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Insights 中用于提问的最佳实践

使用 InsightsInsight Advisor Chat 学习提问的最佳实践。

了解分析类型

当您在 Insights 中提出自然语言问题时,您可以描述要执行的分析类型。分析的类型取决于问题的措辞以及问题中的维度和度量的组合。例如,如果您问按产品类别和公司名称显示收入,您会得到一个细分而不是事实,因为这是对两个维度和一个度量的适当分析。

提示注释如果您使用了自然语言问题,可单击 来查看通过您的问题生成的筛选器。

下表列出了五种最常用的分析类型。 有关其他分析类型的说明,请参见Insights 分析类型

常用分析类型
分析类型 说明 维度 度量
异常(峰值) 通过分析历史数据中的模式来识别尖峰异常。 1 个日期/时间维度 1
计算的度量 (KPI) 使用关键绩效指标 (KPI) 总结给定商业部门或维度的绩效。 0 1-2
集群(K-均值) 使用机器学习 k-均值算法,在一个维度上通过 2 个度量的相似性聚集群集数据点。 1 2
排名 通过带度量的相对重要性对维度值进行排名。 1-2 1
相对重要性 显示有助于整体的维度值的大小。也可用于执行帕累托或 80-20 贡献分析。 1 1

如果您没有得到您想要的分析,您可以使用 Insight Advisor 分析类型。这允许您选择要在分析中使用的分析类型和数据。有关更多信息,请参阅通过选择分析类型创建分析

使用筛选器提问

您可以在自然语言问题中使用筛选器。使用筛选器是从不同角度分析数据并产生见解的绝佳方式。Insights 支持以下类型的筛选器:

  • 类别筛选器

  • 测量筛选器

  • 相对时间筛选器

在确定问题的筛选器时,Insights 使用数据中的值的示例列表。筛选器具有以下限制:

  • 超过 200个 字符的文本字段将从 Insights 的分析中排除。
  • 可以在问题中搜索数据模型中隐藏的字段。

类别筛选器

您可以向 Insights 中的任何问题添加类别筛选器。您可以引用问题中的任何维度值来排除或包含特定项。问题中最多可以包含三个值。

类别筛选器

类型

示例问题

公认的自然语言短语

包括

伦敦的客户销售额是多少?

伦敦和波士顿的销售额是多少?

波士顿的销售额是多少?

开启

对于

对于

具有

排除

不包括波士顿的销售额是多少?

谁是佛罗里达州以外的客户?

排除

不在

未针对

并非

没有

未来自

外部

类别筛选器具有以下限制:

  • Insights 不识别诸如不是没有之类的收缩。请改用完整的术语,如不是没有

  • Insights 不识别与日期一起使用的排除筛选器,例如排除去年

测量筛选器

您可以在问题中添加度量筛选器。这允许您识别没有关联度量的项目以及度量满足特定条件的项目。

测量筛选器

类型

示例问题

公认的自然语言短语

更大

哪些客户的利润超过 25%?

大于

多于

更少

许可证不足 1 万的客户的销售额是多少?

小于

等于

哪些客户有销售代表 James?

等同

等于

=

介于

什么产品的重量在 10 lb 到 20 lb 之间?

介于

介于

谁是没有销售的销售代表?

不具有

没有

度量筛选器具有以下限制:

  • 不支持小于或等于 (<=) 和大于或等于 (>=) 等复合筛选器。我们建议使用介于来显示类似的结果。例如,使用 show me products with sales between 10 and 20 而不是 show me products with sales greater than 10 and less than 20

  • 您不能提出 show me sales > 100。改为提出 show me sales where sales > 100

相对时间筛选器

提问时支持某些与时间相关的术语。相对时间筛选器可用于描述分析,例如年初至今或月对比月。

相对时间筛选器

类型

示例问题

公认的自然语言短语

之后

显示 2019 年之后的所有发票。

之后

迟于

对于

2019 年的利润是多少?

对于

开启

之前

2018 年之前的销售额是多少?

