在「数据与分析」类工具里，Quick BI 智能小 Q 的定位是：阿里云 Quick BI 中的 AI 问数与报告功能。

下面用几组示意对比，说明同一任务里提示写法和流程不同会带来什么差别。

对比一：模糊指令 vs 明确指令

改之前：直接说「帮我图表建议」。结果往往泛泛而谈、格式随意。

改之后：写清材料、格式和验收标准：

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）。

变化（示意）：输出结构稳定，可以直接按「指出了误导风险」检查。

对比二：一次做完 vs 分步完成

改之前：把「数据清洗方案」的全部要求一次塞进去。改之后：先让它给出计划或大纲，确认后再逐步完成。变化（示意）：中途发现偏差可以及时纠正，返工更少。

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。

对比三：不检查 vs 带检查点

改之前：拿到结果直接用。改之后：每次都对照「说明了口径问题」检查，并让工具列出它不确定的地方。变化（示意）：问题在交付前被发现。

以上对比均为示意，用来说明方法差异，不代表具体的效率数字。

更多可以试的用法

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。

检查点：给出了可复核的计算过程。

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。

验收标准：先排查数据本身问题。

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。

检查点：评分标准清晰可复用。

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：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：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：追踪（Tracing）

记录大模型应用每次调用的输入输出与耗时。

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：销售

销售可以用 Quick BI 处理客户背景调研、跟进邮件与话术等工作。需要注意：客户数据按公司规定处理，报价和承诺以合同为准。

适合人群：科研人员

科研人员可以用 Quick BI 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：咨询顾问

咨询顾问可以用 Quick BI 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。

使用提醒

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Quick BI 智能小 Q 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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