Data-Analyst-Agent

• Datenbanken abfragen: SQL-Abfragen auf Ihren angeschlossenen Datenquellen schreiben und ausführen
• Daten analysieren: Muster untersuchen, Kennzahlen berechnen und Trends in Ihren Daten analysieren
• Visualisierungen erstellen: Professionelle Diagramme und Grafiken mit seaborn erzeugen
• Fragen zu Daten beantworten: Schnell präzise Antworten auf Fragen zu Ihren Daten erhalten
• Erkenntnisse gewinnen: Muster, Auffälligkeiten und umsetzbare Erkenntnisse entdecken

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Über die Web-App

1. Rufen Sie die Startseite von Devin auf
2. Klicken Sie auf die Agent-Auswahl neben dem Eingabefeld für Nachrichten
3. Öffnen Sie das Untermenü Mode und wählen Sie Data aus – in der Auswahl wird dann Data Analyst angezeigt
4. Starten Sie Ihre Sitzung mit einer Frage oder Aufgabe rund um Daten

/dana Welche waren unsere Top-10-Kunden nach Umsatz im letzten Monat?

@Devin !dana Welche waren unsere Top-10-Kunden nach Umsatz im letzten Monat?

• Database MCPs: Redshift, PostgreSQL, Snowflake, BigQuery und andere SQL-Datenbanken
• Analytics MCPs: Datadog, Metabase und andere Observability-Plattformen

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Beispiel-Prompts

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Einfache Abfragen

• „Wie viele aktive Nutzer hatten wir letzte Woche?“
• „Wie sieht unser täglicher Umsatztrend für den letzten Monat aus?“
• „Welche Kunden weisen die höchste Nutzung auf?“

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Aggregationen und Metriken

• „Wie ist die durchschnittliche Sitzungsdauer nach Tarifstufe für die letzten 30 Tage?“
• „Zeige mir den Gesamtumsatz nach Region und Produktlinie gruppiert für Q4“
• „Berechne das 95. Perzentil der Antwortzeiten für jeden API-Endpunkt in dieser Woche“

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Joins und tabellenübergreifende Analysen

• „Verbinde unsere users-Tabelle mit der orders-Tabelle und zeige die Top 20 Kunden nach Lifetime Value“
• „Setze die Anmeldungsquelle mit der 30-Tage-Retention in Beziehung – welche Akquisekanäle haben die besten Retentionsraten?“
• „Kombiniere Sitzungsdaten mit Abrechnungsdaten, um Konten mit hoher Nutzung, aber geringen Ausgaben zu finden“

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Filterung und Segmentierung

• „Zeige mir nur Enterprise-Kunden, die sich nach Januar 2025 angemeldet haben und mehr als 100 Sitzungen haben“
• „Filtere Fehlerprotokolle nach 5xx-Fehlern des Payment-Service in den letzten 48 Stunden“
• „Teile den Verbrauch nach Enterprise- im Vergleich zu Self-Service-Kunden auf, wobei Testkonten ausgeschlossen werden“

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Zeitreihenanalyse

• „Stelle die wöchentlich aktiven Nutzer der letzten 6 Monate in einem Diagramm dar – hebe alle Wochen mit mehr als 10 % Veränderung hervor“
• „Zeige mir einen Monat-zu-Monat-Vergleich der Anmelderaten für 2025 im Vergleich zu 2024“
• „Wie sieht der tägliche Trend der API-Aufrufe in den letzten 90 Tagen aus? Überlagere ihn mit einem 7-tägigen gleitenden Durchschnitt“

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Untersuchungen und Anomalieerkennung

• „Warum sind die Anmeldungen letzten Dienstag zurückgegangen? Prüfe, ob es dazugehörige Störungen oder Deployments gab“
• „Gibt es diese Woche Anomalien in unseren Fehlerraten?“
• „Vergleiche die Kennzahlen dieses Monats mit demselben Zeitraum im letzten Jahr und markiere signifikante Abweichungen“

