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问卷调研分析prompt

Answer

如果您已经有了调研问卷并希望使用AI来帮助分析,以下是一个针对AI的问卷调研分析的prompt示例,您可以根据需要进行调整和复制使用:


问卷调研分析Prompt:

您好,AI助手,

我已经完成了一项关于[调研主题]的问卷调研,现在需要对收集到的数据进行深入分析。以下是问卷的主要目标和关键问题,以及我对分析的期望:

调研目标:

  • [例如:评估市场对新产品的接受度,分析消费者行为趋势等]

关键调研问题:

  1. [问题1的内容]
  2. [问题2的内容]
  3. [问题3的内容] ...

数据特点:

  • 问卷共收集了[具体数量]份有效回复。
  • 数据包括[年龄、性别、收入水平、购买习惯等]。

分析需求:

  1. 请对所有问卷数据进行描述性统计分析,包括频率分布、平均值、标准差等。
  2. 针对每个关键问题,进行交叉分析,以识别不同人群之间的差异。
  3. 运用相关性分析,找出可能影响[调研主题]的关键因素。
  4. 如果可能,请使用聚类分析来识别不同的消费者群体。
  5. 提供一个总体的调研结果摘要,突出显示最重要的发现。

预期输出:

  • 一份包含关键发现的报告摘要。
  • 一份完整的数据分析报告,包括图表、趋势和模式。
  • 任何你认为对理解调研结果有帮助的其他统计分析。

附加说明:

