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数据智能体

数据智能体

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使用智能分析Agent
智能问数Agent
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智能问数Agent

智能分析Agent(以下称为分析 Agent、智能体)是一款基于AI深度思考与大数据分析的专家顾问。分析Agent包含智能问数Agent和深度研究Agent,智能问数Agent作为一款灵活配置的智能问数工具,可以让用户以简单对话的方式更准确地查询业务数据,支持多数据集查询、语义模型解析、业务知识调用、问题推荐与收藏、多轮交互式问数,以及归因分析等,能够全方位满足用户多样化的数据查询需求。

功能概述

智能分析 Agent 的智能问数 Agent 功能可通过自然语言对话精准解析用户意图,实现多数据集协同查询与深度归因分析,辅以个性化推荐、多轮交互等功能,为用户提供高效、精准、统一的数据查询服务。

具体功能

  • 推荐问题:提前将团队大多数用户关心的问题内置到智能体,其他用户点击问题即可快速查询。
  • 收藏问题:将自己常问的问题收藏起来,下次直接点击即可快速查询。
  • 数据查询:以对话的方式自由查询智能体内的数据,支持多轮交互。
  • 归因分析:网页端智能体已结合归因分析能力,查询数据的同时可以快捷分析数据。
  • 定时推送:以用户设置的频率将问题定时推送到相关用户面前。

应用场景

  • 企业中暂不具备数据分析能力与统计知识的业务员工,可以使用智能体,以降低查询数据与理解数据的门槛。
  • 企业中的管理者与业务人员,可能并不了解数据集与数据底层加工逻辑,在进行数据查询与业务分析时,希望尽快看到自己所需的数据,智能体能够使用户无需选择数据集,仅提问就能得出答案。
  • 企业中的数据/技术团队,能够将业务用户或管理者日常关注的数据,设置为智能体的推荐问题,这样用户无需打开产品,就能在 IM(飞书)中迅速查看数据。

前提条件

注意事项

目前,智能问数Agent支持的数据集类型如下所示:

  • 支持抽取数据集
  • 支持直连ClickHouse/ByteHouse数据集
  • 支持直连Doris/selectdb/starrocks数据集
  • 支持直连Postgres/hologres/openguass
  • 支持直连mysql

查询数据

以下为您介绍如何进入智能分析Agent进行数据查询提问。

注意

提问时,问题描述需要明确,高质量的问题是影响数据查询结果的重要因素,通常问题描述建议包含需要查询数据的指标、维度、时间范围等信息,以便智能体根据问题描述进行数据查询。更多关于提问的建议和示例请参见最佳实践:智能问数提问建议与示例

  1. 使用账号密码登录火山引擎DataAgent-分析Agent页面后,在页面左侧选择已发布智能体进入对话页面进行数据查询功能的体验。
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  2. 进入智能体对话界面后,点击对话框中的切换按钮,可切换「智能问数」和「深度研究」功能。智能问数Agent仅提供「智能问数」功能。
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  3. 用户可以点击对话框,选择内置问题进行提问,也可以直接输入问题进行提问。

    自然语言查数

    快速查看推荐问题

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    • 智能体主要的用法,用户可将自己的查询数据需求直接以文字的方式描述给智能体,在给出回复后还可点击「追问」继续就相关问题与智能体进行交互问答。
    • 智能体查询数据无需选择数据集,会自动在配置的数据集中查询数据。

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    • 对话框下方提供推荐问题,用户可以点击任意推荐问题直接查询数据。
    • 推荐问题会根据大家的历史查询问题自动生成,也可以自定义配置,具体的配置方法参见创建与配置流程速览

查询结果分析

常见图表分析

可选择可视化图表展示方式,包括指标卡、折线图、柱状图、饼图、组合图、表格等。
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图表类型

适用场景

触发关键词

示例问题

示意图

line(折线图)

适合展示数据随时间的变化趋势。

变化趋势、增长、下降、波动、时间序列。

展示年度销售额变化、显示用户增长趋势。

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column_parallel(柱状图)

适合比较不同类别之间的数据。

比较、排名、类别、数量。

比较各地区销售额、显示产品销量排名。

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pie(饼图)

适合展示各部分占整体的比例。

比例、占比、分布。

显示市场份额分布、展示用户年龄占比。

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measure_card(指标卡)

适合展示单一关键指标或数值。

哪个、关键指标、数值、汇总。

显示当前销售额、展示用户总数。

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table(表格)

适合展示详细数据,支持多维度查看。

明细、详细、多维、列表。

列出各产品销售数据、展示用户详细信息。

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scatter(散点图)

适合展示字段间的相关性,适合指标数为2时使用,适合连续型数据。

影响、表现、相关性、分布、分组。

展示销售额对销售额的影响、展示年龄和收入分布情况。

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map(中国地图)

适合展示数据在中国各省之间的分布和差异。

区域分布、地理差异、区域对比、地理趋势、热力图、标记点。

展示各省的销售额分布。

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double_axis(双轴图)

