2）输入联想与模糊匹配
高质量的问答配置：
规则模型预读问题
模糊字段触发联想
二次确认命中精准
3）意图解析与调整
一键切换图表类型
开放图表生成规则
自由切换指标口径
调整过程结果更准
4）思路拆解与推荐问题
分析思路全透明
模糊语义好对齐
自动返回最优解
推荐问问次优解
5）多轮问答
记录上文连贯提问
替换维度问得出来
新增指标也能有数
6）归因分析与报告
异常发现又准又快
智能解释问题所在
自定义维度也支持
大模型帮你写报告
7）生成仪表板
一键生成仪表板
二次分析可编辑
团队共享与协作
业务分析能闭环
对话之间，数据不再高冷 ，“人人都是数据分析师”不再是一个空洞的口号
BI产品终极目标是“让人人都是数据分析师”，奔着这个目标 BI 产品持续演进，并发展出不同的产品形态，以满足不同场景的数据需求，有报表式 BI满足企业管理层固定看数的需求；自助式 BI满足业务分析师自助分析的需求；对话式 BI满足普通业务人员的即时查数与分析需求。
3. 优缺点
优点方面，首先是易用性强，自然语言交互加上简洁的界面，普通业务人员很快就能上手，不用专门培训很久。其次是功能全面，从数据处理、分析，到可视化、预测，该有的功能基本都有，能满足企业不同的数据分析需求。再者是智能性高，智能洞察和预测能给企业实实在在的建议，帮着做决策。还有就是数据安全有保障，用了多种安全技术，企业数据的安全和隐私不用担心。
缺点的话，就是处理一些特别复杂的数据分析任务时，可能需要技术人员做些配置和优化。不过好在产品一直在升级，这个问题正在慢慢解决，以后普通用户自己也能处理更复杂的任务。
4. 适用人群
FineChatBI 适合各种规模的企业和不同行业的用户。大企业能用它整合多个业务系统的数据，做全面的分析和决策支持；中小企业也能用，它的易用性和成本优势，能让企业很快实现数据驱动决策。不管是数据分析师、业务人员，还是管理人员，都能用它解决自己的数据分析需求，你懂我意思吗？不用再分角色找不同的工具了。
1. 产品介绍
Tableau 是一款挺有名的商业智能和数据分析工具，在全球用的人不少。它最让人熟知的是强大的可视化功能，能让用户很容易就把数据变成直观的图表和报表，哪怕是复杂的数据，也能弄得清清楚楚。
2. 功能特点
可视化功能确实很强，提供的可视化选项特别多，用户能做出各种复杂又好看的图表和报表。而且支持互动操作，点一点、筛选一下，就能深入看数据的细节，不用重新做图。
数据连接和整合方面，它能连很多种数据源，数据库、电子表格、云服务这些都能接，还能对数据做整合和清洗，不用再手动处理半天数据格式。
协作功能也不错，团队里多个人能一起共享、编辑分析项目，方便大家沟通讨论，不用再来回传文件，改一次发一次了。
3. 优缺点
优点很明显，可视化效果确实出色，一眼就能看懂数据想说什么；操作相对简单，上手不算难；社区资源也多，遇到问题去社区里搜一搜，往往能找到解决办法，用户之间还能交流经验。
缺点的话，价格相对较高，对一些小企业来说，成本压力可能有点大；而且在数据处理和分析的深度上，跟一些专门做深度分析的工具比，还是差点意思，复杂的预测和挖掘可能不太够用。
4. 适用人群
Tableau 适合那些对可视化要求高的企业和用户，尤其是市场、销售、财务这些部门的业务人员，他们经常需要做汇报、展示数据，用它做出来的图表既清楚又好看。数据分析师也能用它快速展示分析结果，不用在画图上花太多时间。
1. 产品介绍
PowerBI 是微软出的商业智能工具，它跟微软的 Office 套件结合得特别紧，能很方便地跟 Excel 这些软件交换数据。如果企业本来就常用微软的产品，用它会觉得很顺手，不用重新适应新环境。
2. 功能特点
