Data Analyst Agent

• Consultar bancos de dados: Escrever e executar consultas SQL em suas fontes de dados conectadas
• Analisar dados: Explorar padrões, calcular métricas e investigar tendências nos seus dados
• Criar visualizações: Gerar gráficos profissionais usando seaborn
• Responder a perguntas sobre seus dados: Obter respostas rápidas e precisas para perguntas sobre seus dados
• Gerar insights: Descobrir padrões, anomalias e conclusões acionáveis

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Pelo web app

1. Acesse a página inicial do Devin
2. Clique no seletor de agente ao lado do campo de mensagem
3. Abra o submenu Mode e selecione Data — o seletor passará a exibir Data Analyst
4. Inicie sua sessão com uma pergunta ou tarefa relacionada a dados

/dana Quais foram os 10 principais clientes por receita no mês passado?

@Devin !dana Quais foram nossos 10 principais clientes por receita no mês passado?

• MCPs de banco de dados: Redshift, PostgreSQL, Snowflake, BigQuery e outros bancos de dados SQL
• MCPs de análise: Datadog, Metabase e outras plataformas de observabilidade

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Consultas simples

• “Quantos usuários ativos tivemos na semana passada?”
• “Qual é a nossa tendência diária de receita no último mês?”
• “Quais clientes têm o maior volume de uso?”

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Agregações e métricas

• “Qual é a duração média das sessões por nível de plano nos últimos 30 dias?”
• “Mostre a receita total agrupada por região e linha de produto para o 4º trimestre (Q4)”
• “Calcule o tempo de resposta no 95º percentil para cada endpoint de API desta semana”

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Junções e análise entre tabelas

• “Faça um join da nossa tabela de usuários com a tabela de pedidos e mostre os 20 principais clientes por lifetime value (LTV)”
• “Correlacione a origem do cadastro com a retenção de 30 dias — quais canais de aquisição têm as melhores taxas de retenção?”
• “Combine dados de sessão com registros de faturamento para encontrar contas com alto uso, mas baixo gasto”

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Filtragem e segmentação

• “Mostre apenas clientes Enterprise que se cadastraram após janeiro de 2025 e têm mais de 100 sessões”
• “Filtre os logs de erro para mostrar apenas erros 5xx do serviço de pagamentos nas últimas 48 horas”
• “Detalhe o consumo por clientes Enterprise vs. autoatendimento, excluindo contas em período de teste”

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Análise de séries temporais

• “Mostre um gráfico de usuários ativos semanais dos últimos 6 meses — destaque qualquer semana com variação superior a 10%”
• “Mostre uma comparação mês a mês das taxas de cadastro de 2025 em relação a 2024”
• “Qual é a tendência diária de chamadas de API nos últimos 90 dias? Sobreponha uma média móvel de 7 dias”

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Investigações e detecção de anomalias

• “Por que os novos cadastros caíram na última terça-feira? Verifique se houve algum incidente ou implantação relacionada”
• “Há alguma anomalia em nossas taxas de erro nesta semana?”
• “Compare as métricas deste mês com o mesmo período do ano passado e sinalize desvios significativos”

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Análise em múltiplas etapas

• “Analise a retenção de usuários por coorte no Q4, depois identifique quais coortes têm a maior queda e sugira possíveis causas”
• “Encontre os 10 usuários com mais sessões, mostre suas atividades ao longo do tempo e sinalize quaisquer casos que pareçam possíveis churns”

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Fontes de dados compatíveis

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Bancos de dados SQL

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Plataformas de análise e observabilidade

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Conectando uma fonte de dados

1. Acesse Customize > MCPs
2. Encontre sua fonte de dados e clique em Enable
3. Forneça as credenciais necessárias (strings de conexão, Chaves de API ou OAuth)
4. Inicie uma sessão do Data Analyst — o agente descobrirá automaticamente suas fontes de dados conectadas

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Seja específico sobre métricas

"Qual é a nossa contagem de usuários ativos em 7 dias, definida como usuários que iniciaram pelo menos uma sessão?"

"Como estão os nossos usuários?"

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Especifique períodos de tempo

"Mostre a receita diária dos últimos 30 dias"

"Mostre a receita"

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Solicite formatos específicos de saída

"Crie um gráfico de linha com os cadastros semanais do último trimestre, com uma tabela dos dados brutos abaixo"

"Obtenha os números de cadastros"

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Defina a lógica de negócios desde o início

"Mostre a taxa de churn mensal, em que churn é definido como contas com zero sessões nos últimos 30 dias que tiveram pelo menos uma sessão nos 30 dias anteriores"

"Qual é a nossa taxa de churn?"

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Peça comparações e contexto

"Mostre os usuários ativos diários desta semana em comparação com a mesma semana do mês passado e destaque os dias com mais de 15% de desvio"

"Mostre os usuários ativos diários"

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Iterar sobre os resultados

1. Comece de forma ampla: “Quais são nossos 10 principais clientes por receita neste trimestre?”
2. Aprofunde: “Para os 3 principais, mostre a tendência de receita mensal ao longo do último ano”
3. Investigue: “O cliente X teve um pico de receita em março — o que motivou isso?”

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Formatos de saída

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Tabelas

| Customer       | Revenue   | Sessions | Avg Duration |
|----------------|-----------|----------|--------------|
| 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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Gráficos e visualizações

• Gráficos de linha — tendências de séries temporais, comparações ao longo do tempo
• Gráficos de barras — comparações categóricas, classificações
• Mapas de calor — matrizes de correlação, padrões de atividade
• Gráficos de dispersão — análise da relação entre duas métricas

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Resumos e insights

• Resumo da análise — uma resposta em linguagem simples para a sua pergunta
• Consulta SQL — a consulta SQL exata utilizada, para que você possa verificar a lógica
• Principais números — as métricas mais importantes destacadas
• Insights de dados — padrões, anomalias ou descobertas relevantes
• Link do Metabase — se sua organização tiver o Metabase conectado via MCP, o agente pode incluir um link para um dashboard interativo para exploração mais detalhada

• Novas informações de esquema ou relacionamentos entre tabelas
• Lógica de negócios ou definições de métricas
• Padrões de qualidade de dados ou ressalvas