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表格数据分析

Answer

以下是关于表格数据分析的相关内容：

  • ChatGPT 助力数据分析：
    • 第一个用户提示：限定 SELECT SQL，要求不要用 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，可用 count/substring 等函数处理。
    • 系统提示是表结构信息，对难以理解的字段可告知 GPT 其意义，若有多个表可分开描述。
    • 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。
    • 数据分析的用户提示：提示数据分析，限定返回的 JSON 格式（conclusion、keyMap、title），keyMap 用于数据 key 的映射以渲染图表，根据结果数据的维度选择不同的 prompt 传递给 GPT，且结果数据 tableData 已通过 SQL 查询，不能让 GPT 再次生成，以免耗时。
  • 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 - 3 月：
    • 数据来源：Similarweb、Visit，单位：万，变化公式：3 月/2 月 - 1 * 100%。
    • 包括数据分析（446 万）、天花板潜力（1000 亿美元）、对标公司（oracle）、总体趋势（快速增长，88.19%）、月平均增速（70 万 PV/月）、原生产品占比（高）、竞争情况（Top1、Top3 占比，马太效应、网络效应强弱，大厂是否入局及占比，技术门槛）、Top1 公司（非大厂）的相关信息等。
    • 还提供了 23 年 12 月至 24 年 3 月月访问量排行榜及变化情况、赛道月访问总量及构成、23 年 4 月访问量 Top10 等数据。
  • 58 数据分析 161 万：
    • 包含名称、二级分类、三级分类、网址、2 月至 11 月的数据及 11/5 月的变化计算等信息，如帆软数据、RATH、rows.com、亚信科技数智产品、神策数据等。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

ChatGPT 助力数据分析：实际案例与技巧

1.第一个user prompt：限定SELECT SQL，这里告诉它：不要用SELECT *来查询全部列，且仅回复一条SELECT SQL语句。至少查询两列：数据项、数据值，且不能直接查询如mediumtext/longtext这样的长类型字段，可以用count/substring等函数查询这些长类型列。2.system prompt是表结构信息，如有难以理解的字段可以告诉GPT字段的意义，有多个表可分开描述。3.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。4.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的作用：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。由于支持多维数据，单维度数据的keyMap没有维度项，就存在让GPT返回两种结构的情况。这里我采取分开定义单维度数据和多维度数据的prompt，根据结果数据tableData的维度，用条件运算符选择对应的prompt，再传递给GPT。5.结果数据tableData是跟随接口一起返回到前端，已经通过SQL查询的数据，不能让GPT又生成一次，否则非常耗时。

生成式AI季度数据报告_2024Q1.pdf

数据来源：Similarweb，Visit，单位：万变化公式：3月/2月-1 *100%4.6数据分析446万•天花板潜力：1000亿美金；对标公司：oracle•总体趋势：快速增长，88.19%•月平均增速：70万PV/月•原生产品占比：高竞争• Top1：45%• Top3：70%•马太效应：弱•网络效应：中•大厂是否入局：否•大厂占比：低•技术门槛：低Top1公司（非大厂）• Top1产品及所在公司：• Prolific.co•估值：融资3200万$(2023)•最新月PV：200万访问网址，或扫码可访问本页表格23年12月至24年3月月访问量排行榜及变化情况赛道月访问总量及构成• 2023年4月：月访问量为27.8万，RATH以17万的访问量位居第一，占赛道月总访问量的61.2%。Webscrape AI以10.8万的访问量位列第二，占赛道月总访问量的39.0%4.6数据分析辅助榜单23年4月访问量Top10aiwatch.ai23年4月~24年3月月访问量增量Top10

58 数据分析 161万

||名称|二级分类|三级分类|网址|2月|3月|4月|5月|6月|7月|8月|9月|10月|11月|迷你图|11/5月-1|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|1|帆软数据|数据分析||https://www.fanruan.com/||||65|64|65|73|62|63|56||O2/I2-1|<br>|2|RATH|数据分析||https://kanaries.net/|5.4|14|17|32|44|62|54|11|20|33||O3/I3-1|<br>|3|rows.com|数据分析||https://rows.com/vision-fd1f404d||||8|92|118|80|62|34|28||O4/I4-1|<br>|4|亚信科技数智产品|数据分析||https://www.asiainfo.com/zh_cn/digital_intelligence_product_system.html||||43|30|58|47|41|29|23||O5/I5-1|<br>|5|神策数据|数据分析||https://www.sensorsdata.cn/||||23|18|21|22|16|17|21||O6/I6-1|

