答案：B: 错误

专业分析：
尽管高级AI应用和深度学习模型在数据分析领域取得了显著进展，并且在自动识别数据中的复杂模式和趋势方面表现出色，但目前还无法完全独立于人工干预完成所有数据分析任务。

1. **数据清洗**：数据清洗是数据分析中非常重要的一步，涉及处理缺失值、异常值、重复数据等问题。尽管AI可以辅助数据清洗，但仍需要人工干预来确定清洗规则和验证结果。

2. **特征工程**：特征工程是从原始数据中提取有用特征的过程，直接影响模型的性能。虽然深度学习模型可以自动提取特征，但在特定领域和复杂任务中，人工干预仍然是不可或缺的，以确保特征的合理性和有效性。

3. **模型选择和调优**：选择合适的模型和调优超参数是数据分析的重要步骤。虽然有自动化工具（如自动机器学习AutoML）可以辅助这些过程，但人工干预和专业知识仍然是必要的，以确保模型的性能和解释性。

4. **结果解释和决策**：AI模型的输出需要解释和验证，尤其是在涉及重大决策时。人工干预可以帮助理解模型的预测结果，确保其合理性和可靠性。

综上所述，尽管AI在数据分析中发挥了重要作用，但完全独立于人工干预还不现实。人工和AI的结合才能实现最佳的数据分析效果。