文章摘要
【关 键 词】 大模型应用、数据分析、智能分析、AI Agent、实践案例
在当前的数据分析领域，大模型的应用已经成为了一个热点。李飞博士，数势科技AI负责人，分享了传统数据分析的痛点、大模型智能分析的构建方式以及AI Agent在智能分析领域的价值与实践。
传统数据分析的痛点
传统数据分析存在三大痛点：管理团队之痛、业务团队之痛和数据团队之痛。管理团队面临的问题是数据产品无法快速产出深度结论，导致决策滞后。业务团队则因BI产品学习门槛高和数据解读依赖人工而苦恼。数据团队的难点在于业务需求复杂，跨部门数据指标口径不统一，难以实时响应业务需求变化。
智能分析的构建与能力
智能分析通过大模型解决上述问题，主要有三条路线：Text to SQL、Text to Metrics(API)和Text to Code。大模型通过语言交互的方式，可以处理单任务和复杂任务。单任务中，大模型能准确识别字段指标和维度。在复杂任务中，大模型通过NLP手段理解语义模糊的问题，并通过Agent机制拆解成多个子任务，串行或并行执行，最终提供用户所需的结果。
AI Agent的价值与实践
AI Agent的价值在于它能够将复杂的分析任务拆解成多个简单的子任务，并管理这些任务之间的依赖关系。在实践案例中，数势科技通过AI Agent帮助客户解决了数字化升级中的挑战，如数据不完整、信息割裂、数据口径不统一等。通过建立指标体系、自助开发、预警归因、业务自助分析和报告生成与解读，数势科技的产品SwiftAgent能够实现对话式分析，帮助用户进行启发式的探索分析，并支持报告的生成和下载。
结论
大模型在智能分析领域的应用展现出了强大的潜力，尤其是在处理复杂数据分析任务时。AI Agent作为一个重要的工具，能够有效地提升分析效率和准确性，帮助企业实现智能决策。通过实践案例，我们可以看到大模型和AI Agent在实际业务中的应用价值，以及它们如何帮助企业解决传统数据分析的痛点。
原文和模型
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【原文作者】 爱分析ifenxi
【摘要模型】 gpt-4
【摘要评分】 ★★★★★
