Teams如何批量导出机器人报表，高效管理聊天机器人的完整指南

Teams Microsoft Teams作品 2025-12-19 5

目录导读

机器人报表的重要性与使用场景
Teams机器人报表的三种导出方法
Power Automate自动化批量导出方案
Graph API高级批量导出技术
常见问题与解决方案
最佳实践与数据安全建议

机器人报表的重要性与使用场景

Microsoft Teams中的机器人（Bot）已成为企业自动化流程、提供即时服务和收集数据的重要工具，无论是客户服务机器人、审批流程机器人还是数据查询机器人，它们每天都会产生大量交互数据，批量导出这些机器人的报表，对于企业来说具有多重价值：

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性能监控：了解机器人的响应时间、使用频率和用户满意度
业务分析：从用户与机器人的交互中提取有价值的业务洞察
合规审计：满足行业监管要求，保留完整的交互记录
优化改进：根据使用数据不断改进机器人对话流程和功能

Teams机器人报表的三种导出方法

通过Teams管理中心导出

Teams管理员可以通过管理中心获取机器人活动报告：

登录Microsoft Teams管理中心
导航到“分析 & 报告” → “使用情况报告”
选择“机器人活动”报告
设置时间范围（最多可导出过去180天的数据）
选择导出格式（CSV或Excel）
点击“导出数据”按钮

限制：此方法提供的是汇总数据，而非详细的对话记录，且无法导出特定机器人的完整交互日志。

使用Power BI连接Teams数据

对于需要深度分析的企业：

在Power BI Desktop中获取“Microsoft Teams活动”连接器
使用管理员账户认证
选择“机器人使用情况”数据集
应用必要的筛选器（按时间、部门、特定机器人等）
创建可视化报表并定期刷新
设置自动导出计划

通过Azure Bot Service获取日志

如果机器人是通过Azure Bot Service部署的：

登录Azure门户
导航到你的Bot服务资源
在“监控”部分选择“日志”
使用Kusto查询语言(KQL)编写查询语句
执行查询并导出结果
设置日志分析工作区进行持续监控

Power Automate自动化批量导出方案

对于需要定期批量导出机器人报表的场景,Power Automate提供了自动化解决方案：

# 示例：设置每周自动导出流程
1. 创建定时触发器（每周一上午8点）
2. 添加“获取机器人活动数据”操作
3. 设置筛选条件（时间范围、机器人ID等）
4. 将数据转换为表格格式
5. 保存到OneDrive for Business或SharePoint
6. 添加邮件通知操作，发送导出完成通知

进阶配置：可以创建多个并行流程，分别处理不同类型的机器人数据，然后使用“数据合并”操作整合所有报表。

Graph API高级批量导出技术

对于技术团队,Microsoft Graph API提供了最灵活的批量导出能力：

基本API调用

GET https://graph.microsoft.com/v1.0/reports/getTeamsBotActivityCounts(period='D7')
GET https://graph.microsoft.com/v1.0/reports/getTeamsBotActivityUserDetail(period='D7')

批量导出脚本示例（Python）

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
class TeamsBotExporter:
    def __init__(self, tenant_id, client_id, client_secret):
        self.token = self.get_access_token(tenant_id, client_id, client_secret)
    def get_access_token(self, tenant_id, client_id, client_secret):
        # 实现OAuth2.0认证流程
        pass
    def export_bot_reports(self, bot_ids, start_date, end_date):
        all_data = []
        for bot_id in bot_ids:
            url = f"https://graph.microsoft.com/v1.0/appCatalogs/teamsApps/{bot_id}/bot"
            headers = {"Authorization": f"Bearer {self.token}"}
            response = requests.get(url, headers=headers)
            # 处理响应并收集数据
            all_data.extend(self.process_response(response))
        # 批量保存为Excel
        df = pd.DataFrame(all_data)
        filename = f"teams_bots_export_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.xlsx"
        df.to_excel(filename, index=False)
        return filename