  • 请确保分析结果的准确性和可靠性。
  • 如果在分析过程中发现任何需要特别注意的模式或异常值,请指出。

请在分析完成后,将结果整理成文档形式,并提供给我以供进一步的审查和使用。


请根据您的具体调研内容和分析需求,调整上述prompt中的[调研主题]、关键调研问题、数据特点等部分。这段prompt可以作为您向AI提出分析问卷请求的基础。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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你好,我想训练一个自己的专属模型,比如说基于网页里面的问卷调查,我有答题的逻辑,网页的问卷调查项目每天都有非常多的不同的地方,但是又有相通的地方,我想让AI在我的逻辑之上能自我迭代自动答题,我该怎么办
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针对想了解目前AI发展情况或AI对办公有什么提高效率的人群设计一份15道选择题的问卷
以下是一份关于 AI 发展情况及对办公效率提升的 15 道选择题问卷: 1. 您是否了解当前 AI 的发展状况? A. 非常了解 B. 了解一些 C. 不太了解 D. 完全不了解 2. 您认为 AI 对办公效率的提升作用主要体现在哪些方面?(可多选) A. 数据处理 B. 文档撰写 C. 会议安排 D. 任务分配 E. 其他 3. 在您的工作中,是否已经开始使用 AI 工具? A. 是 B. 否 4. 如果您使用了 AI 工具,您觉得它对您工作的帮助程度如何? A. 非常大 B. 较大 C. 一般 D. 较小 E. 几乎没有 5. 您认为 AI 工具在以下哪些方面能够提高办公效率?(可多选) A. 节省时间 B. 提高准确性 C. 创新思维 D. 优化流程 E. 其他 6. 您觉得 AI 工具在办公中的应用是否存在风险? A. 是 B. 否 7. 如果存在风险,您认为主要是哪些方面?(可多选) A. 数据安全 B. 隐私泄露 C. 错误决策 D. 其他 8. 您认为 AI 工具在未来几年内对办公方式的改变程度会如何? A. 巨大 B. 较大 C. 一般 D. 较小 E. 几乎不变 9. 您所在的团队是否已经开始使用 AI 工具? A. 是 B. 否 10. 如果团队使用了 AI 工具,您认为它对团队工作方式的影响程度如何? A. 非常大 B. 较大 C. 一般 D. 较小 E. 几乎没有 11. 您认为 AI 工具在哪些工作环节上能够发挥最大的作用?(可多选) A. 策划 B. 执行 C. 监督 D. 评估 E. 其他 12. 您是否愿意在未来更多地使用 AI 工具来提高工作效率? A. 非常愿意 B. 愿意 C. 不确定 D. 不愿意 E. 非常不愿意 13. 您认为目前阻碍 AI 工具在办公中广泛应用的主要因素是什么?(可多选) A. 技术不成熟 B. 成本过高 C. 员工培训不足 D. 其他 14. 您认为 AI 工具在未来会取代人类的工作吗? A. 会 B. 不会 C. 部分取代 D. 不确定 15. 对于 AI 在办公领域的发展,您的态度是? A. 积极支持 B. 谨慎对待 C. 无所谓 D. 反对
2024-08-21
问卷调查分析报告应该怎么写
问卷调查分析报告通常包括以下几个部分: 1. 引言:介绍研究背景、目的和方法。 2. 样本和数据收集:描述研究对象和样本大小,以及数据收集的方法。 3. 结果:呈现研究结果,包括描述性统计和推论统计。 4. 讨论:对研究结果进行分析和解释,包括与已有研究的比较。 5. 结论:总结研究结论,并提出建议和未来的研究方向。 6. 参考文献:列出参考文献。 在撰写问卷调查分析报告时,需要注意以下几点: 1. 清晰的结构:报告应该有一个清晰的结构,包括引言、方法、结果、讨论和结论等部分。 2. 简洁明了的语言:使用简洁明了的语言,避免使用过于复杂的词汇和句子结构。 3. 准确的数据:确保数据的准确性和可靠性,避免数据错误和偏差。 4. 合理的分析:对数据进行合理的分析和解释,避免过度解读和错误的结论。 5. 适当的引用:在报告中适当引用相关的文献和研究,以支持研究结论和建议。 以上是撰写问卷调查分析报告的基本框架和注意事项,希望对你有所帮助。
2024-06-14
我们是搜索团队的产品经理,团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位,现在要做AI相关的产品规划,请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式,介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言,插件应该做什么,可以做什么 3、思考对于大模型来说,有哪些(通用或垂类)的模块/功能/插件是无法绕开的,或高频使用的,作为我们团队后续争取的发力点(如搜索推荐对于传统综合搜索结果页)
以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答: 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始,到 5 月份上线,其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为: 1. 经过对模型的微调,检测何时需要调用函数(取决于用户的输入)。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队,插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容,但可以参考 OpenAI 的插件计划,例如开发与搜索相关的特定功能插件,或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测,例如与数据获取和处理相关的插件(如联网)、与技术开发相关的插件(如代码)以及与内容生成相关的插件(如画图)可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说,可以考虑在这些方向上寻找发力点,结合搜索推荐等传统功能,开发出更具竞争力的插件。
2025-04-08
公司给我了一个调研作业,收集 市场上其它公司在agent业务变革上的优秀实践
很抱歉,目前没有关于市场上其他公司在 agent 业务变革方面优秀实践的相关内容。建议您通过以下途径进行收集和调研: 1. 行业报告和研究机构发布的分析:这些通常会涵盖多个公司在特定领域的实践和趋势。 2. 专业的行业论坛和社区:与同行交流,获取他们的经验和见解。 3. 公司的官方网站和公开资料:了解其业务变革的介绍和相关案例分享。 4. 新闻媒体报道:关注相关的商业新闻,获取最新的动态和实践案例。
2025-03-31
如果我要把多篇会议纪要整理成一片行业调研报告,需要如何做
要将多篇会议纪要整理成一篇行业调研报告,您可以按照以下步骤进行: 1. 让 AI 阅读学习:提供一篇优秀的行业调研报告,让 AI 总结其中的方法论,输出一份“行业调研报告”的研究方法和操作框架。 2. 问 AI:询问文章在收集行业数据时所使用的一手数据和二手数据,并让其推荐一些靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI:表明您想参考以上内容写一份特定“XXX 行业调研报告”,让其作为“行业调研报告撰写专家”,为您推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号,并输出一份“XXX 行业调研报告”框架。 4. 要求 AI:针对上述“XXX 行业调研报告”框架,丰富每一章节内容,每章内容字数大于 200 字。 5. 经过以上 4 个步骤,AI 会为您生成一个“XXX 行业调研报告”的初稿。之后,您可以根据自身需求,让 AI 进一步完善每一个章节的内容,并结合自己的独特经验和知识,对文章内容进行润色和调整。 需要注意的是,要使调研报告有深度,可以通过以下两个途径: 1. 自身对行业比较了解,整理深度洞察和见解。 2. 一步一步深度咨询 AI,借助 AI 的海量知识,一边学习、一边研究、一边洞察总结。(通过借助 AI,可以加速我们的学习和研究能力) 操作示例可获取“kimi 对话原文”链接: 欢迎与 JessieZTalk 交流,在 AIGC 的路上共同进步!
