以自然语言搜索分析数据的 BI 平台——这是 ThoughtSpot Spotter 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

  1. 每周大概用几次？偶尔用还是每天用？
  2. 是一个人用，还是需要团队共享与权限管理？
  3. 是否需要接入其他系统（API、集成）？
  4. 处理的数据是否敏感，需要企业级条款吗？
  5. 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，ThoughtSpot Spotter 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

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。

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。

数据清洗方案

准备材料：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。

检查点：说明了处理对结论的影响。

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。

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：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：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。

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。

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。

适合人群：科研人员

科研人员可以用 ThoughtSpot 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 ThoughtSpot 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。

注意事项

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 ThoughtSpot Spotter 的数据处理条款，再决定能否使用。

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 ThoughtSpot 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

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