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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语义层工具使用规范。在发现语义层工具可用、需要查询指标定义/维度信息、验证业务口径、处理指标歧义时,必须优先调用此技能。无语义层工具时不调用。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
语义层是统一管理业务语义元数据的服务,包括指标定义、维度定义、指标维度绑定和数据集映射。
语义层暴露三类工具:
list_domains()list_metrics(domain)、search_metrics(query, domain)、get_metric(name, domain)、get_north_star_metrics(domain)list_dimensions(domain)、get_dimension(name, domain)、list_dimensions_of_metric(name, domain)、get_dimension_hierarchy(name, domain)、get_dimension_values(name, domain)list_datasets(domain)、get_dataset_columns(name, domain)、get_dataset(name, domain)具体参数和返回格式参见工具自身描述。
在语义层中查找指标,可选策略:
search_metrics),语义层会自动匹配同义词get_north_star_metrics),从中选择最相关的list_metrics),逐一判断和分析条目的相关性。no_match 必须拦截,不得当作空结果:语义层返回 no_match(或空候选集)表示
该指标在语义层中不存在,与"指标存在但当前无数据"是两件不同的事。
no_match 当作 0、空表或"该指标无数据"继续往下分析no_match 时,明确向用户说明该指标未在
语义层定义,并请其确认口径或改用已定义的近似指标no_match 指标为依据的结论通过 get_metric 获取指标属性,重点属性:
is_north_star):用于角色分配is_display):该指标是否应出现在展示面板中is_display_distribution):展示指标时是否同时展示分布图dimensions):指标可拆解的维度列表,含 is_display_dimension、is_contribution_dimension 标记。通过 list_dimensions_of_metric 获取指标可拆解的维度列表(is_contribution_dimension=true 的维度才可用于贡献度拆解),通过 get_dimension_hierarchy 获取维度间的父子层级关系。
搜索指标时可能遇到歧义,按以下规则处理:
is_north_star=true)。若仍有多个候选,结合指标类型和标签综合判断,必要时向用户确认。まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
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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通过量化历史数据的自然波动幅度,自适应计算判定阈值。当需要从数据本身确定阈值(如波动阈值、影响度阈值等)、而非使用固定值时调用。仅适用于日/周粒度阈值确定。
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基于阈值检测时间序列中的显著异常波动点。当需要找出指标异常波动日期、识别数据异动时调用。
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计算各维度(组)值对指标变动的贡献度,支持可加型量值指标和加权平均型/率值指标。当需要计算贡献度、解释指标"为什么涨/跌"时调用。
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从运营周报、活动文档、对话输入或文档工具 API 中提取业务事件,与指标异常时间窗口对齐,生成有证据支撑的因果归因假设并排序。当已知指标存在异常波动、需要从外部文档证据中解释"为什么"时调用。
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对用户、产品等业务对象做分群:用波士顿矩阵法做象限分群,或用分层聚类、K-means、DBSCAN 等聚类技术分群。当需要做客群/产品分群、象限策略、画像或密度型子结构发现时调用。触发条件:当对话中出现“分群”、“分类”、“聚类”、“不同类型”、“不同场景”等体现分群分析词语时触发。
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