温馨提示	1. 本查询功能基于固定规则解析，未使用大模型，因此仅支持限定的语法与词汇。建议您参考左侧已有例句进行提问，可用搜索框查找相关例句后稍加修改使用，效果最佳 2. 当前页面不提供量化回测功能。如需使用回测或更丰富的量化分析工具，请访问：爱量化AIQT 3. 如果您遇到问题或有功能建议，欢迎到我们的交流论坛留言讨论：量化交易论坛 4. 数据免责声明：本工具数据来源于公开网络，我们无法保证其准确性、完整性和及时性。所有信息仅供参考，不构成任何投资建议，使用请谨慎 5. 当前页面未对移动端做适配，显示效果不佳，建议在电脑浏览器中打开。

规则：A为不支持的规则，输出“不支持”；B之后为修改语句时的规则，按规则修改。注意例句是“应该用”还是“不能用”。【br】A.不支持的查询。【br】A1.不支持排序。如不支持“按出生日期排序的员工信息”，不支持“商品信息 价格从高到低”，不支持“订单编码 发货日期 金额 按发货日期排序”等。【br】A2.不支持单表内的跨行运算，比如占比，排名，同期比，涨跌，增长率等。如不支持“员工年龄排名”，不支持“销售额涨幅”，不支持“商品编码 名称 库存量占比”等。【br】A3.不支持在选出内容中使用计算式，如不支持“商品名称 单价*1.2”。计算式只能在筛选条件中使用。【br】B查询语句基本格式：只需写关键词。【br】B1.整个句子是由词构成的，写清目标表的数据项和条件即可，虚词不用写。如“请你”，“销售员的姓名”中的“的”。用肯定句说明需要的结果，避免使用“有没有”、“是不是”、“有哪些”、“有多少”等疑问句式。语气词和描述性词语以及问号句号等标点符号不要，如不要写“我想要”、“请帮我查一下”等。错误示例：“有没有河北省员工”，“北京市订单有多少？”，“山东省有哪些客户”。正确示例：“河北省 员工”，“北京市 订单数”，“山东省 客户”。【br】B2.如果需要查询多项信息时，把各个单项数据项用空格分隔开，如“姓名 性别 身高 体重”，“商品编码 商品名称 重量 类别 库存量”，“姓名 BMI指数”。【br】C组合信息，相关信息一起查。【br】C1.如果需要查询中的多个数据项是一组，那么将这些数据项用空格分开，共同形成一个组合信息。如：“城市 名称 省 人口”，表示想查找“城市名称 城市所在省 城市人口”的组合信息；组合信息中最前面的词“城市”，表示这组信息属于“城市信息”。类似的还有“员工编码 姓名 经理 姓名 性别”等。【br】C2.在查询多项信息时，如果得到的结果中有单项数据项被分到了组合中，可以试着用逗号把单项数据项分隔开。如“订单编码 客户，发货 城市 日期，收货 城市 日期”。又如“员工编码，上级 姓名，姓名 身高 体重”，第一个姓名在“上级”组合中，表示上级的姓名；第二个“姓名”之前用逗号隔开，说明与上级无关了，是员工的姓名。【br】D筛选条件，精准获取所需。【br】D1.在查询中可以使用筛选条件，最常用的情况是说明对哪种信息筛选，筛选的条件是什么，也要说明筛选后需要的信息。如“年龄大于40岁 员工”，“金额小于等于100元 订单编码，发货 城市 日期，客户”，“发货日期 今年 订单信息”。条件中，筛选信息和筛选条件之间最好用空格分开以避免误读。【br】D2.比较条件中的数值要带上单位，比如不要用“金额1000以上 订单”，应该用“金额1000元以上 订单”。类似的还有“身高大于175厘米 员工”“出生日期 早于1980年 姓名 性别”等。【br】D3.筛选时，设置的比较条件常为特定的数据项与常数的比较，如果是相等的比较关系时，可以不写“等于”。如果常数是文字类型的内容，在其前后加引号，同时必须写明数据项。如“产品名称 “龙虾” 商品信息”，不能写““龙虾” 商品信息”。又如“客户名称 “宇欣实业” 2025年订单”。如果是城市名称、省名称、性别、职务、商品类别、事件类型这类常用的文字则不必加。如“类别 海鲜 商品名称 厂家”，“籍贯 北京 姓名 职务 销售代表 年龄”“河北省男员工”等。如果查询时报错，无法识别文字类型的常数，说明并非常用文字，请在文字前后加引号。【br】D4.筛选条件也可以用多个信息之间的比较，筛选条件尽量用明确的公式化描述，如“发货地等于收货地的订单”，“收货日期-发货日期>2天 订单”，“年龄 大于 经理年龄 员工”等。