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很抱歉，目前知识库中没有关于智能送餐机器人大数据分析的相关内容。但一般来说，智能送餐机器人大数据分析可能涉及以下方面： 1. 送餐路径优化：通过分析机器人的运动轨迹和送餐时间，优化送餐路径，提高送餐效率。 2. 客户需求预测：根据历史订单数据，预测不同区域和时间段的客户需求，合理安排机器人的配送任务。 3. 机器人性能评估：分析机器人的运行数据，如电池寿命、故障频率等，评估其性能，以便进行维护和改进。 4. 服务质量分析：通过收集客户的反馈数据，分析机器人送餐的服务质量，如准时性、准确性等，从而进行针对性的提升。 希望以上内容能为您提供一些思路和方向。
2024-12-19
国内EXCEL到数据分析的AI
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从Excel到数据分析AI
以下是关于 Excel 到数据分析 AI 的相关内容： 目前有多种工具和插件可以增强 Excel 的数据分析能力： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，可在 Excel 中直接利用 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，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 自动完成任务，包括 Excel 中的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，用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：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。 在使用 AI 撰写专业区域经济报告时： 1. 信息收集：利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 2. 内容拆分：针对报告需求将内容拆分，避免 AI 单次处理任务过长。 3. 数据处理：借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 4. 分析与撰写：通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，可指定风格并校验数据与结论准确性。但要注意 AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。 在数据收集、报告拆分、分析与写作等方面，要把 AI 作为辅助，优化信息处理和写作效率，注重人工与 AI 配合，确保数据准确性和结论可靠性。
2024-12-10
我想学会用AI来做数据分析，有什么工具以及课程推荐吗
以下是为您推荐的学习用 AI 做数据分析的工具、课程和相关资源： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅：在「」中，您可以找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 书籍推荐：在 Python 方面，推荐《Python 学习手册》《Python 编程》；在 AI 方面，推荐《人类简史》《深度学习实战》。 课程&资源推荐：对于 Python 入门，推荐 B 站 up 主「PAPAYA 电脑教室」的 Python 入门课（https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019）；对于大模型的讲解，推荐 Andrej Karpathy 的课程，油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g，B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob。对于资料库，推荐 AJ 和众多小伙伴们共创的「🌈通往 AGI 之路」（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e）。 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 实际案例与技巧：您可以参考《ChatGPT 助力数据分析：实际案例与技巧》（原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Fld25MxyoFEnUbnDmGJNXg），文中介绍了两种 AI 数据分析方式，包括 SQL 分析和个性化分析，并展示了分析完成后的结果数据图表和分析结论。
2024-12-02
帮我生成一个个人的职业目标为数据分析师，职业规划为想要找到一个计算机行业类的公司，我的优势是社交方面和处理数据方面很强，我的2弱势是不太可以创新
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2024-11-20
AI做数据分析的能力怎么样
AI 在数据分析方面具有一定的能力和优势： ChatGPT 助力数据分析：通过实际案例与相关技巧，实现了两种方式支持多维数据分析，包括 SQL 分析和个性化分析。分析完成后可展示结果数据的图表和分析结论，图表支持折线图和柱状图的随意切换。 提升认知能力：大脑需要不断学习和训练，认清“思维陷阱”，如确认偏误、锚定效应等，锻炼逻辑思维，掌握数据分析能力，避免被误导。 对于 AI PM 来说：掌握算法知识具有必要性，包括理解产品核心技术、与技术团队有效沟通、评估技术可行性、把握产品发展方向、提升产品竞争力以及提升数据分析能力。 总之，AI 在数据分析领域有其独特的价值和应用场景，但也需要结合人类的专业知识和判断来确保分析结果的准确性和可靠性。
2024-11-06
可以帮忙做excel表格的ai工具
以下是一些可以帮忙做 Excel 表格的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 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 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 会自动完成如数据分析或格式创建等任务。 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 AI：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。 随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。
2024-12-23
我想要美化一个表格，什么AI工具可以帮我？
