分享你用AI处理工作数据时的避坑要点
用AI处理一份销售数据，差一点把错误的结论交上去，后来发现是数据里混了测试环境的脏数据。第一个坑：数据源要对。AI处理的数据是你喂给它的，如果你喂了错的，它不可能给你对的。有一次我把一个包含测试数据的表格丢给AI做分析，它把测试订单也算进去了，结论直接跑偏了。后来我每次喂数据之前都会先看一遍“这个数据是生产环境还是测试环境”，如果来源不清就先确认再处理。AI不会帮你校验数据源，它只处理你给它的东西。第二个坑：输出要验证。AI生成的结论看起来再合理，也要找几个关键数据点做交叉验证。比如它算出“华东区销售额增长20%”，我会去源表里手动抽几个月的销售记录核对一下，确保逻辑是对的。有一次AI把一个同比增长算成了环比增长，差了整整一倍，如果不验证就直接用了，问题会很大。第三个坑：格式要锁死。AI处理完之后输出格式不稳定，有时给你表格，有时给你文字，有时给一个结构化的数据。为了让它稳定输出，我每次都会在提示词里加上“请以表格形式输出，包含三列：指标名称、数值、变化率”。评论区你们用AI处理数据的时候踩过什么坑？
发布于 江西
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