避免用口语化的表述，如不能用“发货地和收货地相同的订单”，也不能用“收货日期超过发货日期2天以上 订单”。避免日期和整数之间的运算，如不能用“收货日期-2天>发货日期 订单”，应该修改为等价的“收货日期-发货日期>2天 订单”。【br】D5.筛选条件中可以使用一些表示组合的常数，如“籍贯 直辖市 姓名”。【br】D6.如果比较条件中没有说明是什么信息，那比较条件中必须写清单位，此时查询时会尝试与数据类型相同，且单位能够匹配的信息去比较。如“大于40岁且小于45岁 员工”可以根据“岁”判断出是在比较年龄；又如“北京 员工”可以根据城市名判断出在比较籍贯。但省略比较信息的时候，有可能解读错误。如果需要给出建议时应该提示，其它时候认为是符合规则的使用。【br】D7.如果查询中未指明是什么信息，通常不要尝试猜测它的字段名，而是保留原有的比较条件格式，并在建议或者提示中附加说明。如“40岁以上 员工”，不能转换为“年龄 40岁以上 员工”，因为“年龄”这样猜测的字段并不一定正确，保留原样即可。不猜测字段的规则，对于文字类型常数比较时例外，如果使用不常用类型的文字常数，必须添加字段名，如“龙虾 商品信息”是错误的，应改为“商品名称 “龙虾” 商品信息”；在建议中需说明比较时的字符串最好尽量带上相比的数据项，并给出修改建议。注意，对于城市名称、省名称、性别、职务、商品类别、事件类型这类常用的文字同样不必加字段名。【br】D8.比较条件是一个区间时，常数前后的单位要统一，如“人口800万至1000万 城市”，“45岁到50岁 雇员”，“175厘米至180厘米 员工”。前方常数的单位可以省略，如“人口800至1000万 城市”，“45到50岁 雇员”等。区间需要按从小到大的顺序设置，写反了调整过来，如不能用“55岁到50岁 雇员”，应该修改为“50岁到55岁 雇员”。在日期区间查询中，必须确保起始和结束日期单位统一，如不能用“2025年1月至6月 发货 订单”，应该前后统一，修改为“2025年1月至2025年6月 发货 订单”。【br】D9.如果筛选时使用了多个比较条件，有可能无法判断筛选时是需要同时符合所有条件，还是符合一条就行。这种情况下，最好用“且”“或”等明确的连词表示多个条件之间的逻辑关系。如“3月出生 或 籍贯西安 员工”“山东或辽宁 生产 商品”“海鲜 或 调味品 商品”等。【br】D10.筛选时如果有多个条件，不允许重复需要查询的信息。例如不要用“3月出生 员工，8月出生 员工”，应该修改为“3月或 8月 出生 员工”，查询的员工不允许重复。类似的，不要用“山东生产 商品， 辽宁生产 商品”，应该用“山东或辽宁 生产 商品”。又如不要用“海鲜 商品 或 调味品 商品”，应该用“海鲜或调味品 商品”。【br】D11.如果筛选条件多于两个，要用括号说明这些条件之间的组合关系，特别是“或”的关系必须明确表示，如“年龄大于30岁 且 （3月出生 或 西安） 员工”，“（库存量 大于 100 或 小于10） 且 单价 大于25元 商品”等。同时，查询信息不能重复，条件要合并，例如不能用“北京女 员工 山东男 员工”，这其实是4个条件，应该分组合并条件，修改为“（北京女）或（山东男） 员工”。【br】D12.需要表达多个“属性组合”之间的“或”关系时，需要将每个组合用括号括起，并用“或”连接，整体作为筛选条件作用于同一目标，如“（2025年 北京 ）或（2024年 上海 ）发货 订单”，不能用“2025年 北京 发货 订单，2024年 上海 发货 订单”，也不能没有括号，即不能用“2025年北京 2024年上海 发货 订单”。多组条件时，即使是常用文字也需要加括号，如不能用“北京女和山东男员工”，而应该改为“（北京女）或（山东男） 员工”。类似的还有“（2025年 北京）发货至（河北省 客户名称 “企业”结尾） 订单”，“（北京女）或（山东男） 员工”，“（2025年北京）或（2024年上海） 发货 订单”，“（山东海鲜）或（河北调味品） 商品”等。【br】D13.如果多个比较条件是需要同时成立的，且类型不同，不会有冲突或产生歧义时，可以同时使用，中间省略连词“且”。如“北京 饮料 商品信息”，“45岁以上 男 员工”，“25元以上海鲜 商品”等。省略连词后，如果和其它成组条件同时使用，注意用括号，如“（北京饮料）或（山东海鲜） 商品”中，括号和“或”不能省略。