Agentic Analytics vs ChatBI：为什么Agent才是数据分析的未来

1. 1.步骤1：确认异常（验证数据口径，排除统计误差）
2. 2.步骤2：分层拆解（按渠道、地区、SKU 分组对比）
3. 3.步骤3：关联分析（检查竞品价格变化、库存状态、营销活动）
4. 4.步骤4：因果推断（识别主要贡献因子）
5. 5.步骤5：生成归因报告（带置信度和建议行动）

15 分钟内定位到主因：某主要渠道的广告投放减少 40%，叠加竞品降价 10%。自动生成恢复策略建议。

1. 1.步骤1：特征工程（从行为日志中提取 50+ 特征）
2. 2.步骤2：模式识别（识别流失前行为模式）
3. 3.步骤3：风险评分（输出用户级流失概率）
4. 4.步骤4：策略匹配（根据用户特征推荐干预方案）
5. 5.步骤5：效果追踪（监控干预后留存变化）

流失预测准确率 85%，干预后留存率提升 12%。Agent 持续学习新的流失模式，每月模型自迭代。

1. 1.步骤1：需求预测（历史销量+季节性+促销计划）
2. 2.步骤2：安全库存计算（基于服务水平和需求方差）
3. 3.步骤3：补货建议（考虑供应商交期、最小起订量）
4. 4.步骤4：异常告警（识别呆滞库存和缺货风险）
5. 5.步骤5：持续优化（根据预测准确率调整模型）

库存周转率提升 35%，缺货率下降 60%，库存成本降低 18%。Agent 每周自动更新预测模型。