微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
告别熬夜做报表!阿里智能小Q让数据分析像聊天一样简单,3分钟搞定专业报告。 核心内容: 1. 智能小Q三大核心功能:问数、解读、报告,零门槛数据分析 2. 实测案例:15秒生成可视化结论,3分钟搭建完整报表 3. 应用场景:对标账号分析、爆款规律挖掘、老板临时需求快速响应
相信很多自媒体人都有过这样的体验:
费了老鼻子劲做出来的内容,满怀期待地发布,结果数据十分惨淡;搞笑的是,花了 5 分钟随手写的一条内容,反而莫名其妙爆了。
这种让人摸不到头脑的流量机制,背后最大的不确定因素之一就是:选题。
后来我发现,BI 工具其实能很好地解决这个问题,它能帮你分析历史数据、对标头部账号、甚至抓全网趋势,把那些看似玄学的爆款规律拆解清楚。
但问题是,大多数人(包括我)并不懂 SQL、不懂建模逻辑,传统 BI 工具上手难度很高。那该怎么办?
没关系,我们还有分析 Agent 呀!
就在 8 月 28 日,阿里瓴羊发布了超级数据分析师「智能小Q」,这是阿里巴巴首个分析 Agent。它由问数、解读和报告三大核心 Agent 组成,能帮我们在庞杂的数据表中快速取得数据、解读数据,并且一键输出完整的洞察报告。
关键是,这些操作都不需要你懂数据建模或写 SQL,只要像聊天一样提问就行。可以说,Quick BI 真正把数据分析的门槛打下来了。
这个智能小Q到底有多智能?用了能让我成为自媒体圣体吗?
带着这些疑问,我来实测了一把。
打开智能小Q界面能看到 5 个功能,其中小Q问数、小Q解读、小Q报告是这次发布的重点功能。
顾名思义,「小Q问数」就是一句话就能完成取数和分析。
比如我上传了一份公众号数据表(标题、链接、类型、阅读量、发布时间等),然后直接问它:
什么类型的文章最受欢迎?
它立刻算出不同类型文章的平均阅读量,在 15 秒内生成结论,并配上清晰的柱状图。
更贴心的是,它还支持表格/图表切换,想要截图给老板看时,直接点一下就行,省去了自己调图表的麻烦。
上传更多数据,小Q也能给到更多数据分析。比如我又问:
从表中还能看出哪些信息?
它马上总结了阅读次数的时间趋势、标题长度与阅读量的关系,比我自己扫一遍细致得多。
打开思路,如果上传的是对标账号数据,那就能很清晰看出对方的发文频率、标题长度等,帮你更直观地理解同行的内容策略。
更酷的是,小Q还能帮我一键生成报表。
比如我想搭建一个“ChatBI 关键词文章”的数据分析看板,让趋势一目了然,这时候就能用「小Q搭建」功能,选中对应数据集,点击开始。
不到 15 秒,一个结构完整、内容丰富的分析报表就做好了。
不满意?没关系,点“重新生成”,它会自动调整版式。
虽然各个平台也有数据分析功能,但显然小Q搭建的报表更美观、更灵活。就算老板突发奇想要前 10 的作品排布,我们也能把活直接丢给小Q。
右侧对话框中内置了很多指令,选择创建图表→选中数据集→再给出要求:展示排名前 10 的作品,小Q马上开干。
对初稿样式不满意也没关系,设计小Q在线接单!商务、报告、轻盈、活泼 4 种风格任君挑选。
甚至还能上传企业 logo 或参考图,自动定制主题色,一整个贴心到家。
最后点击右上角保存并发布,这份报表就能同步到工作空间仪表板,方便和同事在线协作。
而且,报表还能直接导出为Excel/图片/PDF格式,对打工人极度友好。
过去要花半天时间才能做好的事情,现在小Q 10 分钟就能帮你统统搞定。
除了自媒体数据分析,Quick BI 对庞大的数据理解和总结也十分擅长。
尤其是最近激烈的外卖大战下,爽了用户,但苦了各个连锁品牌的城市运营经理。
这时「小Q解读」就能派上大用场。想要了解最近各门店、各产品的销量总结,小Q能快速给出数据总结和策略建议。
我把一组咖啡连锁门店的销售数据丢给小Q,提问:
对比 7.7-7.8 日不同门店、不同产品的销售差异,分析销售表现的亮点与痛点。
这里有 DeepSeek 和通义千问的六个大模型可选,我用的是 DeepSeek-R1。
接下来发生的事有点惊喜。小Q安静思考 1 分 53 秒后,整理出了一份对比分析报告,包含了基础信息 → 主要发现 → 问题定位 → 优化建议 → 数据表支撑,结构清晰得像专业分析师写的。
短短 2 分钟,我就拿到了一份包含结论、验证思路和行动建议的完整报告。如果平时要靠人工来做,至少要花半天时间。
以上只是「小Q解读」的常规操作,真正让我觉得惊艳的,是「小Q报告」在临时救火时的表现。
外卖大战正打得火热,老板突然甩来一个问题:“7 月份的业绩怎么看?为什么 7 月 8 号的杯量同比居然暴涨了 93%,赶紧出份分析报告!”
