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ai分析数据表格

Answer

以下是关于 AI 分析数据表格的相关信息：

  • 数据分析推荐使用 Claude 网页版或 ChatGPT，可上传 CSV 进行可视化分析。链接：https://x.com/dotey/status/1895319207413170354
  • 关于 Excel 的 AI 功能，有以下几种工具和插件：
    • Excel Labs：Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增生成式 AI 功能，用于数据分析和决策支持。
    • Microsoft 365 Copilot：微软推出，整合办公软件，通过聊天形式完成任务。
    • Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互。
    • Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能生成文本、执行情感分析、语言翻译等。 这些工具提升了 Excel 数据处理能力，未来可能有更多 AI 功能集成，提高智能化水平。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
  • 一枚扣子的 Coze 应用与多维表格结合的高速数据分析：
    • 解决的问题：使用 Coze、飞书多维表格、自定义 AI 字段捷径实现数据高效抓取与批量 AI 化处理。
    • 技术场景：Coze 定义智能体发布到飞书多维表格字段捷径；多维表格中使用和配置自定义 AI 字段捷径；Coze 应用通过交互式界面将数据导入飞书多维表格并驱动自动运行；多维表格仪表盘对数据可视化。
    • 期望达到的目的：更多展示如何最高效率使用 AI，将方案泛化到实际工作中，选择适合的技术路线（不懂代码即可完成）。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

宝玉 日报

让AI帮你写Excel宏函数，简单直接，适用于几乎所有主流AI。数据分析推荐Claude网页版或ChatGPT，可上传CSV进行可视化分析。🔗[https://x.com/dotey/status/1895319207413170354](https://x.com/dotey/status/1895319207413170354)4⃣️✍️AI时代，博客写作依然值得吗？博客的价值不止于被阅读，更是学习与思考的记录。建立个人作品集：面试或商业合作时，博客能展示你的专业积累。即使AI生成答案，优质博客仍然是知识的源头。🔗[https://x.com/dotey/status/1895317009262616728](https://x.com/dotey/status/1895317009262616728)🔗原文：[https://www.gilesthomas.com/2025/02/blogging-in-the-age-of-ai?continueFlag=3d7051c660e1f262fdf8ef7edcda626a](https://www.gilesthomas.com/2025/02/blogging-in-the-age-of-ai?continueFlag=3d7051c660e1f262fdf8ef7edcda626a)5⃣️🌿GPT-4.5复刻汪曾祺风格，写尽80年代童年的美好

问：关于Excel的AI有哪些?

关于Excel的AI功能，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，以下是一些可用的AI工具：1.Excel Labs：这是一个Excel插件，它新增了生成式AI功能，基于OpenAI技术，允许用户直接在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Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等办公软件，通过聊天的形式，用户可以告知Copilot他们的需求，如数据分析或格式创建，Copilot将自动完成这些任务。3.Formula Bot：Formula Bot提供了数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可以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：这是一款支持Excel和Google Sheets的AI插件，除了公式生成外，还可以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，使得用户可以更加高效地进行数据分析和决策。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。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

一枚扣子：Coze应用+多维表格的高速数据分析

作者@高雁首先，感谢各位小伙伴的支持！由衷感谢[Waytoagi](http://www.waytoagi.com)对AI开源的伟大贡献，让AI惠及千万人！希望，能有更多小伙伴积极拥抱开源，虽然做不成DeepSeek，但是，我们可以做成全球最大的AI开源知识社区！！[heading2]一、应用的背景说明[content]1.解决的问题1.1.使用Coze、飞书多维表格、自定义AI字段捷径（这个名字不如改成叫Agent），来实现数据的高效抓取与批量AI化处理。2.技术场景2.1.Coze定义智能体，发布到飞书多维表格字段捷径。2.2.多维表格中使用和配置自定义的AI字段捷径。2.3.Coze应用，采用交互式界面将数据导入到飞书多维表格，并驱动多维表格自动运行。2.4.多维表格仪表盘对数据的可视化。3.期望达到的目的3.1.这个应用的目的，实际上是更多的是希望大家能看“如何最高效率使用AI”。抛砖引玉，让大家能将方案泛化到自己的实际工作中！同时，也选择了最适合的技术路线（不懂代码即可完成）！

