常见问题

请参阅以下您可能遇到的问题以及避免这些问题的最佳做法。

问题背景太复杂，难以处理

当您向自动答复提交问题时，有可能在返回答案之前达到数据输入限制。如果发生这种情况，您会收到以下响应：仪表板定义太大，无法使用自动，请在重试之前优化数据集和仪表板。

有多种因素会影响问题的权重：

• 仪表板、仪表板页面或数据集中的对象数量。

• 语义图的名称。对象名称中的单词数量会影响问题的复杂性。

最佳实践

• 作者应该在发布之前检查自动应答的功能和性能，并考虑用户会问的常见业务案例和典型问题。

• 作者应该通过审查、降低复杂性和内容密度来简化自动答案的数据集。作者应该采用清晰的命名约定并创建数据集的更轻版本，以增强用户使用自动答案的可用性。

• 用户可以将问题的范围限制在页面上显示的内容内。

多个问题

如果您在一个问题中向自动答案提出多个问题，则答案可能只回答一个问题、部分回答两个问题或误解该问题。

例如，如果您问“哪家商店的收入最高，哪个产品类别的利润率最低？”，自动答案可能会准确地识别出收入最高的商店，但可能无法解决利润率问题。

最佳实践

避免在一个问题中提出多个问题。每次只关注一个问题，问题越具体，结果越准确。

回答不可聚合的值

即使您使用准确表述的问题，有时仍会遇到自动答案的意外回应。这通常是由于某些度量定义和聚合函数而发生的。当指标不是为动态聚合而设计的并且被查询时，最终的计算可能会导致误导性、错误或空值。例如，当查询某个指标（如年度人口数据）而没有指定必要的维度（例如年份）时，可能会出现随时间推移的数据不准确的聚合。

例如，如果问题没有考虑年份，自动答案的答复将产生偏差的结果，并将数据集中所有年份的人口值相加。下图左侧显示正确值，右侧显示错误值：

最佳实践

为了准确响应包含不可聚合值的查询，请使用基于以下各项的非聚合指标：Strategy仪表板中的项目模式。库存计算等非汇总指标在零售垂直行业或银行业中很普遍。在由项目模式支持的应用程序中，自动答案会在正确的聚合级别处理指标，并尊重定义的不可聚合设置，以提供可靠和准确的答案。

例如，如果您问“2020 年 12 月，Discman 的期末库存水平是多少？”，自动答案将正确提供月末库存，而无需汇总前几个月的库存。