問大家一個問題，你記賬嗎？
就拿世超自己來說，每個月工資發到手，這里還那里買七七八八一頓折騰下來，發現工資又沒了。
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 數量最多的類目了。
根據易觀千帆在 2020 年整理的數據，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、工作處處都得和數據分析打交道。
因為無論是個人生活還是工作，大家要利用產生的大量數據，得出有價值的建議或經驗，都得進行數據分析。
但咱實話實說，這事兒難啊。
數據分析往往是專業人士的專屬領域，需要各種復雜的專業工具，你想進行數據分析，還得有深厚的統計學知識、編程技能等等。
不過，都 2025 年了，數據分析是不是可以讓 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、創業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、專業化的 AI Agent。
前不久火山引擎就掏出了針對數據領域的 Data Agent，TA的定位是企業的第一位 AI 數據專家。
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上的報道資料，看看哪些板塊、個股連續漲停，然后就給出了答案。
但 Data Agent 就顯示出自己強大的垂直數據分析能力。
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：確認數據表結構
步驟 2：獲取數據樣例
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，一起把數據全部復盤了一遍，然后給了個詳盡、甚至是優雅的報告。
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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它經過一番思考，分成了6步：
步驟1：確認基礎數據
步驟2：獲取上次活動貢獻數據
步驟3：多維度數據橫向對比
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、文字等不同的數據形式。
用哪些工具去分別處理這些數據，該怎么比較數據、比完的結果又說明了什么、要怎么呈現結果，相當有難度。
但 Data Agent 不僅知道把數據分門別類地橫向對比、縱向對比，找出各種數據間的聯系。
甚至它還能根據不同的數據類型，選用折線圖、餅狀圖、柱狀圖來更直觀地表現結果。
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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 用來數據復盤，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據、監測風險都沒問題。
Data Agent 靠著大模型的洪荒之力，讓以前大公司才能掌握的數據分析技能，近乎平等地轉移到了小微企業甚至每個人身上。
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業的奶茶店主，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。
完全不懂數據分析的你，要做的就是把奶茶店的成本和營收數據接入 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。
數據報告可能會告訴你：雖然過去的一段時間銷售量大漲，但毛利率卻是一路暴跌；也可能在歸因后發現，是促銷期間，你過度發放的"買一送一"券數量過度，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，比如設置梯度優惠，v我50，就穩賺不賠。
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據，以及搜索到的營銷知識信息，產出針對性的營銷策略報告給你。
以前，數據分析專家、數據驅動增長，都是大企業才能擁有的“特權”。
對更多的小企業、普通人、甚至大企業中與數據相距較遠的打工人來說，數據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 數據專家，曾經遙不可及的專業能力，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。
現在讓 Data Agent 來完成數據分析，為我們提供可使用的分析結論。
這也讓“通過數據實現更科學的決策”，逐漸不再是大企業的專長，每一個普通人、每一個平凡的崗位也都能實現。
真正讓世超興奮的是，AI所引動的數據技術普惠，真的來了。
我們也期待它不斷抹平決策的鴻溝，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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