这在以前意味着什么?数据分析师至少要花半天时间,先把数据拉下来、做对比、再写报告。
而这一次,我直接把问题丢给了小Q:
帮我分析一下 7 月 8 号店日均杯量上涨的原因,输出一份报告。
小Q先快速思考,生成了一份执行计划,我点确认之后,它开始调用各类工具自动跑数。
6 分 13 秒后,一份完整的报告就出现在我眼前:不仅有数据对比,还有逻辑梳理、结论总结和优化建议,基本不用二次加工,就能直接拿去给老板汇报。
报告里,小Q从门店、产品、渠道三个维度展开深度分析,结合多种清晰图表,直观回答了三个关键问题: “火的是谁,掉的是谁,下步该推谁”。
上下滑动查看更多
更妙的是,这份报告并不是“死板的文档”,而是可以在编辑页面里按需调整:比如修改排版样式、更新文本格式,甚至点开文档标注,还能看到完整的生成过程,方便随时对比和追溯。
觉得分析还不够?那就继续优化。
进入编辑页,按照「添加图表 → 选择作品 → 勾选明细数据 → 开启动态引用」的步骤,就能把图表插入到报告里,并且随着源报表的更新而自动刷新。
如果还想更进一步,点击导航条里的「洞察分析」,选择分析对象,输入提示词,就能针对某个章节做更深的分析挖掘。
最后保存并发布,完整的分析报告就能在工作台里随时查看。
对于老板来说,他可能并不关心图表有多漂亮,而是“下一步该怎么做”。
小Q的价值就在于,它不是停留在了跑数阶段,而是能直接把「数据 → 结论 → 策略」串联起来,告诉你哪几家店要重点督导、哪个新品值得加大投放、哪个渠道更有优势……
原本要几天才能完成的分析流程,现在用小Q只要 20 分钟。打工人从路上到会议室都能随时决策;而老板看完报告也能立刻拍板,推动市场、运营、产品的联合动作。
体验下来,智能小Q给我的最大感受就是:它真的很“有人味”。
不像过去冷冰的工具,只会丢给你一堆数字和表格,它更像一个随时待命的伙伴,你问,它就帮你想、帮你跑数、帮你写结论。
对像我这样做内容的人来说,这意味着不需要会 SQL、不需要精通 BI 工具,也能轻松完成公众号复盘、选题对标、甚至输出一份精美的报告;而放到企业场景里,这样的能力更是能把专业的数据分析门槛大幅拉低,让销售、运营、市场都能“心里有数”。
背后支撑小Q的,是阿里巴巴全资子公司瓴羊打磨多年的产品积累。它基于 Quick BI 打造,而 Quick BI 已经连续 6 年入选 Gartner ABI 魔力象限,是国内少数站上全球舞台的 BI 工具。这次通过智能小Q,瓴羊把十年的 BI 经验和最新的 AI Agent 技术结合起来,让专业的数据分析真正普惠到每一个人。
更重要的是:9 月 9 日,智能小Q将面向外界全面开放使用。
到时候,无论你是做自媒体、跑销售,还是负责一整条业务线,都可以拥有这样一个“随身携带的超级数据分析师”。
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-08-28
阿里巴巴发布首个数据分析Agent,让人人都可拥有AI分析师
2025-08-25
企业级ChatBI落地指南:从技术选型到规模化应用的“三步走”策略
2025-08-24
Excel 迎来“AI函数”:COPILOT 正式上线,公式也能开挂了
2025-08-23
AI排名优化:智能时代企业不可不知的流量重构法则
2025-08-23
AI Excel 数据分析智能体
2025-08-22
准确率是ChatBI的生命线:技术架构、提升路径与主流产品深度解析
2025-08-19
Excel 革命:微软宣布 AI 原生接入,不再用插件
2025-08-18
从"勉强可用"到"真正可用":ChatBI的破局之道与思迈特实践 |爱分析调研
2025-07-01
2025-06-08
2025-08-19
2025-06-17
2025-07-18
2025-07-14
2025-06-07
2025-06-16
2025-08-24
2025-07-28
2025-08-16
2025-08-14
2025-08-06
2025-07-29
2025-05-27
2025-05-27
2025-05-12
2025-05-09