阅读本文，可以了解并体验到 FineChatBI 的主要功能。建议是先严格照着文档流程走一遍，再进行自我的发挥和探索。

1.1 版本

1.2 体验路径

FineChatBI 使用流程如下图所示：

有两种方式进入 FineChatBI：

• 直接在 FineBI 访问链接后增加后缀：webroot/decision/ai/conversation/resource/web/html

• 进入FineBI，点击「FineChatBI」按钮，如下图所示：

IT 管理员会提前为业务人员准备提问数据，所以进入 FineChatBI 后，用户可以直接进行提问。如下图所示：

注：管理员配置预设数据详细可参见：预加载配置

若想直接对某个主题进行提问，可以在提问前设置提问范围。选择感兴趣的主题，然后针对该主题提出问题。

例如，希望对「销量分析」进行提问：点击「数据概览>选择数据」，选择「销量分析」。如下图所示：

4.1 自然语言提问

在对话框输入问题即可开始进行提问，FineChatBI 即可基于问题进行查询并给出回答。

例如：四川省2024年各门店的销售额，发送后即可获得对应的可视化图表。如下图所示：

当问题中包含不确定的字段时，FineChatBI 将给出判断提示。

例如，如果门店被错误地识别为「门店编码」，你可以手动将其更正为「门店名称」字段。一旦更改，本次对话中所有提及的门店都将被识别为「门店名称」。

4.2 多轮对话

FineChatBI 可以提问多个问题时，自动联系上下文内容为您回答：

使用场景一：维度不变，只希望切换分析的指标

使用场景二：指标不变，只切换维度

4.3 验证结果准确

FineChatBI 会在组件上方生成解析思路，包含数据表、过滤条件、汇总方式等信息，若都正确，则说明结果正确。

• 该组件使用到的数据表是否正确

• 该组件的过滤条件是否正确

• 分组字段，指标字段以及它的汇总方式是否正确

4.4 智能改写

注：管理员配置大模型后才可使用此功能

当用户自然语言的提问无法获得 FineChatBI 准确的回复时，可以点击「对结果不满意？重新生成」。

此时系统会对用户的自然语言进行智能改写，以帮助 FineChatBI 获得更标准的提问。例如：

• 用户自然语言提问的：“干的最好的门店”

• 改写后的标准化问题：“销售额求和最高的门店名称”

4.5 问思路

注：管理员配置大模型后才可使用此功能

问思路可以帮助用户一些模糊语义或一些启发性的问题。

例如：点击「问思路」，并输入"你帮我看看哪些产品值得推广"，可以看到系统对思路进行了拆解，用户可以直接参考拆解后的思路。

5.1 切换图表类型

用户可以根据需求自由切换图表类型对分析结果进行展示。如下图所示：

5.2 钻取分析

FineChatBI 支持对已生成的图表进行钻取分析。

例如，如果发现广安店的销售额最高，可以进一步钻取分析广安店中各个商品类别的销售情况。如下图所示：

5.3 归因分析

当分析时拆解的维度过多时，分析就失去了焦点，要么找不到出现问题的原因，要么感觉每个维度都可能有问题。此时可以通过「归因分析」挖掘关键影响因子，针对性拆解维度进行分析。

在图表中单击鼠标右键，选择「归因分析」后，将对选中的数据内容进行归因分析并给出分析报告，如下图所示：

注：当整个表的维度必须大于等于两个，且问题仅有一个分组和一个指标且指标不为记录数和计算字段时，才可使用归因分析。

5.4 预测分析

方式一：在获得折线图后，点击右侧「趋势预测」，如下图所示：

方式二：获得折线图趋势后，可以继续提问。例如可以这么问“预测明年的销售额趋势”，如下图所示：

6.1 生成仪表板

点击「生成仪表板」，在弹窗中勾选需要保存的组件，输入「名称」、「储存位置」，并「保存」

保存完成后，将会出现「保存成功，数据更新中」，此时选择「去查看」即可跳转至分析主题所在的位置。

在生成的分析主题中包含：问答时使用的数据、数据模型、组件、以及组件生成的仪表盘。

用户可以后续在分析主题中进行进一步的分析。

6.2 导出 Excel 或图片

将生成的结果组件导出为 Excel 或图片。

• 导出为图片：将组件导出为图片形式展示

• 导出为Excel：将分析后的数据以表格形式展示