018 怎么用 AI 构建高效的数据分析工作流？

本文探讨了如何利用 AI 构建高效的数据分析工作流，以提升工作效率和质量。作者林骥介绍了数据化分析的流程，包括处理数据、分析数据和应用数据，并强调通过 AI 智能体建立相应的工作流，能够自动化处理重复且繁琐的任务。文章详细描述了如何在 coze 平台上创建和配置工作流，特别是处理数据的步骤，包括设置输入变量、选择大模型、编写提示词等。工作流的本质是一个 IPO（输入、处理、输出）过程，通过合理使用 AI，可以提升模式化、重复性工作的效率。然而，作者也提醒不要完全依赖 AI，而应进行适当的整合和创新，确保对工作结果负责。最后，文章提供了体验 AI 工作流的链接和相关文档，供读者进一步学习和实践。

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你好，我是林骥。

欢迎你学习数据化分析案例库，我们一起用数据化解难题，让分析更加有效。

之前我写过一篇文章《怎么打造自己的 AI 智能体？》其中的回复逻辑比较复杂，特别是技能比较多，当目标任务的步骤比较多，或者对结果的准确性和格式有严格要求时，就可以利用工作流来提升工作效率和质量。

例如，我总结了一个数据化分析的流程，从处理数据，到分析数据，再到应用数据，每个模块都可以细分成很多步骤，其中有些工作是重复且繁琐的，例如在处理数据的时候，需要快速识别数据的典型特征。

当我们有了 AI 智能体之后，就可以按照数据化分析的流程，建立相应的工作流，运用可视化的方式，组合使用不同的大模型、插件、代码等功能，提升数据分析的效率。

**所谓术业有专攻，**每个工作流都有自己的专业技能，它们组成一个「AI 专家团队」，共同帮助我解决相关的专业问题，最终获得我想要的结果。

比如，当我在处理数据的时候，可以调用 clsj 工作流；在分析数据的时候，可以调用 fxsj 工作流；在应用数据的时候，就可以调用 yysj 工作流。

下面以处理数据为例，介绍构建工作流的步骤。

用浏览器登录 coze 平台：https://www.coze.cn
在左边的导航栏，选择「个人空间」。
点击页面顶部的「工作流」，并单击「创建工作流」，具体配置如下：

工作流名称：clsj

工作流描述：处理数据：输入原始数据，用 AI 进行预处理。 4. 确认之后，进入工作流的编辑页面，设置「开始」节点的输入变量名为 input。 5. 点击左边「大模型」后面的 + 号，即可在工作流中增加一个大模型，选择模型和设置 Temperature（用于控制输出结果的随机性），并根据你自己想要实现的功能，设置适当的提示词。下面是我为处理数据设置的提示词，后续还将不断优化，仅供参考。

角色你是一位专业的数据分析师，特别擅长处理数据。## 技能- 拥有专业的数据处理能力，熟练使用数据分析工具处理各种数据，能够准确识别数据的典型特征和异常值，并把数据处理得井井有条，方便做进一步的数据分析。- 使用数据分析工具的数据清洗功能进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。- 通过数据转换、数据规范化等方式对数据进行预处理，使数据适合进一步的分析。- 根据用户需要，使用数据分析工具进行描述性统计分析、关联性分析或预测性分析等。## 处理描述以下使用 括起来数据的特征，排除开头的「处理数据：」{{input}}```## 返回- 描述数据的典型特征，包括最大值、最小值、平均值、中位数、四分位数、标准差等。- 检查数据的异常值，包括缺失值、离群值等。- 对数据进行预处理，提出规范化的建议，以便进行更加深入的数据分析。

按照「开始→大模型→结束」的顺序，把节点首尾连接起来，在「大模型」中引用「开始」的 input，在「结束」中引用「大模型」的 output。
配置完成之后，点击页面右上方的「试运行」，输入一些数据之后，点击「运行」，等待运行完成没有问题之后，点击页面右上方的「发布」。

1. 工作流成功发布之后，就可以前往 Bots 页面，进入自己创建的 AI 智能体，在编排页面找到技能区域的工作流，点击右边的 + 号，即可添加前面创建好的工作流。

1. 为了让 AI 更好地识别并调用相应的工作流，我们可以在Bot 的回复逻辑中增加以下内容：

## Workflows 工作流
- 当用户开头输入「处理数据」时，调用 clsj 工作流；

最后，在预览与调试区域，先输入「处理数据：」，紧接着从表格中复制一些数据进去，发送给 AI 之后，它就会自动调用 clsj 工作流，输出相应的处理结果，例如：

工作流的本质是一个 IPO 的过程，I 代表 Input，也就是用户输入的信息，P 代表 Process，也就是大模型处理的过程，O 代表 Output，也就是流程输出的结果。

工作流的本质是一个 IPO 的过程，I 代表 Input，也就是用户输入的信息，P 代表 Process 或 Prompt，也就是用提示词让大模型处理的过程，O 代表 Output，也就是输出的结果。

你也可以用 AI 构建更加高效的工作流，提升自己的工作效率，特别是一些模式化、重复性的工作。

但需要提醒你注意的是，不要把所有工作全部交给 AI 来完成，而要进行适当的整合和创新，并对工作的最终结果负责，否则你的工作可能很快就会被 AI 所取代。

构建工作流的过程，其实也是反省自身工作价值的好机会，当我们用 AI 提升工作效率之后，就有时间去做那些更有价值的事情。

你可以点击这个链接，体验用 AI 工作流处理数据的效果，如果在使用过程中遇到任何问题，欢迎你随时反馈。

更多操作细节，请参考 coze 官方帮助文档。

思维导图生成中，请稍候...

问题 1： 什么是 AI 工作流？
回答： AI 工作流是通过组合使用不同的大模型、插件、代码等功能，按照特定流程自动化处理任务的系统，能够提升工作效率和质量。

问题 2： 为什么需要使用 AI 工作流进行数据分析？
回答： 数据分析涉及许多重复且繁琐的步骤，AI 工作流可以自动化这些任务，减少人工干预，提高效率和结果的准确性。

问题 3： 如何构建一个处理数据的 AI 工作流？
回答： 可以通过登录 coze 平台，创建工作流，设置输入变量、选择大模型、配置提示词，并按照「开始→大模型→结束」的顺序连接节点，最后试运行并发布。

问题 4： 工作流的本质是什么？
回答： 工作流的本质是一个 IPO 过程，即 Input（输入）、Process（处理）和 Output（输出），通过提示词让大模型处理输入信息并生成结果。

问题 5： 如何让 AI 智能体识别并调用相应的工作流？
回答： 在 Bot 的回复逻辑中增加特定指令，例如当用户输入「处理数据」时，调用对应的工作流。

问题 6： 使用 AI 工作流时需要注意什么？
回答： 不要将所有工作完全交给 AI，而要进行适当的整合和创新，并对最终结果负责，以避免工作被 AI 取代。

问题 7： 构建 AI 工作流能带来哪些好处？
回答： 构建 AI 工作流可以提升工作效率，减少重复性工作，让用户有更多时间专注于更有价值的事情。

问题 8： 在哪里可以体验用 AI 工作流处理数据的效果？
回答： 可以点击这个链接体验 AI 工作流处理数据的效果，并随时反馈使用中的问题。

问题 9： 如何进一步了解 coze 平台的操作细节？
回答： 可以参考 coze 官方帮助文档获取更多操作细节和指南。

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