调度员
团队「指挥中枢」
负责选题规划与派工：解析报告期与交付时间窗、按既有报告体例生成分析计划、按岗位路由任务、标注数据一致性与留痕，持有全局规则库，保证全队口径统一。
面向经营决策的智能分析平台 — 从历史归因、趋势预测到情景推演的决策闭环
数洋预测分析平台是一款面向企业级经营决策的智能分析基础设施。平台以统一指标体系为起点，融合统计时序、机器学习与深度学习算法，构建覆盖"数据—指标—模型—预测—决策"的完整链路，实现从历史归因、趋势预测到情景推演的闭环分析。平台通过"指标—模型—场景—结论"四层资产化架构，把分散在各业务部门的分析经验沉淀为可复用、可验证、可治理的企业分析资产，业务人员无需编码即可完成预测建模与决策推演。
由 5 个专业数字人（AI Agent）组成的虚拟分析班组，模仿真实分析师团队的分工，自动完成一份高质量分析报告的「选题规划 → 数据采集 → 多维分析 → 交叉辩论 → 溯源质检 → 合规脱敏 → 成稿发布」全流程。
负责选题规划与派工：解析报告期与交付时间窗、按既有报告体例生成分析计划、按岗位路由任务、标注数据一致性与留痕，持有全局规则库，保证全队口径统一。
负责数据采集与指标计算：对接内外部多源数据、按统一口径归集清洗、抽取统计指标与外部信息素材，统一计算同比 / 环比 / 累计等口径指标，产出全套指标数据表。
负责多维分析与交叉辩论：撰写市场信息动态、解读业务事件与数据指标的对应关系、撰写异动卡片，并针对多类分歧场景发起正反辩论、作出裁决。
负责成稿发布：严格按报告体例套用模板生成 Word 文档，完成引用来源与数据核校，确保引用可追溯、数据无断链，关键结论充分展开。
负责溯源复核与合规脱敏：执行红线校验与要素清单校验，发现红线或敏感信息即退回上游重做，有红线绝不签发、不留规范死角。
做预测分析，需要的不只是一张趋势曲线，而是一套让结论可复现、可解释、可追问的分析底座。
指标定义、口径管理与维度建模集中管控，口径变更全程留痕、血缘可溯：多部门在同一套指标语言下分析，预测结论可比、可对齐、可复核。
时序统计、机器学习、深度学习与大模型推理多族算法统一编排，按数据规模自定义并行参数；多模型自动择优与融合，对峰谷值与突变点捕捉更准。
多维归因定位关键影响因子与贡献度，What-if 情景模拟量化不同策略下的结果区间，让决策从单一预测值走向多方案对比优选。
预测结果附带置信区间与误差评估，输入数据、算法版本、参数配置与人工干预全程留痕，结论可复现、可答辩、可审计。
把指标、模型、场景与结论转化为可复用的企业分析资产，让同类分析不必重做第二遍。
1 个平台筑基，4 级分析跃迁，5 类算法族（统计时序 / 机器学习 / 深度学习 / 因果推断 / 大模型推理），形成从指标到结论的资产化分析供给链路。
对接业务库、数据仓库、时序库与物联网数据，与数据治理平台协同完成质量校验与实体对齐。
指标定义、口径管理、维度建模与血缘追溯，确保跨部门分析结论一致可比、变更可追责。
算法模板、可视化调参、自动寻优与效果评估，业务人员无需编码即可独立完成建模与迭代。
定时与事件双触发调度，支持批量预测、滚动预测与偏差预警，效果劣化自动重训。
多维归因定位影响因子与贡献度，情景模拟量化不同策略影响，支持多方案对比择优。
一键生成图文分析报告，结论以 Skill 与 AgentAPI 形式输出，嵌入数字员工与业务流程。
负责数据接入、质量校验与指标口径治理，保障进入分析链路的数据可信、口径唯一。
负责特征构建、算法选型、模型调优与效果评估，把业务问题转化为可运行的预测场景。
通过趋势预测、归因结论与情景推演获取决策依据，用自然语言追问即可获得分析解读。