数据驱动时代，数据分析成为企业和个人洞察业务的关键手段。但与此同时，分析师和业务人员也面临着巨大的挑战。

　　分析软件上手难：“我要看的数在哪？应该用哪个分析模型？应该使用哪些属性或群组？”对于缺少数据分析经验的业务人员来说，数据分析软件过于复杂。即便在过去十几年中，数据分析软件一直致力于提升业务人员的自助分析能力，实现了从静态仪表盘到交互式报表的升级，但软件的使用仍存在一定门槛。

　　分析结果获取滞后：大型企业中，业务部门往往较依赖分析部门提供数据分析支持。然而，当多个业务部门的分析需求集中出现时，往往需要 1-2 天才能获取分析结果，导致业务人员无法更快速、敏捷地进行业务决策。

　　分析工作琐碎低效：分析师常陷入例行、繁琐、过量的分析需求与一问一答的沟通流程中，耗费大量精力做重复、机械的数据获取工作，无法聚焦在企业真正核心、有创造性的数据分析项目中。分析师也试图对业务人员进行相关培训，但在业务人员流动性高、分析模型复杂的情况下，培训难度很大，效果也不甚理想。

　　为此，神策数据利用大模型技术，推出神策分析 Copilot。业务人员通过自然语言，即可自助式地进行数据分析与查询，“秒级”获得高可信的数据结果，帮助业务部门高效、敏捷地做出数据驱动的业务决策。数据分析部门还可以利用神策分析 Copilot 轻松培训业务人员，从重复的取数工作中解放出来，专注在核心的数据分析工作上。

　　分析 + AI，全面提升数据分析效率

　　1、指标搜索：自然语言查询例行指标，减少沟通成本，轻松洞察业务

　　神策分析 Copilot 应用大模型技术构建指标搜索能力，能帮助业务人员快速定位到当下关注的指标和经营概览，或深入探索特定业务的相关指标。此外，神策分析 Copilot 还支持用户口语化输入，业务人员无需输入专业术语或确切的指标名称，也能获得相关的数据指标。

　　以某零售品牌为例，若一线销售人员想知道近期的商品销售数据，直接在神策分析 Copilot 中提问“卖得最好的商品”，神策分析 Copilot 便会推送“当天 Top 商品”“热门访问商品”“商品销售数量”等指标查询结果，无需依赖分析师进行查询，即可轻松实现业务洞察。　　

　　2、智能分析：赋能业务人员自助分析能力，“秒级”产出可信的分析结果

　　对于常规的数据分析和细粒度的看数需求，神策分析 Copilot 能够应用大模型技术理解用户问题，自动配置分析模型。业务人员只需通过自然语言和神策分析 Copilot 对话，无需理解复杂的数据分析模型，即可轻松完成自助分析。

　　比如，“同比分析最近 7 天各品牌在不同地域的销售额”是一个相对复杂的分析场景，销售主管可能不了解指标、筛选、群组如何定义与配置。此时，神策分析 Copilot 可以基于企业在分析系统中沉淀的业务知识进行回答和智能配置，直接生成分析结果。

　　值得一提的是，神策分析 Copilot 具备可理解、可信任、可干预的特点，能有效规避大模型固有的幻觉问题，真正做到可用。在生成分析结果的同时，神策分析 Copilot 将展示分析模型和指标的应用来源，便于用户理解、校验分析逻辑和指标用法，以确保用户选择正确的指标。若分析结果不符合预期，用户还能通过手动调整帮助神策分析 Copilot 持续学习，进一步优化结果的准确性。　　

　　3、数据门户融合：支持接入企业数据仓库，实现智能数据门户

　　针对企业实现“智能化数据门户”这一诉求，神策分析 Copilot 也可以接入企业数仓。在某保险公司的实际应用中，神策分析 Copilot 便作为一个智能问答组件融合进企业数据门户。在企业自身的数据门户上，用户点击“智能问答”，直接对话即可对数仓数据进行自助式分析和查询，进一步生成数据结果和报表，满足日常的业务观察需求。　　

　　模拟数据，不涉及任何企业真实数据

　　目前，神策数据已经与金融、互联网等行业企业进行共创，不仅在以上场景中有效提升了业务人员和分析师的工作效率，同时也和先锋企业伙伴不断探索其他 AI 赋能场景。我们正开放更多的共创名额，欢迎对 AI 赋能感兴趣的企业，与神策一起拥抱大模型和数据分析 Copilot。

　　12 月 6 日晚 7 点，神策数据将为大家带来神策分析 Copilot 产品能力解读直播！届时，我们将会为大家分享企业应用大模型实现自助数据分析的关键要点，并详细解读神策分析 Copilot 产品功能和应用案例，进一步传递神策对 Copilot 产品的未来思考，期待您的参与~