「對話式數據分析」採用 Gemini for Google Cloud 技術，可讓您透過直覺的對話介面，以一般自然語言提問來調查資料。
本頁面說明如何在 Looker (Google Cloud Core) 和 Looker (原始) 執行個體中使用 Conversational Analytics 介面，執行下列工作：
瞭解 Gemini for Google Cloud 如何使用您的資料。
前往對話式數據分析
您可以透過下列方式存取 Looker 的對話式數據分析：
。與探索或資料代理發起對話
您對資料集提出的問題會依對話整理。您可以使用對話式數據分析「進行對話」，您可以針對單一探索提出資料相關問題，或一次向對話式 Analytics 資料代理提出最多五個探索的問題。將工作分成多個對話，有助於整理詢問內容。如要建立新對話，請按照下列步驟操作：
- 前往「對話」頁面。
選擇下列其中一個選項，即可開始對話：
對話的預設名稱為「未命名」。在對話中提出第一個問題後，對話式數據分析會根據您的問題和回覆，自動產生對話標題。如要變更系統產生的名稱，請按一下會話群組頁面頂端的標題，然後輸入新的對話名稱。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)。
建立對話後，即可在對話中的「提出問題」欄位提問。你可以從「近期對話」部分返回對話。
從 Looker 探索發起對話
你也可以直接與 Looker 探索展開對話。如要開始對話，請前往「探索」並選取「開始對話」。
詢問有關 Looker 資料的問題
開始新對話時，對話式數據分析會建議一些起始問題。問題不必採用特定格式或語法，不過，這些欄位必須與您選取的「探索」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，如要取消對話式數據分析的回覆，請按一下「停止回覆」圖示 。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.
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，如要取消對話式數據分析的回覆，請按一下「停止回覆」圖示 。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.
如需可詢問的問題類型相關指引，請參閱「問題限制」。
選取問題模式
提問時，你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」描述為快速回答問題，「思考型」則描述為解決複雜問題。對話式數據分析預設為「思考」問題模式。在任何多輪對話中，對話式數據分析都會維持相同的問題模式，除非您手動變更。
快速模式
在快速模式下提問時，對話式分析會嘗試將自然語言查詢直接對應至 LookML 模型中定義的 LookML 參數，這些模型是您對話探索的基礎。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內容。
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。
如果查詢要求從資料中取得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，這類要求需要的不只是直接 LookML 查詢。在此模式下，代理程式會「規劃」做法，決定要使用哪些工具，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您的問題，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」。
釐清問題
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。
對話中繼資料
與探索或資料代理程式對話時，可收合的「資料」面板會顯示對話使用的 Looker 探索名稱。「資料」面板也提供下列選項：
- 「查看欄位」：與探索聊天時，按一下「查看欄位」，即可在新瀏覽器視窗中查看探索。
- 編輯代理程式：與資料代理程式對話時，按一下「編輯代理程式」，即可編輯資料代理程式的詳細資料。
- 「新對話」：與目前對話使用的 Looker 探索展開新對話。
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。
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：
- 將游標懸停在最近的問題上，然後按一下 「刪除訊息」。
- 在「要永久刪除這則訊息嗎？」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。如要以探索形式開啟查詢結果，請在查詢結果中點按「在探索中開啟」。
除了這項查詢回應，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
如果您使用「思考」模式提問，即可查看對話式數據分析如何推論您的查詢。如要查看推論過程，請展開「顯示推論過程」選項。如要隱藏推論，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，然後使用查詢中的關鍵字，從對話相關聯資料集的語意層推斷相關維度、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」後，對話式分析會以純文字顯示解讀查詢的步驟。說明中也會顯示對話式數據分析思考查詢內容的時間長度。
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
如要瞭解對話式數據分析如何得出答案或建立視覺化圖表，請按一下查詢結果中的「這是如何計算出來的？」。
按一下「計算方式」，對話式數據分析會顯示「文字」部分。「文字」部分會以純文字說明對話式數據分析得出指定答案的步驟。這份說明會列出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。
如果 Looker 管理員已為對話式數據分析資料代理啟用「程式碼解譯器」，方法是開啟「進階分析」選項，則「程式碼」分頁會顯示任何進階查詢額外生成的 Python 程式碼。
管理會話群組
對話會依標題列在「最近」部分。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。
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
如要還原或永久刪除垃圾桶中的對話，請按照下列步驟操作：
- 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。
- 在「垃圾桶」部分，按一下要還原或永久刪除的對話名稱。
在「確定要繼續嗎？」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。您可以在對話內容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。
已知限制
對話式數據分析有下列已知限制。
圖表限制
對話式數據分析會運用 Vega-lite 生成對話圖表。系統完全支援下列 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，但算繪時可能會發生非預期的行為：
- 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
對話式數據分析有下列資料來源限制：
- 如果是 Looker 資料，對話式數據分析每個查詢最多可傳回 5,000 列。
- 如果篩選器限定欄位是使用 LookML
parameter或filter參數定義，對話式分析就無法設定該欄位的值。
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圖表類型回答的問題：
- 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
下列對話範例顯示使用者如何以自然流暢的方式與 Conversational Analytics 互動。在本例中，使用者提出以下問題：「請繪製 2023 年熱飲與冰沙的每月銷售量，並標示出每種飲品的暢銷月份。」對話式數據分析會生成折線圖，顯示 2023 年熱飲和冰沙的每月銷售量，並標示出這兩個類別的銷售量最高月份 (7 月)。
s
如這段範例對話所示，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，並提供包含文字的答案，以及適用的圖表。為鼓勵深入分析，對話式數據分析也可能會建議後續問題。
相關資源
Looker 對話式數據分析總覽：對話式數據分析的到達網頁，列出主要功能，並連結至所有對話式數據分析文件。
建立及管理資料代理：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。
在 Looker 中設定對話式數據分析的最佳做法：策略和最佳做法，可協助 Looker 管理員和 LookML 開發人員順利設定及最佳化對話式數據分析。
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。