在人工智能技能的根本上，帆软支配智能问答BI产品——FineChatBI。
用户可以通过对话模式快速查询和剖析，并根据须要选定主题和数据模型，FineChatBI将天生直不雅观的图表来展示数据剖析结果。

示例中提到的数据剖析工具分享给大家——https://s.fanruan.com/x3k5k零根本快速上手，还能根据需求进行个性化修正哦

人工智能（AI）极大地增强了数据剖析的能力，使其变得更加高效和深入。
AI能够自动化数据剖析流程，快速处理和剖析大量数据，提高事情效率。
AI在数据剖析中的运用还表示在模式识别、预测剖析和决策支持方面，它能够识别数据中的繁芜模式，预测未来趋势，并供应决策支持。
此外，AI还能进行个性化剖析，知足不同用户的需求。
通过持续学习和优化，AI在数据剖析领域的运用将更加广泛，推动数据剖析技能的发展和创新。
总之，人工智能对数据剖析的意义重大，它不仅提高了数据剖析的效率和准确性，还拓展了数据剖析的运用范围和深度。

下面就聊聊详细剖析步骤：

FineChatBI建立在FineBI的根本上，利用主题模型来定义数据源。
用户可以根据须要剖析的问题，自由选择和切换主题和模型。
系统会根据用户的选择，供应高质量的数据和可靠的问答做事。

2.提问与调度

用户可以通过自然措辞提问，FineChatBI会自动天生相应的业务剖析图表。
用户还可以自定义图表生成规则，以适应在问答过程中对指标口径的即时调度。

FineChatBI会解析意图不明确的问题，通过模型匹配相似问题，天生剖析思路和可视化组件。
用户可以剖析这些思路，判断是否知足需求，如果不满意，可以选择推举的类似问题进行提问。

如果用户输入的问题中包含模糊或不愿定的字段，系统会触发遐想匹配功能，列出可能的字段列举值供用户确认，从而提高问答的精确度。

4.归因剖析

FineChatBI支持对多维度问题进行归因剖析，帮助用户找到关键影响成分。
用户可以通过点击指标值，针对性地剖析影响该指标的主要成分，提高剖析效率。

5.明细下钻

对须要深入理解剖析的数据，可以在问答过程中，通过点击图表上的数据点，选择维度进行深入剖析。
归因剖析后，也可以针对不同维度进行明细下钻。

6.多轮问答

FineChatBI支持在问答中不断进行剖析，帮助用户逐步明晰数据剖析结果。
通过连续的问答，用户可以逐步得到数据剖析思路，逐步揭示剖析结果。

对付繁芜数据，FineChatBI支持通过折线图进行预算，帮助业务职员预测未来趋势。
历史数据越多，预测的准确率越高。

8.天生仪表板

问答过程中天生的可视化组件可以直接保存为仪表板，便于后续深入剖析或展示剖析内容。

通过上述步骤，FineChatBI基于人工智能技能，赞助用户进行自动式数据剖析，为用户供应更加高效、直不雅观且智能的数据剖析体验。