問大家一個問題，你記賬嗎？
就拿世超自己來說，每個月工資發(fā)到手，這里還那里買七七八八一頓折騰下來，發(fā)現(xiàn)工資又沒了。
錢都不知花到哪去了，總不能怪自己賺太少吧。
于是通過記賬，找到不必要的支出，成了剛需。
說出來你可能不信，拋開游戲、社交那幾個 APP 大類別外，記賬軟件幾乎是市面上 APP 數(shù)量最多的類目了。
根據(jù)易觀千帆在 2020 年整理的數(shù)據(jù)，光是國內，記賬理財應用的活躍用戶都有 3000 萬左右。
對于很多小團隊、獨立開發(fā)者來說，想活下去，第一件事可能就是做個記賬 APP。
而和記賬分析類似，大家平時生活、工作處處都得和數(shù)據(jù)分析打交道。
因為無論是個人生活還是工作，大家要利用產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，得出有價值的建議或經(jīng)驗，都得進行數(shù)據(jù)分析。
但咱實話實說，這事兒難啊。
數(shù)據(jù)分析往往是專業(yè)人士的專屬領域，需要各種復雜的專業(yè)工具，你想進行數(shù)據(jù)分析，還得有深厚的統(tǒng)計學知識、編程技能等等。
不過，都 2025 年了，數(shù)據(jù)分析是不是可以讓 AI 幫幫忙呢？
畢竟，如今的大模型讓很多以往困難重重的操作，變得幾句話就能搞定了。
特別是今年作為 Agent 元年，海內外大廠、創(chuàng)業(yè)團隊們紛紛掏出了各種 AI Agent 。
比如年初圈里小火了一陣的通用型 AI Agent Manus。
另一邊，各路廠商也推出了一些更加垂類、專業(yè)化的 AI Agent。
前不久火山引擎就掏出了針對數(shù)據(jù)領域的 Data Agent，TA的定位是企業(yè)的第一位 AI 數(shù)據(jù)專家。
這兩天，火山引擎剛剛開放了 Data Agent Demo 體驗廣場（點擊文末閱讀原文，傳送至火山引擎 Data Agent 體驗廣場），我們也去看了看。
就這么說吧，它的強是瞎眼可見了。
按照官方演示的，當你向 Data Agent 提問：“近期比較火的股票是什么？”
這個放在通用大模型身上，它基本是通過搜索幾篇網(wǎng)上的報道資料，看看哪些板塊、個股連續(xù)漲停，然后就給出了答案。
但 Data Agent 就顯示出自己強大的垂直數(shù)據(jù)分析能力。
它先是拆解咱們這個問題到底要干嘛，整明白后又制定了一個 5 步走的工作流程：
步驟 1：確認數(shù)據(jù)表結構
步驟 2：獲取數(shù)據(jù)樣例
步驟 3：分析交易最火熱股票情況
步驟 4：分析客群特征
步驟 5：整合結論
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最后，Data Agent 直接生成了一份完整的報告。
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而在這個過程中，咱們也是過了一把老板的癮，只問 Data Agent 要了一個結果。
然后 Data Agent 帶著自己后臺的那些工具小弟們，一起把數(shù)據(jù)全部復盤了一遍，然后給了個詳盡、甚至是優(yōu)雅的報告。
我只能說，原來當領導這么爽的嗎？
當然了，打工牛馬也能靠著 Data Agent 提升效率。
比如 618 快到了，不少公司都得開展新一輪促銷活動，那大家難免得做上一次活動的復盤。
于是，你可以直接問 Data Agent：“我要開始策劃 618 促銷方案了，快幫我看看公司上個季度做的促銷活動，效果怎么樣？”
Data Agent 照樣輕松拿捏這個問題。
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它經(jīng)過一番思考，分成了6步：
步驟1：確認基礎數(shù)據(jù)
步驟2：獲取上次活動貢獻數(shù)據(jù)
