小Q解读概述

核心优势

数据总结与解读，找数不再繁琐、信息获取高效。

• 数据摘取：

  从报表数据或者表格文件中，快速摘录所需数据，如：新品销售额、新品供给数。

• 数据解读：

  大模型阅读报表数据或者表格文件数据，理解用户输入的问题意图，摘取数据、分析解读、发现异常与机会、提供行动建议。

• 诊断归因：

  基于报表数据进行异常诊断及归因拆解。

使用场景

仪表板作为核心使用场景，结合大模型的能力，能够有效帮助用户解读仪表板背后的信息，从而实现更深刻的洞察。

• 场景说明：作为销售业务部分的数据分析师，需全面复盘年度销售表现，并深入剖析各区域、产品线及客户群的关键指标变化。

• 方案对比：传统的数据分析方式与小Q解读在当前场景中的使用对比如下。

  传统方式（Before）	智能化方式（After）
  传统的小Q解读需要手动整理销售数据，分析效率低，响应速度慢。 数据处理繁琐：需手动整理销售数据，耗费大量时间在数据清洗和预处理上，基础工作负担重。 分析效率低下：依赖人工逐项分析指标趋势，图表制作和异常排查过程耗时，整体分析周期长。 深入洞察困难：如需下钻分析，需频繁切换报表、层层穿透，操作复杂，难以快速定位问题根源。	小Q解读功能可智能解析数据、识别异常波动、自动分析趋势并生成多维度洞察报告，帮助用户快速掌握业务动态，减少人工分析成本，提升决策效率与精准度。 一键智能解读：通过一键智能解读功能，系统可自动完成年度销售数据的全面分析，快速生成关键洞察，无需手动整理数据或制作图表，大幅缩短分析周期。 多图表深度解读：针对重点指标，支持对多个图表进行深度解读，自动识别异常数据并进行波动归因分析，精准定位问题根源，助力高效决策与策略制定。

功能简介

• 一键智能解读：支持对仪表板整体或多个图表进行一键式智能分析，能够自动识别趋势、异常及波动原因，快速生成关键洞察报告。

  

• 多模式灵活解读：提供“智能解读”、“简单提问”和“复合解读”三种模式，支持自定义分析思路与预置Prompt，满足从概览到深度分析的多样化需求。

  

• 大模型驱动，精准高效：集成DeepSeek、通义千问等大模型，可智能解析数据并支持模型自主选择，提升分析深度与决策效率。

  

使用流程

小Q解读的使用流程及相关参考文档如下。

试用申请&问题咨询

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