人工智能的发展极大地降低了数据分析的门槛。随着AI大模型的不断演进，问答式BI应运而生。用户通过对话的方式就可以快速访问数据并得出相应结论，实现自动数据分析。人工智能的发展极大地降低了业务人员处理数据的难度，提升了业务指标查询和数据分析的效率。

在人工智能技术的基础上，帆软部署智能问答BI产品——FineChatBI。用户可以通过对话模式快速查询和分析，并根据需要选定主题和数据模型，FineChatBI将生成直观的图表来展示数据分析结果。

人工智能（AI）极大地增强了数据分析的能力，使其变得更加高效和深入。AI能够自动化数据分析流程，快速处理和分析大量数据，提高工作效率。AI在数据分析中的应用还体现在模式识别、预测分析和决策支持方面，它能够识别数据中的复杂模式，预测未来趋势，并提供决策支持。此外，AI还能进行个性化分析，满足不同用户的需求。通过持续学习和优化，AI在数据分析领域的应用将更加广泛，推动数据分析技术的发展和创新。总之，人工智能对数据分析的意义重大，它不仅提高了数据分析的效率和准确性，还拓展了数据分析的应用范围和深度。

下面就聊聊具体分析步骤：

1.定义数据源

FineChatBI建立在FineBI的基础上，利用主题模型来定义数据源。用户可以根据需要分析的问题，自由选择和切换主题和模型。系统会根据用户的选择，提供高质量的数据和可靠的问答服务。

2.提问与调整

用户可以通过自然语言提问，FineChatBI会自动生成相应的业务分析图表。用户还可以自定义图表生成规则，以适应在问答过程中对指标口径的即时调整。

3.问答思路拆解与模糊字段匹配

FineChatBI会解析意图不明确的问题，通过模型匹配相似问题，生成分析思路和可视化组件。用户可以分析这些思路，判断是否满足需求，如果不满意，可以选择推荐的类似问题进行提问。

如果用户输入的问题中包含模糊或不确定的字段，系统会触发联想匹配功能，列出可能的字段枚举值供用户确认，从而提高问答的精确度。

4.归因分析

FineChatBI支持对多维度问题进行归因分析，帮助用户找到关键影响因素。用户可以通过点击指标值，针对性地分析影响该指标的重要因素，提高分析效率。

5.明细下钻

对需要深入理解分析的数据，可以在问答过程中，通过点击图表上的数据点，选择维度进行深入分析。归因分析后，也可以针对不同维度进行明细下钻。

6.多轮问答

FineChatBI支持在问答中不断进行分析，帮助用户逐步明晰数据分析结果。通过连续的问答，用户可以逐步获得数据分析思路，逐步揭示分析结果。

7.预测问法

对于复杂数据，FineChatBI支持通过折线图进行预算，帮助业务人员预测未来趋势。历史数据越多，预测的准确率越高。

8.生成仪表板

问答过程中生成的可视化组件可以直接保存为仪表板，便于后续深入分析或展示分析内容。

通过上述步骤，FineChatBI基于人工智能技术，辅助用户进行自动式数据分析，为用户提供更加高效、直观且智能的数据分析体验。