data_analysis_demo.md

数据分析与AI编辑器特性演示

演示目标

通过分析一个真实的业务数据集，展示如何利用AI编辑器提升数据分析效率，实现更快速、更深入的数据洞察。

数据概览

• 数据周期：2025年1月
• 数据维度：7个数据表
• 核心指标：用户行为、营销效果、产品使用、地域分布等

1. 营销效果分析（8分钟）

1.1 多渠道ROI分析

• 分析维度：
  • 各渠道投资回报率对比
  • 新媒体（小红书、抖音）vs 传统渠道
  • 转化率和获客成本分析

# AI助手生成的示例代码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def analyze_channel_roi(data):
    # 渠道ROI分析代码
    pass

1.2 营销漏斗分析

• 关注点：
  • 各环节转化率
  • 异常点识别
  • 优化建议生成

2. 用户行为洞察（7分钟）

2.1 用户画像分析

• 分析维度：
  • 年龄段分布
  • 性别比例
  • 活跃时段
  • 设备偏好

2.2 用户粘性指标

• 核心指标：
  • 平均会话时长趋势
  • 页面访问深度
  • 跳出率变化
  • 功能使用频率

3. 产品体验优化（7分钟）

3.1 功能使用分析

• 分析维度：
  • 功能使用频率排名
  • 平均使用时长
  • 功能间关联性
  • 性能指标（加载时间、错误率）

3.2 客服反馈分析

• 关注点：
  • 问题分类统计
  • 响应时间分析
  • 满意度趋势
  • 文本情感分析

4. 地域市场分析（5分钟）

4.1 区域用户分布

• 分析维度：
  • 活跃用户地域分布
  • 购买力分布
  • 区域增长潜力

4.2 区域特征分析

• 关注点：
  • 区域用户行为差异
  • 区域营销效果对比
  • 区域产品偏好

5. AI编辑器特性展示（3分钟）

5.1 智能编码辅助

• 代码智能补全
• 数据分析代码生成
• 图表代码自动生成

5.2 效率提升演示

• 快速数据探索
• 自动报告生成
• 智能错误诊断

演示要点

惊艳点设计

1. 复杂分析的快速实现
2. 智能化的异常检测
3. 精美图表的自动生成
4. 专业报告的快速输出

互动环节设计

1. 现场数据分析需求收集
2. AI辅助分析演示
3. 效果对比展示

预期效果

1. 展示AI在数据分析中的强大能力
2. 证明AI如何提升分析效率
3. 展示AI编辑器的独特优势

注意事项

1. 演示前检查数据完整性
2. 准备备用分析方案
3. 控制好每个环节的时间
4. 准备一些互动问题