応答構造

応答を理解する

自動ダッシュボードは、自然言語のテキストと関連するビジュアリゼーションで構成される回答を提供します。チャットボットはビジュアリゼーション タイプグリッド、縦、横、クラスター化された棒グラフ、円グラフ、線グラフ、KPI、ヒートマップ、マップボックス、バブル グラフ、主要ドライバー分析、傾向および予測分析用のインサイト線グラフを含みます。自動ダッシュボードは、要求された分析と回答の行数に基づいて適切なビジュアリゼーション タイプをインテリジェントに選択することで、インサイトの可読性と可読性を高めます。例えば、ランキング分析は横棒グラフを使用、傾向分析は線グラフ、コンボ グラフまたは領域グラフを使用、異常/相関関係はバブル グラフを使用、位置ベースの分析はマップボックスを使用、配布分析は円グラフまたはヒート マップを使用、および説明統計はデフォルトで使用されます棒グラフに切り替えますまた、ユーザーは希望するビジュアリゼーション タイプを明示的に指定できます。入力パラメーターがそのビジュアリゼーションに必要な条件に合っていれば、自動回答はそれを生成します。

ビジュアリゼーション タイプが [自動] によって選択される方法の詳細は、質問構成のベスト プラクティス。

応答には、ナビゲーション パネルが付いています。このパネルは、マウスを持って行けば左下に表示されます。以下を行うことができます。

• 解釈の要求
• ビジュアリゼーションをページに追加

自動ダッシュボードで質問をする場合、数値データの正確さに加えて、同じクエリに対するナラティブ タイプやビジュアリゼーション タイプの違いにお気付きでしょうか。たとえば、「収益が一貫して改善された店舗は?」というクエリを実行します概要は毎回わずかに異なる可能性がありますが、店舗のリストは一貫しています。この変化は、大言語モデル (LLM) が非決定的な性質により生じたものです。このモデルは、質問をするたびに、アプローチを多少変更してでも、最も関連性のある正確な回答を提供することを目的としています。