场景案例
场景 1：业务数据分析
典型应用： 对接业务系统数据，进行智能化分析和洞察
功能说明：
系统可与企业既有业务系统对接，提取结构化数据，通过 AI 自动进行分析和呈现。支持的分析类型包括但不限于：
- 产品销售分析
- 全球销售情况对比
- 财务相关统计分析（如成本结构、利润趋势等）
用户可通过自然语言提问，如：
- “本月销售额最高的是哪个产品？”
- “各大洲的销售情况如何？”
- “2025 年上半年费用占比变化趋势？”
效果提升：
- 自动生成图表、结论与洞察，节省分析人力；
- 多维度数据灵活查询，支持自定义对比；
- 助力业务团队快速识别问题与机会。
适用于销售、运营、财务等数据密集型部门。
场景 2：工单数据分析
典型应用
在企业 IT 运维或客户支持过程中，往往会积累大量工单数据，涵盖了各种问题类型、处理状态、响应人员和处理时效等信息。传统的数据分析方式依赖人工汇总、Excel 统计，不仅效率低下，且难以应对海量数据和多维度分析的需求。
典型使用场景包括：
- 每月/季度向客户或内部管理层提供工单处理情况分析报告；
- 识别高频故障类型、重复问题及响应瓶颈；
- 分析不同工程师的处理效率和负载分布；
- 实时监控未解决或超时工单的趋势；
- 快速获取工单总量、完成率、关闭周期等关键指标。
功能说明：
该场景中，我们通过构建一个基于数据源的智能 Agent ——“Ticket Analytics”，实现工单数据的自动汇总、分析与可视化呈现，具备以下核心功能：
- 连接数据库数据源：接入结构化的工单数据表（如 support_logs），自动读取最新数据；
- 自然语言分析指令：用户可通过自然语言提问，无需掌握任何数据查询语法；
- 自动生成统计报表：支持按工单类型、状态、时间维度等生成统计图表（柱状图、饼图、折线图）；
- 自定义图表视图：图表支持可视化编辑，可更换图表类型、切换字段维度；
- 洞察与趋势分析：内置智能洞察功能，自动发现异常、趋势、关键变化等；
- 查看底层数据与 SQL：支持查看查询结果明细及背后 SQL，提升数据透明度与分析可追溯性。
效果提升：
部署该工单分析助手后，相较于传统人工统计方式，可实现显著效率与质量提升：
| 对比项 | 传统方式 | 工单分析助手 |
|---|---|---|
| 数据处理效率 | 手工操作，耗时长 | 自动响应，几秒内返回结果 |
| 多维度统计 | 操作复杂，易出错 | 自然语言提问，多维度灵活统计 |
| 可视化展示 | 依赖人工制图，样式单一 | 自动生成图表，支持灵活编辑 |
| 洞察能力 | 靠经验，难发现潜在规律 | 智能识别趋势、异常和关联问题 |
| 报告生成 | 多人协作，周期长 | 一键生成报表，快速交付客户 |
✅ 工单分析助手大幅降低了运维工程师的数据处理门槛，提高了支持团队的响应速度与服务质量，是提升数字化运维能力的重要工具之一。
