要洞察，不要儀表板
Tableau 給你一張圖表；你仍然得自己弄清它代表什麼。David 直接給出答案——「營收下降了 12%，因為上週二行動端註冊流程壞掉了」——圖表只是佐證。
David·Data Analyst將事件轉化為決策的 AI 資料分析師代理
David 負責規劃追蹤、解讀結果，並將數字轉化為你的 AI 團隊實際交付的任務。
能改變產品，而不只是儀表板的分析。
為什麼儀表板無法改變產品
與David的一天
從你的第一個提示詞到交付成果——這就是 David 的實際運作方式。
- 01
傾聽業務問題
David 會把「為什麼營收下滑了？」轉化為一個清晰的分析問題，而不是一個儀表板需求。
- 02
查詢即時資料模型
直接針對 Bob 在你的 Atoms 應用中設計的資料庫執行分析——無需匯出 CSV。
- 03
找出模式並深入追查原因
不只是「轉換率下降了 12%」——David 會追查到具體的用戶分群、頁面、裝置和日期。
- 04
用支持性證據來說明這項發現
一句話標題 + 圖表 + 背後的 SQL——讓洞察可重現，而不是像魔法一樣不可解釋。
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David 做出數據決策所需的一切
事件綱要設計
在撰寫任何程式碼之前，先設計好命名慣例、屬性與識別模型。
追蹤交接給工程師
事件會由 Alex 在同一項任務中接入程式碼庫，而不是等上幾週之後才處理。
Notebook 分析
可重現的 Notebook 區塊分析，可重新執行、稽核與分享。
A/B 測試計畫
在測試正式上線前，先擬定假設、主要指標、防護指標與樣本數。
功能測試案例
可直接對應到 Emma 所撰寫使用者故事的驗收測試。
白話版發現
洞察會寫成決策，而不只是只有資料團隊看得懂的圖表。
行動交接
研究發現會轉化為 Emma 或 Alex 的任務，讓分析真正改變產品。
當David加入你的團隊後，會發生什麼變化
手動打造的工作流程緩慢、仰賴人工且工具繁雜。將滑鼠懸停在任一卡片上，查看為何每項提升都很重要。
為什麼創作者會在眾多選擇中選David
對比
正從 Tableau 轉來？以下就是 David 更勝一籌的地方。
Atoms 與 Mixpanel：比較功能、價格和能力
| 功能 | Atoms 推薦 | Mixpanel |
|---|---|---|
| 輸出 | 洞察 + 原因 | 儀表板 |
| 接入你的產品資料 | 即時查詢，無需匯出 | 連接器設定 |
| 洞察傳達到 PM 團隊 | 直接進入 Emma 的待辦清單 | 顯示在儀表板上 |
| 顯示發現背後的 SQL | 任何人都可重現 | 隱藏在活頁簿中 |
| 圖表與視覺化 | 自動產生 | 拖放 |
David 如何與您的其他 AI 團隊成員協作
David 並不是單獨工作。以下是你與完整團隊協作建置時，各項交接如何落地。
David 為產品團隊分析的內容
David 進行並促成產品變更的具體分析。
試試用這些提示詞與 David 互動
為新功能設計追蹤
@David 為 Emma 規劃的推薦計畫設計追蹤。定義事件結構、屬性和身分識別模型。與 Alex 協調，讓事件與功能在同一天上線。
診斷啟用率下滑
@David 重新設計新手引導後，第 1 週留存率從 38% 降到 31%。在 Notebook 中執行漏斗分析，找出發生問題的步驟，並將建議的變更寫成給 Emma 的任務。
規劃並判定 A/B 測試
@David 為新的定價頁面規劃 A/B 測試。定義假設、主要指標、護欄指標和樣本數。在 Alex 上線兩個變體後，以信賴區間判定結果。
檢視功能採用情況以縮減範圍
@David 檢視過去 90 天的功能使用情況。列出採用率最低的 5 項功能及其支援成本。告訴我哪些可以在不被使用者察覺的情況下刪減。
認識 David 的其他 AI 團隊成員
沒有任何一個智能體是單獨工作的。點選任一隊友，即可查看他們如何處理您產品中的那一部分。
受到來自以下地區客戶的信賴
常見問題
讓 David 為你工作
別再淹沒在沒有人採取行動的儀表板裡。讓 David 在 Atoms 與你的 AI 團隊一起設計追蹤機制、執行分析，並將數據轉化為產品變更。
