【AI Agent展】瓴羊智能小Q——让人人都能拥有一名超级数据分析师

AI Agent展瓴羊智能小Q 数据分析师

数据猿 | 2025-08-29 23:44

【数据猿导读】该AI Agent产品由瓴羊投递并参与数智猿×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025中国数智产业最具标杆性AI Agent产品》榜单/奖项评选。

智能小Q

该AI Agent产品由瓴羊投递并参与数智猿×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025中国数智产业最具标杆性AI Agent产品》榜单/奖项评选。

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”升级为一名由问数、解读和报告三大核心Agent组成的“超级数据分析师”，可以帮助用户快速获取数据、解读数据和输出洞察报告。

以往，在企业海量分散的数据里，数据分析师可能需要一天时间才能获取和整理数据，现在，最快只需10秒；而即便是一名专业的数据分析师，也得花上数天时间才能完成一份兼具洞察和深度的数据报告，现在，最快只需要20分钟，业务人员就能清晰了解问题的症结以及决策方向。

数据分析Agent让人人都能拥有一名超级数据分析师，用户无需懂数，不用看数，轻松问数，就能心里有数。

AI_Agent展_瓴羊智能小Q_数据分析师-1

2025年重大更新升级

作为中国唯一且连续6年入选Gartner ABI 魔力象限的BI产品，Quick BI此次通过三重技术体系提升企业级数据分析的可靠性：首先，基于对多种大模型的深度理解，结合企业实际需求（如数据查询、指标解读等）智能匹配最优模型和提示词，降低大模型的幻觉；其次，在通用大模型基础上，产品团队持续三年积累超百万条行业专属训练数据，覆盖近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沉淀上千家企业的实战经验，预先解决了常见的BI疑难问题，相当于在上述基础上，加装了一具个性化的涡轮发动机。这让“超级数据分析师”不仅能回答问题，更能理解企业级数据分析的实际需求。

此次发布的三个核心Agent能力——问数、解读和报告，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，通过大小模型的结合，“超级数据分析师”能深入理解行业和业务，进行深度波动归因，在海量数据中进行多个指标的交叉分析，提供建设性的精准意见和洞察。

例如：问数Agent能够通过一句话完成数据提取与分析，快速反馈数据结果并提供图表展示。解读Agent则可以深入理解并总结数据，支持用户自定义解读逻辑，包括组件选择、图表级解读以及整体解读方案，从而帮助用户获得更加精准的数据结论。报告Agent可在20分钟内依据指令自动生成专业数据报告，涵盖数据统计分析、数据洞察至内容整合全流程，且支持用户编辑调整样式和内容以满足个性化需求。

应用场景/人群

企业可以根据自身需求和企业特性，组合使用不同的Agent，快速为业务部门提供数据决策依据。

例如在销售管理场景下，管理层最关心的是收入增长和分布情况，以往，这需要2名分析师耗时4小时，才能处理20%的核心经营数据，效率低下。通过报告Agent，系统可在1小时内完成全量数据扫描，输出经营问题、机会、风险及建议，分析效率提升90%。

“我们每周从总部到区域需要开上百场管理会，一场会议可以多达千人参加，就是为了对齐经营数据，之前，我们10个子公司需要10个人每天花2小时进行业务数据分析；现在，借助新的智能小Q，20到30分钟就可以完成深度解析报告，除了提升效率，更能够根据管理层的要求进行分析。”牧原肉食数据治理与应用负责人宋伟表示。

而在电商运营场景中，智能小Q可以成为一个精通平台规则和政策的好帮手，在淘宝平台上，解读Agent已帮助超过30万的商家在推广、交易、直播、客服、物流等十多个场景，在1500多个数据指标中找出经营问题，提高店铺的经营效率。

在连锁饮品门店经营管理场景中，智能小Q通过问数Agent和报告Agent即时响应门店管理者的实时查询需求，将原本需要数小时的杯量数据获取缩短至10秒内完成。当店长发起"今日已售杯量"、"单品增长趋势"等查询时，Agent可以即时生成可视化报表，同步关联天气指数、节假日特征等外部变量进行交叉分析。

从连锁饮品门店的经营日报自动生成，到牧原肉食的千人会议数据对齐；从门店的实时售出杯量查询，到电商卖家的指标交叉分析——Quick BI通过可落地的Agent和对BI行业的深入理解，改变企业数据分析的规则。这种“技术普惠”不仅让数据分析师从重复劳动中解放，更能让每个业务决策者都能随时心里“有数”。

截至目前为止，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“超级数据分析师”在企业内部提升数据分析效率。

产品功能

超级数据分析师具有以下五大能力：

搭建：极致高效搭建报表，用户可以一键创建报表、一键美化报表，比如上传图片就可以将报表主题色调整为自己公司的风格，一句话就可以筛选数据、修改字段、批量操作、标注异常等等。

