给数据分析师的 Cortex 上手指南：步骤、提示词与注意事项
在「数据与分析」类工具里，Snowflake Cortex AI 的定位是：Snowflake 数据云中的大模型与 AI 函数。
这篇写给数据分析师：围绕取数与 SQL、清洗与可视化和分析报告这几类日常工作，说明它能帮上什么忙、怎么用、哪些地方必须自己把关。
数据分析师的三个高频用法
1. 取数与 SQL
在 Snowflake Cortex AI 中可以这样提：
根据表结构写 SQL：按月统计新增用户与 7 日留存，说明关联条件、时间口径和可能的重复计数问题。
把关：口径说明清楚。
2. 清洗与可视化
可直接复制到 Cortex 里修改：
检查这份数据的质量：缺失、重复、异常值和格式问题，给出处理方案，并说明每种处理对结论的影响。
把关：说明了处理影响。
3. 分析报告
提示词示例：
根据分析结果写一页报告：结论先行、3 个关键发现、1 张建议图表、局限性和下一步建议。
把关：结论有数据支撑。
也可以试试：自然语言问数
这是「数据与分析」类工具的通用任务，数据分析师同样用得上。
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。
边界与合规
确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。
- 产出由数据分析师本人负责，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；Snowflake Cortex AI 的同类还有 Databricks、BigQuery Gemini。
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 Cortex 纳入日常流程。
延伸练习
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。
检查点：说明了口径问题。
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。
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。
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。
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：语义层
把业务指标定义统一管理，让 AI 查询时口径一致。
概念补充：文本转 SQL
把自然语言问题转换为数据库查询语句。
适合人群：销售
销售可以用 Cortex 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。
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 Cortex 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。
本文基于 Snowflake Cortex AI 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。