数据分析智能体

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大语言模型（LLM）

洞察（Actionable Insights）

融合了传统数据分析、大语言模型（LLM）、自动化工作流和智能决策的系统。其核心目标是将原始数据自动转化为可行动的洞察（Actionable Insights），并尽可能自动化地执行后续操作，从而降低人工分析的门槛，提升决策效率和智能化水平。

1. 交互层 (Interaction Layer)

  • 功能： 负责与用户进行自然、直观的交互，接收指令并呈现结果。
  • 核心模块：
    • 自然语言理解 (NLU)： 接收用户的自然语言查询（如：“上个月华东区的销售冠军是谁？环比增长了多少？”）。利用LLM进行意图识别（用户想干什么？查询、预测、诊断）、实体抽取（时间：“上个月”，地域：“华东区”，指标：“销售额”）和情感分析（用户是否着急？）。
    • 多轮对话管理 (Dialog Management)： 管理会话上下文。当用户指令模糊或不完整时（如：“再分析一下南区”），能记住之前的上下文（“分析”指的是“销售分析”，“南区”是相对于上一句的“华东区”而言）。
    • 结果呈现 (Result Presentation)： 将智能体核心层返回的数据结果，转化为人类易理解的形式。这可以是：
      • 自然语言总结 (NLG)： “上个月华东区的销售冠军是张三，销售额为120万元，环比增长了15%。”
      • 可视化图表 (Visualization)： 自动生成柱状图、折线图等。
      • 混合模式： 文字总结 + 图表 + 高亮关键数据。

2. 智能体核心层 (Agent Core) – 大脑

  • 核心模块：
    • 任务规划与分解 (Planning & Decomposition)：
      • 逻辑： 接收到NLU解析后的用户意图后，LLM扮演“规划师”的角色。它基于ReAct（Reason+Act）或CoT（Chain of Thought）模式，将复杂的宏观问题分解为一系列可执行的微观步骤。
      • 示例： 用户问：“分析一下我们最近三个月销量下降的原因。”
        • 规划步骤：
          1. 步骤1： 获取销售数据。
          2. 步骤2： 计算月度环比增长率，确认下降趋势和具体时间点。
          3. 步骤3： 获取同期的促销活动数据。
          4. 步骤4： 获取竞争对手的动向。
          5. 步骤5： 进行相关性分析，找出最可能的原因。
          6. 步骤6： 根据以上数据，生成一份综合分析报告。
    • 工具调用与执行 (Tool Use & Execution)：
      • 逻辑： “规划师”每规划一个步骤，就调用一个相应的“工具”（函数或API）来执行。这通常通过LLM的Function Calling能力实现。智能体根据规划选择合适的工具，生成正确的调用参数，执行并获取返回结果。
      • 工具列表： 见下层。
    • 记忆与上下文管理 (Memory & Context)：
      • 短期记忆 (Short-term)： 存储当前会话的上下文，保证多轮对话的连贯性。
      • 长期记忆 (Long-term)： 存储用户偏好、历史分析结论、常用的分析流程等。例如，用户每次都先看销售额再看利润，智能体可以学习这一模式，未来自动优先展示这些指标。这可以通过向量数据库存储和检索实现。

3. 数据与工具层 (Data & Tools Layer) – 手脚

  • 核心模块：
    • 数据连接与治理 (Data Connectivity & Governance)：
      • 数据源连接器 (Connectors)： 封装了连接各种数据源（数据库如MySQL、Snowflake，数据仓库如BigQuery，APIs如Google Analytics，CRM如Salesforce）的逻辑。
      • 数据预处理 (ETL Light)： 提供初步的数据清洗、转换能力（如处理空值、标准化格式）。
      • 元数据管理 (Metadata Management)： 维护一份“数据字典”，告诉智能体每个数据库、表、字段的含义是什么（如：sales_db.orders.amount 代表订单金额）。这是NLU能理解用户查询的关键。
    • 分析工具库 (Analytics Toolbox)：
      • 基本统计工具： 求和、平均、计数、最大值、最小值、环比、同比等。
      • 高级分析工具： 回归分析、聚类分析、异常检测、预测模型（如时间序列预测）等。
      • 可视化引擎： 调用如Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau等库来生成图表。
      • 自定义工具/API： 任何业务相关的特定功能，如“发送预警邮件”、“生成CRM客户清单”。

端到端工作流程 (End-to-End Workflow)

以用户提问“预测一下下个季度的营收情况”为例：

  1. 输入与解析 (Input)：
    • 用户通过聊天框输入指令。
    • 交互层的NLU模块解析指令，识别出意图是“预测”，实体是“指标：营收”、“时间范围：下个季度”。
  2. 规划与分解 (Plan)：
    * NLU将结构化信息传递给智能体核心层。
    * 任务规划模块（LLM）开始思考（Reasoning）：“要预测营收，我需要先获取历史的营收数据。然后选择一个合适的时间序列预测模型。最后运行模型并解释结果。”
    * 它将此思考过程分解为行动步骤（Act）：
    • 步骤1: 获取过去8个季度的数据。
    • 步骤2: 根据数据特征选择模型（如Prophet或ARIMA）。
    • 步骤3:  预测下一个季度的数据。
    • 步骤4:  生成预测报告。
  3. 执行与迭代 (Execute)
    • 工具调用模块按顺序执行步骤：
      • 执行 步骤1，从数据层获取到历史数据 。
      • 执行 步骤2，分析历史数据，选择“Prophet”模型。
      • 执行 步骤3，使用Prophet和 历史数据 进行预测，得到结果。
      • 执行 步骤4，将结果 和模型置信区间等信息整理成报告。
  4. 输出与呈现 (Output)
    • 最终报告返回给交互层。
    • 交互层决定最佳呈现方式：生成一段自然语言文字（“预测下季度营收为5500万元，95%置信区间为5300-5700万元。”）并附带一个预测趋势图。

核心技术： 大语言模型（LLM）、Function Calling、向量数据库（用于记忆）、Agent框架（LangChain, LlamaIndex, AutoGen）、传统数据分析库（Pandas, Scikit-learn）。