企业数据资产激增，传统分析流程效率低下，AI驱动的Agent技术通过自然语言交互与智能任务自动化，突破瓶颈、释放数据价值。8月13日，去哪儿旅行马阳阳老师将分享构建通用类数据分析Agent的建设思路及关键方法，以及将数据分析Agent应用于具体业务场景以创造价值的实践经验。

📈构建通用类数据分析Agent需关注数据接入与处理能力，实现多源异构数据的自动化采集、清洗与整合，为智能分析奠定基础。

🖥️Agent需具备自然语言理解与交互能力，支持用户通过自然语言描述分析需求，自动解析并转化为可执行的智能任务，降低使用门槛。

🔧Agent需融入现有数据分析流程，实现自动化数据准备、分析执行、结果呈现与可视化，提升分析效率，快速响应业务需求。

🌐Agent需具备跨平台协作能力，打通数据孤岛，实现跨部门、跨系统的数据共享与协同分析，为企业提供全域洞察。

🚀Agent需具备持续学习与优化能力，通过数据驱动的方式不断优化模型性能与任务执行效率，实现自我进化，更好地赋能业务决策。

dbaplus直播 2025-08-09 08:03 广东

如何构建通用类数据分析Agent？有哪些关键方法与数据驱动优化？如何应用于业务场景？

当前，企业数据资产规模激增，但传统分析流程依赖专业人才、效率低下且难响应长尾需求，导致数据价值释放不足，AI驱动的Agent技术正通过自然语言交互与智能任务自动化，突破瓶颈、释放数据价值。

8月13日（周三）19:00，来自去哪儿旅行 基础平台团队负责人 马阳阳老师，将带来《通用型数据分析Agent落地实践指南》的主题直播，给大家分享构建通用类数据分析Agent的建设思路及关键方法，以及将数据分析Agent应用于具体业务场景以创造价值的实践经验。

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