大数据分析是什么

以下是关于 AI 数据分析的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 作者：krryguo，腾讯 IEG 前端开发工程师。 重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析： SQL 分析：分析平台自身的使用情况，输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。 个性化分析：平台上支持上传数据，可提供数据信息（非必填），以此自定义分析用户自己上传的数据。 逻辑流程： SQL 分析：用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验是 SELECT 类型的 SQL 后执行返回结果数据，再将数据传给 GPT 附带上下文，让 AI 学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论，目前已实现两张表关联查询。 个性化分析：用户上传文件，如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给 GPT 分析数据，后续步骤与 SQL 分析一致。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 作者：郎瀚威 Will，张蔚 WeitoAGI，江志桐 Clara 于 2024.5.3 发布。 报告目录包括作者介绍及报告说明、总体流量概览、分类榜单、文字相关（个人生产力、营销、教育、社交）、创意相关（图像、视频）、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类、附件（重要榜单）等。 作者介绍：郎瀚威 Will 为 AI 数据分析&出海社媒增长 GPTDAO 首席分析师，负责数据准备、分类标准图谱准备；张蔚 WeitoAGI 为 WaytoAGI 创作者、某头部 FA 的 AI 科技组；江志桐 Clara 为天际资本 VC，负责 AI 软硬件应用。 以上内容仅供参考，希望对您有所帮助。

以下是关于数据分析 AI 的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 流程：逻辑流程图包括 SQL 分析和个性化分析。SQL 分析中，用户描述想分析的内容，后台连接数据库，让 AI 输出 SQL 语句，校验为 SELECT 类型后执行并将数据传给 GPT 分析，最后返回分析结论和建议及结果数据给前端页面渲染图表。个性化分析中，用户上传文件并描述，前端解析后传给 GPT 分析，后续步骤与 SQL 分析一致。 中小企业利用人工智能进行转型中的数据分析和洞察： 目标：通过使用人工智能工具分析大量客户和市场数据，为企业决策提供有力支持。 步骤：首先利用 AI 工具分析客户数据、市场数据，深入理解客户行为、市场趋势和业务机会，选择合适的 AI 工具并收集不同渠道的数据进行分析，识别模式、趋势和相关性。其次为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导，将分析结果转化为实际业务策略，与相关部门合作并持续监控效果，形成闭环不断优化。 相关工具推荐： 数据分析推荐 Claude 网页版或 ChatGPT，可上传 CSV 进行可视化分析。

以下是关于数据分析领域智能化应用实践的相关内容： ChatGPT 助力数据分析 在个性化分析示例中，上传的数据均为假数据，包括游戏 A 流水数据、游戏产品数据、页面事件统计和用户行为数据等，仅供测试。涉及单维度数据、多维度数据的折线图和柱状图。有时 AI 会误将数据项作为维度分析，可通过输入提示告诉它用哪个字段作为维度，或描述其他数据信息以使分析更准确。 总结和展望方面，ChatGPT 在数据分析领域具有广泛应用前景，能提高效率、降低技能门槛和支持决策。但案例分析结果可能简单，实际接入业务可定制多种分析模板，增加分析多样性。处理大量数据时，除注意长类型字段限制，还应指定允许查询或解析的字段，并对结果数据进行校验。随着技术进步，ChatGPT 等工具将为数据分析带来更多创新和突破。 金融领域的智能化应用 摩根大通的模型显示，美联储鹰鸽派评分上升 10 个百分点，意味着加息 25 个基点可能性增加约 10 个百分点。为深入应用成果，摩根大通等银行与大学合作培育生态系统，采用开源合作推动知识产权发展。研究者认为人工智能可通过处理大量数据集等完善经济和货币预测，为政策决策提供信息。摩根大通任命 Teresa Heitsenrether 领导新的数据和分析部门，目前公司有 300 多个人工智能用例投入生产，用于风险、勘探、营销等方面，降低了零售业务风险，改善了交易优化和投资组合构建。公司有 1000 多名数据管理人员、900 多名数据科学家和 600 名 ML 工程师，专注于自然语言处理等方面的人工智能和机器学习。

