在大模型技术审核重塑各行各业的今天，在线教育行业也迎来了关键转型期，数据的价值亟需更深层次的挖掘。
作为行业领先企业，火花思维在今年10月艾瑞咨询针对中国中国数理思维真人小班直播课市场的深度研究中，在“用户规模”“用户满意度”“新课标贴合度”均拿下第一。
教学质量的持续上升、市场认可度的进一步提高，除了不断吸纳优秀师资力量、提升课程研发质量外，还在于火花思维日复一日、年复一年地持续加大在数据层面的建设，完成对学员全方位的洞察，从而匹配最精准高效的教学方法。
火花思维CEO罗剑曾指出：“火花思维作为在线教育企业，在数据收集和分析方面具备天然优势。”自2022年起，火花思维便与火山引擎数智平台（VeDI）展开合作，初步构建了数智化营销体系，在课程内容、服务质量与转化效率等方面实现了有效提升。
今年，随着大模型技术的持续演进和产品化落地， 火花思维进一步深化与火山引擎数智平台（VeDI）的合作，升级引入智能分析Agent，聚焦深度研究能力，实现基于AI能力的多个业务场景深度数据分析和定制报告产出， 助力业务团队挖掘深层增长机会，加速推进AI时代的数智化进程。
“孩子按时交作业，会让家长更愿意续报下一期的课程吗？”
2025年AI夏令营课程刚刚结束，编程创新业务团队带着这个问题，找到数据分析团队，希望能从数据中找到答案。
在这一需求的背后，是一个经典的“多源回归分析”课题——希望探究一个目标变量（课程续费率）与来自多个、不同类型或不同来源的预测变量（核心变量-作业提交率）之间的线性关系。
为了更准确地评估作业提交率对续费率的影响，分析需要涉及包括学生年龄、所在城市、对应教师（TA）和助教（LA）、课程出勤率、作业提交率等控制变量。
启动这类复杂数据分析的前提，是需要对现有的海量业务数据完成清洗和沉淀。好在火花思维的数据建设一直走在行业前列，过去几年间已经通过自建或引入第三方产品，实现了基础数据的全面上线和智能化改造，累计创建超过1000个数据集，实现全量数据的体系化、资产化沉淀，并构建完成面向业务服务的学员数据体系、员工满意度数据中台与全量数据资产库。目前，火花思维大多数员工都能通过这三款内部产品满足日常看数、用数需求。
尽管已具备良好的数据基础，但数据分析过程仍面临门槛高、耗费人力高的挑战。若要通过可视化建模工具实现多元归因分析，分析师需具备相当的算法理解与应用能力，并非所有人都能在短时间内快速输出可直接落地的业务洞察与策略建议。
并且当运营岗位员工有临时想看不在既有仪表盘内的维度数据需求时，只能自己动手进行简单的数据分析，但因为专业受限，效果往往不够理想；此外，虽然也可通过与数据分析相关团队沟通寻求帮助，但也会因为资源、排期等原因导致陷入无限期的等候中。
火花思维将目光还是锁定在了“老伙计”火山引擎身上，今年上半年，火山引擎推出数据智能体服务，其中的智能分析Agent就既能满足企业员工日常的简单问数需求（智能问数），也能满足针对复杂数据需求的深度分析（深度研究）。
基于火山引擎智能分析Agent，火花思维编程创新业务团队通过Vibe coding的方式构建了“AI夏令营智能体”，专门用于协助运营人员高效处理多源回归分析等高复杂度任务。
该智能体能够快速理解业务侧提出的复杂分析需求，自动匹配并调用相应的统计算法，同时依托内置企业知识库能力——通过将行业术语、内部常用表述及易产生歧义的表达纳入知识体系，显著提升了大模型对实际业务场景的理解准确性，从而输出既有发散思维、又具备扎实业务洞察的分析报告，真正实现了从“数据查询”到“智能洞察”的系统性跨越。
尤为关键的是，过去进行多源回归分析往往依赖分析师手动配置参数或编写代码，技术门槛高、耗时较长。
而现在，无论是专业数据分析师还是业务运营人员，只需通过自然语言清晰描述分析目标，即可直接获取结构完整、结论清晰的可视化分析报告，大幅降低了深度分析的使用门槛与应用成本， 完成一个同样的分析任务，学习成本减少约50%。 ”
