在「数据与分析」类工具里，BigQuery 中的 Gemini 的定位是：谷歌 BigQuery 内的 AI 辅助查询与数据洞察。

下面按「现象 → 可能原因 → 处理办法」整理常见问题。

排查表

现象处理办法
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。
生成的 SQL 运行报错提供准确的表结构和字段说明，先在测试库运行。
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。
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。
图表结论被过度解读区分相关与因果，在报告中标注假设。

通用排查顺序

  1. 确认账号、额度和网络状态正常。
  2. 用一份简单材料复现问题，排除材料本身的干扰。
  3. 检查设置是否被改动（模型、语言、格式等）
  4. 查看官方状态页或更新日志。
  5. 仍无法解决时整理复现步骤联系官方支持。

用标准任务做对照测试

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。

补充练习

图表建议

适用情况：手头有一组需要汇报的数据时。

根据这些数据推荐合适的图表类型，说明理由，并指出容易误导读者的画法（如截断坐标轴）。

验收标准：指出了误导风险。

数据清洗方案

输入：一份有缺失和异常值的数据。

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。

验收标准：说明了处理对结论的影响。

写 SQL 查询

输入：数据库表结构说明。

根据以下表结构写 SQL：统计每个月新增用户数和其中完成首单的比例。请说明关联条件和可能存在的口径问题。

检查点：说明了口径问题。

常见问题：生成的 SQL 运行报错

提供准确的表结构和字段说明，先在测试库运行。

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。

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。

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。

概念补充：追踪（Tracing）

记录大模型应用每次调用的输入输出与耗时。

适合人群：软件工程师

软件工程师可以用 BigQuery 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意：不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。

适合人群：HR 与招聘

HR 与招聘可以用 BigQuery 处理岗位描述撰写、面试题与评估表等工作。需要注意：简历筛选不得以性别、年龄等因素做歧视性判断，候选人信息需妥善保管。

适合人群：电商运营

电商运营可以用 BigQuery 处理商品详情与主图、活动方案与客服话术等工作。需要注意：商品参数和促销规则必须与后台一致，避免虚假宣传。

写在最后

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。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

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