要洞察，不要仪表盘
Tableau 给你一张图表；你仍然得自己弄清它意味着什么。David 直接给出答案——“营收下降了 12%，因为上周二移动端注册流程出了问题”——图表只是佐证。
David·Data Analyst将事件转化为决策的 AI 数据分析代理
David 負責規劃追蹤、解讀結果，並將數據轉化為你的 AI 團隊實際交付的任務。
改變產品，而不只是儀表板的分析。
为什么仪表板无法改变产品
与David的一天
从你的第一个提示词到交付结果——这就是 David 的实际运作方式。
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倾听业务问题
David 会把“为什么收入下滑了？”转化为一个清晰的分析问题，而不是一个看板需求。
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查询实时数据模型
直接针对 Bob 在你的 Atoms 应用中设计的数据库运行分析——无需导出 CSV。
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发现模式并深入追查原因
不只是“转化率下降了 12%”——David 会追踪到具体的用户分群、页面、设备和日期。
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用支持性证据来阐明这一发现
一句话标题 + 图表 + 背后的 SQL——让洞察可复现，而不是像魔法一样不可解释。
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David 做出數據決策所需的一切
事件架构设计
在编写任何代码之前，先设计好命名规范、属性和身份模型。
将追踪交接给工程师
事件会由 Alex 在同一项任务中接入代码库，而不是几周后才处理。
Notebook 分析
可复现的 Notebook 分析模块，可重新运行、审计和分享。
A/B 测试计划
在测试上线前，先拟定假设、主要指标、防护指标和样本量。
功能测试用例
直接映射到 Emma 所编写用户故事的验收测试。
通俗易懂的结论
以决策的形式撰写洞察，而不是只提供只有数据团队看得懂的图表。
行动交接
将研究发现转化为 Emma 或 Alex 的任务，让分析真正推动产品改进。
当David加入你的团队后，会发生什么变化
手工搭建的工作流缓慢、依赖人工且需要大量工具。将鼠标悬停在任意卡片上，查看每项收益为何重要。
为什么创作者会在众多选择中选David
对比
正从 Tableau 转来？以下就是 David 更胜一筹的地方。
Atoms 与 Mixpanel：比较功能、价格和能力
| 功能 | Atoms 推荐 | Mixpanel |
|---|---|---|
| 输出 | 洞察 + 原因 | 仪表板 |
| 接入你的产品数据 | 实时查询，无需导出 | 连接器设置 |
| 洞察传达到 PM 团队 | 直接进入 Emma 的待办列表 | 显示在仪表板上 |
| 展示发现背后的 SQL | 任何人都可复现 | 隐藏在工作簿中 |
| 图表与可视化 | 自动生成 | 拖放 |
David 如何与你的其他 AI 团队成员协作
David 并不是单独工作。以下是你与完整团队协作构建时，各项交接如何落地。
David 为产品团队分析的内容
David 进行并促成产品变更的具体分析。
试试这些与 David 一起使用的提示
为新功能设计跟踪方案
@David 为 Emma 规划的推荐计划设计跟踪方案。定义事件架构、属性和身份模型。与 Alex 协调，确保这些事件与该功能在同一天上线。
诊断激活率下降
@David 在引导流程重新设计后，第 1 周留存率从 38% 下降到 31%。在 Notebook 中运行漏斗分析，找出出现问题的步骤，并将建议的改动写成一项任务交给 Emma。
规划并判定 A/B 测试
@David 为新的定价页面规划一个 A/B 测试。定义假设、主要指标、护栏指标和样本量。在 Alex 发布两个变体后，结合置信区间判定结果。
审查功能采用情况以缩减范围
@David 审查过去 90 天的功能使用情况。列出采用率最低的 5 个功能以及支持它们的成本。告诉我哪些可以在不被用户察觉的情况下砍掉。
认识 David 的其他 AI 团队成员
没有任何一个智能体是单独工作的。点开任意队友，即可查看他们如何处理你产品中的那一部分。
受到来自以下地区客户的信赖
常见问题
让 David 为您效劳
别再被没人采取行动的仪表板淹没了。让 David 在 Atoms 中与你的 AI Team 一起设计追踪、执行分析，并将数据转化为产品改进。
