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前言

Data Agent就是在大模型基础上构建一个数据分析的智能体，是一种基于人工智能技术，特别是大模型技术的数据分析智能体，能将自然语言指令转换为数据操作，实现数据提取、分析和可视化。

一、Data Agent场景

企业内的数据分析场景（至少是一部分场景）在未来可以转变为：
业务人员通过自然语言与Agent对话（比如：我需要了解一下上季度的销售与增长情况和各个大区的表现和相应的原因分析），完成数据查询、统计、分析甚至洞察。
优势显而易见，主要体现在：

• 简单：能够用自然语言表达出你的分析需要即可。
• 快速：无需冗长的定制开发、也无需BI工具上的拖拉拽。
• 交互：基于对话的自然交互形式，无需找菜单。
• 节约：不会淹没在大量的不常使用的报表之中。

二、Data Agent核心因素

DataAgent主要涉及3个维度的核心关键因素：数据源、大模型、应用及可视化。

2.1 数据源

数据分析的第一步永远要回答一个问题，我们的数据从哪里来？针对现在主流LLM应用以及企业用户应用场景，大概可分为以下几个数据源。

2.1.1 结构化数据
结构化数据应是目前作为首要考量的数据类型，主要包括如下类型数据：
● 关系型数据库（至少可以要考虑支持MySQL，Oracle，Microsoft SQL Server，PostgreSQL）
● 电子表格（如Excel, Google Sheets）
● JSON/XML（轻量级数据交换格式）
● （可选）Hive（大数据仓库软件，用于处理存储在Hadoop中的大规模数据集）
● （可选）Spark DataFrames（分布式数据集合）

2.1.2 半结构化数据
● Log文件（如Apache log, syslogs等）
● Markdown（轻量级标记语言）

2.1.3 非结构化数据
● 照片（如JPEG, PNG, GIF等图像文件）
● 视频（如MP4, AVI, MKV等视频文件）
● 音频（如MP3, WAV, FLAC等音频文件）
● PDF文档
● Word文档（如DOC, DOCX）
● PowerPoint演示文稿（如PPT, PPTX）
● 电子邮件（如Outlook PST, MBOX等格式）
● Web页面（HTML, CSS）
● 源代码（如Python, Java, C++等）

2.2 大模型

无论是对何种数据进行分析，当前大模型实现数据分析的技术途径基本还是以三种方式为主：自然语言转API、自然语言转SQL、以及自然语言转代码。
2.2.1 自然语言转代码
自然语言转代码是通过对自然语言的输入直接转换为对应的代码实现，
大部分大模型本身就有生成数据分析代码/SQL语句的能力。

2.2.2 自然语言转SQL
自然语言转SQL是通过对自然语言的输入，转换了对应的SQL操作。
为了提高大模型在自然语言转SQL的能力，一般在预训练模型的基础上，会针对数据或text to SQL做一些微调大模型。

2.2.3 自然语言转API
自然语言转API是将用户的自然语言输入转换为对API的调用和操作。
这种方式主要应用于那些已经拥有成熟API接口的系统，如各种云服务、在线服务平台等。
自然语言转API的实现方式主要有以下几种：
1. 自然语言处理（NLP）：通过NLP技术对用户的自然语言输入进行理解和解析，提取出其中的关键信息，然后根据这些信息生成对应的API调用。
2. 语义分析：通过对用户输入的语义进行分析，理解用户的意图，然后根据这些意图生成相应的API调用。
3. 机器学习：利用机器学习技术，特别是深度学习技术，对大量的用户输入和API调用进行学习，从而实现从用户输入到API调用的映射。
4. 对话管理：通过对话管理技术，对用户的输入进行理解和回应，实现与用户的交互，并根据用户的意图生成相应的API调用。
这些方式可以单独使用，也可以结合使用，以提高自然语言转API的准确性和效率。

2.3 应用及可视化

数据分析智能体实现利用新的智能BI取代传统BI工具，以下是一些可能落地的场景：
○ 自助式数据分析：用户可以通过自然语言查询或简单的拖放操作，自主进行数据分析，无需专业的技术背景，加速从数据中获取洞见、生成结论，并解释数据背后 的相关性。
○ 预测分析：利用历史数据，结合机器学习算法，对未来的趋势和模式进行预测，为决策提供前瞻性信息。
○ 数据看板：处理好的数据可进行进行可视化，最理想的情况下由大模型自主选择适用的图表来生成最终看板，来简化整个报表流程，实现2一句话生成报表。但现阶段还不太稳定，建议加入一些人工介入以增强灵活性。
○ 智能报告：自动生成定期报告，包括关键性能指标(KPIs)、趋势分析、异常检测等，并通过电子邮件或其他通信工具自动发送给相关利益相关者。
○ 数据挖掘与探索：提供探索性数据分析工具，帮助用户发现数据中的模式、关联和异常。
○ 多数据源集成：LLM可以处理多数据源（如数据库、云存储、第三方API等）收集和整合数据，提供一个统一的视图。
○ 嵌入式BI：将BI功能嵌入到其他业务应用程序中，为用户提供无缝的数据分析体验。（CRM）

三、Data Agent应用场景

• 企业数据分析：在企业中，用于财务数据分析、市场趋势分析、客户行为分析、运营数据监控等，帮助企业更好地理解
  业务状况，发现潜在问题和机会，支持战略决策和日常运营管理。

• 数据治理：协助进行数据质量评估、数据清洗、数据分类与标注等数据治理工作，提高数据的质量和可用性，确保数据的准确性、一致性和完整性。

• 智能客服：在客服场景中，Data Agent 可以理解用户的问题，从相关数据中获取答案，为用户提供准确、及时的服务，提高客服效率和满意度。

• 科研与学术研究：在科研领域，可用于处理和分析实验数据、观测数据等，帮助科研人员更快地发现数据中的规律和趋势，支持科学研究和创新。