AI提效实战：搞定存量用户行业分布分析

今天算是意外解锁了“用AI提效”的新技能，成功解决了工作里的一个小难题，忍不住把整个过程记下来，也给后续遇到类似问题的自己留个参考。

一、需求紧急，催生自助取数想法

最近我负责产品存量用户的行业分布分析。这份数据很关键，直接影响后续产品迭代和售卖策略规划，必须尽快出初步结果。

一方面，要靠数据判断产品当前的用户结构；另一方面，得筛选出后续调研的核心用户画像。后续还要对接销售、一线同学，甚至去现场看客户使用场景，所以数据要得特别急。

二、核心难点：找数据+写SQL，AI成破局关键

按往常流程，找商分同学帮忙最稳妥。但这次时间太紧，走流程、等反馈容易耽误进度，我就琢磨着：不如自己试试取数？

我不是计算机专业，SQL技能只够看懂简单语句、写点基础查询。面对这种复杂统计需求，单靠自己肯定搞不定。

好在现在有AI工具，或许能帮上忙。我立刻定了核心思路：用AI辅助写SQL、调统计口径。而第一步，得先解决“找数据”的难题——大公司报表太多，不知道指标在哪个表、对应哪个字段，后面全白搭。

三、实操步骤：两步搞定数据提取

我先从身边资源找起，翻了翻数据同学的签名，又查了部门SOP文档。顺着这些线索，居然找到了数据组做的答疑AI机器人。

我抱着试试的心态，把需求说清楚：“想统计存量用户行业分布，需要哪些维度数据？对应的统计口径在哪个表？”

没想到机器人回复得很清晰，直接指明了相关库表。这一下就省了我在海量报表里瞎找的时间。

拿到库表信息后，我马上进数据库看表结构和示例数据，逐一确认字段含义、数据格式是否符合需求。

之后又跟数据同学简单确认，这张表目前正常维护，数据准确有保障。第一步总算稳了。

“找数据”的问题解决了，后续取数就顺多了。公司SQL工具自带AI功能，我直接用口语说需求。

我说：“从刚才的XX表，统计存量用户按行业划分的数量，排除近3个月没活跃的，结果按行业排序；再关联YY表的用户注册时间，补充到结果里。”

才几秒钟，AI就生成了完整的SQL。我对照之前确认的字段和口径检查，只微调了两个小条件，比如明确活跃时间的判断标准。

点击运行后，需要的数据直接就出来了，特别高效！

四、成果与心得：AI提效，补全能力短板

整个过程下来，从找数据、确认口径，到出最终结果，只花了1个多小时。

要是按往常等商分同学，或者自己啃复杂SQL，半天都未必能搞定。这次经历让我深刻感受到：“不是专业出身”不再是跨领域做事的障碍，找对工具就能补齐短板。

原来AI不只是“聊聊天”的娱乐工具。只有用在实际工作里，解决具体问题，才能真正发挥提效价值。

这次尝试不仅省了时间，还让我对AI工具的应用有了新认知。以后再遇到类似数据需求，肯定能更从容。