用 AI 贯穿「采集→清洗→建模→可视化」全链路，让数据到业务决策的过程更快、更准、更省人力，解决传统数据分析门槛高、效率低、落地难的痛点。

广义来讲，用户行为是指网站、APP、H5、小程序等线上平台，以及零售商铺、产品使用环境等所有场景下，用户与企业以及企业提供的产品的交互情况。而通常所说的用户行为分析，则指的是利用大数据分析方法，通过对用户线上行为数据、用户属性数据的收集，存储，分析，以找到相关规律，然后通过A/B测试等方式，探究有效方案的方式。在大数据分析技术发展成熟之前，对于用户行为的分析就从没有停止过，不过原有的分析方式是是在

在近日举行的鸿蒙生态大会 2026 上，全球智慧物联网联盟（GIIC）披露，已有超过 200 款鸿蒙 SDK 通过相关评测，覆盖 21 个应用领域。随着 SDK 越来越深入地参与数据采集与能力调用，可信、规范、可控，正在成为鸿蒙生态规模化发展的基础。ThinkingAI 旗下鸿蒙 SDK 早在 2026 年 1 月便通过 GIIC 相关评测，成为首批获证 SDK 之一。对 ThinkingAI 来

在近日举行的鸿蒙生态大会 2026 上，全球智慧物联网联盟（GIIC）披露，已有超过 200 款鸿蒙 SDK 通过相关评测，覆盖 21 个应用领域。随着 SDK 越来越深入地参与数据采集与能力调用，可信、规范、可控，正在成为鸿蒙生态规模化发展的基础。ThinkingAI 旗下鸿蒙 SDK 早在 2026 年 1 月便通过 GIIC 相关评测，成为首批获证 SDK 之一。对 ThinkingAI 来

4月22日，ThinkingAI品牌焕新首秀在上海成功举办，以"From Data To AI, Build Your Real Agent Team"为主题，联合飞书、网易智企等行业伙伴，探讨企业如何构建AI Agent团队。创始人吕承通提出企业需转向以AI为中心的运营模式，CTO周津强调数据理解是关键。活动展示了Agentic Engine平台，分享数字分身型与员工型Age

AI驱动的智能运营，正在将活动上线周期从过去的几天压缩到现在的不到一小时。从目标洞察到用户分群，从文案生成到全渠道触达，再到最后的实时闭环追踪，AI正在重塑运营的每一个关键节点。企业引入智能运营Agent，不是为了裁掉运营人员，而是为了把人从机械的“拉表、配活动”中解放出来。未来的卓越运营人员，将不再是系统的搬运工，而是AI Agent的指挥官，他们将拥有更多的时间去洞察人性，制定更高阶的商业战略

Agent 落地不是从技术开始，而是从选对场景开始。数据地基先行、高频场景见效、增长场景放大 ROI、主动预警沉淀价值，让 Agent 从"工具"变成"团队成员"。如果企业正纠结"该让 Agent 先干什么"，不妨从这 10 个场景里挑一个最高频、最痛的先跑通，你会发现Agent 落地并没有想象中那么难。

用Agent秒杀数据烦恼

摘要： 传统数据分析流程中，80%时间耗费在工具操作上，仅20%用于思考。数数科技推出的TEAgent通过AI重构工作流，实现“数据找人”的转变。其四层架构（数据底座、连接层、分析技能层、执行层）解决了通用大模型“看不见数据、不懂业务”的痛点，将行业方法论与实时数据结合，支持自然语言提问、自动分析及策略执行。未来版本将开放更多场景化Skill，帮助用户将80%时间回归决策思考，推动数据智能真正落地

当AI Agent开始进入产品研发、内容生产和用户经营，泛娱乐行业的增长方式也在发生变化。8月1日，全球近千名开发者齐聚上海，围绕已经发生的实践，共同讨论增长的下一步。过去十年，游戏与App产品的增长，比的是上线速度、渠道效率和买量规模。如今，AI Agent开始进入业务流程。产品迭代周期在缩短，小团队能够承担更复杂的工作，用户也不再只是一次安装和一次转化，而是一段需要持续经营的关系。