概述
对话式分析又称为NLA、自然语言分析、自然语言查询，本文档旨在指导Smartbi AIChat用户写出意图明确、语义清晰的问句，帮助用户快速精准的获取到想要的数据。用户写出意图明确、语义清晰的问句，能够帮助Smartbi AIChat精准的理解问句，从而得到想要的数据。
数据分析查询常用词
在通常的分析场景中，我们会通过各种维度去查询数据，或者通过时间计算查询指标的同环比增长等情况，亦或是希望图表结合的方式呈现数据，下表是我们总结归纳的可满足大部分使用场景的查询常用词，接下来我们将一一为您例举示例。
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进行实体罗列的时候需要包含维度和指标，否则无结果反馈。以下是罗列合同相关实体，包括合同名称、行业名称、商机类型、合同类型、合同金额
以下是错误示例，罗列的实体中仅包含维度不包含指标，此时是无结果返回的。
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各省份的销售额、中位数、平均值、最大值、最小值、方差
时间智能
海尔2024年上半年各月份销售额 广东省2024年上半年各月份销售额 、同期值、同比、前期值、环比
用双Y图展示，柱图展示销售额 、同期值、前期值；线图展示同比、环比
// TODO 补充联系上文提问的说明在本示例中我们可以发现：两个问句是有连贯的，第一个问句的结果是第二个问句的基础，也就是说当我们在向AIChat提问题的时候可以直接基于同一个分析需求进行拓展延伸。
条件的逻辑组合
金融行业销售额大于100万并且制造业小于50万的城市
金融行业销售额大于100万或者制造业小于50万的城市
TOPN
今年每个区域销售额最高的三个品牌
生成计算度量
单位面积营业额等于销售额除以营业面积；各商店的单位面积营业额合同均价等于合同金额除以合同个数；各省份的合同均价，保留两位小数
在珠海海韵和广州潮流汇销售额之和大于20万的客户广州和深圳销售额之和大于50万的行业
增加两列：珠海海韵销售额， 广州潮流汇销售额增加两列：广州销售额， 深圳销售额
生成分组字段
将品牌按销售额分组，分组为：600万以上，300万到6百万，3百万以下，显示各分组的销售额，以及各分组包含的品牌将去年的销售额按行业分组，分组为：300万以上、200万到300万、100万到200万、100万以下，显示个分组销售额以及各分组包含的行业
对全部、所有的理解
洛杉矶的客户在各商店的销售额；显示所有商店名称，没有销售额显示成0广州分部在金融行业的销售额；显示所有销售名称，没有销售额的显示0
2024年7月1日-7日，每天都有销售额的品牌，线图2022年上半年每月都有销售额的分部，线图显示
Y轴使用对数轴
中英文实体模糊匹配
哪些活动只采用了TV作为媒体，活动费用？有哪些是采购自助分析的合同，合同金额多少
媒体类型中同时包含广播和电视的活动有哪些？按活动排序
连续增长
销售额连续5个月增长的品牌有哪些？销售额连续5个月增长的行业有哪些？
请列出他们分别是哪几个月出现了连续增长
归因
看一下2022年各月销售额同比情况，并作图
看一下去年各月销售额同比情况，并作图为什么2022年5月合同金额同比大幅下降
为什么2023年10月合同金额同比大幅下降
同时，若是想让AI直观的给出结论，我们可以使用【AI数据解释】，让AI全面分析问题后告诉我们造成这个结果的原因以及对此有什么建议。
趋势预测
2023至今各月的合同金额通常，我们在做趋势预测的时候需要有前置条件，即要先查询一个时间范围的结果，然后基于这个时间范围做预测分析，不过这里我们需要注意的是为了确保预测结果的相对准确，尽可能预测的时间不要超过3个月。
示例问句：2021年到2023年各月的销售额并预测未来3个月的销售额。
预测未来3个月合同金额趋势
更多新发现，期待您的探索~