Others are asking
如何通过与AI的对话获取高质量的信息？有没有相关书籍或者文章推荐，请给出相关链接。
以下是关于如何通过与 AI 的对话获取高质量信息以及相关书籍和文章推荐的内容： 在与 AI 对话获取高质量信息方面： 作为普通用户，语言在大模型中不是关键，核心是向量空间中的游走脉络，输出时的语言翻译是次要的，且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达，用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型，但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降，需分场景看待。 写提示词未挖掘出大模型的天花板，还有提升空间。 相关书籍和文章推荐： 从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章。 关于 AI 知识库及学习路径的介绍中提到的经典必读文章，如软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 获取信息的渠道： 可以关注赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，订阅获取最新信息并投稿。 可通过“通往 AGI 之路”知识库获取相关内容，该知识库涵盖了 AI 多方面知识及社区共创项目，如人工智能简史、AI 会话简史等，还有 10 篇精选文章助于理解 AI。 您还可以通过参加社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月的切磋大会等活动，以及新活动 AIPO，与他人交流获取更多信息。同时，鼓励整理学习笔记并分享交流，以促进对知识的吸收和理解。
2025-03-09
通往GAI之路中AI提示词板块李继刚的提示词如何使用
李继刚的提示词使用方法如下： 从最佳实践中的收录内容开始学习，其结构化提示词能让模型给出更优质、完整的答案。 操作时可点开并复制相关提示词，将复制内容丢进大语言模型对话，会有不同效果。 近期提示词有升级，李继刚老师将提示词玩到新高度，cloud 等大语言模型可直接显示编译结果内容。 输入特定提示词可生成卡片，小创业项目可利用并改变提示词形成独到见解或小应用。 李继刚老师会在 13 号讲创作思路。 从工程视角看，一个提示词就能用于写游戏，如现在的 AI 编程（如 CURSOR）能做出开源小游戏，可拿来使用、交流并研究内容、优化改造。
2025-03-09
每一款ai的优势是什么
以下是一些常见 AI 的优势： Notion AI（免费可用）：可在笔记和文档中直接接入 AI 能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 Guidde AI（免费可用）：作为生成式 AI 平台，使团队能够以 11 倍的速度传递专业知识，与客户或员工共享。 Arc Max：能在任何网页寻求 AI 辅助，具备智能标签页、下载重命名、集成 ChatGPT 等功能，可优化浏览体验，是一个节省时间的 AI 功能套件。 Trickle（免费可用）：可以帮助总结和整理截图，提取洞察以便于搜索和查询，将视觉混乱的图片转化为智能档案，允许用户截取任何内容，并在以后轻松地检索和使用其内容。 此外，像 GPT4 功能全面，还具备代码解释器等特色功能；Claude 在写作和深度洞察方面备受好评；Gemini 则擅长提供清晰的解释。Claude 3 的上下文窗口超过 150,000 字，而 GPT4 的上下文窗口能够处理 8,000 至 32,000 字的内容。 在科学领域，AI 也展现出诸多优势，例如： 计算机视觉模型可用于拼凑出 5500 万光年外的首个黑洞图像。 英国的一家 AI 公司训练的神经网络能预测蛋白质结构，解决了长期困扰科学家的难题，并推进了结构生物学领域的发展。 深度学习 AI 有望改善乳腺癌筛查，提高检测效率。 AI 机器人能提高农业生产效率。
2025-03-09
我是IVD企业的技术中心主任，我想构建我们技术中心的知识库，有什么AI工具可以帮我实现
以下是一些可以帮助您构建技术中心知识库的 AI 工具及相关步骤： Dify 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建新的数据集，上传准备好的文档，并为数据集编写清晰的描述，说明其包含的内容和特点。 3. 配置索引方式：Dify 提供了高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式三种索引方式，您可根据实际需求选择，如追求更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中，配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新内容以保持时效性。 其他相关场景和应用 1. 提示词帮您规划 PARA 分类模式：PARA 代表项目（Projects）、领域（Areas）、资源（Resources）和档案（Archives）。AI 可通过分析您的工作模式和内容类型，自动生成提示词，帮助您将信息和知识分类到 PARA 的相应部分，简化分类过程，更快组织和检索信息。 2. 提示词帮您设计笔记标签系统：AI 能通过分析您的笔记内容和使用习惯，推荐合适的标签和标签结构，提高笔记管理和检索效率。 3. 知识助手 Bot 帮您渐进式积累领域知识：例如基于 dify.ai 将数百个思维模型整合成一个知识库，根据不同的对话和条件判断为用户选择适用的思维模型分析工具，封装成一个智能分析的 Bot，能根据您的学习进度和兴趣点，定期推送相关文章、论文和资源，持续扩展知识边界并确保知识及时更新。
