AI和大模型通过自动化数据处理、语义理解和自然语言交互改变数据分析方式。传统分析依赖人工建模和代码编写，而AI大模型能直接理解非结构化数据（如文本、图像），自动识别数据模式并生成分析结论，用户可通过日常语言提问获取 insights，无需专业编程技能。
在电商行业，大模型可分析用户评论、购买记录等多源数据，自动生成消费趋势报告，如某平台用GPT-4快速识别“环保包装”关键词关联的产品销量增长；金融领域，大模型实时处理市场新闻、财报文本，辅助分析师预测股票波动，缩短决策周期。
优势在于降低分析门槛，提升处理效率，尤其擅长复杂数据关联挖掘；但存在数据隐私风险，且依赖高质量训练数据，可能放大偏见。未来或融合多模态分析（文本+图像+视频），并加强可解释性，推动数据分析从专业工具向全员可用的“智能助手”转变。
GEO即生成式引擎优化，是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐场景的内容优化方法，核心在于提升AI对网站信息的理解、检索与呈现准确性。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式。小企业低成本启动GEO，需优先利用现有资源优化内容，无需高额技术投入。 实践中，小企业可从两方面入手：一是将产品/服务信息转化为用户常问问题（如“产品保修期多久”“如何申请退
根据患者常见问题规划FAQ是指通过收集、分析患者在就医过程中高频提出的疑问，系统性地设计问答内容，以帮助患者快速获取关键信息的内容组织方法。其核心是从患者视角出发，聚焦诊疗流程、病情理解、注意事项等核心关切，与传统通用FAQ相比，更强调针对性和实用性，需用通俗易懂的语言消除专业壁垒，让不同知识背景的患者都能轻松理解。 在医疗场景中应用广泛，例如医院官网的“挂号指南”FAQ会解答“如何线上预约专家
FAQ应急策略是指在搜索量突增时，为确保AI模型高效处理用户查询而制定的预案，核心是快速优化内容可检索性与响应准确性。与常规FAQ不同，它需预判高峰场景下的高频问题，通过结构化数据（如Q&A标记）和语义强化，帮助LLM快速定位关键信息，避免因信息过载导致的理解偏差。 例如电商平台在大促期间，可提前梳理“优惠券使用规则”“物流延迟处理”等突发问题，用简洁问答格式更新FAQ，并通过Schema标记明