對話式數據分析功能由 Gemini for Google Cloud 支援，可讓您透過直覺的對話介面，以對話式語言提問來調查資料。對話式數據分析提供多種與資料「對話」的方式。使用對話式數據分析功能探索資料時，您可以在對話中詢問單一探索的相關問題，也可以建立探索資料代理，一次與最多五個探索進行對話。您也可以使用其他使用者建立並與您共用的「探索」資料代理程式。
本頁說明如何使用對話式數據分析與探索資料互動。涵蓋下列主題：
瞭解 Gemini for Google Cloud 如何使用您的資料。
事前準備
如要使用對話式數據分析與「探索」資料互動，請先確認Looker 執行個體的設定和需求符合規定，且您已獲得適當的權限，可執行本頁面所述工作。
與單一探索對話
如要透過單一「探索」開始對話 (在對話介面中，以一般自然語言提出有關資料的問題並獲得解答)，請按照下列步驟操作：
前往對話式數據分析介面。
對話的預設名稱為「未命名」。在對話中提出第一個問題後，對話式數據分析就會根據問題和回覆自動生成對話標題。如要變更系統生成的名稱，請按一下對話頁面頂端的標題，然後輸入新的對話名稱。如要儲存變更，請點選頁面上的其他位置，或按下 Return 鍵 (Mac) 或 Enter 鍵 (PC)。
。選取「探索」分頁，然後選取要查詢的探索項目。建立對話後，您可以在對話中的「提出問題」 欄位中提問。你可以從「近期對話」部分返回對話。
與現有資料代理程式展開對話，查詢「探索」
資料代理程式會根據資料的特定情境和指示進行自訂，您可以與您建立或其他使用者與您共用的現有資料代理程式展開對話。如要與已連結最多五個 Looker 探索的現有資料代理展開對話，請按照下列步驟操作：
前往對話式數據分析介面。
對話的預設名稱為「未命名」。在對話中提出第一個問題後，對話式數據分析就會根據問題和回覆自動生成對話標題。如要變更系統生成的名稱，請按一下對話頁面頂端的標題，然後輸入新的對話名稱。如要儲存變更，請點選頁面上的其他位置，或按下 Return 鍵 (Mac) 或 Enter 鍵 (PC)。
建立對話後，您可以在對話中的「提出問題」 欄位中提問。你可以從「近期對話」部分返回對話。
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開場問題。問題不必採用特定格式或語法，不過，這些欄位必須與所選的「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」。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「快捷」和「思考型」。使用者介面將「快速」描述為「快速取得解答」，「思考型」則描述為「輕鬆解決高度複雜問題」。對話式數據分析預設為思考型問題模式。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，對話式數據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，這些模型是您對話的「探索」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
思考型模式適用於較複雜的數據分析要求，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。測試代理時，這個模式也特別有幫助，可瞭解代理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要求您說明哪個欄位最適合用於處理查詢。
多轉折對話
在後續對話中，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要求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」：與探索對話時，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，請按一下查詢結果中的「在探索中開啟」。
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
如果您使用「思考型」模式提問，即可查看對話式數據分析如何推論您的查詢內容。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「顯示推理過程」後，對話式數據分析會以純文字說明解讀查詢的步驟。說明中也會列出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，其中可能包括要求您釐清查詢內容。
瞭解答案的計算方式
如要查看對話式數據分析如何得出答案或建立視覺化效果，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特定答案的步驟。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。
如果資料代理程式支援進階數據分析，系統會在「程式碼」分頁中，顯示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「近期記錄」專區。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
如要從垃圾桶還原或永久刪除對話，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，前往「近期對話」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
對話式數據分析有下列資料來源限制：
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圖表回答的問題：
- 預測
- 進階統計分析，包括相關性和異常偵測
啟用進階分析後，即可回答進階問題，例如預測。
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，列出主要功能連結，並提供所有對話式數據分析文件。
建立及管理 Explore 資料代理：您可以自訂 AI 輔助的資料查詢代理，提供 Explore 資料專屬的背景資訊和指示，協助對話式數據分析生成更準確且符合情境的回覆。
使用資訊主頁代理程式查詢資訊主頁：使用資訊主頁資料代理程式與 Looker 資訊主頁對話。
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。
啟用進階數據分析：對話式數據分析中的進階數據分析功能會將自然語言問題轉換為 Python 程式碼，並執行該程式碼。與標準 SQL 查詢相比，進階分析功能使用 Python，因此可進行更複雜的分析和視覺化。