适合同时展示两组不同单位的数据。适合图表字段组为2组时使用。

双轴、不同单位、对比。

展示销售额和利润率、显示温度和降水量。

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combination(组合图)

适合同时展示多组不同类型的数据或强调数据之间的关系,适用于复杂场景。适合 图表字段组大于或等于2组时使用。

组合、复杂、多维度。

展示销售额和利润的趋势及占比。

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数据解读

  1. 单击返回结果右上角的“数据解读”按钮,智能分析Agent将基于查询到的结果进行数据解读。
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  2. 解读完成后,为您返回解读结果,您也可以单击“查看详情”查看数据解读的详细数据。
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异常检测

  1. 单击返回结果右上角的“异常检测”按钮,智能分析Agent将对查询到的结果进行异常检测。
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  2. 检测完成后,为您返回检测结果。
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归因分析

如果常规图表分析中发现有异常数据,可使用归因分析对异常结果进行归因分析。智能体可自动针对异常指标的影响因子进行时序分析,为您展示同向和反向贡献程度排名前三的影响因子、对应的贡献值、贡献率、对比差值和对比百分比,实现智能归因分析。

  1. 点击回复查询结果图表右上角的「归因分析」按钮,在弹出的小窗口中,智能分析Agent为您预填了归因指标、维度、基准/观察日期,您也可以手动进行调整相关归因参数。
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    参数

    说明

    归因指标 & 归因维度

    智能体会根据图表为您预填一个归因指标、归因维度,您可以在下拉框中重新选择。

    基准日期

    点击设置归因的「基准日期」。

    • 基准日期是作为参照标准的特定日期,用于衡量和比较相对于观察日期的数据变化情况。
    • 基准日期需早于观察日期。

    观察日期

    点击想设置归因的「观察日期」。

    • 观察日期是进行数据收集和现象观察的具体日期。
    • 观察日期不得早于基准日期。
  2. 归因分析完成后,智能体将反馈归因结果,并展示同向或负向贡献程度排名前三的影响因子,及其对应的贡献值、贡献率、对比差值和对比百分比。
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    • 同向贡献前 3:对指标变化起到同向推动作用,且贡献程度排在前三的影响因子。
    • 反向贡献前 3:对指标变化起到反向推动作用,且贡献程度排在前三的影响因子。
    • 贡献值和贡献率算法参考:维度归因-算法

查看分析过程

可选择是否查看思考过程、分析参数等内容。
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AI追问

触发场景

操作入口与效果

当您的智能体配置了推荐问题的拆解问题,且用户在查询数据时,问题描述命中了配置的问题。
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配置操作详情请参见内容配置

  1. 当问题命中了对应推荐问题,则智能体会将问题细分为配置的拆解问题分别进行查询分析;您可以点击各个拆解后问题结果左下角的「AI追问」,进一步对对应查询结果进行追问。
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  2. 追问问题的结果会基于您追问的原始问题进行进一步的查询分析。
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其他操作

重置对话

在使用智能体过程中,智能体会自动将历史会话数据作为智能问数的参考输入信息,如果您在与智能体交互过程中,无需再参考历史会话记录,可以点击「重置对话」再提问,此后新的对话将不再关联上方历史会话内容。
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查看会话记录&开启新对话

  • 支持用户在最近会话中查看、删除历史问答。
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  • 支持用户新建会话窗口。
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下载&收藏问题

智能体支持用户下载、收藏历史提问过的问题。
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  • 下载:当前支持将查询结果下载为xlsx、飞书表格两种格式。

    说明

    下载为飞书表格时,您需先完成飞书端的对接配置。

  • 收藏:收藏的问题将展示在智能体对话首页,后续使提问一样问题时就不用再手动输入一遍。

定时推送

说明

定时推送功能仅限飞书端智能体,请在飞书端智能体中使用。

飞书端智能体支持主动推送设置,即可以为智能体的用户配置例行推送,例如每日定时自动推送用户想看的数据等。
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问数结果调优实践

当数据查询结果出现不准确、不稳定等质量问题时,您可以从原始数据集质量、智能体配置、提问问题描述质量这三个方面考虑进行调优。
进行智能体调优时,调优优先级建议:数据集质量(数据集治理)> 数据集-语义模型定义 > 数据集-知识库配置 > 提问准确性。即,优先考虑优化业务问题场景涉及的数据集质量,再考虑优化智能体的知识配置,最后考虑基于问题的提问配置/描述去优化。

特别声明

(1)本服务输出的内容均由人工智能模型生成。
(2)本功能适用人群:仅限于客户在内部、自有业务、自己使用,客户不得通过数据智能体向公众提供生成式人工智能服务。
(3)本产品支持 SaaS 版本和私有化部署版本产品使用,如需购买或试用,请您联系商务人员进行咨询。

最近更新时间:2025.11.26 19:28:09
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