#AI数据分析#

随着人工智能(AI)的日益成熟，数据分析领域正迎来一场革命性的变革。在这场变革中，DeepBI凭借实现了用ai数据分析，与传统BI工具相比，展现出了前所未有的便捷性和易上手特性，真正实现了数据分析的零门槛。

传统BI工具往往要求用户具备一定的编程和数据分析技能，用python数据分析、还得会SQL语言什么的，繁琐的操作步骤和复杂的分析逻辑使得许多非专业人士望而却步。而DeepBI则通过AI技术的加持，将复杂的数据分析过程简化为简单的指令和拖拽操作，让数据分析变得像使用智能手机一样简单直观。

让我们先睹为快，看看DeepBI是如何的便捷：

就这两个简单的问题进行的问答，即问即答，还能一句话让数据可视化来看一下：

DeepBI-一款基于LLM（大型语言模型）的创新工具，通过AI驱动无尽思考重新定义BI，能快速生成可视化的分析报告和图表。这种零门槛的数据分析方式，不仅让专业人士能够更高效地进行数据分析，更让普通用户也能够轻松上手，发掘数据中的价值。

一句话既能得出答案也可同时实现数据可视化！

我们接下来看看DeepBI与传统BI工具的差异。

数据说明

数据集包含一家大公司的历史员工资料，其中每条记录都是一名员工。共计14999条员工记录。

数据集共10个字段，包括员工满意度、绩效评估、项目数、月工作时长、司龄、是否有工伤（0为False，1为True）、是否离职（0为False，1为True）、3年内是否晋升、职位、工资

传统BI分析思路

1.明确问题

问题：如何降低公司员工流失率？

通过人资部门提供的近十年公司员工信息表，我们对员工流失率进行分析，发现员工流失率23.81%。那么，有哪些因素影响了员工的流失？我们将如何降低公司员工的流失率？这是本作品所要分析的问题。

2.分析框架

流失率 = 流失人数/总人数，在总人数不变的情况下，降低流失率需要降低流失人数。

 

传统BI分析过程

通过对数据集统计，发现历史流失员工3,571名，平均流失率23.81%，我们如果降低员工流失率，需要如何去降低？

员工按照司龄分布情况及各司龄段流失率分析

分析结论：

对流失人员的司龄进行分析，发现3-6年司龄员工流失人数较多，其中3年司龄员工流失数最高（1586个），6年以上司龄员工无流失比较稳定；

3年司龄员工流失率44.41%，4年员工流失率24.92%，5年员工流失率23.33%，6年员工流失率5.85%，3-6年司龄员工流失率高于平均流失率。

问题：为何3-6年司龄员工流失率高？

接下来，我们对3-6年司龄员工的流失人员和未流失人员进行比较；再对3-5年司龄员工的流失人员同其他司龄流失员工比较，找到问题原因。

对3-6年司龄员工的流失人员和未流失人员比较

分析结论：

对3-6年司龄员工的流失人员和未流失人员的平均满意度对比，流失人员平均满意度整体情况较未流失人员的平均满意度差；对3-6年司龄员工的流失人员和未流失人员的绩效评估对比，3-6年司龄员工流失人员绩效评估整体情况较未流失人员优；3-6年司龄员工流失人员项目整体情况较未流失人员项目多；3-6年司龄员工流失人员月平均工时整体情况较未流失人员高；3-6年司龄员工流失人员工伤情况低于未流失人员；3-6年司龄员工流失人员晋升率低于未流失人员晋升率；3-6年司龄员工中工资相差无几，但流失人员中薪酬水平较低的占比较未离职人员的更大。

