Como gerar relatórios automaticamente com o software de IA do DeepSeek?

I. Princípios básicos da função de geração de relatórios do DeepSeek

A função de geração de relatórios de IA do DeepSeek é baseada no processamento de linguagem natural (NLP) e na tecnologia de aprendizado de máquina, e completa automaticamente os três aspectos principais da integração de informações, análise de dados e geração de texto, analisando as fontes de dados e os requisitos de instrução fornecidos pelo usuário. O sistema é equipado com recursos inteligentes de compreensão semântica e é capaz de reconhecer o conteúdo de entrada em diversos formatos, como tabelas do Excel, bancos de dados, dados da Web etc., e gerar documentos totalmente estruturados com base em modelos predefinidos ou requisitos definidos pelo usuário.

II. demonstração de procedimentos operacionais padrão

1. Fase de preparação de dados
   • Organize os dados de vendas em uma planilha Excel padronizada (é necessário incluir campos como data, categoria do produto, vendas, etc.)
   • Faça o upload do relatório em PDF da pesquisa de mercado para a biblioteca de documentos do sistema
   • Marque as opções "Year-on-year analysis" (Análise anual) e "Trend forecasting" (Previsão de tendências) nas configurações de parâmetros.
2. Seleção e configuração de modelos
   • Selecione o modelo "Monthly Marketing Report" (Relatório mensal de marketing) na biblioteca de modelos.
   • Definir o cronograma para o segundo trimestre de 2023
   • Ajustar o tipo de gráfico de visualização para uma combinação de gráficos de linhas e barras
3. Geração e otimização
   • Clique no botão "Intelligent Generation" (Geração inteligente) para iniciar o processamento de IA (tempo médio de 2 a 5 minutos)
   • Adaptação de conteúdo por meio de instruções de linguagem natural: "Aprimore a seção de análise da concorrência"
   • Modificar o formato de rotulagem de dados usando o editor on-line

III. uso avançado de habilidades

IV Soluções para problemas comuns

• Anomalias na identificação de dadosVerifique se o campo do formulário contém caracteres especiais; recomenda-se usar "Sales_Million" e outros métodos de nomenclatura padrão.
• Erro de lógica de conteúdo:: Adicione exclusões aos prompts, por exemplo, "Ignore os dados de teste, analise apenas os registros ambientais formais".
• confusão na formataçãoUse a sintaxe Markdown para marcar os destaques, por exemplo, ## Conclusão principal ##

V. Casos de melhores práticas

Uma empresa de comércio eletrônico automatiza seus relatórios operacionais diários com a seguinte configuração:

1. Sincronização automática dos dados do pedido no banco de dados MySQL todos os dias ao amanhecer
2. Configure regras de alerta antecipado para as principais métricas (por exemplo, retornos >5% são mostrados em vermelho)
3. Vincular o canal push do WeChat da empresa e enviar automaticamente para o grupo de gerenciamento às 8:00 diariamente

O tempo de processamento manual foi reduzido de 3 horas/dia para 15 minutos/dia após a implementação, e a precisão dos dados aumentou em 40%.

VI Considerações sobre segurança

• Versão de implementação localizada recomendada para dados confidenciais
• Como habilitar o controle de versão de documentos
• Revisão regular do conteúdo da proposta gerada por IA