文章展示了利用千问大模型辅助SPSS数据分析的完整流程，包括数据预处理和跨国比较分析。作者强调AI助手功能日益强大，能帮助人们从执行者向管理者转变，但指出扎实的数据分析基础和实战经验至关重要。AI具备强大的文本、编程和作图能力，在数据分析领域有广阔的应用前景。
SPSS作为社科类友好的统计分析工具广泛被使用。然而虽然界面友好，但是容易出现数据处理效率不高的问题。这里给出一个利用千问大模型协助数据分析的案例，包括预处理，描述性分析以此作为抛砖引玉（实际上已经应用到结构方程模型的分析了
https://chat.qwen.ai/首先，是预处理部分。我这边有一个mock数据集，搜集了中国和俄罗斯的数据，这里是预览：
这时候我想对语言进行汉化和统一。我可以跟千问说：
在适配完成后，我希望进行转码操作，希望用数字编码替代 人口统计学指标中的“男”，“女”等数值。这时候我对qwen说：
转码结束后，我希望输出结果供我复制和替换原始数据。这时候我对qwen说：
最后，开始数据分析。鉴于对大语言模型的文本型预测特征，我还是决定在SPSS中进行分析更加可靠，这时候我让qwen给我spss中的分析代码，要求能够进行跨国比较：
这是最后的结果：
这是一个数据分析的小案例呈现。现在的AI作为助手角色已经能够实现越来越强大的功能，记得1年前的LLM还么有这种能力。AI作为助手有助于我们从执行者向管理者的角色转变，但是有一点尤为重要，也就是我们应当具备扎实的数据分析基础和丰富的实战经验，这样可以让AI更高效的服务。同时，作为数据分析的教学，我们更多的应该传输一些底层逻辑而不仅仅停留基本的数据分析工作流。
最近的项目经历显示，AI具备强大的文本能力、编程能力、作图能力，很多任务的实现等待我们去探索！
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
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