在直播电商领域，精准定位高价值用户对电商平台至关重要。通过深度数据分析，我们能够深入研究用户的流失率和购买力度，进而揭示流失用户与留存用户之间的行为差异。这一深入剖析为我们提供了关键见解，能够帮助我们制定更有针对性的决策，以有效地降低流失率，从而提高GMV。
通过深度数据分析，决策者能更明智地应对流失问题，制定个性化策略。这不仅解决当前问题，还能预测未来趋势，使企业更灵活地调整战略。理解用户行为模式，精准洞察需求，为企业提供有针对性的解决方案，实现智慧、持久的业务发展。
今天就介绍一下最近了解的一款数据分析软件-DeepBI。
DeepBI 高效工作精确描绘客户
在直播电商领域中，保证客户不流失、提高客户购买力度是最重要的两个方面。确认哪些用户行为与数据和它们有关系是电商们的 “头号任务” ，DeepBI作为一款基于深度学习技术的工具，不仅具备卓越的准确性和精度、处理复杂数据并提供可信赖的结果的能力。它还可以通过缜密的数据分析发现常人难以注意到的“蛛丝马迹”再通过这些常人难以察觉的联系及时提供结果和建议。仅仅只需要一句简单的描述和短短的几秒时间，就可以快速分析出保证客户不流失，提高客户购买力与用户的哪些行为有关系进行可视化分析甚至是展开一份报告。
在如何保证客户不流失的例子中，首先提出了几个可能的情况。
1.客户流失量与不同的城市有着关系
2.客户流失量与仓库到客户距离的关系
3.客户流失量与满意度评分的关系
4.客户流失量与用户生命周期的关系
5.客户流失量与客户是否抱怨的关系
分析这些关系往往需要大量的人力来对这些复杂的数据进行处理，但是现在可以交给DeepBI在短时间内进行快速分析，找到最能影响客户流失量的数据关系。
通过DeepBI的探查与分析，我们清楚得知用户的生命周期与用户是否抱怨这两个用户行为与用户的流失率有着较大关系。
通过自然语言与DeepBI交互不仅准确的分析出了客户流失量的关键还将这些数据进行了可视化。
但是在可视化的过程中DeepBI还存在一些问题，从上述例子中我们可以看出图表的表头有所重叠。
DeepBI是怎么做到的
这款软件可以分析如此复杂的数据，并从这些繁杂的数据中确定出与客户流失量的关系。DeepBI是如何做到的呢？
我们用一个问题来看一下它的工作原理：
提出问题：怎样提高关注数
在收到问题后，会先由select_analysis_assistant对问题进行一个简单的分析
之后会由base_mysql_assistant function 找出与所分析的问题相关的字段
再由python_executor分出具体步骤并写出对应的python代码
最后由select_analysis_assistant得出结论并输出给到我们。
总结
DeepBI可谓是重新定义数据分析-“数据分析零门槛”，只要你有需求，它就会给解决，再也不需要在繁杂的数据表中找关系了，我们来问，它来答，让AI智能体们为我们打工！
DeepBI 是基于GPT4的Muti-Agent数据分析软件，现已在GitHub上开源。
GitHub开源地址https://github.com/Deepinsight-Ai/DeepBI
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