数据计算精度PK上，InfiniSynapse完胜了Manus！

双11刚刚落幕，当你的老板问出那个看似简单的问题——"今年双11的总销售额是多少?"你是否有绝对的信心，给出的数字经得起反复推敲?

在数据分析领域，精确度不是锦上添花，而是生死攸关。一个4%的误差，在双11这样的大促场景下，可能意味着数百万元的偏差，可能让你错失最佳补货时机，可能让团队陷入数据争议，更可能让决策层对你的专业度产生质疑。

今天,我们用一个真实的对比测试, 感受 InfiniSynapse 和 Manus 在处理同一问题时的表现差异,看看究竟是什么决定了数据分析的精确度。

案例背景

某电商企业刚刚结束2025年双11大促，运营团队急需汇总当天的销售数据，为后续复盘和决策提供依据。这个看似常规的需求，实际却暗藏复杂性:

• 订单类型多样:包括正常成交订单、部分退款订单、全额退款订单

• 数据量庞大:双11当天产生数十万笔订单,退款数据分散在多个表中

• 时效性要求高:管理层需要在24小时内看到准确的数据报告

• 精确度要求严格:任何误差都可能影响库存调配、营销预算等关键决策

测试问题："2025年双11当天的总销售额是多少(包括成交订单和部分退款订单)?"

我们同时将这个问题输入两款数据分析工具：最近网红公司 Manus 和 InfiniSynapse， 观察它们的处理过程和最终结果。

与Manus对比测试

Manus表现

指定数据库后，输入指令，Manus就开始工作了：

第一步:初始查询

Manus成功查询了成交订单表,这一步表现正常,快速定位到了目标数据源。

第二步:计算逻辑混乱

问题出现在部分退款处理环节。Manus直接将成交订单金额相加，但对于部分退款订单的处理逻辑不够清晰——系统没有明确如何区分"部分退款"和"全额退款"，导致计算逻辑存在模糊地带。

这里是因为这套算法在计算的过程中直接sum(total_amount) 同时计算了4个状态 cancelled, refunded, partial_refund, paid四个状态，但是这里面只剪去了refunded，partial_refund的余额，正确的方案应该是在where order_date中排出掉status=‘cancelled’的订单数据。

部分退款的正确逻辑是：total_amount - refund_amount - cancel_amount,  猜测是Manus没有去看样例数据

最终结果

Manus给出的答案是5,528,862.78元。这个数字准确吗?我们待会儿揭晓。

InfiniSynapse表现

上传好数据源和RAG后，直接在问答页面输入指令：

第一步:智能任务拆解

InfiniSynapse首先展现了与众不同的处理方式——将复杂问题拆解为四个清晰的子任务。

InfiniSynapse可以做到结合RAG能力进行任务智能拆解。

第二步:精确数据关联

在统计成交订单时，InfiniSynapse不仅查询订单金额,还同步关联了退款表,精确识别每笔订单的退款状态，不漏任何细节。

最终结果

计算完成后，最终答案:5,492,235.13元，和Manus的计算结果超过3.6万元。

误差溯源

通过深入分析，我们发现差异的根本原因:

• Manus计算的退款：5,528,862.78元(部分退款计算逻辑错误）

• InfiniSynapse计算的退款：5,492,235.13元(总销售额-全部退款-部分退款)

• 差异原因：Manus漏算部分退款订单,导致总销售额多算了36,627.65元

数据分析,精确才是硬道理。

本案例充分展现了 InfiniSynapse 在数据层面对比其他通用 Agent 的显著优势：

1. 结构化思维：复杂问题的智能拆解

InfiniSynapse可以做到结合RAG能力进行任务的智能拆解。将复杂的业务问题拆解为多个清晰的子任务。这种结构化思维不仅提升了计算准确性，也让整个分析过程可追溯、可验证。

1. 精确数据关联：不放过任何细节

通过智能的多表关联查询，InfiniSynapse确保所有相关数据都被纳入计算范围。

InfiniSynapse不只是一个工具，更是你在数据海洋中最值得信赖的伙伴。通过结构化思维、精确数据关联等机制，让每一个决策都基于真相。

如果你也面临着复杂的数据分析挑战，欢迎体验~

地址：https://www.infinisynapse.com/

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