面对“AI夏令营智能体”生成的多源回归分析报告，火花思维大数据总监冯俊晨感到十分惊喜：“通过智能分析Agent，我们的业务自主分析能力上了一个大台阶。这是第一次，业务人员可以用自然语言提问有价值的业务问题，并得到高质量的回答。”
谈及在智能体搭建过程上的感受，冯俊晨也表示，相较于过去一些临时性强、复杂度高的需求难以被及时满足，“AI夏令营智能体”的搭建除开准备数据集花了2个工作日外，仅4小时就完成了搭建，“搭建一次，就可以满足未来几十个，甚至几百个的复杂数据分析需求。”
而这套搭建经验，未来也将复刻给火花思维内部更多团队加以应用。
“AI夏令营智能体”是解决了针对季节性课程的复杂数据分析需求，但在火花思维，更多复杂数据分析是发生在常态化的重点课程运营过程中。
“CM学情分析报告智能体” 是火花思维基于火山引擎智能分析Agent搭建的另一款数据智能体，它核心解决的是如何一站式低门槛完成对课程整体情况、学员互动、作业完成、阶段性测评等在内的多维度数据深度分析，并能以报告形式完成整体学情分析，并给予教学团队针对性改善建议。
其中的课堂互动、作业完成、阶段性测评等多维度数据在完成打通和统一治理后，被统一接入“CM学情分析报告智能体”，同时智能体还接入火花思维内部多套知识库，以确保深度分析能最大程度的契合业务需求。
另外，智能体在分析整体学情情况的同时，还可以继续下钻洞察出某位学员的具体情况，例如，在某一次报告中数据分析团队就借助 “ CM学情分析报告”智能体洞察出：小明课堂出勤稳定、互动积极，但课后缺乏练习工具支持，作业提交率偏低；同时，随着课程进入进阶阶段，他也未能及时调整适配的学习策略。
报告不仅可以指出了问题，还通过可视化的成长轨迹图，直观展示出小明“前期平稳、后期波动”的学习曲线，并标记出适应期、波动期等关键节点。于是，针对一个孩子的洞察，也能扩展成了对一整类学员的教学策略启发，帮助教学团队实现分年级、分层次的教学策略优化，真正做到了从“解决个体问题”到“提升一类体验”的价值跨越。
除了持续赋能业务，火花思维的数据团队还正在通过数据智能体推进企业组织效能管理的新阶段转型。
团队搭建的 “AI大数据总监”智能体， 借助智能分析 Agent 的深度洞察能力，为数据团队及火花思维内部的管理与决策提供了系统化支持。
“AI大数据总监”智能体落地场景众多。对于数据团队内部，可支持自动生成大数据团队工时与项目周报，从项目维度和员工维度综合分析工时分布、投入趋势与健康状态，辅助管理者优化资源配置与效率提升；对于公司整体情况，可支持跟踪内部员工满意度变化，实现团队整体情况与个体情况的对比分析，及时反映组织氛围与人员动态；
而更值得关注的一点是，越来越多元被疏漏的数据维度正在涌现出未曾被发现的价值。通过“AI大数据总监”智能体产出的洞察报告，可帮助数据团队清晰掌握数据资源现状，更好地支持资产管理和效能评估。
“很多数据集我用了两年多，但是部分维度其实从来没去看过，”火花思维大数据总监冯俊晨在交流中坦言，“但通过各智能体的搭建，我体会到了火山引擎智能分析Agent对数据价值探索的积极推动作用，火花思维内部有1000+数据集，我相信里面一定还有很多有意思的洞见等待去发掘。”
火花思维通过引入火山引擎智能分析 Agent，得以将海量数据持续转化为可指导教学优化、赋能个性化沟通的“教育智慧”，真正让数据洞察贯穿于教学服务提升与业务决策的每一个环节，为业务增长和用户体验升级与提供了坚实的智能基石。
🔥火热报名中
2025年12月18日 15:00–16:35
📍上海世博中心
邀请您共同探讨AI时代的数据新范式
见证从新基建、新能源
到新生力的演进路径
📱扫码下方二维码，立即报名