集成性好是它的一大优势，跟 Excel、SharePoint 这些微软产品能无缝衔接，用户可以在自己熟悉的环境里做数据分析，比如从 Excel 里导数据，分析完直接放进 Word 汇报里，特别方便。
它还有很多模板和可视化组件，用户不用自己从零开始做报表，用模板改一改就行，能快速做出专业的报表和仪表盘。
云端服务也不错，支持在云上部署，用户不管在哪，用浏览器就能访问和分析数据，不用非得在公司电脑上操作，出差的时候也能随时看数据。
3. 优缺点
优点方面，跟微软生态的集成度高，用惯了微软产品的人几乎不用学就能上手；价格相对亲民，中小企业也能负担得起；而且有微软的技术支持和更新保障，不用担心产品没人维护，出了问题也能找到人解决。
缺点的话，处理大规模数据时，性能可能会受点影响，数据太多的话，分析起来会有点卡；另外，做复杂的数据分析模型时，需要一定的技术能力，普通业务人员可能搞不定，得请分析师帮忙。
4. 适用人群
PowerBI 最适合那些用微软产品比较多的企业和用户，尤其是已经在用 Office 套件的企业，用它能省不少事。不管是业务人员日常看数据，还是数据分析师做分析，或者管理人员看报表，都能用得上，兼容性很强。
1. 产品介绍
QlikView 是一款以关联式数据发现为核心的数据分析工具，它的特点是能让用户通过直观的界面自己探索和分析数据，不用等着别人给结果，想怎么看就怎么看。
2. 功能特点
关联式数据发现是它的核心功能，能自动把不同数据源里的数据关联起来，用户一点击某个数据，相关的其他数据会自动显示，很容易就能发现数据之间的关系和模式，不用自己手动找关联。
交互式分析体验也很好，用户可以通过点击、拖动这些简单操作深入挖数据，比如看到某个地区销量高，点一下就能看到这个地区的客户特征、购买习惯，一步步往下钻，直到找到原因。
自定义报表功能也支持，用户能根据自己的需求做报表和仪表盘，满足个性化的分析需求，不用受固定模板的限制。
3. 优缺点
优点很突出，关联式数据发现功能确实强，能帮用户找到藏得很深的数据关系，这是很多工具比不了的；交互式分析体验也不错，用户能自由探索数据，不用被固定的流程限制。
缺点的话，学习曲线有点陡，刚开始用的时候可能觉得有点难，得花点时间才能熟练掌握关联式数据发现和交互式分析的用法；而且处理大规模数据时，性能可能会下降，数据太多的话，操作起来会变慢。
4. 适用人群
QlikView 适合那些对数据关联分析要求高的企业和用户，比如金融、电信这些行业的数据分析人员，他们经常需要找数据之间的隐藏关系，用它就很合适。另外，需要深入探索数据、挖掘深层问题的专业人员，也能用它发挥价值。
1. 产品介绍
Looker 是一款基于云的数据分析平台，它特别强调数据的自助分析和共享，意思就是让业务人员自己就能分析数据，不用事事找数据团队，还能方便地跟同事共享结果。
2. 功能特点
自助式分析是它的重点，业务人员自己就能上手做分析，不用学复杂的代码，它有简单易懂的查询语言和可视化界面，想查什么数据、怎么分析，自己操作就行，不用等数据分析师排期。
数据建模功能也不错，用户能自己对数据建模，定义业务逻辑，比如什么是“活跃客户”，怎么算“复购率”，这样分析出来的结果更符合业务实际，不用迁就技术人员的定义。
数据共享和协作也做得好，分析结果和报表能直接共享给团队成员，大家能在上面评论、讨论，不用再发邮件来回传，协作效率高很多。
3. 优缺点
优点方面，自助式分析功能确实能提高业务人员的效率，不用再等别人，自己想要的数据自己就能拿到；数据建模和共享功能也方便团队协作，大家用的是同一个逻辑、同一套数据，讨论起来不会有分歧。
缺点的话，价格相对较高，预算有限的企业可能会觉得有点压力；而且处理复杂数据结构时，可能需要技术支持，普通用户自己搞不定，还是得找技术人员帮忙调整。
