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文档简介
数据仓 指标平
原始数据（Raw 分析结
自然语言图形化硬编码自然语言图形化硬编码通过SQL或python代码编写进行数据分析和
数据数据门槛 简单交互，人人都是数据分析 数据查询，报告分析任务秒级响能力 交互性强 多轮追问、歧义反问，有理有（人力瓶颈（产出缓慢门槛 效率 交互性 在企业实际落地中，我们认为广义语义层要包括数据语义，加速语义和权限语义的定义
数据对象语义
逻辑对象语义
示例：帮我看一下上个月的GMV，按照不同城市进行排序数据对象语义：作为一个对象，帮我看一下上个月的GMV，按照不同城市进行排序逻辑表达语义：依靠SQL进行逻辑翻译，避免API开发带来的不灵活和效率低下； 查询加速：基于ROI优化OLAP引擎的查询路径，提升查询计算性能；自适应性：用户无感知，并基于用户提问智能识别出需要迭代加速的场景实现效果：在跨底层模型join多指标查询时，查询速度比原始sql提升1-2个数量级，对比标准SQL查询速度，提升5-20倍，实现亚秒级查询体验
准确性：提高识别的效果和稳定性； 记忆状态：增删改处理记忆权重：加权平均，时间平滑
Data-DrivenActionPlan：核心指标整体复盘与建议输出Ex.“帮我对今年10月份XX分行的业绩做个复盘“DataReasoning：Ex9月到10DataDiscovery：数据统计分析（如同环比、占比、对比等Ex.“帮我看下今年10月不同分行的余额以及月环比增速，并对增速进AskData：Ex.“帮我看下今年10月底余额”、“帮我查看下XX分行的总资 贷款情况分
数③据杂乱数据 数据工程②求
财富管理团 信贷团 信用卡团队代发团
“Click”不会消失，切勿舍本逐末 大胆选择，匍
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