在「数据与分析」类工具里，Looker 中的 Gemini 的定位是：谷歌 Looker BI 中的 Gemini 对话分析能力。

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

可直接复制到 Looker 里修改：

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 Looker 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：图表建议

这是「数据与分析」类工具的通用任务，咨询顾问同样用得上。

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）。

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；Looker 中的 Gemini 的同类还有 Power BI Copilot、ThoughtSpot。

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 Looker 纳入日常流程。

补充练习

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。

验收标准：评分标准清晰可复用。

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。

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。

交付前确认：先排查数据本身问题。

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。

常见问题：图表结论被过度解读

区分相关与因果，在报告中标注假设。

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。

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：HR 与招聘

HR 与招聘可以用 Looker 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。

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 Looker 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。

延伸阅读