将用户的数据分析需求转化为结构化的分析计划并与用户确认。用户提出 BI 业务分析、数据探索、统计建模等需要规划的分析任务时使用。简单数据查询、公式明确的定量计算等流程简单、无需规划的任务不使用。
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agentscope-ai/QwenPaw-Data166Updated Oct 20, 2026
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将用户的数据相关请求路由至对应的处理链路。当用户发起数据相关任务时调用。
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判定用户数据相关请求的任务类型，路由至对应的处理链路。
判定规则
依次检查，命中即停：
1. 查询类
获取数据或了解数据定义，不涉及分析推理（诊断、归因、对比、解释、建模等）
1a. 元数据查询：询问数据的定义或结构——字段含义、计算口径、枚举值、表结构、关联关系、可用数据源
- 例如："这个字段什么意思""表里有哪些字段""这两张表怎么关联"
1b. 数据查询：直接获取数据结果（某个值、某批记录、某张表的内容）
- 例如："昨天 DAU 多少""查一下上月销售额""这个客户的订单有哪些"
2. 分析类
涉及分析、建模、计算、报告等数据处理任务
2a. BI 业务分析：围绕业务指标进行基本数据观察，趋势洞察、诊断、归因等、或直接要求产出分析结果，例如日/周/月报
- 例如："转化率为什么下降"、"分析 3 月用户趋势"、"某产品 12 月月报"
2b. 数据探索：没有预设的业务问题，目的是探索性地了解数据——描述特征（分布、缺失、异常值、相关性）、诊断数据问题（异常成因、质量瓶颈）、评估数据可用性
- 例如："看一下数据分布"、"检查数据质量"、"这份数据能不能用"、"为什么数目偏斜这么严重"
2c. 统计建模：涉及回归、分类、聚类、预测、特征工程等建模概念，或要求训练模型、评估效果、交叉验证，或需要验证某个假设（假设检验、显著性分析）
- 例如："预测下个月的收入"、"对用户做聚类"
2d. 定量计算：按已知公式或算法执行确定性计算（财务指标、工程公式、统计量、数值模拟等），输入→公式→输出，无需拟合数据
- 例如："算一下这个方案的 ROI"、"模拟不同参数下的结果"、"计算标准差"
2e. 报告生成：上下文中已有分析结论，用户直接要求将其格式化为报告
- 例如："把刚才的分析整理成报告"、"将结果导出为报告"
3. 非数据任务
以上均不命中，核心意图不涉及数据操作或数据分析，如代码开发、文档写作、知识问答、闲聊等
- 例如："帮我写个脚本""写一份 AI 领域的调研报告""今天天气怎样"
边界情况
- 复合意图：同时包含查数和分析（"查一下 DAU，并分析下降原因"），以分析类为准
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