给数据分析师的 DB-GPT 上手指南：步骤、提示词与注意事项
先说清楚它是什么：DB-GPT 属于「数据与分析」方向的开源项目，面向数据库与数据分析的开源 AI 应用框架。
这篇写给数据分析师：围绕取数与 SQL、清洗与可视化和分析报告这几类日常工作，说明它能帮上什么忙、怎么用、哪些地方必须自己把关。
数据分析师的三个高频用法
1. 取数与 SQL
可直接复制到 DB-GPT 里修改：
根据表结构写 SQL：按月统计新增用户与 7 日留存，说明关联条件、时间口径和可能的重复计数问题。
把关：口径说明清楚。
2. 清洗与可视化
提示词示例：
检查这份数据的质量：缺失、重复、异常值和格式问题，给出处理方案，并说明每种处理对结论的影响。
把关：说明了处理影响。
3. 分析报告
提示词示例：
根据分析结果写一页报告：结论先行、3 个关键发现、1 张建议图表、局限性和下一步建议。
把关：结论有数据支撑。
也可以试试：自然语言问数
这是「数据与分析」类工具的通用任务，数据分析师同样用得上。
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。
边界与合规
确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。
- 产出由数据分析师本人负责，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；DB-GPT 的同类还有 Vanna、Chat2DB。
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 DB-GPT 纳入日常流程。
延伸练习
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）。
检查点：指出了误导风险。
评测大模型应用
输入：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。
交付前确认：评分标准清晰可复用。
指标异动解读
适用情况：手头有一个突然下降的业务指标时。
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。
验收标准：先排查数据本身问题。
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：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：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。
概念补充：文本转 SQL
把自然语言问题转换为数据库查询语句。
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：咨询顾问
咨询顾问可以用 DB-GPT 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意：客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。
注意事项
文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 DB-GPT 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。
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。