问数：一句话取数分析，一句话获取数据和图表结果，快速完成业绩进展总结、波动归因分析、异动指标分析。

AI_Agent展_瓴羊智能小Q_数据分析师-2

解读：更深数据理解与总结，用户可以输入一段话来解读仪表板上的任何数据。同时支持选择组件，配置图表级解读思路、整体解读思路和仪表板预置解读思路，帮助用户获得更精准、更清晰的数据结论。

AI_Agent展_瓴羊智能小Q_数据分析师-3

报告：一键20分钟内生成数据报告，只需根据分析需求输入指令，Agent即可自动完成从智能分析逻辑构建、自动化取数洞察到内容叙事整合的报告生成全流程。在报告生成后，用户可以在编辑页面中按需调整报告页面样式、文本格式等可视化内容。

AI_Agent展_瓴羊智能小Q_数据分析师-4

AI_Agent展_瓴羊智能小Q_数据分析师-5

发现：用户和组织可以收到多源数据和信息推送。用户可以直接获取业绩情况、日周总结、风险数据、部门排名；组织可以串联上下级、跨部门多方关键信息

产品优势

快速取数，从1周排期到秒级问答；

自助探索分析，从60分钟拖拽到30秒对话生成；

深度研究专题报告，从1周准备到20分钟定稿。

智能小Q通过复合型的技术投入，减少大模型的幻觉问题，打造兼具准确性和洞察力的Agent。

首先，凭借对于不同大模型的深度理解，QuickBI团队针对数据分析场景，为企业用户选用最合适的大模型，当前，许多用户有一个迷思，认为大模型可以开箱即用，然而，实际结果往往是大模型并不能100%满足企业级用户对数据的需求（问数/取数/读数），例如：光是打造让大模型减少幻觉的提示词就是一大挑战。

第二，Quick BI团队在通用大模型的基础之上，耗时三年进行了精细化的模型调优，包括超百万量级的专项训练语料，覆盖18个行业，并且以周为单位进行自动化训练迭代。

最后，智能小Q叠加了Quick BI打磨十年的OLAP底座引擎，沉淀了上千企业客户的BI实践经验，提前解决了数据分析场景常见的疑难痛点，有效提升了数据分析的准确度，例如：时间周期的定义问题等。相当于在上述大小模型的基础上，加装了一具个性化的涡轮发动机。

服务客户/使用人数

产品总使用客户量或人群数量：100+

截至目前为止，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“超级数据分析师”在企业内部提升数据分析效率。

1.某大型肉品企业

某大型肉品企业在实现年营收超千亿元、利润率达10%的经营目标过程中，依托智能小Q构建了数字化决策体系。针对其22省77城销售网络、超200种产品矩阵、5000余家客户群体的复杂运营场景，该企业通过AI+BI解决方案重构了经营管理范式。智能小Q的报告Agent与问数Agent双引擎架构，精准匹配企业"目标导向、数字驱动"的管理需求。将传统依赖人工的报单复盘、经验决策转变为分钟级数据响应与自动化分析。系统上线后，自助查询覆盖90%业务场景，减少50%无效会议争执，销售管理效率提升80%，更通过AI实时挖掘客户风险与商机，构建了从目标到执行的可追踪闭环，助力企业实现业绩增长从"不可控"到"可预见"的跨越，帮助该企业更有效率地“卖猪肉”。

AI_Agent展_瓴羊智能小Q_数据分析师-6

AI_Agent展_瓴羊智能小Q_数据分析师-7

AI_Agent展_瓴羊智能小Q_数据分析师-8

2.视易云策

视易云策是一家KTV娱乐行业数智化经营管理解决方案供应商，为A股上市公司星网锐捷全资子公司，成立25年来服务超过50000家KTV，全国每10块点歌屏就有6块来自视易云策。从包厢内的点歌、餐饮点单系统，到门店后台收银管理系统，视易云策为KTV门店提供全业务一体化方案，就像150万块KTV屏幕背后的数字化“隐形之手”

连锁化、品牌化趋势下，KTV总部+地方分店管理模式越来越普遍，总部需要看到门店每天的经营动态，但是异地管理无法日日到店，只能线上监测；另一方面，店长管理门店大多靠经验，服务人员数字化水平参差不齐，门店推进数字化要依靠老板-店长-员工层层带教，效率低，团队也很辛苦。这样的工作流程，一是效率低，二是导出数据并非实时数据，三是无法保证准确度，暗藏了很多风险。

