與數據分析資料對話

本頁面將引導您前往數據分析中的對話式數據分析，並開始與資料對話。如要瞭解如何連結資料來源，請參閱「在數據分析中設定對話式數據分析」說明文件頁面。

瞭解 Gemini for Google Cloud 如何使用您的資料。

您可以透過下列方式在數據分析中存取對話式數據分析：

  • 直接前往對話內容分析。
  • 從數據分析的導覽面板中選擇「對話式數據分析」。
  • 如果您位於沙箱工作區，請從數據分析的「建立」選單中選擇「對話」。
  • 如果已為執行個體建立資料代理程式，請從「建立」選單中選取「資料來源」，然後在「開始使用」頁面選取「與我的資料對話」選項。

關於對話

您對資料集提出的問題會依對話整理。將工作分成多個對話，有助於整理詢問內容。

舊版和新版對話式數據分析的對話體驗有所不同。選取「舊版」分頁或「新版」分頁，進一步瞭解各項體驗的對話運作方式。

新增

發起對話

所有對話都是與在 BigQuery 中建立並發布至數據分析的資料代理進行。如要與資料代理展開對話，請按照下列步驟操作：

  1. 前往「與資料對話」頁面。
  2. 選取要與之對話的資料代理程式。如要縮小搜尋範圍，可以使用「搜尋代理程式」列。
  3. 如要開始對話，請輸入問題，然後按下 Return 鍵 (Mac) 或 Enter 鍵 (PC)。

如要返回「運用資料進行對話」頁面，與其他資料代理程式對話，請從主要導覽選取「+ 新對話」。

如果沒有與代理程式對話的適當權限，代理程式會顯示在「與資料對話」頁面上，但處於非使用中狀態。如果點選代理程式資訊卡，數據分析 會顯示訊息，說明您必須取得代理程式 Google Cloud 專案的 IAM 角色或權限。

舊版

發起對話

如要建立新對話，請按照下列步驟操作：

  1. 在對話式數據分析中，按一下「+ 建立對話」。

  2. 選取要調查的資料來源，或要用於對話的資料代理：

    • 資料來源：如要根據現有資料來源開始對話，請選取「資料來源」面板，然後選取資料來源。如要建立新的資料來源，請選取「連結至資料」。

    • 資料代理：如要與現有資料代理展開對話，請選取「代理」，然後選取資料代理。如要建立新的資料代理，請選取「+ 建立代理」。

  3. 如要開始對話，請輸入問題，然後按下 Return 鍵 (Mac) 或 Enter 鍵 (PC)。

你可以從「近期」部分返回對話。

與 Looker 資料來源對話

與資料對話時，可收合的「資料」面板會顯示對話使用的 Looker 探索名稱。此外，「資料」面板也提供下列選項：

  • 「查看欄位」：按一下「查看欄位」，即可在新瀏覽器視窗中查看 Looker 的探索。
  • 「新對話」：與目前對話使用的 Looker 探索展開新對話。

在 Looker 探索中開啟

如要將查詢結果做為已連結 Looker 執行個體中的探索開啟，請按一下查詢結果中的「在探索中開啟」。

與 BigQuery 資料對話

連結 BigQuery 資料來源後，您就可以提問 BigQuery 資料相關問題。

與資料對話時，可收合的「資料」面板會顯示對話使用的 BigQuery 資料表名稱。此外，「資料」面板也提供下列選項：

  • 「查看欄位」：在新瀏覽器分頁中查看 BigQuery 中的資料表。
  • 新對話：使用目前對話所用的 BigQuery 資料，開始新的對話。

歡迎隨時提問

您可以提問，從資料中取得洞察資訊。建議您先從建議問題著手，探索資料並熟悉對話式數據分析。

建立對話後，即可在對話中的「提出問題」欄位中，詢問有關資料的問題。

開始新對話時，對話式數據分析會建議一些可提出的問題。問題不必採用特定格式或語法，不過，這些欄位必須與資料來源相關。

在「提出問題」欄位中，以自然語言輸入問題。選取問題模式，然後按一下「傳送」。提交查詢後，如要取消回覆，請按一下「停止回覆」。對話式數據分析會停止執行查詢，並顯示以下訊息：The query was cancelled.

選取問題模式

提問時，您可以從下拉式選單中選取問題模式，選項包括「快速」和「思考」。使用者介面將「快速」描述為適合快速回答問題，「思考」則適合解決複雜問題。對話式分析預設為「思考」問題模式。除非手動變更，否則對話式分析會在任何多輪對話中維持相同問題模式。

快速模式

在「快速」模式下提問時，對話式數據分析會嘗試將自然語言查詢直接對應至對話基礎的「探索」中定義的 LookML 參數。對話式數據分析功能會依據 LookML 的受管理定義，快速提供回覆，且不會使用或顯示任何推論。

舉例來說，系統可將「我們上個月的總收益是多少？」這類查詢快速轉換為選取 total_revenue 指標並篩選上個月的查詢。

如果查詢要求提供資料中的特定事實或預先定義的指標，請選取「快速」模式。

思考模式

思考模式適用於較複雜的分析要求，需要進行直接 LookML 查閱以外的分析。在這個模式中，代理程式會「規劃」做法，決定要使用的工具，以及如何合併結果。這個模式可解決多步驟問題，並執行單一 SQL 查詢可能無法完成的進階資料科學工作。

