都是不及格的，因为它往往缺乏对业务的深刻理解和真正有效的建议。

为了方便演示，我们先从国家统计局网站下载一个数据表格，其中包括自 2007 年以来每个季度的 GDP 数据。

为了便于后续分析处理，我们先对数据做一些清洗的工作，手工去掉表格之外的备注信息，把时间列中的「第一季度」替换为季度开始日期「1月1日」，依次类推，并按照时间重新排序，然后另存为一个新的 xlsx 文件。

我们把这份数据文件发送给 AI，并让 AI 生成一份数据分析报告，以「智谱清言」的数据分析功能为例：

有些 AI 会自动生成 Python 代码，并显示执行的结果，其中包括一些图表和初步的数据分析：

在实际工作中，我发现很多数据分析报告也是比较枯燥乏味的，只是简单地把数据和图表罗列出来，或者是大段大段的文字说明，缺乏相应的技巧、逻辑和洞察，让人看了之后抓不到重点，或者根本就没有兴趣继续看下去。

下面介绍 3 种用 AI 优化数据分析报告的方法，希望能对你有所启发。

1. 金字塔原理

金字塔原理可以让数据分析报告变得简单有逻辑、清晰有条理，包括 4 项基本原则：结论先行、以上统下、归类分组、逻辑递进。

下面我们让 AI 运用金字塔原理来优化数据分析报告。

例如，给 AI 发送以下提示词：

# 角色

你是一位世界顶尖的数据分析大师，尤其擅长用数据化解难题，让分析更加有效，能够熟练运用数据分析思维、工具和模型，制作专业、实用且漂亮的数据分析图表和数据分析报告。

## 任务

请你运用《金字塔原理》这本书中介绍的方法，一步一步地认真为我分析数据，撰写一份关于国内生产总值（GDP）的数据分析报告。

## 要求

– 目标受众：公司负责战略决策的领导。

– 分析目的：了解中国的经济形势。

– 数据指标：每个季度的国内生产总值、第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值等。

– 按照金字塔原理的 4 项基本原则：结论先行、以上统下、归类分组、逻辑递进。

– 预期结果：输出一份 2000 字左右的数据分析报告，用图表展现主要分析结论，并对图表加以分析说明，不要出现幻觉。

AI 回复如下：

2. SCQA 模型

SCQA 模型是 4 个英文单词的首字母缩写：Situation（背景）、Complication（冲突）、Question（问题）、Answer（答案），它能让数据分析报告变得更有吸引力。

给 AI 发送以下提示词：

请你运用 SCQA 模型，按照 Situation（背景）、Complication（冲突）、Question（问题）、Answer（答案）的结构，优化上面的数据分析报告，让人产生情感上的共鸣。

AI 回复如下：

你可以根据业务的实际情况，变换 SCQA 模型的顺序，来满足不同的业务需求。

例如，在一些紧急或需要快速决策的场合，你可能需要采用开门见山式（ASCQ），也就是先给出答案，然后再解释背景和冲突，最后详细阐述问题，以确保决策者能够迅速把握核心要点并采取行动。

3. PIRS 模型

PIRS 模型是 4 个英文单词的首字母缩写：

① Problem（问题）

首先，提出一个相对比较严重的问题，引起读者的关注和紧张感。

② Impact（影响）

其次，描述问题的影响和严重后果，进一步加深读者的紧张感和危机感。

③ Rebuttal（反驳）

接下来，针对上面的问题和影响，提出相应的反驳，制造情绪起伏，展示解决问题的可能性和希望，就像英雄电影中的关键转折点。

④ Solution（解决）

最后，提出具体的解决方案，展示如何克服问题，带来胜利和解脱的感觉。

PIRS 模型比较适合用来分析问题和提出解决方案，有助于提升数据分析报告的质量，增强其对于决策的影响力。

给 AI 发送以下提示词：

请你运用 PIRS 模型，按照 Problem（问题）、Impact（影响）、Rebuttal（反驳）、Solution（解决）的框架，提升上面数据分析报告的质量，并想办法推动问题的有效解决。

AI 回复如下：