準備提問資料

一定程度上規範的業務資料，可以提高 FineChatBI 的識別精度，獲得更加準確的分析結果，所以在準備時就需要保證業務資料的規範性。

本文將介紹如何將業務資料匯入到 FineBI 並作為 FineChatBI 的提問資料，以及業務資料的規範有哪些注意點。

2.1 將資料庫資料新增到 FineBI 

1）連結 FineBI 與資料庫，詳細可參見：資料連結支援範圍

2）點選「公共資料」，將資料庫中的資料新增到 FineBI ，如下圖所示：

2.2 建立分析主題

1）因為最終 FineChatBI 是對分析主題進行提問，建立分析主題，將業務資料表新增到主題中。

2）若是需要對多張資料表進行多表分析，多表提問，那麼構建主題模型（詳情請參見：主題模型簡介及構建方法）。如下圖所示：

3）補充使用者需要使用的分析欄位，可以透過已有欄位計算獲得：

• 在編輯資料中新增欄位補充

• 在組件中新增計算欄位補充

3.1 表結構規範

3.1.1 避免資料冗餘

需要避免資料表中有業務資料冗餘。多表分析時，比起使用 左右合併 製作寬表，更推薦直接使用 主題模型 建立模型關係。

比如，「銷售額表」與「銷售目標表」透過左右合併後獲得的寬表如下圖所示，當使用者問“銷售總目標是多少”時：

• 問答 BI 答覆銷售總目標：1600

• 實際銷售總目標：1100

解決方案：將「銷售額表」與「銷售目標表」拆分在兩張表中，使用 主題模型 建立多表之間的模型關係可避免出現資料冗餘。

3.1.2 調整正確的欄位類型

新增到 FineBI 中的欄位類型系統會自動進行判斷，IT 人員需檢查欄位是否都調整成了正確的欄位類型。例如：

• 銷售額欄位若為正文類型，則無法順利進行相加統計

• 銷售日期若為正文類型，則不能順利計算同比環比

3.2 表頭表值規範

3.2.1 表頭應避免語意交叉

在同一個資料表或同一個模型，應避免表頭之間的語意重疊或混淆。例如：

• 有一個員工資訊表格，原始表頭可能包含“員工職位”和“員工級別”。使用者查詢“進階職位的員工有哪些”時，由於者兩個表頭語意混淆，系統就無法準確召回對應的表頭。為了避免這種情況，可以將表頭重新命名為“職位名稱”和“職位等級”，這樣就能清晰的區分員工等級高低。

3.2.2 表頭表值應規整精煉

1）若表頭或表值需要參與到使用者的提問，則長度應該儘量短和簡潔明瞭（少於10個字），有助於提高系統的試別能力。

2）並且表值內容需要規整，例如：

• 對於「支付方式」表頭，可能列出“銀行轉賬（工商銀行等）”、“信用卡線上支付”、“行動支付（如支付寶）”，這種表述方式包含了不必要的細節。可以統一為“轉賬”、“信用卡”、“行動支付”，以提高篩選和報表生成的效率。

• 對於「省份」表頭，可能列出“廣東省(粵)”、“江蘇省(蘇)”、“遼寧省(遼)”，這種表述方式混合了省份的全稱和簡稱，可能導致檢索時混餚。統一格式，僅顯示標準名稱：“廣東省”、“江蘇省”、“遼寧省”，幫助系統準確識別資訊。

3.3 優化主題設計

透過簡化主題結構、合理拆分業務場景，可以幫助使用者高效獲取所需資訊，減少操作負擔。

3.3.1 精簡主題數量，減少使用者手動切換成本

• 合併相近的主題

如“門店銷售分析”與“產品銷售分析”都是銷售分析，可整合為“銷售分析”，那麼業務人員想了解銷售情況時，就不用來回切換主題，對一個主題進行提問就足夠了。

• 透過命名區分核心功能

如“銷售主題”主題僅包含簽單資料，“售後主題”主題單獨管理退貨資料，清晰的命名可以幫助業務人員精確找到分析主題。

3.3.2 對必須要拆分主題的場景進行拆分

一個分析主題中可能有指標名稱相同但口徑不同的情況，例如“銷售業績”和“售前業績”。

當「銷售員工」或「售前員工」問“我的業績是多少”的時候，系統可能沒辦法辨別問的是“銷售業績”還是“售前業績”。為了確定資料準確性和使用者體驗，我們可以：

1）拆分主題，避免混淆

將“銷售業績”和“售前業績”分別歸屬於不同的主題，例如“銷售主題”和“售前主題”。這樣可以從根源上避免指標混淆，確定資料準確性和可理解性。

2）權限控制，精準管理

根據不同部門/角色的資料需求，配置相應的主題級權限。例如：

• 銷售團隊：擁有“銷售主題”的存取權限，可以查詢“銷售業績”等指標。

• 售前團隊：擁有“售前”的存取權限，可以查詢“售前業績”等指標。

• 財務團隊：擁有“財務主題”的存取權限，可以查詢“收入”、“成本”等指標。