人工智能在数据分析中起着重要的作用。它可以帮助我们进行数据预处理、分析建模和可视化，从而揭示数据中隐藏的模式和趋势，以便做出更准确的决策。

数据预处理是在进行分析之前对数据进行清洗和转换的过程。这包括去除重复值、处理缺失值、处理离群值、归一化和标准化等操作。人工智能可以利用算法自动进行这些操作，减少人工处理的工作量并提高准确性。

分析建模是利用统计和机器学习算法对数据进行建模和预测的过程。人工智能可以通过训练模型来识别数据中的模式和关联，并使用这些模型进行预测和分类。常见的分析建模算法包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等。

可视化是将数据通过图表、图形和地图等方式呈现出来，以便更直观地理解数据。人工智能可以通过自动化生成图表和图形的方式来帮助我们进行数据可视化，从而更好地发现数据中的规律和趋势。

综上所述，人工智能在数据分析中发挥着重要的作用，通过数据预处理、分析建模和可视化，帮助我们更好地理解和利用数据。