用 AI 做数据分析的好办法包括以下几个方面： 1. 提供大模型可访问的数据源或上传数据表格，并通过提示词明确需要分析的维度和结果输出格式。观察生成结果，迭代优化提示词，最终导出满意结果。 2. 将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，针对每个环节优化 AI 性能，便于发现和修正问题。 3. 针对复杂问题，采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化。 4. 给 AI 提供参考和学习内容，包括高质量的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细流程和知识。 5. 在 Prompt 中使用专业领域术语引导，如法律术语，使 AI 更精准地提供信息。 6. 对于分析结果，要进行交叉验证，结合自身专业知识筛选和判断，确保信息准确。 在实际操作中，例如在 SQL 分析中，用户描述分析内容，后台连接数据库，让 AI 输出并校验 SELECT 类型的 SQL 语句，执行后将数据传给 GPT 分析，最后返回前端页面渲染图表和结论。个性化分析中，用户上传文件并描述辅助，前端解析后传给 GPT 处理，后续步骤与前者一致。

以下是一些适用于表格数据分析的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，通过聊天形式，用户告知需求后，Copilot 会自动完成任务，包括数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，还有一些专门的数据分析工具，如： 1. Kalodata：专注于数据分析。网址：kalodata.com 2. Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat 3. ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ 4. EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ 5. SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ 6. SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ 7. SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ 8. SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ 9. Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 随着技术的不断发展，未来可能会有更多更好的工具出现，您可以根据自己的需求和使用习惯进行选择。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于一键生成数据分析报告的相关内容： 舆情管理大师汽车 bot 小队： 专业版采集：最低成本获取专业级数据，不改变搜索习惯，适配任何业务，约束大模型采集范围，节省人工判断和处理数据时间，用于 Bot 调取数据、员工跟进数据源，功能设计可一劳永逸采集大量数据，适用于主体需要长期监控的业务（车型），主、副关键词组合搜索提高采集全面性，适合表格导入批量采集等场景。 一键报告：包括车型维度报告、事件维度报告，深度融合 coze 与飞书，构建高效数据流转体系，采集结果实时更新，数据入表，智能总结链接内容、打分辅助判断，关键信息一目了然，确保信息时效性，快速响应与跟进提升效率，视频直转文字，提炼关键内容用于复审，简化人工筛选过程，大模型对每条舆情打分，实现自动化打标签。 Claude 官方提示词（中文版含 API Prompt）： 公司内情员：从冗长报告中提炼关键信息，识别风险，总结成备忘录。 网站大师：根据用户需求一键生成单页网站，以 HTML 文件形式交付，嵌入 JavaScript 和 CSS，设计应具有视觉吸引力、响应性和用户友好性。 Excel 公式大神：根据用户描述的计算或数据操作创建 Excel 公式，收集编写公式所需信息，提供详细解释和分解公式组成部分。 营销：定制营销报告： 提问模板： 根据不同来源数据生成详细报告分别汇报给下属、跨部门平级和领导。 根据数据回答特定问题并给出结论与图表，如最近一个季度销售趋势及影响因素、客户反馈与营销策略效果、营销活动投资回报率及优化方向。 根据数据报表提炼 3 个重要结论汇报给领导。 步骤： 明确数据分析目标，如理解业务、优化业务或预测未来。 收集整理与清洗相关数据，包括销售数据、客户反馈、财务报告等，通过多种方式收集并做简单清洗。 让 ChatGPT 学习相关数据含义和用法，输入不同来源数据让其理解。 进行数据分析给出重要结论，包括提高销售额和市场份额的策略和活动、影响客户满意度和忠诚度的因素、影响财务报告的因素等。 根据汇报对象身份进行可视化调整，报告可包括销售趋势、客户分析、竞争分析、市场细分、营销效果评估等方面信息，针对不同身份的人报告有所不同。