2025年中国数据分析Agent实践与案例研究报告2025年6月02025沙丘智库
目录344品引言1.数据分析Agent市场分析1.1数据分析Agent市场定义1.3数据分析Agent应用现状2.数据分析Agent解决方案2.1数据分析智能体平台SwifAgent12.7关于干数势科技3数据分析Agent应用案例3.1案例1:数据分析Agent助力某城商行实现智能精准问数13.2案例2:某城商行借助数据分析Agent实现AI报告生成,效率提升40倍223.3案例3:书亦烧仙草引入数据分析Agent,实现门店运营精细化心3.4案例4:某头部车企研究院借助数据分析Agent实现试制参数设计效率飞跃293.5案例5:数据分析Agent助力某国际快消品巨头提升业务决策效率32关于沙丘智库35法律声明2|2025年中国数据分析Agent实践与案例研究报告
引言在数据爆炸的时代,企业每天产生的信息量以指数级增长。如何从海量数据中提取有价值的洞察,已成为企业竞争力的核心命题。传统的数据分析模式依赖人工建模和专家经验。面对实时性、复杂性、多源性的数据挑战，一种创新型工具--数据分析Agent,正悄然崛起，成为全球企业数智化转型的“新基建"。数据分析Agent借助大模型、AIAgent等先进技术。能够实现从数据到洞察的自动化转变为企业提供更加高效、精准、智能化的数据分析解决方案。它不仅能够帮助企业解决复杂的业务问题，还能推动企业从“被动问数”向“主动决策”的范式变革，真正实现数据驱动的业务增长。本报告旨在深入探讨2025年中国数据分析Agent的实践与应用案例,分析其市场现状、技术实现路径以及为企业带来的价值与变革。通过研究不同行业、不同规模企业的成功实践，我们希望为更多企业引入数据分析Agent提供参考与借鉴，助力企业在数字化转型的浪潮中乘风破浪，实现高质量发展。32025年中国数据分析Agent实践与案例研究报告
1.数据分析Agent市场分析1.1数据分析Agent市场定义作为企业数据分析工作的主力工具，B1平台经历了从报表、可视化到智能化的产品迭代。在大模型的驱动下，数据分析市场迎来了Acentic时代图1:数据分析发展阶段报表时代可视化时代智能化时代Agentic时代,提供决策支撑描述性分析发生了什么?决策行动/结果规范性分析应该怎么做?沙丘智库在Agentic时代以前，企业利用B1平台将数据到决策的路径缩短，实现描述性分析、诊断性分析、预测性分析，但只是解决了“"what"和"why"层面的问题。大多数B/平台虽然增加了A的能力，例如实现基于NLP的自然语言问数,但在独立行动方面仍然受限Agentic时代的特点是充分发挥AIAgent的“主观能动性",系统能够在无需明确指令的情况下实现数据分析工作流的高度自动化，从数据跨越到决策甚至到行动/结果,帮助企业解决"how"层面的问题。这缩短了数据分析工作流的完成时间,加速数据驱动型洞农的生成，最终实现更快的执行速度并对业务产生积极影响。在大模型的加持下,2023年AutoGPT开启AIAgent新范式:进入2024年,AIAgent发展势头迅猛，呈现爆发式增长;迈入2025年，AlAgent的技术探索重点从单Agent转向多Agen分析是AIAgent最有可能创造价值的应用场景之一。42025年中国数据分析Agent实践与案例研究报告
|图2:企业AIAgent应用方向多沙丘智库数据分析Agent是将AIAgent应用于从数据到洞察的工作流程中,半白丰或白主地编排任务,帮助用户更有效地从数据中提取有价值的信息和见解。在数据分析过程中引入A1Agent,对多步骤任务进行精细化控制,可以缩小数据与洞察之间的差距，是大模型在"据分析领域实现深度价值的关键。数据分析Agent本质上实现了一种工作流上的转变，使得在工作流内或跨工作流的多步骤任务可以自动执行，只需要用户进行高水平的干预。在数据分析Agent中,用户输入与需要执行的仟多、目标式问题有关、辅助其干洞力的决策制定、AIAgent可以白主执行据准备、分析、可视化、解释和函数调用等任务，并接收来自用户和其他AIAgent的进一步输入和反馈。通过将AIAgent应用于数据分析过程中，可以进一步提升数据分析的自动化和智能化水平。Gartner将数据分析Agent(AgenticAnalytics)列为2025年数据&分析领域企业值得关注的九大重要趋势之一，认为使用AIAgent进行数据分析,完成业务成果的自动化闭环具有变革性意义。5|2025年中国...
