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人教社大屏可视化与智能问数 · 数据治理专项 用友-人教社项目 · 数据分析师实习
面向人教社文教数字化项目，负责业务大屏场景拆解与智能问答智能体建设、库-表-字段三级数据质检、元数据专项治理，通过 MySQL / Hive 完成数据源修正迭代。下方截图取自实习报告，与报告章节一一对应。
📌 背景与业务问题
- 推进文教行业 AI 落地，但底层业务库表长期缺乏统一治理
- 库-表-字段三级数据质量底数不清，问题定位靠人工排查
- 元数据不规范、业务含义缺失，新人接手成本高
- 智能体问答与业务大屏数据不一致，无效问答占比高
🗄️ 数据来源
- 人教社业务库：MySQL / Hive 多张业务表与历史数据
- 数据治理平台：元数据、数据源 / 数据表 / 字段清单
- 智能体问答日志：用户问题、取数 SQL、命中结果记录
🧰 工具与方法
- 工具：SQL（MySQL / Hive）· 数据治理平台 · BI 大屏 · Excel · 智能体知识库
- 六大质量维度（完整性 / 准确性 / 唯一性 / 及时性 / 有效性 / 一致性）质检
- 元数据专项治理：数据源、数据表、字段清单逐级补全
- 问答一致性核验：智能体回答与大屏标准答案逐条比对溯源
关键步骤
1
大屏业务场景拆解
需求转化为问答测试题
2
智能体知识搭建
知识配置与同义词体系
3
问答一致性核验
逐条比对并溯源偏差
4
SQL 修正与数据回归
修正脚本并重新对接
5
元数据与三级质检
库-表-字段清单补全
可视化展示（报告原图 · 点击放大穿透）
数据治理方案 · 六大质量维度与库-表-字段三级质检
智能体知识配置 · 数据知识（SQL 操作示例）
智能体知识配置 · 自定义知识
智能体问答 · 效果展示
人教社业务大屏 · 数智看板
智能体 × 智能问数 · 数据一致性核验表
📈 项目成果
30%
运维效率提升
20%
问答匹配准确率提升
16%
无效问答减少
8+
数据质检专项报告
数据底数从「不清」到「可控」，元数据规范上线，智能体问答口径统一，文教行业 AI 场景具备上线条件。
🎯 个人贡献
- 独立完成库-表-字段三级质检体系设计与全量执行，问题台账闭环跟踪
- 编写并沉淀自动化质检规则，输出《数据与问题可实现性》标准化修正文档
- 撰写 8+ 份数据质检专项报告并汇报；配合算法团队完成 Agent 问答口径修正与回归验证