主动探索
委托一个问题，或让 Agent 先挖。在你还不知道该建哪张图之前，就先把模式找出来。
找到「为什么」，不必再等分析师
直接提问，或把探索交给 Agent。在统一语义上下文中做多维切分与归因，给出带证据的洞察。
01 // 超越看板
能找到「为什么」的探索
传统 BI 画出图表，等人去挖。Bayeslab 的 Agent 先探索——从「发生了什么」走到「为什么发生」，不必再排队等分析师。
跨维度切分
按客群、渠道、产品、地区与行为切开看——而不是一张汇总看板把故事藏起来。
从异常到根因
先发现上涨或下跌，再追到驱动因素，直到有可验证解释——而不是又截一张图。
02 // Agentic 分析
Agent 实际在做什么
探索不只是对着表聊天。这些分析动作，把业务问题变成可决策的答案。
多维探索
从统计、细分与行为等角度切开数据——看到驱动因素，而不只是一个汇总指标。
自动归因
拆解指标为何变化：哪些渠道、产品、地区或客群在贡献，哪些在拖累。
假设验证
提出并检验解释——例如留存下滑是定价还是履约——只保留证据支持的结论。
异常与驱动发现
尽早发现异常，再下钻驱动因素，而不是等有人盯到看板上一格变红。
提问或委托
问题清楚时用自然语言提问；只觉得「哪里不对」时，也可以让 Agent 先探索。
可验证、可复现的洞察
结论来自可执行分析、可追溯——不是下一次聊天又改写数字的猜测。
03 // 为何可信
建立在语义上，而不是猜测上
探索要靠得住，「流失」每次必须同一个意思。Bayeslab 在你的语义模型上推理，并记住分析上下文。
语义驱动的探索
Agent 用统一指标与关系去探索——LTV、流失、ARR 在每一处挖掘里口径一致。
持久的分析记忆
保留表结构、指标定义与过往探索上下文。不会每次会话都从空白聊天重来。
04 // 实战
从「留存下降 14%」到可验证根因
挑战：「找出 Q3 我们 EMEA 客户群第 3 月留存下降 14% 的原因。」
结果：Agent 定位到结账流程中的本地化不一致，并关联到一次遗留 API 更新。
[DETECT] 检测到 EMEA 队列第 3 月留存异常。
[SLICE] 按地区对比 user_sessions 与 payment_logs。
[TEST] 检验结账完成率（95% 置信区间）。
[VALIDATE] 与 external_api_status 时间线交叉验证。
[INSIGHT] API 更新后结账本地化不一致。
Agentic BI 工作流
05 // 开始使用
用你的 AI 分析师去探索。
连接数据，提问或委托——把探索变成结论、图表、可刷新看板与 PPT 报告。