Tableau Agent 最佳实践指南，助你提升对话式 AI 的准确性和有效性

随着处理的数据量增加以及用户的持续反馈，Tableau Agent 的准确性和功能将不断增强。

关注 Tableau AI 的小伙伴都知道，Tableau Agent 专为初学者设计，通过值得信赖的对话式体验，帮助他们更快速地整理、探索和可视化数据。

凭借生成式 AI 和统计分析能力，Tableau Agent 能理解你的数据背景，指导你加速数据准备、优化数据资产管理、以及在 Tableau Cloud 的 Web 创作中进行可视化创建和深度数据探索。

但你可能不知道的是，Tableau Agent 的关键优势在于先进 AI 与人工监督的协同作用。这意味着，每一个问题或操作建议在被采纳之前都会经过你来审核，以确保其准确性。

那么，如何最大化 Tableau Agent 的价值，让其成为能够满足各项分析需求的最佳拍档？接下来，不妨跟随我们学习一些使用技巧，以便进一步增强 AI 分析助手的能力吧~

Tableau Agent 最佳实践指南

无论是准备数据源，还是进行数据探索，通过遵循这些最佳实践，你可以确保每一步都得到有效的帮助。

Tips 1：确保数据已得到充分整理

在使用 Tableau Agent 时，精心整理的数据和清晰定义的结构可大大提高 AI 响应的准确性。所以，你最好隐藏不必要的字段，添加清晰的标签和字段描述，并为字段设置正确的数据类型，这些操作都能有效辅助 Tableau Agent 提供更深入的见解。

以下图为例，数据中有“年份”字段，你希望进行基于年份的时间分析，请确保该字段设置为日期类型，而不是整数。此外，不同行业可能对指标或同义词的定义不同，如果有特殊定义，建议在字段描述中明确指出。

Tips 2：给出明确、清晰的指令

Tableau Agent 以操作为导向，会尽快尝试理解用户意图。因此，当与它交流并进行操作时，请尽量明确问题指令。虽然你不必提及具体的字段名称，但是要清楚表达你的意图。

例如，不要告诉它“按州对销售额进行排名”，而是明确表达你是否希望 Tableau Agent 创建一个计算字段来计算排名，或按销售额大小呈现州排名的可视化效果。

Tips 3：将复杂的分析目标进行拆解

目前，Tableau Agent 无法在一个步骤中更新数据模型并生成可视化。为了获得最佳结果，请将需要多个步骤进行查询的任务分解为单独的动作，即化繁为简。这种方法不仅能够提高准确性，也增强了 Tableau Agent 提供相关见解的能力。

要最大限度地发挥 AI 的优势，你要了解当前的 Tableau Agent 功能并相应调整查询。

例如，如果你想分析“利润率”，但数据中只有“总收入”和“成本”字段，请分解为两步：

接下来，如果你想分析过去一年里利润增长最快的产品子类，请分两步进行：

Tips 4：管理会话中的历史问询

在对话过程中，Tableau Agent 会记住你提出的前几个问题和命令（当前限制约为 32,000 字符）。如果你想从头开始分析且不受之前问询的影响，请在新的工作表上开始分析，以便开启新的 Tableau Agent 会话。

以下方视频为例，如果你之前一直向 Tableau Agent 询问销售数据的相关问题，但现在想要分析营销数据，不希望受到销售问题的影响，请创建一个新工作表后再继续查询。如此，就可以确保 Tableau Agent 不会带入任何与销售分析相关的信息。

Tips 5：简化度量以进行渲染

在日常分析中，我们通常会遇到热门产品、最佳销售或最大季度等计算极值的情况。面对这种需求，AI 有时难以判断“热门”、“最佳” 或 “最大” 的标准。如果你知道如何定义，或基于哪些指标进行计算，请明确指出。

例如，与其要求 Tableau Agent 显示“热门产品”，不如直接让它“按照利润显示热门产品”。

用 Tableau Agent 增强 AI 分析效果

需要注意的是，Tableau Agent 的响应可能会有所不同。其背后的大语言模型（LLM）具有非确定性，这意味着对同一问题的回答可能会有所不同。

Tableau 致力于与企业客户、用户和 DataFam 建立信任和透明的关系。通过遵循这些数据准备和分析的最佳实践，你可以提升 Tableau Agent 生成洞察的准确性。

然而，AI 像人类一样，也会犯错。如果你遇到不准确的响应或洞察，请通过内置的反馈按钮分享你的体验。Tableau 产品团队会利用这些反馈修复漏洞，并引入新功能，以改善准确性和用户意图理解。

Tableau Agent 的目标是持续学习和自我适应。随着处理的数据量增加以及用户的持续反馈，它的准确性和功能将不断增强。

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