步驟3：多維度數(shù)據(jù)橫向對比
步驟4：分析用戶畫像和價值
步驟5：分析地域和商品驅動因素
步驟6：整合結果形成報告
要知道，一次活動需要回顧整理的信息量大，而且涉及了各種產(chǎn)品、銷量、價格多維度的信息，不同的信息又有圖片、表格、文字等不同的數(shù)據(jù)形式。
用哪些工具去分別處理這些數(shù)據(jù)，該怎么比較數(shù)據(jù)、比完的結果又說明了什么、要怎么呈現(xiàn)結果，相當有難度。
但 Data Agent 不僅知道把數(shù)據(jù)分門別類地橫向對比、縱向對比，找出各種數(shù)據(jù)間的聯(lián)系。
甚至它還能根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型，選用折線圖、餅狀圖、柱狀圖來更直觀地表現(xiàn)結果。
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看完最終的復盤分析報告，我覺得只把火山引擎 Data Agent 用來數(shù)據(jù)復盤，完全是大材小用了。
如果你愿意，它可以是：
反正 AI 不用管啥勞動法，讓 Data Agent 當一個 24 小時上班的顧問，不間斷的幫你分析數(shù)據(jù)、監(jiān)測風險都沒問題。
Data Agent 靠著大模型的洪荒之力，讓以前大公司才能掌握的數(shù)據(jù)分析技能，近乎平等地轉移到了小微企業(yè)甚至每個人身上。
技術平權，這不就來了。
那我們普通人具體要怎么用 Data Agent 呢？
假如你是一個自己創(chuàng)業(yè)的奶茶店主，每天起早貪黑，但生意一直沒啥起色。
一咬牙，整了波店鋪促銷，銷量是上去了，可到了月底一算利潤，還是沒賺什么錢。
完全不懂數(shù)據(jù)分析的你，要做的就是把奶茶店的成本和營收數(shù)據(jù)接入 Data Agent。
然后直接問它：幫我分析下，為什么我奶茶賣的很多但不賺錢。
剩下的就不用管了，Data Agent 能自己開跑了。
數(shù)據(jù)報告可能會告訴你：雖然過去的一段時間銷售量大漲，但毛利率卻是一路暴跌；也可能在歸因后發(fā)現(xiàn)，是促銷期間，你過度發(fā)放的"買一送一"券數(shù)量過度，稀釋了利潤。
結論出來后，還能讓 Data Agent 給你重新定個營銷策略，比如設置梯度優(yōu)惠，v我50，就穩(wěn)賺不賠。
再比如，你在溫州有家皮鞋廠，有一批庫存不知怎么處理，咋辦呢？就可以去問 Data Agent ：“這鞋我怎么賣啊？”
Data Agent 能結合鞋廠以往的銷售數(shù)據(jù)，以及搜索到的營銷知識信息，產(chǎn)出針對性的營銷策略報告給你。
以前，數(shù)據(jù)分析專家、數(shù)據(jù)驅動增長，都是大企業(yè)才能擁有的“特權”。
對更多的小企業(yè)、普通人、甚至大企業(yè)中與數(shù)據(jù)相距較遠的打工人來說，數(shù)據(jù)分析門檻高到遙不可及，這些人往往只能靠直覺來調整策略。
而如今，有了火山引擎 Data Agent 這類 AI 數(shù)據(jù)專家，曾經(jīng)遙不可及的專業(yè)能力，正一點點“平權”給每一個人和每一個小團隊。
就像不需要懂畫畫，就能用AI生成圖片一樣。
現(xiàn)在讓 Data Agent 來完成數(shù)據(jù)分析，為我們提供可使用的分析結論。
這也讓“通過數(shù)據(jù)實現(xiàn)更科學的決策”，逐漸不再是大企業(yè)的專長，每一個普通人、每一個平凡的崗位也都能實現(xiàn)。
真正讓世超興奮的是，AI所引動的數(shù)據(jù)技術普惠，真的來了。
我們也期待它不斷抹平?jīng)Q策的鴻溝，讓科學與理性之光，可以平等地照進每一間辦公室、每一個夢想。
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