选 Looker 中的 Gemini 方案前先回答这 5 个问题
谷歌 Looker BI 中的 Gemini 对话分析能力——这是 Looker 中的 Gemini 最主要的用途，也是本文讨论的前提。
这篇不列具体价格（以官网为准），而是帮你判断自己属于哪类用户、该选什么方案。
先回答这 5 个问题
- 每周大概用几次？偶尔用还是每天用？
- 是一个人用，还是需要团队共享与权限管理？
- 是否需要接入其他系统（API、集成）？
- 处理的数据是否敏感，需要企业级条款吗？
- 预算由个人承担还是公司报销？
对应的选择
| 你的情况 | 建议 |
|---|---|
| 偶尔使用、先体验 | 免费版或试用，先跑通一个任务 |
| 每天使用的个人 | 个人付费版，按月订阅便于随时调整 |
| 3 人以上协作 | 团队版，关注共享空间、权限与账单管理 |
| 需要接入系统 | API 或开发者方案，按用量计费并设上限 |
| 有合规要求 | 企业版或私有化，先审数据处理协议 |
不同产品的方案名称和权益差异很大，Looker 中的 Gemini 具体有哪些档位、价格多少，请以官方定价页为准，本文不引用可能过期的价格。
试用期内该测什么
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。
验收标准：说明了口径问题。
延伸练习
自然语言问数
准备材料：一张销售明细表。
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。
交付前确认：给出了可复核的计算过程。
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。
指标异动解读
准备材料：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。
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。
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：语义层
把业务指标定义统一管理，让 AI 查询时口径一致。
适合人群：科研人员
科研人员可以用 Looker 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意：遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。
适合人群：财务人员
财务人员可以用 Looker 处理单据识别录入、报表说明与分析等工作。需要注意：财务数据属于敏感信息，优先使用企业版或本地方案，结果需复核。
写在最后
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。
本文基于 Looker 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。