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8月28日，阿里巴巴旗下的瓴羊发布首个数据分析Agent，Quick BI里的“智能小Q”升级为别称由问数、解读和论述三大中枢Agent构成的“超等数据分析师”，不错匡助用户快速获取数据、解读数据和输出瞻念察论述。

以往，在企业海量分手的数据里，数据分析师可能需要一天时刻本事获取和整理数据，现时，最快只需10秒；而即即是别称专科的数据分析师，也得花上数天时刻本事完成一份兼具瞻念察和深度的数据论述，现时，最快只需要20分钟，业务东说念主员就能了了了解问题的关节以及决策标的。

数据分析Agent让东说念主东说念主都能领有别称超等数据分析师，用户无需懂数，无用看数，空隙问数，就能冷暖自知。

    

算作中国独一且逢迎6年入选Gartner ABI 魅力象限的BI 居品，Quick BI这次通过三重本事体系栽植企业级数据分析的可靠性：最初，基于对多种大模子的深度相识，纠合企业施行需求(如数据查询、主见解读等)智能匹配最优模子和指示词，抵制大模子的幻觉；其次，在通用大模子基础上，居品团队抓续三年积攒超百万条行业专属视察数据，遁入近20个细分行业，每周自动化迭代；最终，集成打磨十年以上的底座引擎千里淀上千家企业的实战素养，事先处罚了常见的BI疑难问题，至极于在上述基础上，加装了一具个性化的涡轮发动机。这让“超等数据分析师”不仅能申诉问题，更能相识企业级数据分析的施行需求。

这次发布的三个中枢Agent才略——问数、解读和论述，不仅让用户一句话就能获取数据，对杜邦、帕累托、RFM等通用分析框架信手拈来，通过大小模子的纠合，“超等数据分析师”能真切相识行业和业务，进行深度波动归因，在海量数据中进行多个主见的交叉分析，提供建树性的精确意见和瞻念察。

举例：问数Agent大概通过一句话完成数据提真金不怕火与分析，快速反馈数据扫尾并提供图表展示。解读Agent则不错真切相识并牵记数据，复旧用户自界说解读逻辑，包括组件遴荐、图表级解读以及举座解读决策，从而匡助用户得到愈加精确的数据论断。论述Agent可在20分钟内依据指示自动生成专科数据论述，涵盖数据统计分析、数据瞻念察至内容整合全进程，且复旧用户剪辑调治模式和内容以舒适个性化需求。

    

企业不错凭证本人需乞降企业特质，组合使用不同的Agent，快速为业务部门提供数据决策依据。

举例在销售经管场景下，经管层最贯注的是收入增长和散布情况，以往，这需要2名分析师耗时4小时，本事处理20%的核神思算数据，后果低下。通过论述Agent，系统可在1小时内完周全量数据扫描，输出想到打算问题、契机、风险及提议，分析后果栽植90%。

“咱们每周从总部到区域需要开上百场经管睬，一场会议不错多达千东说念主参预，就是为了对皆想到打算数据，之前，咱们10个子公司需要10个东说念主每天花2小时进行业务数据分析；现时，借助新的智能小Q，20到30分钟就不错完成深度理会论述，除了栽植后果，更大概凭证经管层的条目进行分析。”牧原肉食数据治理与运用认真东说念主宋伟暗意。

而在电商运营场景中，智能小Q不错成为一个忽闪平台轨则和策略的好帮忙，在淘宝平台上，解读Agent已匡助跳跃30万的商家在践诺、交游、直播、客服、物流等十多个场景，在1500多个数据主见中找出想到打算问题，提高店铺的想到打算后果。

在连锁饮品门店想到打算经管场景中，智能小Q通搅扰数Agent和论述Agent即时反应门店经管者的及时查询需求，将正本需要数小时的杯量数据获取裁汰至10秒内完成。当店长发起"本日已售杯量"、"单品增长趋势"等查询时，Agent不错即时生成可视化报表，同步关系天气指数、节沐日特征等外部变量进行交叉分析。

从连锁饮品门店的想到打算日报自动生成，到牧原肉食的千东说念主会议数据对皆；从门店的及时售出杯量查询，到电商卖家的主见交叉分析——Quick BI通过可落地的Agent和对BI行业的真切相识，改造企业数据分析的轨则。这种“本事普惠”不仅让数据分析师从肖似管事中自若，更能让每个业务决策者都能随时心里“罕有”。

范畴现时为止，已有瑞幸咖啡、牧原肉食、微医、益海嘉里等百余家企业客户，正在使用瓴羊的“超等数据分析师”在企业里面栽植数据分析后果。9月9日，Quick BI的圆善Agent才略将全面绽放给总共的企业用户，让东说念主东说念主都空隙领有一个专属的“超等数据分析师”。