AiPy实战（5）：效率革命！5分钟构建行业分析报告

在当今数字化时代，数据呈指数级增长，行业分析报告对于企业的决策制定愈发关键。传统上，撰写一份行业分析报告，需要分析师耗费大量时间从各类数据库、新闻资讯平台、行业报告中手动收集数据，再进行整理、分析和撰写，不仅过程繁琐，而且人为因素容易导致数据遗漏或分析偏差。最近，我尝试使用AiPy，以食品零售行业为例产出分析报告，体验到了它在提升效率和保障数据准确性方面的巨大优势！

一、认识 AiPy：革新行业分析的利器

AiPy 是一款基于大模型的应用类产品 ，以创新的 “Python-Use”范式重新定义了 AI 任务的执行逻辑，是一个能够更加通用、快捷地运用大模型完成各类任务的卓越工具。其核心理念在于 “AI 使用 Python，Python 使用一切”。这意味着 AiPy 无需预先定义工具库，大模型可直接生成 Python 代码来完成任务，并且能够集成代码生成、执行与纠错能力，支持动态调试优化。同时，数据处理可完全在本地运行，有效避免了敏感信息的泄露，尤其适用于对数据安全要求较高的场景。

从技术优势来看，AiPy 具有开源特性，其代码与训练数据集全面开放，开发者能够自由地扩展功能，共同构建技术生态。通过减少 Agent 调用层级，AiPy 大大降低了 Token 消耗，使得任务执行成本仅为同类产品的30% 。

二、实战：用 AiPy 进行食品零售行业分析

（1）提示词准备

你是一位资深的食品零售行业数据分析师，具备丰富的行业洞察和数据可视化能力。请通过网络搜索获取历年的食品零售行业的真实可量化数据，制作成为美观的柱状图、饼状图、雷达图等，生成一份包含深度分析和专业可视化的 HTML 报告，包括（报告概览、市场规模分析、竞争格局洞察、消费趋势解读、未来展望与建议）。

输入自然语言，AiPy会调用大语言模型理解用户的复杂需求。

（2）执行并优化

确定好执行步骤，AiPy就开始一步步的开始执行：
步骤1：相关数据搜索

步骤2：处理和分析获取的数据，提取关键指标

步骤3：创建多种可视化图表

步骤4：生成专业的HTML分析报告

（3）结果生成

三、成果展示

报告整体采用总分总结构。开篇先对国内食品零售行业进行全景扫描，详细阐述行业规模、市场集中度、线上渠道占比等核心指标，为后续分析筑牢数据根基。

在第二板块，通过可视化图表构建数据看板，将历年市场规模演变轨迹与细分品类增长曲线清晰呈现。同时，从多维度拆解规模亮点，深入剖析驱动行业增长的核心要素，让数据 “说话”。

所谓 “知己知彼，百战不殆”，在竞争格局分析环节，AiPy 不仅以图文并茂的形式勾勒市场竞争图谱，更对食品零售龙头企业的竞争力要素进行深度解构，拆解企业护城河的构建逻辑。

此外，洞察消费者决策偏好同样是企业战略布局的关键所在。

报告尾声，借助 AiPy 的智能分析能力，模拟不同市场情境下的规模演变趋势，并针对企业决策者、投资者等不同受众群体，定制化输出兼具前瞻性与实操性的战略建议。

四、总结与展望

展望未来，随着人工智能技术的不断发展和完善，AiPy将在更多行业得到广泛应用，并持续推动工作的智能化、精准化进程。对于企业而言，积极拥抱人工智能技术，充分利用智能工具的优势，将成为提升企业竞争力、实现可持续发展的关键。期待在未来的工作中，能够继续探索 AiPy 等智能工具的更多应用场景。