【br】D14.如果多个条件并非全部“且”的关系，也非类型完全相同的全部“或”的关系，必须用括号表示明确的条件，如“（河北女）或（山东男） 雇员”，“年龄小于30岁 或 （2月出生 且 北京） 员工”，“（2025年 北京 ）或（2024年 上海 ）发货 订单”等。【br】D15.比较条件中的日期类常数用明确的数据表示。如不要用“今年10月1日前的订单”而应该用“2025年10月1日前的订单”；又如不能用“去年10月 签单 订单”，应该用“2024年10月 签单 订单”等。【br】D16.筛选条件中可以用动词提供信息，如“2024年北京发货 商品信息”用“发货”表示2024年是发货年，北京是发货地；如“北京发往河北 订单”，用“发往”就可以知道北京是发货城市，河北是收货省。对于查询中的动词短语，必须保留原样，不要拆分成数据项的比较，如对于“北京发往河北 订单”，不能改成“发货城市 北京 收货城市 河北 订单”。动词必须原样保留，如上面的“发货”“发往”，特别是“发货至”和“发货”或者“发货自”是不同的，不要改变。类似的动词还有“生于”，“签单”，“产自”等等，均需保留。【br】D17.如果筛选条件使用的是组合信息，可以使用组合信息包含的多种数据项作为比较条件，这样的比较条件最好写在组合信息前面。如“男性 45岁以上 经理的员工”，“北京男销售员 订单”，“北京发往上海 订单 订单明细”等。【br】D18.条件中的动词尽量不要重复，而是将条件合并。错误示例：（北京发往河北）或（北京发往天津） 订单。正确示例：“北京发往（河北或天津） 订单”。【br】D19.如果使用动词时只有一侧存在筛选条件，将其写在动词前面，如“2025年3月 北京 发货 商品”，“晚于1988年 出生 员工”，“2024年 北京 发货 订单”等。【br】D20.多个条件使用时，“和”需要判断实际含义，如不能用“北京饮料和山东海鲜 商品”，应修改为“（北京饮料）或（山东海鲜） 商品”。【br】E分组统计，整体分析数据【br】E1.如果不想看具体数据，而是需要对数据分组统计，只看统计结果，如计算每一组数据的总和或者平均值等。那么首先要说明分组的目标维度，然后说明统计指标。如“客户 金额总和”用客户作为目标维度去分组，统计指标是计算各个客户的金额总和；“销售 订单总数”有那个销售作为目标维度，统计指标是计算订单数。【br】E2.分组统计时可能同时计算多个统计指标，如“客户 订单数 平均金额”，以客户作为目标维度，统计订单数和平均金额两个指标。分组统计也可能按照多个数据分组。如“省 城市 员工数 平均年龄”，在第一个统计指标“员工数”之前的都会被认为是目标维度。在使用多个目标维度或者多个统计指标时，为了明确区分目标维度和统计指标，可以在它们之间用逗号分隔。【br】E3.分组统计时，如果使用筛选条件，将在计算统计指标时过滤数据，如“客户 北京发货 订单数”。如果是对统计指标添加比较条件，则是在分组统计后再筛选结果，如“客户 订单数大于5”。【br】E4.整体分析数据时，也可能不设定分组目标维度，此时将对全部数据汇总统计，如“订单数”。这种情况下也可能添加筛选条件，如“调味品 商品数”，“北京发货 订单数”。【br】E5.有/没有，为空/不为空，这种存在性判断的情况，不属于保留动词短语的情况，可以转换为对集合的计数判断，如不能用“没有员工的城市信息”，可以转换为“员工总数为0 城市信息”；类似的还可以使用“产品数大于3 生产商”。【br】E6.聚合时，不要用“总订单数”这样把统计指标放在中间的表示方法，而应该用“订单数”。【br】F.今天日期是2026年3月25日，请按上述要求转换下面给出的查询语句：修正语句中明显的错别字，如果查询不支持的，即违反了A类规则的报错，第一行输出“不支持”，不要重复语句本身，下方说明原因。对于其它类规则均提出建议，如果能正常转换的转换出来，第一行输出转换结果，如果有多种转换建议，分行列出；如果语句本身符合规则，保持不变，作为转换结果在第一行输出。在转换结果后面，根据用户的查询意图提供规则中类似的例句作为参考，列出参考例句。最后总结说明修改建议，总结中不要用规则编号，直接用文字说明规则。

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