Quick BI 智能小 Q 是一款在线服务：阿里云 Quick BI 中的 AI 问数与报告功能。

下面列出 10 个具体场景，每个都注明适合与不适合的情况。

10 个场景

  1. 自然语言问数：可以做成固定模板。
  2. 写 SQL 查询：效果依赖输入材料质量。
  3. 数据清洗方案：可以做成固定模板。
  4. 指标异动解读：需要人工复核。
  5. 图表建议：需要人工复核。
  6. 评测大模型应用：适合先小范围试用。
  7. 数据分析师：取数与 SQL：效果依赖输入材料质量。
  8. 财务人员：单据识别录入：可以做成固定模板。
  9. 新媒体运营：内容排期：适合每周重复执行。
  10. 软件工程师：代码阅读与重构：需要人工复核。

挑两个场景细看

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。

交付前确认：给出了可复核的计算过程。

图表建议

准备材料：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）。

检查点：指出了误导风险。

不适合的场景

  • 需要专业资质最终签字的判断。
  • 无法核实来源却要公开发布的内容。
  • 涉及他人隐私且未获授权的材料。

延伸练习

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。

验收标准：先排查数据本身问题。

评测大模型应用

准备材料：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。

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。

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：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：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：口径

指标的定义与计算规则，不同口径会得出不同结论。

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：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。

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。

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。

延伸阅读