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。