基于动态反馈的智能数据分析方法与流程

本申请涉及数据分析，特别是涉及一种基于动态反馈的智能数据分析方法。

背景技术：

1、随着企业数字化转型，数据驱动决策已成为组织运营的核心模式。在这一背景下，基于大语言模型的数据分析系统应运而生，极大地降低了非技术人员获取数据的门槛，使得用户能够通过日常语言直接与海量数据进行“对话”，从而在商业智能、经营看板及日常报表统计等场景中快速获得洞察。然而，现有的这类系统在实际业务应用中仍面临显著的挑战。具体而言，当前的技术方案大多采用静态的任务编排逻辑，即在接收到用户指令后，系统会在任务启动初期将整体诉求拆解为子任务序列，随后严格按照预设路径执行。这种执行方式缺乏对环境变化的感知能力，一旦某个中间环节产生偏离预期的执行结果，后续步骤依然会沿着既定轨道运行，无法根据真实的执行反馈动态修正后续的操作逻辑，极易导致整个分析链路出现连锁错误，最终输出失真的结论。此外，当用户在分析中途调整需求后，系统往往需要从零开始重启整套分析流程，这不仅造成了算力资源的无谓浪费，也大幅增加了用户的等待时间，严重影响了交互体验与分析效率。因此，亟需一种能够基于实时执行反馈自适应调整分析路径的技术方案，以克服现有机制的僵化缺陷。

技术实现思路

1、基于此，本申请的目的在于，提供一种基于动态反馈的智能数据分析方法，解决现有自然语言数据分析系统中存在的执行逻辑僵化、无法根据实时反馈动态调整策略，以及无法支持调整性执行的技术问题。

2、本申请实施例所述的基于动态反馈的智能数据分析方法，包括以下步骤：

3、获取当前会话对应的用户访问标识，基于所述用户访问标识加载当前会话专属的智能体；获取当前会话用户输入的自然语言分析指令，并依据所述用户访问标识匹配对应的业务数据模型；

4、通过所述智能体执行如下循环迭代步骤；

5、获取会话观测记录；基于所述自然语言分析指令、所述业务数据模型以及所述会话观测记录进行推理，确定本轮待执行的数据操作目标，根据所述数据操作目标匹配对应的数据处理工具，并生成所述数据处理工具的执行参数；调用匹配的所述数据处理工具，依据所述执行参数执行对应的数据操作，生成本轮的中间数据与执行反馈；基于所述中间数据以及所述执行反馈，将所述中间数据与执行反馈添加至所述会话观测记录；

6、当监测到当前会话内用户输入的分析调整指令时，基于所述分析调整指令更新所述自然语言分析指令并获取更新的业务数据模型；基于更新的自然语言分析指令以及更新的业务数据模型继续执行所述循环迭代步骤；

7、当判定所述自然语言分析指令对应的全部分析目标未处理完成时，继续执行所述循环迭代步骤；当判定所述自然语言分析指令对应的全部分析目标处理完成时，基于所述会话观测记录中的全部中间数据与执行反馈生成结构化分析结果并输出给用户。

8、本申请实施例通过引入“会话观测记录”并使其参与每一轮迭代推理，构建了从“执行”到“感知”再到“决策”的闭环控制逻辑。具体而言，在每一轮循环中，智能体并非孤立地解析原始指令，而是结合本轮的业务数据模型以及上一轮生成的“中间数据与执行反馈”进行联合推理，有效解决了现有技术中因缺乏反馈机制导致的执行偏差累积问题，使得系统在检测到前序步骤的输出异常或偏离预期时，能够在后续步骤中自动修正数据处理工具的选型或执行参数，从而显著提升了复杂分析任务的逻辑连贯性与最终结果的准确性。其次，通过基于“用户访问标识”加载专属智能体并绑定业务数据模型，建立了会话级别的持久化上下文，这使得当监测到用户输入的分析调整指令时，无需清空已有的计算成果，而是能够直接基于会话观测记录中已存证的历史中间数据，仅针对变更后的分析目标进行增量计算。这种机制从根源上消除了现有技术中因需求微调而必须从头执行全流程所带来的算力浪费，大幅缩短了响应延迟。此外，循环迭代步骤中的“判定-续接”逻辑，配合会话观测记录对全量中间状态的归档能力，使得系统针对未完成的复杂多轮分析任务，可依托历史执行状态持续迭代推进，无需重复执行已完成的数据操作步骤，保障长周期bi分析任务的稳定高效执行。最后，当全部分析目标处理完成时，基于会话观测记录中积累的全链路数据进行结构化输出，相较于现有技术仅输出最终结果，本申请实施例保留了完整的推理与演算痕迹，使得输出的分析结果具备可追溯性，进一步增强了分析结论的可信度与可解释性。

9、为了更好的理解和实施，下面结合附图详细说明本申请。

1.一种基于动态反馈的智能数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于动态反馈的智能数据分析方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于动态反馈的智能数据分析方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于动态反馈的智能数据分析方法，其特征在于，基于所述用户访问标识确定用户对应的数据访问权限信息的步骤，包括：

5.根据权利要求1所述的基于动态反馈的智能数据分析方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的基于动态反馈的智能数据分析方法，其特征在于，

7.根据权利要求1所述的基于动态反馈的智能数据分析方法，其特征在于，

8.根据权利要求1所述的基于动态反馈的智能数据分析方法，其特征在于，

9.根据权利要求1所述的基于动态反馈的智能数据分析方法，其特征在于，当监测到当前会话内用户输入的分析调整指令时，基于所述分析调整指令更新所述自然语言分析指令并获取更新的业务数据模型的步骤之前，包括：

10.根据权利要求9所述的基于动态反馈的智能数据分析方法，其特征在于，还包括步骤：