Riferimenti: Esplorazione dei dati: Best Practices for AI Prompts

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Gli elenchi di valori efficaci riducono il tempo per ottenere informazioni dettagliate. Utilizzare queste procedure per strutturare le query per ricerche di dati o scomposizioni complesse degli scostamenti

Sii chiaro e specifico. Utilizzare un linguaggio esplicito per evitare ambiguità.

Esempio: "Mostra 6000 ricavi per categoria di prodotto per il primo trimestre 2024".

Fornire il contesto. Aggiungere dettagli come conto, tempo, livello, versione, dimensione o attributo per ottenere risposte precise.

Esempio: "Rilevamento anomalie nella percentuale di margine lordo del Nord America nell'esercizio 2024 utilizzando i dati del budget di lavoro"

Utilizzare le parole chiave come filtri. Utilizzare parole come "by", for", "over" e "between" per aggiungere granularità.

Esempio: "Confronto importi effettivi e budget in effettivi per le operazioni tra gennaio 2025 e dicembre 2025".

Fornire il contesto sullo schermo. Per ancorare la risposta, riferimento a elementi di dati specifici visibili sullo schermo o disponibili nel modello .

Questi esempi presuppongono che il conto Spese operative e la dimensione Reparto siano visibili nella pagina:

"Riepilogo spese operative per reparto per il secondo trimestre 2025"

"Quale reparto ha registrato il maggior numero di spese per T&E nel secondo trimestre del 2025?"

Utilizzare un linguaggio colloquiale. Formulare gli elenchi di valori come domande e digitare nel linguaggio naturale.

Esempio: "Quali sono i principali fattori di crescita ricavi per l'esercizio 2024?"

Chiarire le aspettative. Includere vincoli o parametri per risposte più mirate.

Esempio: "Elencare le prime tre aree geografiche con la crescita ricavi più elevata nell'esercizio 2024".

Includi ancoraggi contestuali

Per ottenere risposte più accurate ed evitare ambiguità, includere i seguenti ancoraggi negli elenchi di valori:

Conto: utilizzare i nomi o i codici esatti, ad esempio 4100 Ricavi prodotti o 6100 Gestione paghe.

Tempo: specificare il periodo, ad esempio FY 2024, Q3 o Ultimi 6 mesi.

Livelli o dimensioni: definire l' ambito dell'organizzazione, ad esempio Reparto marketing o Area geografica Nord America.

Versione: chiarire se si sta esaminando gli importi effettivi, il budget di lavoro o una previsione specifica.

Applicare le tecniche di istruzione generale

Applicare le seguenti tecniche per migliorare le performance dell'IA:

Specificare il formato per l'output della risposta. Esempio: "Scomporre le spese di trasferta per reparto per gennaio 2026 e presentare i risultati in una tabella".

Utilizzare la "Catena di pensiero" per i calcoli. Se viene richiesta una metrica complessa , guidare l'agente attraverso i passaggi. Esempio: "Calcolare i ricavi per effettivi prendendo il Ricavo totale e dividendo il totale per gli effettivi finali per il livello di vendita".

Utilizzare l'opzione @ Menzione

Per assicurarsi che l'agente Planning identifichi esattamente il conto, il livello, il tempo o la dimensione che si desidera analizzare, utilizzare l'opzione @ mention:

Nell'elenco di valori, immettere il simbolo @ per visualizzare un menu di selezione.

Selezionare un tipo di elemento, ad esempio Conto, Livello, Tempo o una dimensione o un attributo specifico .

Iniziare a immettere il nome dell'elemento per l'agente per popolare le corrispondenze più vicine del modello.

Quando si tratta di elementi con nomi simili (Headcount, Ending Headcount, FTE), selezionare un valore specifico dall'elenco per fornire il contesto esatto necessario per una risposta accurata.

Applicare Adaptive Planning- Tecniche specifiche

Per i conti o i nomi dimensione che contengono spazi o caratteri speciali, racchiudere i nomi tra virgolette doppie per identificarli come singoli elementi.

Esempio: mostrare le tendenze per "Totale stipendi e stipendi" per "Centro di costo".

Utilizzare parole chiave come "by", "for", "over" e "between" per fungere da filtri naturali per i dati.

Esempio: confrontare i ricavi di prodotti e servizi per reparto per mese per il primo trimestre 2026.

Per un'analisi più approfondita dei dati, riferimento al " livello foglia ".

Esempio: per visualizzare automaticamente i dati più granulari disponibili nella gerarchia, richiedere all'agente di eseguire la "scomposizione per livello foglia ".

Perfeziona e ripeti in modo interattivo

L'IA generativa è una tecnologia iterativa. Se la prima risposta non è perfetta, perfezionare l'approccio:

Iterazione senza abbandono: se una risposta è troppo generica, aggiungere un dettaglio specifico, ad esempio un'area geografica specifica, e visualizzare nuovamente l'elenco di valori.

Verifica in base alla fonte della verità: prima di condividere i riepiloghi e i grafici generati dall'intelligenza artificiale nelle presentazioni responsabile , verificarne la validità rispetto ai report matrice standard.

Aggiorna per precisione: se si sono appena aggiornati i dati in un foglio o si sono modificati i parametri del report, aggiornare il browser. L'agente Planning fornisce i suggerimenti migliori in base aggiornare più recente.

Gestire la complessità

L'agente può convertire i dati utilizzando più dimensioni, ad esempio per Cliente per Mese per Area geografica. Tuttavia, dopo aver eseguito il pivot dei dati con due o tre dimensioni, le visualizzazioni diventano difficili da leggere. Per le richieste complesse, limitare ai fattori di maggiore impatto.

L'agente può calcolare al volo nuove metriche (che non esistono in Adaptive Planning), ad esempio la "% dei ricavi". Se il calcolo è complesso, assegnare un nome esplicito ai conti (anziché utilizzare acronimi o nomi abbreviati) che si desidera vengano utilizzati dall'agente.