2025-03-24
请帮我生成一个获取橡胶行业调研报告的提示词
以下是为您生成的获取橡胶行业调研报告的提示词: 首先,确定调研报告的大纲目录,可以参考相关示例报告或行业标准。然后,明确整体的语言风格,一般为“逻辑清晰、层层递进、条理分明”。 在让 AI 生成内容时,不要过于限制其发挥,例如不要过度要求每个章节的结构和语言风格完全符合示例。可以设置循环结构,让 AI 按照目录逐步生成章节内容,生成一段后您进行审核,同意后再进行下一段,否则重新生成。 对于需要搜索网络信息的章节,可以在相应位置打上标签,让 AI 自主判断是否调用插件搜索信息后再撰写。为了让 AI 有更好的选择性搜索,可以选择合适的插件,如 webpolit 插件。 提示词的其他部分按顺序完成即可。
2025-03-20
如何用coze实现一个心理学调研的智能体?最好能够支持音频调用
要使用 Coze 实现一个支持音频调用的心理学调研智能体,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 进入 Coze,点击「个人空间 工作流 创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求,自定义工作流信息。 3. 点击确认后完成工作流的新建,左侧「选择节点」模块中,实际用上的有: 插件:提供一系列能力工具,拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频,因为无法通过 LLM 生成,就需要依赖插件来实现。 大模型:调用 LLM,实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码:支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点,则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图,在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。 在配置子任务节点时: 1. 关于模型选择,没有强制必须用某个模型的说法。而是根据自己的习惯、实测的响应速度、生成质量、调用费用,进行综合选择。比如 Doubao Function Call 模型,对于插件调用、Coze 内 json 格式输出比较擅长;MiniMax 处理文字速度很快;GLM 对于用户提示词的理解比较好。每个模型都有自己擅长的特点,而且每家模型都在不断的迭代。所以模型的选用,需要根据实测情况综合调整。 2. 一般选择豆包·function call 32k。“function call”代表有着更好的 Coze 的工具调用能力,“32k”代表模型的上下文窗口大小,即模型在处理文本时能够考虑的单词或标记的数量。如果输出和输入的类型不是纯文本时,比如是 array、object 结构,请根据实测情况,考虑替换上豆包 function call 版本,其他的 LLM 可能会输出格式比较混乱。
2025-03-12
角色:你是一名软件开发公司的运营经理 背景:现在要准备入局AI导航网站市场,通过AI导航网站实现布局产品流量入口,来获取AI风口的流量。 任务:请你完成AI导航网站的国内外市场调研 要求:调研内容包括AI网站导航的市场、竞品、用户分析以及产品规划、团队人员需求及资源需求、有哪些风险点
以下是对您需求的调研分析: 一、市场分析 目前,AI 领域发展迅速,AI 导航网站作为获取相关信息和资源的入口,具有较大的市场潜力。随着人们对 AI 技术的关注度不断提高,对于便捷、高效的 AI 资源导航需求也在增加。 二、竞品分析 暂未获取到直接关于 AI 导航网站的竞品详细信息。 三、用户分析 用户可能包括对 AI 技术感兴趣的个人、开发者、研究人员、企业等。他们希望通过导航网站快速找到所需的 AI 工具、资源、案例等。 四、产品规划 1. 提供全面、准确的 AI 网站分类和链接,涵盖工具、研究成果、应用案例等。 2. 设立用户评价和推荐系统,帮助用户筛选优质资源。 3. 提供个性化推荐功能,根据用户的浏览历史和偏好推送相关内容。 五、团队人员需求 1. 技术人员:负责网站的开发和维护,如前端开发、后端开发等。 2. 内容编辑:收集、整理和更新 AI 网站信息。 3. 运营人员:负责推广、用户互动和数据分析。 六、资源需求 1. 服务器和带宽资源,以保证网站的稳定运行和快速响应。 2. 数据采集和更新的工具和技术。 七、风险点 1. 市场竞争激烈,可能面临已有成熟竞品的压力。 2. AI 技术发展迅速,需要及时更新网站内容,以保持竞争力。 3. 可能存在版权和法律合规方面的风险。 4. 用户获取和留存的挑战,需要提供优质的服务和用户体验。
2025-03-11
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析: 创建文本型知识库: 自动分段与清洗:扣子可对上传的内容进行自动解析,支持复杂布局的文件处理,如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容,支持跨页跨栏的段落合并,支持解析表格中的图片和文档中的表格内容(目前仅支持带线框的表格)。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗,然后依次单击下一步、确认,可查看分段效果,不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义:支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义,然后依次设置分段规则和预处理规则,包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则,最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库: 目前支持 4 种导入类型:本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档:选择本地文档从本地文件中导入表格数据,目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件,文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件,且表格内需要有列名和对应的数据。 API:参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容,包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率,然后单击下一步。 飞书:参考特定操作从飞书表格中导入内容,包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用(仅首次导入需授权和安装),然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档,云文档的创建者必须是自己,暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容: 在线数据:扣子支持自动抓取指定 URL 的内容,也支持手动采集指定页面上的内容,上传到数据库。 自动采集方式:适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL,输入网站地址、选择是否定期同步及周期,最后单击确认,上传完成后单击下一步,系统会自动分片。 手动采集:适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序,在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、手动采集、授予权限,输入采集内容的网址,标注提取内容,查看数据确认无误后完成并采集。