4. 适用人群
Looker 适合那些注重数据自助分析和团队协作的企业，尤其是互联网、科技这些节奏快的行业，业务人员需要快速拿到数据、快速决策，用它就很合适。不管是业务人员自己分析，还是数据分析师做深入研究，或者管理人员看团队共享的报表，都能用得上。
1. 产品介绍
Domo 是一款云端的商业智能和数据分析平台，主打的是一站式数据分析解决方案，用户不用在多个工具之间切换，在一个平台上就能把数据相关的事全做完。
2. 功能特点
一站式平台是它的核心，数据连接、清洗、分析、可视化这些功能全集成在一起了，用户从拿到数据到做出报表，不用换工具，省了不少时间和精力，效率很高。
实时数据处理功能也不错，能接入实时数据并处理，用户随时能看到最新的分析结果，比如销售数据实时更新，管理层能随时知道当天的销售情况，不用等第二天的报表。
它还有移动应用，用户能在手机、平板上随时随地访问和分析数据，出差、开会的时候，不用带电脑也能看数据、做决策，很方便。
3. 优缺点
优点很明显，一站式平台用起来方便，不用记多个工具的操作方法，一套流程走下来就行；实时数据处理功能适合那些对数据及时性要求高的企业，能帮着快速响应市场变化。
缺点的话，定制化能力相对弱一些，企业有特殊需求的时候，可能很难完全满足，得迁就平台的现有功能；价格也比较高，对小企业来说成本压力有点大。
4. 适用人群
Domo 适合那些需要实时数据分析和一站式解决方案的企业，比如金融、零售这些行业，市场变化快，需要随时掌握最新数据，用它能及时做出调整。企业的高层管理人员、业务人员，还有数据分析师，都能在上面找到自己需要的功能。
Q：如何选择适合自己企业的 AI 数据分析工具？
A：选工具得考虑好几方面。首先得想清楚企业的业务需求，是就想做简单的可视化报表，还是需要复杂的数据挖掘和预测？这决定了工具得有哪些功能。然后看易用性，普通业务人员能不能轻松上手，总不能买个工具回来没人会用，还得专门招人吧？
再就是看工具的功能特点，能不能满足企业的特殊需求，比如需要实时数据，那 Domo 可能更合适；注重关联分析，QlikView 就不错。另外，价格、数据安全、技术支持这些也得考虑，毕竟工具是要长期用的，后续服务跟不上很麻烦。我一直强调，别盲目跟风选最火的，适合自己业务的才是最好的。
Q：这些 AI 数据分析工具的学习成本高吗？
A：不一样的工具，学习成本差别挺大的。像 FineChatBI 有自然语言交互，界面也简单，普通业务人员简单培训一下就能上手，学习成本不高。但 QlikView 就不一样了，它的关联式数据发现逻辑跟平常操作不太一样，初学者可能得花点时间琢磨，学习曲线陡一些。
不过现在很多工具都有详细的文档、教程，还有用户社区，遇到问题搜一搜、问一问，总能找到办法，能帮着降低学习成本。实在不行，找厂商要培训服务也行，花点时间学一学，后面用起来就顺了。你懂我意思吗？学习成本虽然有，但只要选对了工具，花点时间是值得的。
Q：这些工具在处理大规模数据时性能如何？
A：处理大规模数据的性能，不同工具表现不一样。Tableau 可视化做得好，但数据量特别大的时候，尤其是做复杂计算，可能会有点卡，性能受影响。FineChatBI 一直在优化数据处理的算法和架构，大规模数据处理起来也比较稳，不会太卡顿。
Domo 支持实时数据处理，在大规模实时数据方面有优势，但也得看企业具体的数据量，数据太多超过它的承载能力，也会变慢。所以用过来人的经验告诉你，选工具前最好拿企业自己的实际数据测一测，看看性能能不能满足日常需求，别只看介绍。
总的来说，这些工具各有各的优势和不足，企业得根据自己的业务需求、预算、技术能力来选。
