小Q问数使用户能够通过自然语言交互，直接获取数据结果，实现数据即问即答，人人都可上手分析数据，牵引数据消费新方式。
小Q问数属于增值模块，需要额外购买。
仅高级版和专业版支持小Q问数，个人版不支持。
若您需要将小Q问数嵌入到业务系统中，需额外购买 Ticket 增强嵌入模块（仅专业版及以上支持）。
核心优势
问答高效获取数据，释放取数压力。
洞察数据异常与波动的关键原因，让决策更简单。
异常发现：
从报表或数据文件中识别异常数据，并进一步自动下钻发现异常的详情源自于更细分的对象（如利润月度异常可拆解识别客户等）。
波动归因：
基于不同时间周期的指标波动对比，从不同视角分析引起波动的原因，呈现不同的贡献度，从而定位和明确可采取的行动方向。
自定义场景化洞察：
通过内置Dify/百炼平台构建自定义workflow，形成的自定义Agent，接入至小Q问数，从而实现与场景结合的洞察等能力。
支持多步等复杂问数场景。
使用场景
通过自然语言问答功能，小Q问数能够快速获取数据，显著提升数据获取效率，减轻取数负担并自动识别数据异常，准确定位问题根源。结合多周期指标的对比分析，小Q问数还能够实现波动归因分析，拆解各维度的贡献度，明确波动原因，并输出可操作的洞察，适用于经营分析、业绩复盘及问题排查等高频数据决策场景。
场景一：经营管理
场景说明： AI+BI提升经营管理效率、洞察利润增长机会。
方案对比：传统的数据分析方式与小Q问数在当前场景中的使用对比如下。
传统方式（Before）
智能化方式（After）
强依赖人工的销售分析。
业绩报单分析：靠人工，每天晚上数十人集中对报单的结果进行复盘，缺乏固定问题+灵活复盘分析工具，只能看到单一报表反复筛选，周度公司经营总结复盘效率低。
销售问题复盘：靠开会，客户/报单/品类多维度数据分析，数据解读靠个人能力，经常遗漏管理要点，无法学习他人的销售经验。
大盘动态追踪：靠经验，辛苦跑单记录的销售小记数据和业绩数据无法联动使用，销售目标达成全靠人为督导，缺少目标到动作执行过程的监督闭环。
AI辅助的经营管理，随时随地、高效精准决策。
交互查询：智能销售复盘，通过对话形式，快速获取业绩数据，同时结合AI大模型进一步给出建议。
交互总结：智能销售质检，结合AI大模型，自定义客户分析模型，挖掘销售拜访记录中的机会和风险。
周期报告：智能经营决策，结合Agent意图分类支持对话式日报归因；基于Agent自动规划能力支持周度经营分析。
总结：AI智能洞察，全面总结销售管理进展，让业绩增长可追踪、可管理、可预见：
更高效：自助化数据查询和进展总结提效业务日常作业80%，减少不必要讨论争执50%；
易管理：让销售管理、经营管理从成百上千的报表中释放，业务更专注于客户管理、业绩达成等工作，实现经营增长。
场景二：供应链管理
场景说明：AI+BI提升运营分析效率、洞察供应链提效机会
方案对比：传统的数据分析方式与小Q问数在当前场景中的使用对比如下。
传统方式（Before）
智能化方式（After）
繁琐的人工分析讨论。
供应链百余维组合分析：靠人工，业务分析下钻维度多（固定报表满足率低 <20%）、业务分析时间灵活（固定报表仅可按周月取数）、人工取数周期长、成本高（周粒出报表）。
订单滞留原因定位：靠开会，缺少多维度的目标差异比对分析（近百组合下钻维度，人工分析难以定位核心要素）；依赖“人工”分析，不准确、效率低。
类似问题处理方法：靠询问，人员无法快速查询学习业务术语（依赖线下文档、线下培训），业务人员上手慢、培训成本高，信息无法拉齐。
AI辅助的供应链管理，问答响应、高效定位原因与行动。
洞察：智能定位绩效达成，场景主题问数，对话式“数据消费”。如直接询问“各大区订单履约表现情况”，通过AI返回的图表发现具体原因。
诊断：智能分析异常节点和原因，AI助手智能分析、自动归因。直接询问“影响本周东北大区履约率不达标的核心原因是什么？”
行动：智能获取关联知识，AI知识平台，统一维护，高效查询，企业人员通过该平台快速获取知识，拉齐相应信息。
总结：AI智能归因，高效定位供应链履约问题，让运营全链路可诊断、可扩展、可信赖：
更高效：自动化信息检索和问题解答提效业务日常作业80%，减少不必要手动工作30%。
易管理：让业务人员通过问题发现，更专注于履约达成、库存管控等工作，实现运营降本。
功能简介
您可以在PC端或移动端的小Q问数对话界面预览和选择数据集、在提问框内直接输入问题提问或快捷提问并进行多轮对话、在对话列表中查看历史的小Q问数对话等。
多样化的数据来源
支持选择数据集及上传的数据文件进行问数。
方便快捷的提问方式
支持直接输入问题提问，或者使用更高效的快捷提问和语音输入进行提问。
多样化的大模型选择
支持选择系统内置大模型或自定义大模型进行解读和推理。
数据洞察及波动归因
基于不同时间周期的指标波动对比，从不同视角分析引起波动的原因，呈现不同的贡献度，从而定位和明确可采取的行动方向。
可预测的数据走势
支持根据历史数据，预测未来一段时间的走势供参考。
可追溯的历史对话
支持展示近30天的对话。
多端兼容的展示效果
支持在手机端、PAD端进行问数。
使用流程
小Q问数的使用流程及相关参考文档如下。
序号 | 操作步骤 | 说明 |
1 | 前期准备 | 在使用小Q问数之前，您需要对数据集进行问数配置。具体请参见数据准备。 |
2 | 灵活的配置与管理 | |
3 | 发起问数 | 完成前期准备后，获得授权的用户可以在小Q问数对话界面，进行数据问答，包括：
具体请参见发起问数。 |
4 | 问数运营 | 在小Q问数的使用过程中，系统会记录用户的问数行为，并从问数记录中挑选要跟踪的用例列表。具体请参见问数运营。 |
5 | 系统集成 | 当使用 Quick BI 专业版时，您可以使用Ticket小Q问数嵌入方案，实现链接、访问、问数等多场景一站式安全管控，帮助您低成本与企业业务系统集成，高效构建自有品牌特色的数据产品。具体请参见智能小Q嵌入。 |
试用申请&问题咨询
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