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# AI 表格数据分析 SOP
> 当用户诉求涉及查询、筛选、排序、统计、Top/Bottom N、分组聚合、判断全局结论时,必须先读本文档再执行。
## 1. 查询决策树
```
用户要做什么?
├─ 查看/导出原始记录明细
│ → record query [--filters] [--sort] [--field-ids] [--limit]
├─ 按条件筛选记录(如"状态=进行中的记录"
│ → record query --filters '{"operator":"and","operands":[...]}'
├─ 取 Top N / Bottom N(如"销售额最高的5条"
│ → record query --sort '[{"fieldId":"xxx","direction":"desc"}]' --limit 5
├─ 全量统计(如"一共多少条"、"所有记录的总销售额")
│ → record stats --stats '[{"fieldId":"...","statsType":"COUNT|SUM|AVG|..."}]'
├─ 分组统计(如"每个状态各有多少条")
│ → record group-stats --group '[...]' --stats '[{"fieldId":"...","statsType":"count"}]'
├─ 条件唯一实体数(如"有索赔单的门店共有多少家")
│ → record group-stats --filters '{...}' --stats '[{"fieldId":"<实体字段>","statsType":"distinct"}]'
└─ 判断全局结论(如"是否所有记录都满足条件")
→ record stats 对反向过滤结果 COUNT;只有需要行级证据时再 record query
```
## 2. 核心规则
### 2.1 禁止基于默认分页下全局结论
`record query` 默认返回 100 条。如果返回 JSON 中 `data.nextCursor` 非空,表示还有后续数据,当前结果**不是全量**。
```json
{"data": {"nextCursor": "3hf5MtLbLZ", "records": [...]}}
```
- ❌ 错误:只查了默认 100 条就说"共 100 条记录"
- ✅ 正确:使用 `--all` 自动翻页拿全量,再统计
### 2.2 能在服务端过滤的,不要拉到本地再过滤
| 需求 | 正确做法 | 错误做法 |
|------|---------|---------|
| 筛选"状态=已完成" | `--filters '{"operator":"and","operands":[{"operator":"eq","operands":["fldXXX","已完成"]}]}'` | `--all` 拉全量再本地 filter |
| 按日期降序取最新5条 | `--sort '[...]' --limit 5` | `--all` 拉全量再本地 sort + slice |
| 模糊搜索标题含"Q1" | `--filters``contain` 操作符 | 全量拉取再本地 grep |
### 2.3 聚合必须优先在服务端完成
以下场景均有服务端聚合入口,不得先用 `record query --all` 下载全表计算:
- `record stats`:不分组的 COUNT / SUM / AVG / MAX / MIN / MEDIAN / DISTINCT / 完整率等
- `record group-stats`:分组统计,以及不带 group 的条件 DISTINCT 唯一计数
- 任意条件比率:分别聚合分子与分母,再对齐范围和 `dataVersion` 计算
只有用户要求记录明细、少量样本校验、精确分位数输入,或聚合接口明确返回不支持/错误时,才允许使用 `record query`。需要先逐行运算再聚合的指标(例如两个日期相减)必须使用表内已有且可聚合的公式字段;没有该字段时停止并请用户先在 AI 表格页面创建,不能下载全表本地二次计算。
### 2.4 --all 使用注意
```bash
dws aitable record query \
--base-id <baseId> \
--table-id <tableId> \
--all \
--field-ids <只取需要的字段> \
--format json
```
- **必须配合 `--field-ids`** 限制返回字段,减少数据量
- 对于大表(>1000条),先告知用户可能耗时
- `--all` 会自动处理分页,无需手动翻页
## 3. filters 快速参考
详细语法见 [aitable-filter-sort.md](./aitable-filter-sort.md)。
### 常用操作符速查
| 操作符 | 适用类型 | 含义 | 示例 operands |
|--------|---------|------|-------------|
| `eq` | 通用 | 等于 | `["fldXXX", "值"]` |
| `ne` | 通用 | 不等于 | `["fldXXX", "值"]` |
| `gt` / `lt` | 数值/日期 | 大于/小于 | `["fldXXX", "25"]` |
| `gte` / `lte` | 数值/日期 | 大于等于/小于等于 | `["fldXXX", "100"]` |
| `contain` | 文本 | 包含 | `["fldXXX", "关键词"]` |
| `exist` / `un_exist` | 通用 | 有值/为空 | `["fldXXX"]`(无第二参数) |
| `any_of` | 多选 | 包含任一 | `["fldXXX", "选项A"]` |
### filters 结构模板
```json
{
"operator": "and",
"operands": [
{"operator": "eq", "operands": ["<fieldId>", "<值>"]},
{"operator": "gt", "operands": ["<fieldId>", "<数值>"]}
]
}
```
## 4. 分析结果呈现规范
### 4.1 必须包含的信息
- **数据范围**:基于哪个表、哪些筛选条件、查询了多少条记录
- **计算方法**:用了什么聚合方式(sum/count/avg 等)
- **结果值**:精确到合理小数位
### 4.2 示例
> 基于「销售数据」表,筛选条件:日期 ≥ 2026-01-01,共查询到 342 条记录。
> - 总销售额:¥1,234,567.89SUM
> - 平均单价:¥3,610.46AVG
> - 最大单笔:¥89,000.00MAX
## 5. 任务选路心智模型
| 用户诉求 | 优先方案 | 不要误走 |
|---------|---------|---------|
| 一次性标量统计 | `record stats` | 不要 `record query --all` 后本地聚合 |
| 分组/去重统计 | `record group-stats` | 不要下载全表 groupby / 去重 |
| 长期展示派生指标 | 创建 formula 字段(见 [formula-guide](./aitable-formula-guide.md) | 不要每次手算再手动写入 |
| 按条件筛选记录 | `record query --filters` | 不要 `--all` 拉全量再本地 filter |
| 取最新/最大/前N | `--sort + --limit` | 不要 `--all` 再本地排序取前N |
| 关键词检索 | `record query --filters``contain` | 不要把表格当搜索引擎全文检索 |
| 验证"是否全部满足" | 反向 filters(筛不满足的),看是否有结果 | 不要 `--all` 逐条遍历 |