詢問資料的原因、比較趨勢，或提出可能需要多個步驟的複雜分析要求時，請選取「思考」模式。測試代理程式時，這個模式也特別有幫助，可瞭解代理程式如何使用資料來源的基礎 LookML。

對話式數據分析如何處理問題

提交查詢後，對話式分析可能會重新措辭你的問題，並在對話視窗中顯示重新措辭的問題，位於原始問題下方。舉例來說，對話式數據分析可能會將「使用者年齡的平均值是多少？」這個問題改寫為「使用者平均年齡是多少？」

對話式數據分析執行查詢時，您可以觀察其推論和思考過程。對話式數據分析可能會提出後續問題，釐清原始查詢中的任何模糊不清之處。舉例來說，如果有多個名稱相似的欄位，對話式數據分析可能會請您說明哪個欄位最適合用於處理查詢。

多轉折對話

在您繼續對話時，對話式數據分析會將先前的問題和答案納入考量。您可以根據先前的答案，進一步修正結果或變更視覺化類型。

如需建立問題的更多指引，請參閱「問題限制」。

在報表中使用生成的圖表

您可以用自然語言提問，生成圖表。雖然無法直接將圖表新增至數據分析報表，但可以在報表中手動重新建立圖表。

如要手動重新建立圖表，請按照下列步驟操作：

  1. 在對話中找出要新增至報表的圖表。
  2. 找出圖表的詳細資料，包括圖表類型、維度、指標、篩選器、排序和樣式。
  3. 開啟目標數據分析報表。
  4. 在報表中新增圖表元件。
  5. 設定新圖表元件，使其符合對話中圖表的資料來源和設定。

管理對話中的查詢

與資料對話時，您可以停止執行中的查詢回應，或刪除最近的問題和回應，藉此管理對話。

停止查詢回覆

如要在傳送訊息後停止執行查詢，請按一下「停止回覆」。對話式數據分析會停止執行查詢，並顯示以下訊息：The query was cancelled.

刪除最近的問題

如要刪除最近的問題和回覆，請按照下列步驟操作：

  1. 將游標懸停在最近的問題上，然後按一下 「刪除訊息」。
  2. 在「要永久刪除訊息嗎？」對話方塊中，按一下「刪除」，即可永久刪除問題和回覆。

瞭解查詢結果和計算

在對話式數據分析中詢問資料相關問題時，系統可能會根據特定查詢和連結的資料，在回覆中加入視覺化圖表、資料表或其他詳細資料。

除了這項查詢的回覆內容，對話式數據分析還提供下列選項，協助您瞭解查詢結果和計算方式：

判斷系統如何解讀查詢

如要查看對話式數據分析如何推論查詢結果，請展開「顯示推論」選項。如要隱藏推論結果，請按一下「隱藏推論」。

對話式數據分析會分析每項查詢，並思考如何回覆，從查詢中找出關鍵字，從對話的相關資料集推斷相關維度、指標和其他參數，並從查詢中解讀可能需要執行的匯總作業。展開「顯示推論過程」後，對話式數據分析會以純文字說明解讀查詢的步驟，以及思考查詢的時間長度。

對話式數據分析會根據推論結果生成回覆，其中可能包括要求釐清查詢內容。

判斷答案的計算方式

如要查看對話式數據分析如何得出答案或建立視覺化內容，請按一下查詢結果中的「這是如何計算出來的？」。

點選「這是如何計算出來的？」後，對話式數據分析會顯示下列分頁：

  • 程式碼：顯示為產生結果而執行的 SQL 查詢。如果將對話式數據分析連結至 BigQuery 資料表，「程式碼」分頁會顯示產生的 BigQuery SQL。

  • 文字：以純文字說明對話式數據分析得出特定答案的步驟，包括使用的原始欄位名稱、執行的計算、套用的篩選器、排序順序和其他詳細資料。

取得其他洞察資料

如果對話式數據分析可提供有關回覆的其他資料洞察，就會顯示「洞察」keyboard_arrow_down 按鈕。按一下「洞察」keyboard_arrow_down，即可查看查詢的其他資訊。「洞察」只會分析提示傳回的資料，不會執行額外查詢來擷取其他資料。洞察功能可提供實用資訊，協助你發想後續問題，延續對話。

以下是提示「各州的使用者人數？」可能傳回的部分洞察資料範例：

  • 資料量高和低的區域一般摘要。例如：
    • 「根據提供的資料，加州、德州和俄亥俄州是業務營運的重點州別。」
    • 「英格蘭和中國特定地區 (安徽和廣東) 的業務活動顯著。」
    • 「根據資料，三重縣、秋田縣和岩手縣等部分都道府縣的業務量極少。」
  • 資料集變異性的評估結果。舉例來說：「資料顯示不同地點的營運規模各異。」

