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样本数据

以“销售明细数据”表为例：首先第一步，和人工分析一样，先理解“维度和度量”：

• 关键指标：数量；销售金额；利润；

• 分析维度：订单日期；订单编号；配送方式；地区；省份；客户类型；客户名称；商品类别；商品子类别；商品名称；

数据预览：

提问及对话

1 所有数据的总销量是多少

AskTable计算及交互:

WPSAI的回答及交互：

2 帮我找一下哪个客户今年买了最多的东西

AskTable两次都未找出信息:

WPSAI尽管最后也回答了，但是如测评结论所述：加了一个字符串格式的引导词，才从坑里出来。过程如下:

引导提示是：

其中 代码调整也确实在条件上加了引号：

3 从这份销售表中，能识别除出哪些销售风险？

AskTable 直接拒答:

而WPS AI做了一定的尝试，并给出了结论:

其对风险的理解为以上，下面是他思考和代码过程：

4【检索+计算类】：计算服装饰品品类的销售额和利润

AskTable回答（未回答）遇到了上个题的死循环后，无法再问：

WPSAI的回答如下：

5 分别找出2025年销售额的前5个品类 和 销售利润的前5个品类

AskTable第一次回答：

AskTable 第二次回答：

WPS的解答如下（同时测试开启DeepSeek深度思考)：

回答答案：

6 【终极一问】：帮我整理一下这个销售表，生成智能洞察报告吧

QuickBI 智能问数:

AskTable的浅层次回答:

WPSAI的全过程如下：

好的！我将为您整理销售表并生成智能洞察报告。以下是报告的主要分析内容和代码实现：

以下是实现上述分析的代码：

1. 总体销售情况

2. 区域分析

3. 客户分析

4. 时间趋势分析

5. 商品类别分析

6. 配送方式分析

可视化：时间趋势分析

智能洞察报告

1. 总体销售情况

• 总销售额：2,735,904

• 总利润：905,515

• 按品类历年销售额变化趋势洞察

1. 家用电器

• 最高销售额：2024年

• 最低销售额：2022年

• 增长率：1443.71%

2. 服装饰品

• 最高销售额：2024年

• 最低销售额：2020年

• 增长率：3573.00%

3. 美妆护肤

• 最高销售额：2024年

• 最低销售额：2020年

• 增长率：11885.97%

2. 区域分析

• 华东区域销售额：793,940，占比29.02%

• 华东区域利润：276,178，占比30.50%

3. 客户分析

• 2024年购买最多的客户：朱军锋，购买数量为65

4. 时间趋势分析

• 各年份销售额和利润趋势已可视化（见图表）

5. 商品类别分析

• 最畅销的商品类别：服装饰品，销售额为2,187,643

6. 配送方式分析

• 最常用的配送方式：本地配送，销售额为1,465,759

结论

1. 销售表现最佳的区域是华东区域，其销售额和利润占比均接近30%。

2. 朱军锋是2024年购买最多的客户，购买数量为65。

3. 服装饰品是最畅销的商品类别，贡献了最大的销售额。

4. 本地配送是最常用的配送方式，其销售额最高。

5. 美妆护肤品类的销售额增长最为显著，增长率高达11885.97%，表明该品类市场需求迅速扩大。

6. 服装饰品和家用电器的销售额也呈现显著增长，分别增长了3573.00%和1443.71%。

7. 所有品类的销售额在2024年达到峰值，表明2024年是销售表现最佳的一年。

如果需要进一步分析或调整报告内容，请随时告知！

结论及启发

WPS AI数据分析的核心逻辑是：By Chatting to write Python Code to Generate Insight（通过对话写Python代码并生成洞察），

其本质是：通过自然语言交互，加载sheet为dataframe后, 用LLM写Python代码完成分析和洞察，给出①分析过程及Python代码片段②输出结果值 ③Generate生成文本段落“回答” 或可视化图表 ，实现“对话即分析”的过程

🔍 说WPSAI数据分析目前 最可用、最好用的核心理由是：：