如何用 Raccoon AI 分析数据
从你的提示开始
描述你需要从数据中了解什么，以及它应该为哪些决策提供依据。具体说明你想回答的问题、关注的指标，以及期望的输出格式。
附上你的数据文件
上传包含数据的电子表格、导出文件和文档。Raccoon AI 直接从你的文件中提取洞察，基于你的真实数据进行分析，而非使用通用模板。
我想为我的 Shopify 家居用品店做更聪明的库存决策。分析销售数据后创建一个 Excel 仪表盘。包括： - 产品表现 - 库存健康度 - 季节性规律 - 客户地域分布 使用到岸成本计算利润率，并标记缺少成本数据的 SKU。
shopify_orders_export.csvcurrent_inventory_levels.csv看数据活起来
Raccoon AI 处理你的数据，识别规律，并构建你要求的分析。你会看到图表成形、计算运行、洞察逐步呈现。
你将获得的成果
Raccoon AI 生成所有需要的交付物：格式化的工作簿、标注完整的图表，以及可直接分享给相关方或用于决策的书面洞察。
深入挖掘
你的分析已经可以使用，但你可以进一步探索特定主题或调整输出以完全符合需求。让 Raccoon AI 深入某个细分、添加可视化图表或重新表述发现。
具体的请求带来更好的结果
与其说"继续分析"，不如说"按产品品类拆解利润率"或"为销量前 10 的 SKU 添加季节性趋势图表"。指出具体方向能帮助 Raccoon AI 精准聚焦。
这才是分析真正发力的地方
初始分析回答你明确提出的问题。追问会揭示你之前不知道该问的内容。许多最有价值的洞察来自第二轮或第三轮的探索。
再添加图表，展示各城市和地区的收入分布。
高阶使用技巧
一开始就设定质量标准
在初始提示中加入标准："标记统计异常值"、"百分比旁附样本量"、"预测值附带置信区间"。这些从一开始就能引导分析方向，而不是事后修正。
上下文让分析更智能
如果某些月份是特殊情况，某条产品线年中才上线，或者你调整过定价——提一下。Raccoon AI 理解了业务背景才能更好地解读数据。
要求给出"怎么做"
要求可执行的结论，而不只是图表。"告诉我滞销库存应该怎么处理"比"展示库存周转率"更有价值。
常见问题
用 AI 驱动的分析将原始数据转化为可执行的洞察。我们的智能数据分析师处理从统计分析到预测建模的一切工作，支持 CSV、Excel 和数据库文件。了解 Raccoon AI 如何帮你更快做出数据驱动的决策。
有更多问题或寻找不同的解决方案？ 联系销售
支持哪些数据格式？
Raccoon AI 支持 CSV、Excel（XLSX）、JSON、SQL 数据库和 API 连接器。你可以上传文件或连接实时数据源。
能处理大型数据集吗？
可以！Raccoon AI 能处理数百万行的数据集，高效地执行复杂分析和创建可视化图表。
能执行哪些类型的分析？
统计分析、趋势检测、预测建模、聚类分析、相关性分析、异常检测，以及基于你需求的自定义计算。
Raccoon AI 会展示分析过程（公式、方法论）吗？
会的！完整的分析过程会实时展示，包括所使用的方法。脚本和相关文件都在你的工作区中，你可以要求 Raccoon AI 解释方法论或准备说明文档。
能创建可视化图表、执行统计检验和做预测吗？
当然可以！Raccoon AI 能创建图表和可视化、运行统计检验（回归、方差分析、相关性）、检测异常值、清洗数据、生成预测等等。