2025-04-18
能帮我通过各种电化学性能图(如CV图、XRD图等)帮我分析电化学性能的ai
目前尚未有专门通过各种电化学性能图(如 CV 图、XRD 图等)来分析电化学性能的成熟 AI 工具。但在电化学性能分析领域,一些相关的软件和算法可以辅助您进行处理和解读。您可以关注一些专业的科研软件和数据分析工具,它们可能会提供一定的帮助。
2025-04-18
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以下是关于企业构建和购买生成式 AI 方式的 16 个变化的研究情况综述: 生成式人工智能在 2023 年迅速席卷消费市场,创下超过 10 亿美元的消费支出纪录。预计 2024 年企业领域的收入机会将数倍于消费市场。去年,企业对 genAI 的参与多局限于少数明显用例,且以“GPTwrapper(GPT 套壳)”产品作为新的 SKU 交付,一些人对其在企业中的扩展持怀疑态度。 然而,在过去几个月,a16Z 与数十家财富 500 强和顶级企业领导人交谈并对 70 多位进行调查后发现,过去 6 个月里,企业对生成式 AI 的资源配置和态度有显著变化。尽管仍有保留,但企业领导人几乎将预算增加两倍,更多应用部署在较小的开源模型上,并将更多业务从早期实验转移到生产环境中。 这对创始人是巨大机遇。a16Z 认为,为客户“以 AI 为中心的战略计划”构建解决方案,能预见痛点,从重服务模式转向构建可扩展产品的人工智能初创公司,将抓住新投资浪潮并占据重要市场份额。 任何时候,为企业构建和销售产品都需深入了解客户预算、关注点和路线图。a16Z 根据访谈结果总结了 16 个最为关键的考虑因素,涉及资源、模型和应用。
2025-04-15
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以下是关于 Python 数据分析的相关内容: BORE 框架与数据分析: 自动驾驶产品经理的工作中会涉及大量数据分析,数据分析是一门独立完整的学科,包括数据清洗、预处理等。从工具和规模上,写 Excel 公式、用 Hadoop 写 Spark 算大数据等都属于数据分析;从方法上,算平均数、用机器学习方法做回归分类等也属于数据分析。 用 ChatGPT 做数据分析的工具: 1. Excel:是最熟悉和简单的工具,写公式、Excel 宏等都属于进阶用法,能满足产品的大部分需求。ChatGPT 可轻松写出可用的 Excel 宏。 2. Python:有很多强大的数据分析库,如 pandas、numpy 用于数据分析,seaborn、plotly、matplotlib 用于画图,产品日常工作学点 pandas 和绘图库就够用。一般数据分析的代码可用 Jupyter Notebook 运行,用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言:专门用于搞统计,但 Python 通常已够用。 实践:用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图: 1. 项目要求:绘制气温趋势折线图+月降雨天数柱状组合图,即双 y 轴的图形。 2. 打开数据集,分析数据:发现关键表头与数据可视化目的的关联。 3. 新建 Python 文件,开始编程:包括调用库、读取数据、数据处理、创建图表、添加标题与图例、保存并显示图形等步骤。 4. 试运行与 Debug:发现左纵坐标数据有误,重新分析数据集并修改代码,最终实现可视化目的。 关于 ChatGPT 的预设 prompt: 在特定的设置下,当发送包含 Python 代码的消息给 Python 时,它将在有状态的 Jupyter 笔记本环境中执行,有 60 秒的超时限制,'/mnt/data'驱动器可用于保存和持久化用户文件,本次会话禁用互联网访问,不能进行外部网络请求或 API 调用。
2025-04-14
如何利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述(以抖音、小红书平台为例)】
利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述(以抖音、小红书平台为例)】可以参考以下方法: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,处理大量数据以快速识别关键信息,如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:利用 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:使用 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:依靠 AI 预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:利用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 此外,还可以参考以下具体案例: 赛博发型师:基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务,通过分析用户面部特征、个人风格和偏好,自动生成发型设计方案,用户可上传照片,系统分析后生成详细报告和效果图,报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版:专为企业营销团队等设计,提供从文案框架创作到生成的一站式服务,通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点,生成营销文案,并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服(C 端用户)/抖音带货知识库工具(B 端商家):作为 AI 客服系统建设助手,帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中,还可以参考以下经验: 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享:包括直播课程相关内容,优化社区文档问题,介绍技术栈选择,强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势,现场演示账号分析效果,展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解:先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势,接着进行技术实操,从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始,讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤,包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作,可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程:进行操作演示与讲解,包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作,还讲解了批处理、代码节点等内容。
2025-04-13