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Mehrstufige Analyse

• „Analysiere die Nutzerbindung nach Kohorten für Q4, identifiziere anschließend die Kohorten mit dem stärksten Einbruch und schlage mögliche Ursachen vor“
• „Finde die 10 Nutzer mit den meisten Sitzungen, zeige ihre Aktivität im Zeitverlauf und markiere alle, bei denen ein potenzielles Abwanderungsrisiko erkennbar ist“

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Unterstützte Datenquellen

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SQL-Datenbanken

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Analytics- und Observability-Plattformen

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Eine Datenquelle verbinden

1. Navigieren Sie zu Customize > MCPs
2. Suchen Sie Ihre Datenquelle und klicken Sie auf Enable
3. Geben Sie alle erforderlichen Zugangsdaten an (Verbindungszeichenfolgen, API keys oder OAuth)
4. Starten Sie eine Data-Analyst-Sitzung – der Agent erkennt Ihre verbundenen Datenquellen automatisch

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Seien Sie bei Metriken konkret

"Wie hoch ist unsere 7-Tage-Zahl aktiver Nutzer, definiert als Nutzer, die mindestens eine Sitzung gestartet haben?"

"Wie entwickeln sich unsere Nutzerzahlen?"

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Zeiträume angeben

„Zeige mir den täglichen Umsatz der letzten 30 Tage“

„Zeige mir den Umsatz“

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Spezifische Ausgabeformate anfordern

"Stelle die wöchentlichen Anmeldungen des letzten Quartals in einem Liniendiagramm dar und füge darunter eine Tabelle mit den Rohzahlen ein"

"Rufe die Anmeldezahlen ab"

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Geschäftslogik vorab definieren

"Zeige die monatliche Churn-Rate, wobei Churn als Konten definiert ist, die in den vergangenen 30 Tagen keine Sitzungen hatten, aber in den vorherigen 30 Tagen mindestens eine Sitzung hatten"

"Wie hoch ist unsere Churn-Rate?"

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Vergleiche und Kontext anfordern

„Zeige die täglich aktiven Nutzer dieser Woche im Vergleich zur gleichen Woche des letzten Monats und hebe alle Tage mit mehr als 15 % Abweichung hervor“

„Zeige täglich aktive Nutzer“

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Ergebnisse iterativ verfeinern

1. Beginnen Sie breit: „Wer sind unsere 10 umsatzstärksten Kunden in diesem Quartal?“
2. Verfeinern Sie: „Zeigen Sie mir für die Top 3 deren monatliche Umsatzentwicklung im vergangenen Jahr“
3. Untersuchen Sie: „Kunde X hatte im März einen Umsatzsprung – wodurch wurde der ausgelöst?“

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Ausgabeformate

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Tabellen

| Kunde          | Umsatz    | Sitzungen | Ø Dauer     |
|----------------|-----------|----------|--------------|
| Acme Corp      | $125,400  | 1,247    | 34 min       |
| Globex Inc     | $98,200   | 983      | 28 min       |
| Initech        | $87,600   | 876      | 41 min       |

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Diagramme und Visualisierungen

• Liniendiagramme — Zeitreihen-Trends, Vergleiche über die Zeit
• Balkendiagramme — kategoriale Vergleiche, Rangfolgen
• Heatmaps — Korrelationsmatrizen, Aktivitätsmuster
• Streudiagramme — Analyse von Zusammenhängen zwischen zwei Kennzahlen

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Zusammenfassungen und Erkenntnisse

• Zusammenfassung der Analyse – eine Antwort in klarer Sprache auf Ihre Frage
• SQL-Abfrage – die genau verwendete Abfrage, damit Sie die Logik überprüfen können
• Schlüsselzahlen – die wichtigsten hervorgehobenen Kennzahlen
• Datenerkenntnisse – Muster, Auffälligkeiten oder andere bemerkenswerte Befunde
• Metabase-Link – wenn Ihre Organisation Metabase über MCP angebunden hat, kann der Agent einen Link zu einem interaktiven Dashboard für weitergehende Analysen einfügen

• Neue Schema-Informationen oder Tabellenbeziehungen
• Business-Logik oder Metrik-Definitionen
• Muster oder Besonderheiten zur Datenqualität