FineBI 智能问答是一款客户端应用：帆软 FineBI 中的自然语言问数功能。

用 AI 最容易犯的错是「看着不错就用了」，这篇给出一张可复用的打分表。

评分表（每项 1 到 5 分）

维度看什么1 分5 分
数字正确结果能否被独立复核明显不合格无需修改即可使用
口径一致与既有报表定义是否一致明显不合格无需修改即可使用
可解释是否给出计算过程与假设明显不合格无需修改即可使用
可视化恰当图表是否清晰且不误导明显不合格无需修改即可使用
数据安全是否遵守权限与脱敏要求明显不合格无需修改即可使用

建议：任一维度低于 3 分就不要直接使用；总分用于比较不同提示词或不同工具的效果。

用一个任务试打分

图表建议

输入：一组需要汇报的数据。

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。

怎么让评分更可靠

  • 同一批材料至少测 5 次，不只看最好的一次。
  • 两人分别打分，分歧大的维度再讨论标准。
  • 把 FineBI 智能问答的结果与人工完成或 Tableau 的结果放在一起盲评。
  • 每次改提示词后用同一批材料复测。

更多可以试的用法

写 SQL 查询

适用情况：手头有数据库表结构说明时。

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。

验收标准：说明了口径问题。

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。

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。

交付前确认：说明了处理对结论的影响。

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：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：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：异常检测

自动发现偏离正常范围的数据点。

概念补充：评测集

用于反复检验模型或应用效果的标准问题集合。

适合人群：新媒体运营

新媒体运营可以用 FineBI 处理内容排期、数据复盘等工作。需要注意：活动规则与奖品说明要准确，避免诱导分享等违规玩法。

适合人群：电商运营

电商运营可以用 FineBI 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。

使用提醒

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。

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 FineBI 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

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