这次真要谢谢Data Agent了，让我过了一把当老板的瘾

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。

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

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最后，Data Agent 直接生成了一份完整的报告。

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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。

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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。

但 Data Agent 不仅知道把数据分门别类地横向对比、纵向对比，找出各种数据间的联系。

甚至它还能根据不同的数据类型，选用折线图、饼状图、柱状图来更直观地表现结果。

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看完最终的复盘分析报告，我觉得只把火山引擎 Data Agent 用来数据复盘，完全是大材小用了。

如果你愿意，它可以是：

反正 AI 不用管啥劳动法，让 Data Agent 当一个 24 小时上班的顾问，不间断的帮你分析数据、监测风险都没问题。

Data Agent 靠着大模型的洪荒之力，让以前大公司才能掌握的数据分析技能，近乎平等地转移到了小微企业甚至每个人身上。

技术平权，这不就来了。

那我们普通人具体要怎么用 Data Agent 呢？

假如你是一个自己创业的奶茶店主，每天起早贪黑，但生意一直没啥起色。

一咬牙，整了波店铺促销，销量是上去了，可到了月底一算利润，还是没赚什么钱。

完全不懂数据分析的你，要做的就是把奶茶店的成本和营收数据接入 Data Agent。

然后直接问它：帮我分析下，为什么我奶茶卖的很多但不赚钱。

剩下的就不用管了，Data Agent 能自己开跑了。

数据报告可能会告诉你：虽然过去的一段时间销售量大涨，但毛利率却是一路暴跌；也可能在归因后发现，是促销期间，你过度发放的"买一送一"券数量过度，稀释了利润。

结论出来后，还能让 Data Agent 给你重新定个营销策略，比如设置梯度优惠，v我50，就稳赚不赔。

再比如，你在温州有家皮鞋厂，有一批库存不知怎么处理，咋办呢？就可以去问 Data Agent ：“这鞋我怎么卖啊？”

Data Agent 能结合鞋厂以往的销售数据，以及搜索到的营销知识信息，产出针对性的营销策略报告给你。

以前，数据分析专家、数据驱动增长，都是大企业才能拥有的“特权”。

对更多的小企业、普通人、甚至大企业中与数据相距较远的打工人来说，数据分析门槛高到遥不可及，这些人往往只能靠直觉来调整策略。

就像不需要懂画画，就能用AI生成图片一样。

现在让 Data Agent 来完成数据分析，为我们提供可使用的分析结论。

这也让“通过数据实现更科学的决策”，逐渐不再是大企业的专长，每一个普通人、每一个平凡的岗位也都能实现。

真正让世超兴奋的是，AI所引动的数据技术普惠，真的来了。

我们也期待它不断抹平决策的鸿沟，让科学与理性之光，可以平等地照进每一间办公室、每一个梦想。

点击下方阅读原文，或直接扫描下方二维码，传送至火山引擎 Data Agent 官网，围观精选案例（如需点击操作及交互体验，请使用PC端访问）。

撰文：八戒

编辑：江江 & 大饼

美编：萱萱

图片、资料来源：

火山引擎