Đặt câu hỏi về dữ liệu của bạn. Nhận câu trả lời trong vài giây.
Tải dữ liệu lên, đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ thông thường và nhận các mẫu, so sánh cùng hướng dẫn biểu đồ.
Thả trực tiếp một tệp CSV, Excel hoặc JSON vào trình duyệt — không cần thiết lập tài khoản để bắt đầu. Công cụ tự động đọc tên cột, kiểu dữ liệu và số lượng hàng.
Khi đội ngũ dữ liệu đang quá tải và bạn cần câu trả lời nhanh từ một báo cáo đã xuất hoặc dữ liệu tải xuống từ CRM, công cụ này cho phép bạn thực hiện so sánh phân đoạn và phân tích xu hướng ngay lập tức mà không cần chờ cập nhật dashboard.
Nếu bạn xuất doanh số bán hàng, hàng tồn kho hoặc hồ sơ khách hàng hàng tháng ra bảng tính nhưng hiếm khi vượt quá SUM và AVERAGE, phân tích bằng ngôn ngữ tự nhiên sẽ làm rõ các mẫu hình — mặt hàng bán chạy nhất, những tháng chậm lại, phân đoạn khách hàng hàng đầu — mà việc rà soát thủ công có thể bỏ lỡ.
Dữ liệu xuất từ các công cụ khảo sát như Google Forms hoặc Qualtrics thường là các tệp CSV lộn xộn. Việc mô tả trực tiếp câu hỏi nghiên cứu của bạn giúp bạn có được các bảng chéo, phân bố phản hồi và kiểm tra tương quan mà không cần học R hoặc Python trước.
Thay vì 'phân tích dữ liệu bán hàng của tôi,' hãy thử 'phân tích cột Doanh thu theo Khu vực.' Việc tham chiếu đến tên cột thực tế trong tệp của bạn sẽ hướng AI ngay đến các biến số phù hợp.
Các cụm từ như 'từ tháng 1 đến tháng 6 năm 2024' hoặc '90 ngày gần nhất của dữ liệu' giúp công cụ lọc chính xác và tạo ra các đường xu hướng với độ chi tiết phù hợp.
Các câu hỏi được đặt dưới dạng so sánh — 'Kênh A hoạt động như thế nào so với Kênh B về tỷ lệ chuyển đổi?' — mang lại kết quả có thể hành động hơn so với các yêu cầu mở như 'tổng hợp dữ liệu.'
Thêm 'dưới dạng danh sách gạch đầu dòng của 5 phát hiện hàng đầu' hoặc 'kèm biểu đồ cột' vào cuối câu hỏi của bạn sẽ định hình cách kết quả được trình bày, giúp dễ dàng dán trực tiếp vào báo cáo hoặc slide.
Cho công cụ biết 'tốt' trông như thế nào: 'đánh dấu bất kỳ tuần nào có tỷ lệ rời bỏ vượt quá 5%' hoặc 'gắn cờ các sản phẩm có biên lợi nhuận dưới 20%.' Các ngưỡng giới hạn biến thống kê chung thành những phát hiện được ưu tiên.
Sau khi có bản tổng hợp lần đầu, hãy đặt các câu hỏi tiếp theo cụ thể: 'chia nhỏ con số doanh thu đó theo quy mô khách hàng' hoặc 'những giá trị ngoại lệ nào đang thúc đẩy đợt tăng vọt bạn đã phát hiện?' Việc lặp lại trong cuộc trò chuyện thường sẽ làm lộ ra những thông tin hữu ích nhất.
Xem xét chất lượng đầu ra, các bước kiểm tra tiếp theo và kỳ vọng về việc tải xuống đối với phân tích dữ liệu AI.
Hầu hết các tập dữ liệu dưới 10.000 hàng sẽ trả về phân tích đầy đủ — thống kê, phân khúc, và đề xuất biểu đồ — trong vòng 15–30 giây. Các tập dữ liệu rất rộng (50+ cột) có thể mất gần một phút vì AI cần thu hẹp phạm vi các trường liên quan đến câu hỏi của bạn. Đầu vào tốt nhất: một tệp CSV, Excel hoặc JSON có tiêu đề cột rõ ràng và một câu hỏi kinh doanh, chỉ số, khoảng thời gian, hoặc phép so sánh cụ thể mà bạn muốn có câu trả lời.
Ví dụ: Đầu vào: một tệp CSV xuất dữ liệu bán hàng 12 tháng với các cột Ngày, Khu vực, Kênh, Sản phẩm, Doanh thu và Biên lợi nhuận. Đầu ra: một bản phân tích ngắn cho thấy khu vực tăng trưởng nhanh nhất, kênh có biên lợi nhuận tốt nhất, các mức sụt giảm bất thường theo tháng, và một biểu đồ được đề xuất. Phù hợp để chuyển đổi dữ liệu xuất thô thành quyết định mà không cần xây dựng dashboard trước.
Hỗ trợ đầy đủ các tệp CSV, Excel (.xlsx và .xls) và JSON. Các tệp lên đến khoảng 50 MB hoạt động tốt; những tập dữ liệu rất lớn có thể cần được cắt gọn xuống các cột hoặc hàng liên quan nhất trước khi tải lên.
Đăng ký miễn phí và để các AI agent xử lý công việc của bạn, từ tác vụ nhanh đến quy trình đầu cuối hoàn chỉnh, ngay trong trình duyệt, không cần cài đặt.
Bắt đầu miễn phí