以下是一些可以帮助您美化表格的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可在 Excel 中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，能通过聊天形式完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，可通过自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能进行公式生成、生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，如果您是在软件架构设计中需要绘制逻辑视图、功能视图、部署视图，以下工具可供选择： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括上述视图，可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板创建相关视图。 6. draw.io（现 diagrams.net）：免费在线图表软件，允许创建多种类型图表，包括逻辑和部署视图。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-20
如何用coze的智能体自动存储在飞书智能表格里
要将 Coze 的智能体自动存储在飞书智能表格里，可参考以下步骤： 1. 前期准备： 设计 AI 稍后读助手的方案思路，包括简化“收集”，实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作，输入 URL 完成收集，借鉴微信文件传输助手通过聊天窗口输入；自动化“整理入库”，系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态，且支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户阅读兴趣生成阅读计划。 发现同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可构建完整的 AI 工作流，通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话，在聊天窗口完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发插件、APP 就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐。 2. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流，设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000 以解析长内容网页。 进行日期转时间戳，使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化，因后续的飞书多维表格插件节点入库日期字段只支持 13 位时间戳。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，需将元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，设置{{app_token}}与{{records}}参数。 结束节点返回入库结果，「飞书多维表格add_records」插件返回入库结果，用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功，别忘了对整个工作流进行测试。
2024-12-17
图片转表格
很抱歉，目前知识库中没有关于“图片转表格”的相关内容。但一般来说，要实现图片转表格，可以考虑使用以下几种方法： 1. 利用专业的 OCR（光学字符识别）软件，这类软件能够识别图片中的文字和表格结构，并将其转换为可编辑的表格格式。 2. 一些在线工具也提供图片转表格的功能，您可以在网上搜索并尝试使用。 3. 部分办公软件如 WPS、Microsoft Office 也可能具备相关的图片处理功能，您可以在其功能菜单中查找。 希望这些信息对您有所帮助。
2024-12-15
我是一个政府部门的基层工作人员，平时要填报各种表格，使用很多系统平台，对接很多乡镇负责人，接很多电话，请问我应该如何学习和运用AI工具让我更快更好地完成工作呢？
对于您的工作情况，以下是一些建议来帮助您学习和运用 AI 工具以提高工作效率和质量： 首先，您可以考虑使用自动化表格处理工具。这类工具能够根据您设定的规则和模板，自动填写和整理表格中的数据，减少手动输入的时间和错误。 其次，利用智能客服系统来处理一部分常见的咨询和问题。您可以将常见问题和回答录入系统，让其自动回复一些简单和重复的咨询，从而节省您接电话的时间。 另外，使用智能办公助手来协助您管理和安排工作任务。它可以根据您的工作优先级和时间安排，提醒您各项任务的截止日期和重要程度。 在学习这些 AI 工具时，您可以先从简单易用的工具入手，通过在线教程、操作手册和视频教程来熟悉其功能和操作方法。同时，多与同事交流和分享使用经验，共同探索如何更好地将 AI 工具应用到工作中。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-12-15
表格处理AI
以下是关于 Excel 的 AI 工具和利用 AI 写小说的相关内容： 关于 Excel 的 AI 工具： 目前有几种不同的工具和插件可以增强 Excel 的数据处理和分析能力： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可在 Excel 中直接利用 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，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 自动完成任务，包括 Excel 中的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 AI：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。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。 利用 AI 写小说： 南瓜博士平生第一次写小说获奖，是在 AI 的帮助下完成的。首先让 AI 写故事概要和角色背景介绍，并在此基础上按自己的审美略做修改。为了让细节描写更出色，采用了让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧，这样有三个好处：一是打破 AI 原本的叙事习惯，避免陈词滥调；二是按编号做局部调整容易，指哪改哪，其他内容能稳定不变；三是确保内容都是具体细节，避免整段输出时缩减导致丢光细节只剩笼统介绍。之后把生成的表格依次复制粘贴，AI 就能照着写文章，偶尔需要作者帮忙给点建议。但在修改过程中遇到了问题，小说字数超过要求，让 GPT4 做修改时它很快暴露出记性不好的缺点，求助 Claude 时它把关键情节改没了。
2024-12-14