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展现了强大的能力，但目前AI仍然无法完全独立于人工干预完成所有数据分析任务。以下是一些关键原因：

1. **数据清洗**：数据清洗是数据分析中非常关键的一步，涉及处理缺失值、异常值、重复数据等问题。虽然AI可以在一定程度上自动化这些任务，但仍需要人工干预来处理复杂的情况和确保数据质量。

2. **特征工程**：特征工程是将原始数据转换为更适合模型训练的特征。虽然深度学习模型可以自动提取特征，但在许多应用场景中，人工特征工程仍然是必不可少的，以便更好地理解和解释模型的结果。

3. **模型选择和调整**：选择合适的模型和调整超参数是数据分析中的重要步骤。尽管有自动化工具（如AutoML）可以帮助简化这一过程，但最终的决策仍然需要人工干预和专业知识。

4. **结果解释和验证**：AI模型的预测结果需要解释和验证，以确保其可靠性和可解释性。人工干预在这一步骤中起到关键作用，特别是在涉及高风险决策的领域。

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的自动化数据分析仍然是一个尚未完全实现的目标。