这次真要谢谢Data Agent了，让我过了一把当老板的瘾
- # 玩家杂谈
问大家一个问题，你记账吗？
就拿世超自己来说，每个月工资发到手，这里还那里买七七八八一顿折腾下来，发现工资又没了。
钱都不知花到哪去了，总不能怪自己赚太少吧。
于是通过记账，找到不必要的支出，成了刚需。
说出来你可能不信，抛开游戏、社交那几个 APP 大类别外，记账软件几乎是市面上 APP 数量最多的类目了。
根据易观千帆在 2020 年整理的数据，光是国内，记账理财应用的活跃用户都有 3000 万左右。
对于很多小团队、独立开发者来说，想活下去，第一件事可能就是做个记账 APP。
而和记账分析类似，大家平时生活、工作处处都得和数据分析打交道。
因为无论是个人生活还是工作，大家要利用产生的大量数据，得出有价值的建议或经验，都得进行数据分析。
但咱实话实说，这事儿难啊。
数据分析往往是专业人士的专属领域，需要各种复杂的专业工具，你想进行数据分析，还得有深厚的统计学知识、编程技能等等。
不过，都 2025 年了，数据分析是不是可以让 AI 帮帮忙呢？
毕竟，如今的大模型让很多以往困难重重的操作，变得几句话就能搞定了。
特别是今年作为 Agent 元年，海内外大厂、创业团队们纷纷掏出了各种 AI Agent 。
比如年初圈里小火了一阵的通用型 AI Agent Manus。
另一边，各路厂商也推出了一些更加垂类、专业化的 AI Agent。
前不久火山引擎就掏出了针对数据领域的 Data Agent，TA的定位是企业的第一位 AI 数据专家。
这两天，火山引擎刚刚开放了 Data Agent Demo 体验广场（点击文末阅读原文，传送至火山引擎 Data Agent 体验广场），我们也去看了看。
就这么说吧，它的强是瞎眼可见了。
按照官方演示的，当你向 Data Agent 提问：“近期比较火的股票是什么？”
这个放在通用大模型身上，它基本是通过搜索几篇网上的报道资料，看看哪些板块、个股连续涨停，然后就给出了答案。
但 Data Agent 就显示出自己强大的垂直数据分析能力。
它先是拆解咱们这个问题到底要干嘛，整明白后又制定了一个 5 步走的工作流程：
步骤 1：确认数据表结构
步骤 2：获取数据样例
步骤 3：分析交易最火热股票情况
步骤 4：分析客群特征
步骤 5：整合结论
向上滑动
最后，Data Agent 直接生成了一份完整的报告。
向上滑动
而在这个过程中，咱们也是过了一把老板的瘾，只问 Data Agent 要了一个结果。
然后 Data Agent 带着自己后台的那些工具小弟们，一起把数据全部复盘了一遍，然后给了个详尽、甚至是优雅的报告。
我只能说，原来当领导这么爽的吗？
当然了，打工牛马也能靠着 Data Agent 提升效率。
比如 618 快到了，不少公司都得开展新一轮促销活动，那大家难免得做上一次活动的复盘。
于是，你可以直接问 Data Agent：“我要开始策划 618 促销方案了，快帮我看看公司上个季度做的促销活动，效果怎么样？”
Data Agent 照样轻松拿捏这个问题。
向上滑动
它经过一番思考，分成了6步：
步骤1：确认基础数据
步骤2：获取上次活动贡献数据
步骤3：多维度数据横向对比
步骤4：分析用户画像和价值
步骤5：分析地域和商品驱动因素
步骤6：整合结果形成报告
要知道，一次活动需要回顾整理的信息量大，而且涉及了各种产品、销量、价格多维度的信息，不同的信息又有图片、表格、文字等不同的数据形式。
用哪些工具去分别处理这些数据，该怎么比较数据、比完的结果又说明了什么、要怎么呈现结果，相当有难度。
还没有评论