¿Cómo generar informes automáticamente con el software de IA de DeepSeek?

I. Principios básicos de la función de generación de informes de DeepSeek

La función de generación de informes mediante IA de DeepSeek se basa en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la tecnología de aprendizaje automático, y completa automáticamente los tres aspectos fundamentales de la integración de información, el análisis de datos y la generación de textos mediante el análisis de las fuentes de datos y los requisitos de instrucciones proporcionados por el usuario. El sistema está dotado de capacidades inteligentes de comprensión semántica, y es capaz de reconocer contenidos de entrada en diversos formatos, como tablas de Excel, bases de datos, datos web, etc., y generar documentos totalmente estructurados a partir de plantillas preestablecidas o requisitos definidos por el usuario.

II. Demostración de los procedimientos operativos normalizados

1. Fase de preparación de los datos
   • Organizar los datos de ventas en una hoja de cálculo Excel normalizada (es necesario incluir campos como fecha, categoría de producto, ventas, etc.).
   • Cargue el informe de investigación de mercado en PDF en la biblioteca de documentos del sistema
   • Marque las opciones "Análisis interanual" y "Previsión de tendencias" en la configuración de parámetros.
2. Selección y configuración de plantillas
   • Seleccione la plantilla "Informe mensual de marketing" de la biblioteca de plantillas.
   • Plazo fijado hasta el segundo trimestre de 2023
   • Ajustar el tipo de gráfico de visualización a una combinación de gráficos de líneas + barras
3. Generación y optimización
   • Haga clic en el botón "Generación inteligente" para iniciar el procesamiento de la IA (el tiempo medio es de 2 a 5 minutos).
   • Adaptación de contenidos mediante instrucciones en lenguaje natural: "Por favor, mejore la sección de análisis de la competencia"
   • Modificar el formato de etiquetado de los datos mediante el editor en línea

III. Uso avanzado de las competencias

IV. Soluciones a problemas comunes

• Anomalías en la identificación de datos: Compruebe si el campo de formulario contiene caracteres especiales, se recomienda utilizar "Ventas_Millones" y otros métodos de denominación estándar.
• Error lógico de contenido:: Añada exclusiones a las solicitudes, por ejemplo, "Ignore los datos de las pruebas, analice sólo los registros medioambientales formales".
• confusión de formato: Utilice la sintaxis Markdown para marcar los puntos destacados, por ejemplo ## Core Conclusion ##

V. Casos de buenas prácticas

Una empresa de comercio electrónico automatiza sus informes operativos diarios con la siguiente configuración:

1. Sincronización automática de los datos de los pedidos en la base de datos MySQL al amanecer de cada día
2. Establezca reglas de alerta temprana para las métricas clave (por ejemplo, los rendimientos >5% se muestran en rojo).
3. Vincular el canal push WeChat de la empresa y enviarlo automáticamente al grupo de gestión a las 8:00 todos los días.

El tiempo de procesamiento manual se redujo de 3 horas al día a 15 minutos al día tras la implantación, y la precisión de los datos mejoró en 40%.

VI. Consideraciones de seguridad

• Versión de implantación localizada recomendada para datos sensibles
• Control de versiones de documentos
• Revisión periódica del contenido de las propuestas generadas por IA