先说清楚它是什么：BigQuery 中的 Gemini 属于「数据与分析」方向的在线服务，谷歌 BigQuery 内的 AI 辅助查询与数据洞察。

这篇写给咨询顾问：围绕行业研究、访谈整理和方案文档这几类日常工作，说明它能帮上什么忙、怎么用、哪些地方必须自己把关。

咨询顾问的三个高频用法

1. 行业研究

提示词示例：

围绕【行业】整理一份行业概览框架：市场结构、主要参与者类型、价值链、关键驱动因素，所有数据点标注需要补充的来源。

把关：数据点都标注了来源需求。

2. 访谈整理

可直接复制到 BigQuery 里修改：

把这几份访谈记录整理成洞察：共性观点、分歧观点、意外发现，每条附访谈对象编号和原话摘录。

把关：洞察可追溯到访谈。

3. 方案文档

提示词示例：

根据以上分析搭建方案 PPT 的故事线：每页一句标题结论，共 12 页，标出需要数据支撑的页面。

把关：每页标题是结论句。

也可以试试：数据清洗方案

这是「数据与分析」类工具的通用任务，咨询顾问同样用得上。

分析这份数据的质量问题：缺失值比例、异常值、格式不一致的字段，给出处理建议，并说明每种处理方式对结论的影响。

边界与合规

客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。

  • 产出由咨询顾问本人负责，AI 只是草稿和辅助。
  • 对外内容发布前至少看一遍。
  • 如单位有规定的工具清单，优先在清单内选择；BigQuery 中的 Gemini 的同类还有 Snowflake Cortex、Databricks。

一周试用建议

选一个最常做的任务连续用 5 个工作日，记录每次节省的时间和需要修改的地方，再决定是否把 BigQuery 纳入日常流程。

补充练习

指标异动解读

输入：一个突然下降的业务指标。

日活本周下降了，请列出可能原因的排查清单，按「数据问题 / 产品变化 / 外部因素」分类，每项写明需要查看的数据。

检查点：先排查数据本身问题。

自然语言问数

适用情况：手头有一张销售明细表时。

请基于这张表回答：上个季度销售额最高的 3 个地区是哪些？与前一季度相比变化多少？请同时给出你使用的计算方法或 SQL，便于我复核。

检查点：给出了可复核的计算过程。

评测大模型应用

准备材料：一批真实用户问题和应用回答。

为这批回答设计评测：定义 4 个评分维度，写出评分标准，抽取 20 条进行人工打分，并统计各维度的问题类型。

验收标准：评分标准清晰可复用。

常见问题：敏感数据暴露给模型

使用脱敏视图或只读账号，限制可访问的表。

常见问题：AI 算出的数字和报表不一致

检查口径和过滤条件，要求它输出 SQL 或公式逐步复核。

常见问题：问数结果看似合理但错误

准备几道已知答案的问题做抽检。

概念补充：异常检测

自动发现偏离正常范围的数据点。

概念补充：口径

指标的定义与计算规则，不同口径会得出不同结论。

注意事项

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 BigQuery 中的 Gemini 的数据处理条款，再决定能否使用。

本文基于 BigQuery 中的 Gemini 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

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