之前

早于

今年的利润是多少?

当前

上一个

最后一个

接下来的 n

比较

与 2021 相比,2022 年的销售额是多少?

对比

对比

对照

比较

对比

期间对比期间

给我看看最近 4 个销售周期。

过去 n 个期间

期间对比期间

月份/季度

上个月我们有多少订单?

本季度我们有多少订单?

当前

上一个

最后一个

接下来 n 个月

季度

相对时间筛选器具有以下限制:

  • 日期筛选器基于当前日期计算。

  • 不支持以周为时间段的问题。

  • 相对时间筛选器仅适用于日历。不支持会计日历。如果您想询问有关会计期间的问题,可以使用类别筛选器。例如,show me sales where fiscal_order_quarter is Q1 2014

用数学运算提问

Insights 不会对自然语言问题进行数学运算。然而,在某些有限的情况下,它可以执行聚合。

例如,Insights 不允许将两个字段相加。然而,您可以在一个简单的维度中计算项目的数量。

聚合

类型

示例问题

公认的自然语言短语

计数

有多少产品?

领土的数量是多少?

计数

数字

多少

每种产品的总成本是多少?

合计

平均值

今年的平均成本是多少?

平均值

Avg

最小值

最低成本是多少?

最小值

最小值

极简

最大值

销售额最高的地区是哪个?

最大值

最大值

聚合问题具有以下限制:

  • 不能请求主度量值的聚合。主度量已经有已定义的聚合。

  • 如果对应用程序的访问受到限制,则用户无法访问字段,例如在已发布的应用程序中,则无法聚合这些字段。这与应用程序创建行为一致。例如,不能基于主维度创建 KPI。但是,您可以创建一个主度量,例如 Insights 用户可以用来提问的客户数量

使用 Insight Advisor Chat

这些最佳实践向您展示了如何更有效地提问,以及如何用 Insight Advisor Chat 从数据中看到不同类型的见解。

自动完成提问

Insights 识别用户键入的输入。它会提示您自动完成所有匹配字段、主条目和数据值的下拉列表。对于具有只读权限的用户,自动完成下拉列表中仅显示主条目和主条目的值。如果主条目是向下钻取维度,则值将不匹配。

使用自动完成的下拉选项

显示 Insight Advisor 搜索框中的问题以及与问题中的关键字相关的不同下拉选项的图像。

提出一系列问题

Insight Advisor Chat 记住前面问题的某些方面,以帮助您得到您想要的答案。例如,您问我一个问题,显示总销售额,然后是烟草的情况。您收到烟草的销售结果,因为 Insights 记得您对销售感兴趣。

Insight Advisor Chat 具有上下文敏感答案

图中显示了 Insight Advisor 聊天中的消息,并且 Insight Advisor 聊天可以返回上下文相关的消息。

同样,如果前一个问题包含度量值和时间筛选器,则会记住时间筛选器。您还可以在多个度量的上下文中请求多个维度。例如,您可以提出 Show me Sales and Profit for Supplier where SupplierCountry is not Germany and Supplier is not Gal Export

如果您正在询问后续问题,并且不想 Insights 应用记忆时间筛选器或度量,请关闭当前正分析应用程序

拼写和 Insights

拼写错误的单词无法被 Insights 识别。您的问题必须精确引用现有字段和值,包括但不限于:维度、主项和度量。

这包括尝试模糊匹配,其中部分单词用于表示较大的单词。只有当特定的模糊匹配尝试被构建到应用程序的商业逻辑术语表中时,这些才能被识别。

信息注释在某些情况下,Insights 无法识别域名的复数形式,例如 how many countries。您可能必须问 how many country do I have。另一种选择是使用商业逻辑中的术语为字段国家添加同义词国家 有关更多信息,请参阅添加同义词 Insights

可访问性和 Insights

Insights 使用 Google Chrome 中的语音识别功能识别语音输入。您可以通过在 Insights 聊天中单击麦克风 来启用语音输入。

了解详情

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