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｡

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｡

而如今,有了火山引擎 Data Agent 这类 AI 数据专家,曾经遥不可及的专业能力,正一点点“平权”给每一个人和每一个小团队｡

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｡