千问表格agent生成预测模型需满足数据格式规范、时间序列特征完整及预测目标明确三个前提。可通过自然语言指令触发内置建模、上传带[predict]标记模板表、多轮对话注入业务约束或飞书多维表格联动四种路径实现。
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如果您希望千问表格Agent基于历史数据生成预测模型，但当前未输出预测结果或模型结构异常，则可能是由于输入数据格式不规范、时间序列特征缺失或未明确指定预测目标。以下是实现该功能的多种操作路径：
一、使用自然语言指令触发内置预测逻辑
千问表格Agent在识别到含“预测”“趋势”“未来值”等语义的请求时，会自动调用内置统计建模模块，对上传或对话中已提供的结构化时间序列数据进行线性回归或指数平滑拟合。该过程依赖于数据列命名是否包含“日期”“时间”“年份”“销量”“访问量”等可推断维度的关键字。
1、在对话框中输入明确指令，例如：“根据附件中2023–2025年每月销售额数据，预测2026年各月销售额，并生成带置信区间的折线图”。
2、确保已上传Excel或CSV文件，且首行为字段名，其中至少一列为标准日期格式（如2023-01-01）或可解析的年月标识（如“2023年1月”）。
3、等待系统完成沙箱内动态编码与拟合计算，下载生成的Excel文件，其中包含原始数据、预测值列及误差估计列。
二、上传带公式标记的模板表启动预测流程
千问表格Agent支持识别用户预设的Excel单元格公式标签，当检测到特定标记如“[PREDICT]”“[FORECAST]”出现在某列标题或注释单元格中时，将自动启用对应列的ARIMA或Prophet算法通道，仅对被标记列执行外推运算，其余列保持原样。
1、新建Excel文件，在B1单元格输入“销售量”，在C1单元格输入[PREDICT]，从第2行起填入连续时间序列的历史数值。
2、上传该文件，并在对话中发送指令：“按C1标记执行预测，输出未来6期数值”。
3、确认输出表格中C列自第2行起为历史数据，C列末尾新增6行即为预测结果，每行附带±标准差标注。
三、通过多轮对话注入领域约束条件
当历史数据存在明显周期性、节假日效应或外部变量影响时，单纯时间序列拟合易产生偏差。千问表格Agent允许用户在多轮对话中逐步补充业务规则，系统将据此重规划建模路径，引入虚拟变量或分段拟合策略。
1、先上传基础销售数据表，发送指令：“分析2024–2025年季度销售趋势”。
2、收到初步趋势图后，追加说明：“注意每年6月因电商大促出现峰值，需将6月设为独立季节项”。
3、再次发送指令：“重新拟合并预测2026年四个季度值”，系统将自动插入月份虚拟列并调整权重分配。
四、调用飞书多维表格联动模式生成动态预测看板
若用户已在飞书环境中启用千问表格Agent插件，可将本地Excel预测结果同步至飞书多维表格，系统将自动绑定时间字段与数值字段，生成支持滑动调节预测周期、切换置信水平的交互式看板，所有计算均在云端沙箱实时重算。
1、在飞书多维表格中创建新数据表，导入含时间索引与指标列的CSV。
2、点击右上角「AI增强」按钮，选择“启用趋势预测面板”，设定回溯窗口为24个月、预测步长为12期。
3、保存配置后，看板自动生成滚动预测曲线及关键拐点提示标签，鼠标悬停即可查看单期预测依据的特征贡献度。
