我想问你一个问题，你保留帐户吗？ Shichao以自己为例。他每月薪水，然后在那里买了薪水，发现他的薪水不见了。我不知道钱在哪里，所以我不能责怪自己做一点。因此，通过维护帐户，寻找不必要的成本已成为必要。如果您说的话，您可能不会相信。除了游戏和社交网络等应用程序的基本类别外，会计软件几乎是市场上最多的应用程序的类别。根据IRESARCH Qianfan在2020年合并的数据，仅在中国有近3000万积极使用簿记和财务应用。对于许多小型团队和独立开发人员来说，首先希望NSOME LIVE可以在会计中构成帐户。与会计分析类似，每个人都必须在日常生活和工作中处理数据分析。因为这是个人生活或工作，所以每个人都应该使用大量生成的数据以获取重要的建议或经验，应进行数据审查。但是，老实说，这很难。数据分析通常是专业人士的独家领域，需要各种复杂的专业工具。如果您想进行数据审核，那么您还应该拥有 - 深度统计，编程技能等。但是，2025年。AI数据审核可以帮助吗？毕竟，当今的大型模型以先前的方式进行了许多艰难的操作，只用几句话可以。尤其是在代理商的第一年，这一年，主要的国内外制造商和商人团队已服用各种AI代理商。例如，一般目标AI特工Manus，他在今年年初很受欢迎。另一方面，各种制造商还推出了一些更垂直和专业的AI代理商。之前，火山引擎将代理商的数据用于数据字段，TA被定位为公司的第一位AI数据专家。在PAS中两天后，火山引擎刚刚打开了数据代理演示体验广场，我们也去看了它。只是说，它的力量是盲目的。根据官方示威活动，当您问数据代理时：“最近受欢迎的股票是什么？”它在一般模型中。通常，它寻找一些在线报告，以查看哪些部门和单个股票将Tumama达到阳光日限制，然后提供答案。但是数据代理显示出强大的垂直数据测试功能。它首先删除了我们在这个问题上所做的事情。理解这一点后，它生成了一个5步工作流程：步骤1：确认数据表结构步骤2：获取数据样本步骤3：研究商品中最受欢迎的库存步骤4：研究客户组特征步骤5：结合结论并向上滑动，数据代理是由完整的报告直接生成的。滑动和在此过程中，我们还对老板经历了成瘾，我们只要求数据代理结果。然后，数据代理捕获了后端的工具，我将查看所有数据，并提供详细甚至优雅的报告。我只能说，成为领导者很棒吗？当然，工作还可以通过依靠数据代理来提高效率。例如，有618个即将到来，许多公司需要发起新的促销活动发行，因此每个人都不可避免地会审查最终活动。因此，您可以直接询问数据代理：“我将开始计划一个618促销计划。请帮助我查看上一季度公司的促销活动。它的效果有多有效？”数据代理可以轻松处理此问题。在思考之后，它向上滑动，并将其分为6个步骤：确认基本数据步骤2：获取上一个事件的贡献数据步骤3：多维数据的水平比较步骤4：分析用户肖像和值步骤5：分析区域和产品的驱动因子和产品步骤6：整合结果以整合结果，RT您必须知道活动需要审查和组织大量信息，并涉及产品，销售量和价格的各种多维信息。各种信息还包括不同的数据表格，例如图片，表格和文本。很难使用哪些工具分别处理这些数据，如何比较数据，比较后解释结果以及如何显示结果。但是，不仅数据代理知道如何水平和垂直比较数据，而且还找到了不同数据之间的连接。它还可以使用线图，饼图和条形图来根据不同的数据类型更直观地表达结果。在阅读最终审查和审查报告后，我认为使用数据代理进行数据分析是完全没有用的。如果您愿意，可以：但是，AI不必担心劳动法。让数据代理成为24小时的顾问，最好为您提供帮助数据并继续监视风险。数据代理取决于大型模型转移数据分析技能的力量，这些数据分析技能仅在小型和微型业务中掌握了大型公司。技术平等，来了。那么，我们如何使用普通人数据代理？如果您有一家牛奶茶店开始自己的业务，请提早起床并深夜入睡，但是您的业务并没有得到太大的改善。我咬牙切齿，挥舞着商店促销。销量增加，但在本月底，我仍然没有花很多钱。如果您不了解数据审核，那么您需要做的就是将牛奶茶店数据的数据和收入连接到数据代理。然后直接询问：帮助我研究为什么我要卖很多牛奶茶，但不要赚钱。不用担心其余的，数据代理可以自行运行。数据报告可以告诉您：尽管过去的销售量急剧增加，但毛利润是Mar杜松子酒掉了；在促销期间，您也可以在这种认可之后找到，您会大大发布购买一个获得一张息票的购买，从而释放收入。得出结论之后，数据代理还可以为您指定营销策略，例如设定Nitogratient折扣，第V 50，您可以赚钱而不会损失钱。例如，您在温州有一家鞋厂，不知道如何处理一批库存。你该怎么办？您可以问一个数据代理：“我该如何出售这双鞋？”数据代理可以根据先前的鞋厂销售数据和搜索的营销信息为您生产有针对性的营销技术。以前，数据审核专家和数据驱动的数据增长都是只有大公司的“特权”。对于更多的小型企业，普通人甚至大公司，数据分析的门槛太高，无法达到。这些人只能通过直觉的orga来调整他们的技术努力他们的技术。现在，有了AI数据专家，例如火山数据代理NG引擎，以前无法实现的专业能力为所有小型团队提供了一些“平等权利”。因为您可以使用AI制作照片而不知道如何绘画。让数据代理今天进行数据审查，这给了我们可用的审查结论。它还使“通过数据做出更多的科学决策”逐渐降低了大型企业的专业知识，并且也可以实现每个普通人和每个普通职位。真正吸引人的是，由AI驱动的通用数据技术确实来了。我们还希望这能够继续减慢决定的差距，并使科学的光明和理由在每个办公室和每个梦想中闪耀。