在當今數字化時代，數據呈指數級增長，行業分析報告對于企業的決策制定愈發關鍵。傳統上，撰寫一份行業分析報告，需要分析師耗費大量時間從各類數據庫、新聞資訊平臺、行業報告中手動收集數據，再進行整理、分析和撰寫，不僅過程繁瑣，而且人為因素容易導致數據遺漏或分析偏差。最近，我嘗試使用AiPy，以食品零售行業為例產出分析報告，體驗到了它在提升效率和保障數據準確性方面的巨大優勢！

一、認識 AiPy：革新行業分析的利器

AiPy 是一款基于大模型的應用類產品 ，以創新的 “Python-Use”范式重新定義了 AI 任務的執行邏輯，是一個能夠更加通用、快捷地運用大模型完成各類任務的卓越工具。其核心理念在于 “AI 使用 Python，Python 使用一切”。這意味著 AiPy 無需預先定義工具庫，大模型可直接生成 Python 代碼來完成任務，并且能夠集成代碼生成、執行與糾錯能力，支持動態調試優化。同時，數據處理可完全在本地運行，有效避免了敏感信息的泄露，尤其適用于對數據安全要求較高的場景。

從技術優勢來看，AiPy 具有開源特性，其代碼與訓練數據集全面開放，開發者能夠自由地擴展功能，共同構建技術生態。通過減少 Agent 調用層級，AiPy 大大降低了 Token 消耗，使得任務執行成本僅為同類產品的30% 。

二、實戰：用 AiPy 進行食品零售行業分析

（1）提示詞準備

你是一位資深的食品零售行業數據分析師，具備豐富的行業洞察和數據可視化能力。請通過網絡搜索獲取歷年的食品零售行業的真實可量化數據，制作成為美觀的柱狀圖、餅狀圖、雷達圖等，生成一份包含深度分析和專業可視化的 HTML 報告，包括（報告概覽、市場規模分析、競爭格局洞察、消費趨勢解讀、未來展望與建議）。

輸入自然語言，AiPy會調用大語言模型理解用戶的復雜需求。

（2）執行并優化

確定好執行步驟，AiPy就開始一步步的開始執行：
步驟1：相關數據搜索

步驟2：處理和分析獲取的數據，提取關鍵指標

步驟3：創建多種可視化圖表

步驟4：生成專業的HTML分析報告

（3）結果生成

三、成果展示

報告整體采用總分總結構。開篇先對國內食品零售行業進行全景掃描，詳細闡述行業規模、市場集中度、線上渠道占比等核心指標，為后續分析筑牢數據根基。

在第二板塊，通過可視化圖表構建數據看板，將歷年市場規模演變軌跡與細分品類增長曲線清晰呈現。同時，從多維度拆解規模亮點，深入剖析驅動行業增長的核心要素，讓數據 “說話”。

所謂 “知己知彼，百戰不殆”，在競爭格局分析環節，AiPy 不僅以圖文并茂的形式勾勒市場競爭圖譜，更對食品零售龍頭企業的競爭力要素進行深度解構，拆解企業護城河的構建邏輯。

此外，洞察消費者決策偏好同樣是企業戰略布局的關鍵所在。

報告尾聲，借助 AiPy 的智能分析能力，模擬不同市場情境下的規模演變趨勢，并針對企業決策者、投資者等不同受眾群體，定制化輸出兼具前瞻性與實操性的戰略建議。

四、總結與展望

展望未來，隨著人工智能技術的不斷發展和完善，AiPy將在更多行業得到廣泛應用，并持續推動工作的智能化、精準化進程。對于企業而言，積極擁抱人工智能技術，充分利用智能工具的優勢，將成為提升企業競爭力、實現可持續發展的關鍵。期待在未來的工作中，能夠繼續探索 AiPy 等智能工具的更多應用場景。