Comment générer automatiquement des rapports avec le logiciel d'IA de DeepSeek ?

I. Principes fondamentaux de la fonction de génération de rapports DeepSeek

La fonction de génération de rapports AI de DeepSeek est basée sur le traitement du langage naturel (NLP) et la technologie d'apprentissage automatique, et complète automatiquement les trois aspects fondamentaux de l'intégration de l'information, de l'analyse des données et de la génération de texte en analysant les sources de données et les exigences d'instruction fournies par l'utilisateur. Le système est doté de capacités de compréhension sémantique intelligente et est capable de reconnaître le contenu d'entrée dans une variété de formats, tels que les tableaux Excel, les bases de données, les données web, etc., et de générer des documents entièrement structurés sur la base de modèles prédéfinis ou d'exigences définies par l'utilisateur.

II. démonstration des procédures opérationnelles standard

1. Phase de préparation des données
   • Organiser les données de vente dans une feuille de calcul Excel standardisée (inclure des champs tels que la date, la catégorie de produit, les ventes, etc.)
   • Télécharger le rapport PDF de l'étude de marché dans la bibliothèque de documents du système
   • Cochez les options "Analyse annuelle" et "Prévision des tendances" dans les paramètres.
2. Sélection et configuration des modèles
   • Sélectionnez le modèle "Rapport marketing mensuel" dans la bibliothèque de modèles.
   • Fixer le délai au deuxième trimestre 2023
   • Ajuster le type de graphique de visualisation à une combinaison de graphiques linéaires et à barres.
3. Génération et optimisation
   • Cliquez sur le bouton "Génération intelligente" pour lancer le traitement de l'IA (durée moyenne de 2 à 5 minutes).
   • Adaptation du contenu grâce à des instructions en langage naturel : "Veuillez enrichir la section consacrée à l'analyse de la concurrence".
   • Modifier le format d'étiquetage des données à l'aide de l'éditeur en ligne

III. utilisation avancée des compétences

IV. solutions aux problèmes courants

• Anomalies dans l'identification des donnéesVérifier si le champ du formulaire contient des caractères spéciaux. Il est recommandé d'utiliser "Sales_Million" et d'autres méthodes de dénomination standard.
• Erreur de logique de contenu: : Ajouter des exclusions aux invites, par exemple "Ignorer les données d'essai, analyser uniquement les enregistrements environnementaux formels".
• confusion de formatageLes points forts : Utilisez la syntaxe Markdown pour marquer les points forts, par exemple ## Core Conclusion ##

V. Cas de bonnes pratiques

Une société de commerce électronique automatise ses rapports opérationnels quotidiens avec la configuration suivante :

1. Synchronisation automatique des données de commande dans la base de données MySQL à l'aube de chaque jour
2. Établir des règles d'alerte précoce pour les indicateurs clés (par exemple, les rendements >5% sont affichés en rouge).
3. Lier le canal WeChat push de l'entreprise et l'envoyer automatiquement au groupe de gestion à 8h00 tous les jours.

Le temps de traitement manuel a été réduit de 3 heures/jour à 15 minutes/jour après la mise en œuvre, et la précision des données s'est améliorée de 40%.

VI. considérations relatives à la sécurité

• Version de déploiement localisée recommandée pour les données sensibles
• Permettre le contrôle des versions des documents
• Révision régulière du contenu des propositions générées par l'IA