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数据分析与报表问数

帆软、观远、Quick BI 都能用中文提问直接出数和图，三家都不公布准确率。学术基准里最好的系统离人类水平还差十个百分点以上，而且基准自己的标注也有错。

3 / 5步值得交给 AI3条实际情况7条来源2026-09-15数据截至
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哪一步交给 AI

本站按官方说明与独立测试归纳

  1. 交给 AI 值已配置好指标的简单查询某月某区域销售额这类常规取数
  2. 交给 AI 值查询结果自动出图、切换图表帆软、Quick BI 官方文档
  3. 交给 AI 值在上一个结果上加筛选、换维度Quick BI 支持多轮对话
  4. 人来定口径没定义的指标销售额含不含退货，模型无从得知
  5. 人来定跨多表的复杂分析、进经营会的数字表越复杂出错率越高，要和固定报表对一次
本站归纳，依据见下方各区块与来源清单 · 2026-09-15
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官方说

厂商官方页面与文档的原话

  • 帆软 FineChatBI用 Text2DSL 把自然语言转成可控的指令，避免大模型黑盒；平均查询时间缩短 20 倍是厂商自述
  • 观远问数 Agent基于大模型的数据问答产品；减少 80% 以上常规取数需求是厂商自述，准确率官方未说明
  • 阿里云 Quick BI 智能小Q先建数据集、做问数配置才能用，是增购模块；官方文档教用户加时间限制、用「分别」「总计」避免歧义
厂商官方页面与文档 · 2026-09-15
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实际上

独立测试、监管文件与具名案例

榜首系统离人类还差 11 个百分点BIRD 真实数据库基准：人类代理水平执行准确率 92.96%，2026 年公开测试集榜首约 81.95%。数字为第三方研究日志转述，榜单原文未采集。
基准本身标注有错CIDR 2026 论文指出 text-to-SQL 基准标注存在大量错误，重新评估后各系统相对成绩变化 −3% 到 31%，排名最多变动三位。
厂商在教您规避歧义Quick BI 官方写提问建议，说明「各区域上月销售」是分别列还是总计，模型真的会猜。
具名企业公开披露的问数出错案例，未见 3 条以上可核记录。出处见来源清单 · 2026-09-15
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怎么用好

本站建议

必须人来把关

  • 上线前把销售额、毛利、活跃用户等核心指标的定义写进数据集或指标库
  • 先覆盖一线最常问的 20 个问题，逐个和现有报表对齐再扩大
  • 进经营会议、对外披露的数字和固定报表对一次

工具怎么选

  • · 已用帆软、观远、Quick BI 的，开它自带的问数模块，口径跟着数据集走
  • · 优先选能展示所用指标、筛选条件或生成语句的产品与设置
  • · 看不到查询逻辑的数字不进汇报
一组坏写法 vs 好写法示例为本站编写⌄
坏写法上个月卖得怎么样？
好写法2026 年 8 月 1 日至 31 日，华东、华南两个区域分别的销售额（含税、已扣退货），按周列出，并给出总计。

依据阿里云 Quick BI 官方提问建议：加时间限制，用「分别」「总计」避免歧义

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没采到的

照三态写清楚

  • · 三家问数产品的独立准确率测试 —— 未采集
  • · BIRD 官方榜单原文 —— 未采集，目前是第三方转述
  • · 帆软、观远问数模块和 Quick BI 智能小Q 的价格 —— 未采集
  • · 三家是否展示生成的查询语句 —— 未采集
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来源清单

7 条，官方文档、监管文件、论文与媒体报道

逐条摊开，每条附原文链接⌄

您该怎么办

先把「人来定」那几步圈出来，其余的交给 AI 出初稿。上线前把销售额、毛利、活跃用户等核心指标的定义写进数据集或指标库，这一条不要省。

其他场景见分场景用法；活量大、自己搭不起来，可以去人工援助留个需求。