AI 数据分析——选中数据自动生成分析结论

不需要成为数据分析师也能看懂数据

很多人面对一堆表格数据时会犯难：这堆数字到底说明了什么？有什么趋势？有没有异常？需要哪些数字？

AI 数据分析帮你把这个门槛降到几乎为零——选中数据，AI 帮你读。

基本用法

1. 在 WPS 表格中选中一个数据区域（可以是整张表、一列、一行、或者一个特定区域）
2. 点击「WPS AI → 数据分析」
3. AI 自动识别数据特征，生成分析结论，包括：

• 趋势分析：哪些数据在涨、哪些在跌、涨跌幅度多大
• 异常标注：哪些数值是明显的离群点（过高或过低）
• 关键指标：最大值、最小值、平均值、中位数等核心统计量
• 洞察建议：AI 认为这些数据说明了什么

典型分析场景

销售数据分析：

你有一张按月度分区域的销售数据表。选中整个数据区域，AI 可能告诉你：

• 华东区持续三个月增长，涨幅分别是 8%、12%、15%
• 华南区本月出现异常下滑（环比 -23%），建议排查原因
• 北京和上海是销售额前两名，占总销售额的 42%
• 建议重点关注华南区下滑原因，同时复制华东区的增长经验

库存数据分析：

一张产品库存表。AI 会指出：

• Top 5 滞销品占了总库存的 68%
• 有 3 个 SKU 库存为 0（缺货）
• 周转率最高的品类是电子产品（平均 28 天）

人力资源数据：

员工薪酬、考勤、绩效数据。AI 可以分析：

• 绩效 A 档员工平均薪酬比 C 档高 37%
• 研发部门考勤异常率最高（可能和项目周期有关）
• 入职 1-2 年的员工离职率最高（18%）

分析结果的质量

AI 数据分析能处理的是结构化程度较高的表格数据（有清晰的行列、合理的数据类型）。质量受几个因素影响：

• 表头清晰：有明确的列名比没有列名分析效果好很多
• 数据类型正确：日期列要设成日期格式、数字列要设成数字格式
• 数据量适中：太少分析不出趋势，太多可能会有精度问题

分析结论可以作为快速了解数据的起点，但涉及决策的部分仍建议人工复核。

和 AI 图表推荐联动

数据分析完成后，可以紧接着让 AI 推荐合适的图表类型来可视化这些发现——下一页专门讲图表推荐。