假设：员工满意度、绩效评估、完成项目数、工作时长、工伤情况、晋升情况、工资、职位会影响流失率？（假设各变量因素独立）

假设检验分析——寻找验证与流失率相关性的因素

分析结论：

假设1：员工满意度会影响流失率 ，成立；（员工满意度越低，离职率越高）

假设2：绩效评估会影响流失率，不成立；

假设3：项目数会影响流失率，不成立；

假设4：平均工时会影响流失率，成立；（员工工作时间越长，离职率越高。其中，低于每月标准工作时长的176h的员工被淘汰离职的可能性比较大。）

假设5：是否有工伤会影响流失率，不成立；

假设6：是否晋升会影响流失率，成立；（员工晋升机会越少，离职率越高）

假设7：薪酬水平会影响流失率，成立；（工资与离职率并不呈正相关，高收入群体离职率还是比较高）

假设8：员工职位会影响流失率，成立。（ 各职位离职率差距明显，销售员、技术人员和支撑人员离职率较高  ）

同时发现：同时具有3年内未晋升、低薪酬、低满意度、高月平均工时特征2个及2个以上的员工流失率会更高。

决策建议

1.对薪酬结构调整，基本工资和绩效工资；避免员工付出和收获不平衡导致流失；

2.公司绩效考核中，满意度应占一定考核比例，满意度较低的员工给予一定激励措施，对长期满意度低的员工，考虑不予晋升或开除；

3.对积极工作的员工给予奖励，可以根据加班时长增加时薪；

4.对3年司龄还没有晋升的员工，在此阶段增加激励，通过以上两种考核和激励以外，增加满三年奖励，以提高员工对公司忠诚度。

使用传统BI工具的总结

传统BI工具做数据分析，首先我们要整理好我们后面数据可视化需要的字段以及字段之间的关系，有时还会用到编程以及FinBI一定会用复杂的函数或者PowerBI一定会用的DAX函数（这个对于一般人来说还是很有难度的），还得新建列表并合并再到后面的拖拖拽拽实现可视化（字段过多很容易出现拖拽错误），最后根据可视化图再次考验我们的报告编写能力，整体下来繁琐的操作步骤和复杂的分析逻辑使得许多非专业人士望而却步。

我们一起来看一下AI时代的数据分析工具DeepBI用ai结合数仓做智能数据分析，真正实现“数据分析零门槛”。

DeepBI数据分析AI直接搞定

我们接下来就是可视化图的生成了，不管是FineBI还是PowerBI用过的朋友都知道可视化图的工作量及工作过程是多么的复杂繁琐，我们来看一下DeepBI做出可视化图到底有多方便！

DeepBI用AI数据分析员工按照司龄分布情况及各司龄段流失率分析

DeepBI用Agent（AI智能体们）代替了我们写Python代码和SQL语言等等的繁琐复杂的工作以及根据可视化图表自动帮我们编写出完整的报告。

我们用一句话让DeepBI为我们分析在司龄方面对员工流失做一下分析：

提示：下方的百分比是对应司龄在职与离职员工的占比，不要和上方可视化图表混淆

DeepBI一句话完成3-6年司龄流失员工和未流失员工的比较

怎么样，够不够全面，我们只需要一句话DeepBI全方位做出比较，简直“YYDS”啊！

一句话DeepBI就能告诉我们员工流失率原因（何必逐条分析）：

但是为了DeepBI与传统BI做对比，我们还是要一条条分析一下！

DeepBI用AI数据分析检验假设-验证与流失率相关性的因素

那我们就根据传统BI思路实现验证，看看DeepBI有多方便：

1.员工满意度与离职关系

2.项目数与离职关系

3.绩效评估与离职的关系

4.收入与离职的关系

5.工伤情况、是否晋升与离职的关系

6.职位与离职的关系

7.月工时与离职的关系

 

DeepBI实现AI数据分析后给出减少员工流失的决策建议——无尽思考

最后总结

DeepBI基于LLM的数据科学家，AI原生数据应用真正实现了让“数据分析零门槛”的时代，只需提要求剩下的交给Agent去完成并给到我们结论。

传统BI在过去的二十年被错误定义数据可视化，根本原因在于，过去的BI服务商都假设数据分析和数据挖掘需要由人类来做，BI提供可视化功能，然后再根据可视化图分析得出结论并再去自己编写报告，这是不对的。DeepBI才是真正的人工智能BI工具，实现了AI生成报表、AI生成图表、AI数据分析、AI自动编写报告等等，让所有人都有了一个真正使用AI、体验AI的平台。

并不是所有的问题都需要做出可视化，而是因为想要得到答案必须通过可视化才能一目了然，这就是传统BI的价值吧？

而DeepBI即问即答，而且还是“随便问，问不倒”，大大的提升了工作效率，难道不“香”吗？

DeepBI已在GitHub开源：https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI

没有GitHub的朋友可以公众号：DeepBI

温馨提示：有兴趣的朋友不要观望，现在还免费赠送20W Token，先到先得，抓紧冲吧！！！