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
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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。