今年4月，视易云策管理系统升级了“AI问策”功能，通过瓴羊超级数据分析师智能小Q，用户进入对话式语音/文字交互即可调取数据。KTV工作时段在夜间，原本工作人员与白天上班的财务和IT“有时差”，无法第一时间获取经营数据，现在通过视易云策微信服务号商家后台即可调取。导出数据效率大幅提升，以往4个人用一周才能拉出的门店年度数据表，现在只需要一个小时，并且精准度较高。

老板和投资人可以在总部大屏或定制报表中实时看到营业额、投资回本进度等核心数据，提供投资策略评估；对于财务，以前每一家KTV门店都需要设一个财务的岗位，现在财务只需要在总部就可以同时管理到下面所有门店；对于门店店长，以前他们需要下面的销售统一整理报表，开周会听取汇报，现在通过基于“超级数据分析师”的“AI问策”，随时随地可以了解门店酒水销售情况、包厢开房率、客群增长情况。整体上看，AI+数字化预计可以帮助KTV门店节约单店2-3名人力、一年20-30万综合成本。

后续更多智能化功能在视易云策商家中铺开应用，降本增效的效果还将更明显。

3.某连锁咖啡品牌

某连锁咖啡品牌携手瓴羊智能小Q打造内部的数据分析Aget，通过深度融合大模型技术与业务场景，显著提升数据驱动决策能力。面对业务部门对实时监测、自助分析及智能预测的三大核心需求，该Agent通过异动归因、数据解读报告等功能模块，精准定位销售增长驱动因素（如新品、天气等），并自动生成经营日报，节省分析师60%以上的时间。

比如某天外卖平台大促，实时监测到有些门店有大量制作或配送压单，该Agent可以直接给出业务建议，如门店临时增加人员、外卖订单分派到临近门店等，解放数据分析师的工作压力。智能小Q就像7*24小时在岗的超级分析师让“数据”实时跑在每一个人的面前，从店长到集团随时随地可问数。

市场价值

1.销售管理

超级分析师能在1小时之内，对上万张报表进行扫描，辅助管理层发现90%的问题，精准解读并给出报告，分析效率提升80%，管理效率提升8倍。

举例：数据分析师一早醒来收到一条来自智能小Q“业务异常”提醒：某销售大区当月进度落后预期，通过智能小Q，数据分析师快速生成报告并锁定原因——该大区6月市场活动投放的品类投流推荐与供给均弱于其他区域。会上，管理层认同销售与市场协同有问题，通过智能小Q迅速调取3月的活动投放和销售数据，发现3月表现优异，CEO要求市场和销售团队复盘6月方案，重点对比3月，并就品类投流推荐与供给提出改进建议。市场和销售数据分析师借助智能小Q迅速输出复盘报告，随后与大区及供应链负责人敲定优化措施。

2.门店经营

一家拥有上万门店的茶饮店，通过智能小Q打造了全新的数字化门店管理体系。在传统运营模式中，该企业面临着数据流转效率低下的痛点：每日凌晨店长完成销售盘点后，需经历分析师人工取数分析、管理层决策传导、门店执行调整的漫长流程，导致市场响应周期长达24小时。面对上百SKU饮品、百万级消费数据流及瞬息万变的市场需求，这种滞后性已难以支撑精细化运营需求。

智能小Q通过问数Agent和报告Agent即时响应门店管理者的实时查询需求，将原本需要数小时的杯量数据获取压缩至10秒内完成。当店长发起"今日已售杯量"、"单品增长趋势"等高频查询时，Agent通过自然语言处理技术即时生成可视化报表，同步关联天气指数、节假日特征等外部变量进行交叉分析。在此基础上，报告Agent构建起分钟级决策支持体系：自动生成包含备货预警、促销组合优化、会员运营策略的洞察报告，自动匹配门店历史数据与实时经营状况，输出差异化的增长方案。

7*24小时在岗的超级分析师让“杯量”实时跑在每一个人的面前，从店长到集团随时随地可问数。它还能结合天气、营销热点等维度，最快15分钟，给出备货、促销等多个建议，每个店长都能拥有一个超级数据分析师。

3.电商运营

超级数据分析师也是一个精通平台规则和政策的好帮手，在淘宝平台上，已帮助超过30万的商家在推广、交易、直播、客服、物流等十多个场景，在1500多个数据指标中找出经营问题，提高店铺的经营效率。

以前，电商商家需要在多个屏上观看数十个指标、几十个可视化组件，大商家分析效率低，中小商家分析有难度，同时雇不起专业的数据分析师。并且一个商家至少有几十个经营产品、成百上千SKU的库存、几千种客户画像的买家，各类分析报表难以理清楚数据关系、发现经营问题。

现在，通过智能小Q，商家可以在一个屏上用一段文字总结经营关键指标进展、健康度、建议，商家一看就懂。无论是产品分析、库存分析还是客群分析，每个分析结果都可以自助解读，想看就看、想了解就了解，同时提供运营建议。