管理會話群組

你可以變更對話名稱、刪除對話，或從垃圾桶資料夾還原對話。

為對話命名

對話式數據分析會根據您的第一個問題和回覆，自動產生對話標題。如要變更產生的名稱，請按照下列步驟操作：

  1. 按一下會話群組頁面頂端的標題。
  2. 輸入新的對話名稱。
  3. 如要儲存變更，請點選頁面其他位置，或按下 Return 鍵 (Mac) 或 Enter 鍵 (PC)。

刪除對話

如要將對話移至垃圾桶，請開啟對話，然後按一下「移至垃圾桶」。

還原或永久刪除對話

如要從垃圾桶還原或永久刪除對話，請按照下列步驟操作：

  1. 在「對話數據分析」中，選取左側導覽面板中的「垃圾桶」，即可查看已移至垃圾桶的對話清單。
  2. 在「垃圾桶」部分，按一下要還原或永久刪除的對話名稱。
  3. 在「確定要這麼做嗎？」對話方塊中，選取下列其中一個選項：
    • 取消：取消動作。
    • 還原：還原對話。您可以在對話式數據分析的左側導覽選單中，透過「近期」部分存取對話。
    • 永久刪除：永久刪除對話。

搜尋對話

如要依標題搜尋特定對話，請按照下列步驟操作：

  1. 在「搜尋對話式數據分析」搜尋列中輸入搜尋查詢。輸入文字時，系統會顯示符合搜尋查詢的對話清單。
  2. 從搜尋結果中選取對話，即可開啟該對話。

已知限制

對話式數據分析有下列已知限制：

視覺化限制

對話式數據分析會運用 Vega-lite 生成對話圖表，並完全支援下列 Vega 圖表類型：

  • 折線圖 (一或多個數列)
  • 面積圖
  • 長條圖 (橫向、直向、堆疊)
  • 散布圖 (一或多個群組)
  • 圓餅圖

系統支援下列 Vega 圖表類型，但轉譯時可能會發生非預期行為：

  • 地圖
  • 熱視圖
  • 含有工具提示的圖表

系統不支援 Vega 目錄以外的圖表類型。如果圖表未在本節中指定，則視為不支援。

資料來源限制

  • 使用 Looker 資料來源時，請注意下列限制：
    • 對話式 Analytics 無法設定使用 LookML parameter 參數定義的篩選器限定欄位值。
    • 對話式 Analytics 每個查詢最多可傳回 5,000 個資料列。
  • BigQuery 資料來源有下列限制：
    • 一次只能與一個 BigQuery 資料表對話。如要與其他 BigQuery 資料表對話，或是與使用其他 BigQuery 資料表的資料代理對話，請開始新的對話。
    • 對話式數據分析不支援 BigQuery 的彈性資料欄名稱功能。
  • 如果資料來源已停用報表中的欄位編輯功能，對話式數據分析就無法正常運作，因為這項設定會導致對話式數據分析無法建立計算欄位。

問題限制

對話式數據分析支援可透過單一視覺化圖表回答的問題，例如：

  • 指標趨勢
  • 指標的各維度細目或分布
  • 一或多個維度的不重複值
  • 單一指標值
  • 按照指標呈現前幾名的維度值

對話式數據分析目前不支援只能透過下列複雜的視覺化類型回答的問題：

  • 預測
  • 進階統計分析，包括相關性和異常偵測

啟用程式碼解譯器後，即可解答更多進階問題，例如預測。

對話範例

以下範例對話顯示使用者如何以自然來回的方式與對話式數據分析互動。在這個範例中，使用者提出以下問題：「請繪製 2023 年熱飲和冰沙的每月銷售量，並標示出每種飲品的暢銷月份」。對話式數據分析會產生折線圖，顯示 2023 年熱飲和冰沙的每月銷售量，並標示出這兩類飲品的暢銷月份 (7 月)。

對話式 Analytics 聊天視窗，顯示 2023 年熱飲和冰沙的每月銷售額折線圖，並醒目顯示 7 月。 對話式 Analytics 聊天視窗，顯示 2023 年熱飲和冰沙的每月銷售額折線圖，並醒目顯示 7 月。s

如範例對話所示，對話式數據分析功能會解讀自然語言要求，包括使用「銷售」和「熱飲」等常見字詞的多部分問題，使用者不必指定確切的資料庫欄位名稱 (例如 Total monthly drink sales) 或定義篩選條件 (例如 type of beverage = hot)。對話式數據分析功能會說明主要發現、解釋推論過程，並提供包含文字和圖表 (如適用) 的答案。為鼓勵深入分析，對話式數據分析功能也可能會建議後續問題。

相關資源

  • 對話式數據分析總覽：對話式數據分析的到達網頁包含設定規定、已知限制、支援的問題類型等。

  • 建立資料代理並與之對話：您可以提供資料專屬的背景資訊和指令，自訂 AI 輔助的資料查詢代理，協助對話式數據分析生成更準確且符合情境的回覆。

  • 使用程式碼解譯器啟用進階數據分析：對話式數據分析中的程式碼解譯器會將自然語言問題轉換為 Python 程式碼，並執行該程式碼。相較於以標準 SQL 為基礎的查詢，程式碼解譯器使用 Python 進行的分析和視覺化作業更為複雜。