Tableau Agent 最佳做法
Tableau Agent 会尽力理解您的问题的意图以及您的数据和业务的上下文。但如果没有针对 AI 优化的数据，Tableau Agent 可能会出错。
本文介绍您可以采取的一些步骤，以确保从 Tableau Agent 获得最佳结果。
一般信息
使用干净、建模良好的数据
杂乱的数据很难分析，的数据难以分析，而Tableau Agent 专注于分析，而非数据的清理和预处理。
执行：在分析之前清理并准备杂乱的数据。尝试使用 Tableau Prep 中的 Tableau Agent(链接在新窗口中打开) 清理您的数据。
不要：期望分析智能体进行数据准备。
执行：在数据建模中使用关系。
不要：对联接进行硬编码
不要：使用数据混合
执行：使用经过认证的数据源并更新它们以供 AI 使用。
执行：隐藏不必要的字段。如果用户不应使用该字段构建可视化项，则智能体不应看到它。
使用清晰的字段名称和描述
Tableau Agent 理解数据的方式与人类不同。如果没有良好的名称和描述，Tableau Agent 可能会误解字段。消除有关数据如何适合分析的任何猜测。
执行：使用唯一、描述性且完整的字段名称。
不要：将字段名称保留为“Age”（年龄），而该字段可能是“Case Age at Close”（结案时的存续时长）
不要：保留缩写或不明确的字段，如“P_ID”或“Name”
执行：提供定义字段的描述。
执行：包括业务上下文和预期同义词。
不要：假设您的所有用户将始终通过其正式名称来引用该字段
执行：描述在分析中通常如何使用该字段，以及它与类似字段的不同之处。
不要：跨类似字段复制和粘贴描述
执行：保留标准 Salesforce 字段的描述。
执行：记录任何独特的业务逻辑或数据异常（例如如何解释 null，或何时使用“发票日期”而不是“购买日期”）。
预定义计算字段
虽然 Tableau Agent 可以帮助通过自然语言创建计算，但如果用户错误地或含糊地要求计算，则可能会导致不正确的计算。
执行：提前创建任何常用计算，以便可以确保一致性和准确性。
指定字段属性
智能体依靠字段属性作为分析边界。默认或错误配置的属性可能会导致不良的分析结果。
执行：验证字段角色（维度和度量）和数据类型（例如日期、数字、布尔值）。
不要：如果应将邮政编码等字段视为属性（维度），请将其保留为数值字段（度量）。
不要：将日期存储为文本。
执行：设置默认聚合。
不要：假设用户或智能体知道对“单价”使用平均值，而不是总和
AI 就绪情况检查清单
在准备已发布数据源和工作簿以供 AI 使用时，请使用此检查清单来实施最佳做法。
模型结构
清理数据
使用关系而不是联接
无数据混合
字段
字段名称具体且与上下文相关
所有字段都有有用的差异化描述
隐藏不必要的字段
常见或预期计算已存在
字段具有正确的属性：角色、数据类型、默认聚合