要用智谱清言做可落地的分组数据对比，必须先将分组逻辑转为结构化指令并上传带明确标签的CSV/Excel文件，再用含对比目标、分组字段名、统计维度三要素的完整指令下达任务，最后人工核验样本量、业务显著性及交叉维度。
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要用智谱清言对不同用户分组做可落地的数据对比分析，必须先将分组逻辑转化为模型能识别的结构化指令，否则它只会泛泛而谈“各组有差异”，无法输出具体指标、显著性判断或业务归因。
准备分组数据：必须用结构化格式输入
把原始数据整理成带明确分组标签的表格形式（CSV或Excel），每行一个用户，至少包含两列：用户ID（可选）、分组字段（如group_a/group_b）、数值型指标（如付费金额、停留时长、点击次数）。【分组字段值必须是纯文本且无空格，例如不能写“高价值用户（VIP）”，而要写“vip”】。智谱清言不支持解析中文括号、斜杠、顿号等符号，遇到即报错或跳过该行。
将文件拖入智谱清言网页端/APP的对话框，或点击「上传文件」按钮选择本地文件。注意：微信小程序暂不支持Excel解析，仅支持CSV；若用PDF表格截图上传，需确保文字清晰可OCR识别，否则会漏读关键列。
下达对比指令：三要素缺一不可
在文件上传成功后，直接输入完整指令，不要分多轮提问。指令必须同时包含：①对比目标（如“平均客单价”）、②分组字段名（如“user_tier”）、③统计维度（如“按周聚合”或“全量汇总”）。
方法一：基础对比（适合快速看均值差异）
“请对比附件中‘user_tier’字段下A组与B组的平均订单金额、下单频次、7日复购率，结果用表格呈现，保留两位小数。”
方法二：带显著性检验（需模型调用内置统计模块）
“请对附件中‘segment’列的‘new’和‘return’两组，分别计算30日内人均GMV、加购次数、跳出率，并执行独立样本t检验，标出p值＜0.05的指标。”【此指令仅在网页端+GLM-4模型下有效，移动端暂未开放t检验功能】
解读输出结果：重点盯住三类信号
第一步：确认分组样本量是否均衡
查看输出表格第一行“用户数”，若A组1200人、B组仅87人，后续所有均值对比都不可信——模型不会主动提醒样本失衡，你必须自己核对。
第二步：找差异绝对值最大的指标
比如“A组平均停留时长比B组长21.6秒”，这个数字本身没意义，要结合业务阈值判断：如果行业基准是“差＞15秒即代表内容吸引力质变”，那这个21.6就是强信号。
第三步：检查交叉维度是否被忽略
模型默认只做单层分组对比。如果你实际想看“新用户中A组vs B组的复购率”，但上传数据里没提前算好“new_and_A”这种复合标签，它就不会自动拆解。此时必须补一句：“请在new用户子集中，再按user_tier分组计算复购率”。
