对话式数据分析
本页将以关键步骤与最佳实践的方式，帮助你在 Wejot 中完成该功能。
在传统问卷工具中，数据分析往往是断开的最后一环。
问卷完成后，用户需要将数据导出到 Excel、SPSS 或 Python，再通过复杂的操作才能获得结论。
这带来了几个普遍问题：
- 非专业用户很难完成专业统计分析
- 分析过程繁琐，试错成本高
- 数据与研究目标之间缺乏即时反馈
- 问卷派内部无法形成真正的「数据 → 洞察」闭环
对话式数据分析的目标，是让分析像提问一样自然。
你不需要知道用什么统计方法、怎么写代码，只需要描述你想知道什么。
问卷派通过 对话式数据分析 能力，将自然语言直接连接到统计分析执行层。
在一次完整的分析中，系统会自动完成：
- 理解你的分析意图
- 选择合适的统计方法
- 自动编写并执行分析代码
- 生成图表、表格和文字解释
整个过程对用户是透明的，你只需要关注「问题」和「结论」。
对话式数据分析覆盖了从基础查看到专业分析的多个层级。
查看整体情况
例如：
帮我看看这份问卷的整体情况，给我一个概览。系统会自动输出：
- 回收量、完成率、平均作答时长
- 各题目的基础分布与均值
- 关键指标的整体走势
比较不同人群
例如：
按性别和城市对比一下满意度，看差异是否明显。系统会：
- 自动拆分人群
- 选择合适的差异检验方法（如卡方、t 检验）
- 给出是否存在显著差异的结论
你不需要关心统计学细节，只需要理解结果含义。
探索变量之间的关系
例如：
这些评分题之间有没有相关关系？哪些题最关键？系统可以：
- 计算相关系数
- 识别强相关或弱相关关系
- 用图表方式展示变量之间的结构
量表与模型分析
对于更专业的研究场景，也可以直接提出需求：
这几道题是一个量表，帮我算一下信度。或：
用这些题做一个回归分析，看看哪些因素影响满意度。系统会自动完成信度分析、回归建模，并给出结果解释。
开放题文本分析
对于文本题，也可以直接交给系统处理：
帮我总结一下用户在建议题里主要提到了哪些问题。系统会：
- 聚合文本内容
- 归纳常见主题
- 提炼典型观点
在你看不到的地方，问卷派完成了三件事：
- 使用大模型将自然语言转为分析计划
- 自动生成并执行统计分析代码
- 将结果整理为可阅读的图表与解释
这意味着：
- 新的分析需求不需要产品预设
- 不同研究场景可以灵活组合
- 分析能力可以持续扩展
如果你符合以下任意一种情况，都非常适合使用对话式数据分析：
- 不确定该用什么统计方法
- 希望快速验证某个假设
- 需要反复调整分析角度
- 想把更多时间花在理解结果上
对话式数据分析的价值，不在于替代统计知识，
而在于让更多人能够真正用好数据。
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