大数据分析是什么

以下是数据分析师常用的 prompt 相关内容： 1. ChatGPT 助力数据分析： 第一个 user prompt：限定 SELECT SQL，不要用 SELECT查询全部列，仅回复一条 SELECT SQL 语句，至少查询两列（数据项、数据值），不能直接查询长类型字段（如 mediumtext/longtext），可用 count/substring 等函数查询。 system prompt 是表结构信息，如有难以理解的字段可告知 GPT 字段意义，多个表可分开描述。 需校验 GPT 生成的 SQL，不通过直接返回提示“抱歉，不支持此类请求”，通过再执行 SQL 查询数据。 数据分析的 user prompt：提示数据分析，限定返回的 JSON 格式（conclusion、keyMap、title），keyMap 用于数据 key 的映射，获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的 key 值，用于映射数据渲染图表，根据结果数据 tableData 的维度选择对应的 prompt 传递给 GPT。 结果数据 tableData 跟随接口返回到前端，已通过 SQL 查询的数据，不能让 GPT 再次生成，否则耗时。 2. 数据：数据分析 prompt：https://notion.castordoc.com/gptprompts，castordoc 整理的适合数据团队日常使用的 prompt 案例。 3. 潘帅：手把手分享法律人如何用好 AI—Prompt 篇： 律师常用 Prompt 场景： 案例检索：最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 存在问题。 Prompt 指令词示例： 请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例，分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准，为即将面临的专利侵权案件提供参考。 比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决，总结对雇主有利的判决趋势，为客户提供合规操作指导。 研究环境法相关案例，特别是涉及工业废弃物处理的法律责任，为客户提供合规处理建议，以降低潜在的法律风险。 Promopt 结构提示：【案例领域或类型+明确需要查找的重点内容+查找案例的目的+其他希望 AI 做的事情】 类案检索：最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 存在问题。

抱歉，您提供的内容中没有关于在本地环境下搭建医疗数据分析的 BI 智能体的相关有效信息。一般来说，要在本地环境搭建这样的智能体，您可以考虑以下步骤： 1. 明确需求和目标：确定您希望通过智能体实现的具体医疗数据分析功能和目标。 2. 选择合适的技术和工具：例如，选择适合数据分析的编程语言（如 Python）、数据库管理系统（如 MySQL、SQL Server 等）、数据分析库（如 Pandas、NumPy 等）。 3. 数据收集和预处理：获取相关的医疗数据，并进行数据清洗、转换和归一化等预处理操作，以确保数据的质量和可用性。 4. 模型选择和训练：根据需求选择合适的机器学习或深度学习模型，如分类模型、回归模型等，并使用预处理后的数据进行训练。 5. 智能体的开发和集成：使用所选的技术和工具，开发智能体的逻辑和功能，并将其与数据处理和模型预测部分进行集成。 6. 测试和优化：对搭建好的智能体进行测试，根据测试结果对其进行优化和改进。 7. 部署和维护：将智能体部署到本地环境中，并定期进行维护和更新，以适应新的数据和需求变化。

以下是一些可以进行科研数据分析的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时需注意，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。

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。