2025-03-09
怎样学习ai
以下是新手学习 AI 的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 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。 6. 持续学习和跟进： AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。
2025-03-09
用AI写小说的步骤
以下是用 AI 写小说的步骤： 1. 工作流效果：以起点 Top1 的《夜无疆》为题，让特定的 coze 工作流创作小说。在尝试此工作流前，可先自行用大模型写小说并对比效果，以获得更多学习和理解。 2. 工作流核心节点： 用 bing 搜索标题相关的内容。 用程序将搜索结果结构化（不熟悉程序的可忽略或直接复制文中代码）。 用大模型草拟大纲，包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要。 再用大模型来写文章。 输出文章内容。 如果想用 AI 把小说做成视频，步骤如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 此外，在人机协作小说创作中，可先让 AI 生成大量创意，人进行判断和挑拣，写作时 AI 像水手那样勤勤恳恳，人负责掌舵，最后人给出改进意见，AI 遵循修改。
2025-03-09
正在搭建客户CRM系统，对于客户拜访跟进记录表格，希望平衡销售人员的录入便捷性和信息完整性，如何通过多维表格接入的AI功能来简化信息录入，比如通过语音录音，直接解析内容。推荐我具体方法，包括怎么解析语音，输出的关键字段，以及提示词
以下是一种通过多维表格接入的 AI 功能来简化客户拜访跟进记录信息录入的方法： 1. 定义任务目标：让 AI 成为您的私人 CRM，即客户管理系统。 2. 编写指令： 定义角色：希望 AI 作为一名顶级的客户服务与销售总监，负责记住客户的爱好与信息。 提供背景信息：简单描述自己的身份，例如负责什么产品的销售。 明确任务目标和输出要求：在每次拜访客户后，把重要信息发送给 AI，要求 AI 每次接到新的客户消息后，只用回复一句“收到，知道了。” 3. 信息录入方式：可以通过语音录音的方式将拜访客户的信息传达给 AI。 4. 语音解析：利用 AI 的语音识别和自然语言处理能力，对语音内容进行解析。 5. 输出的关键字段：可能包括客户姓名、联系方式、拜访时间、拜访内容要点、客户需求、客户反馈等。 6. 提示词：例如“请整理本次拜访客户的关键信息”“提取重要内容并生成表格”等。 您可以参考以上方法，根据实际需求进行调整和优化。
2025-03-07
飞书多维表格中使用deepseek有100万tokens总量的限制？
飞书多维表格中使用 DeepSeek 有一定的 token 总量限制。DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动（算下来 5 元有 100 万）。即日起至北京时间 20250218 23:59:59，所有用户均可在方舟享受 DeepSeek 模型服务的价格优惠。 不同模型的 token 限制有所不同，例如 Claude2100 k 模型的上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 token；ChatGPT16 k 模型的上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 token；ChatGPT432 k 模型的上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 token。 Token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效，不是达到上限就停止对话，而是会遗忘最前面的对话。 如果想直观查看 GPT 如何切分 token，可以打开，在其中可以看到实时生成的 tokens 消耗和对应字符数量。需要注意的是，英文的 Token 占用相对于中文较少，这也是很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定然后要求中文输出的原因。
2025-03-07
在飞书的多维表格字段类型选择”ai音频摘要&文案提取“时，要求关联账号，提示需要通过API KEY关联，如何获取api key？
获取 API key 的方法如下： 火山引擎 API 申请：在火山引擎申请 API，注册链接有送代金券，可用于 token 消耗。 通义千问大模型：先去，点击创建 API key，复制保存即可。 腾讯云（新用户）： 1. 点击去注册腾讯云：。 2. 进入腾讯云，微信扫码注册。 3. 首次注册选择推荐页面的第一个或第二个。 4. 点击立即试用，选择地域和镜像（下拉框最上边的宝塔 8.1.0），然后点击“立即试用”。 5. 进入腾讯云服务台，点击“登录”。 6. 登录后，在当前页面复制 sudo /etc/init.d/bt default，粘贴进入图示位置，然后点击回车，保存此处输出的内容。 7. 返回服务器控制台，点击空白区域，选择“防火墙”菜单栏，点击【添加规则】按钮，新增规则，手动输入相关内容，除图中的内容外，需要再添加一个 3000 备注 FastGPT。
2025-03-07
有哪些资源可以通过excel表格或者对话生成思维导图
以下是关于通过 Excel 表格或对话生成思维导图的资源介绍： 过去，ChatGPT 无法直接生成思维导图，面对复杂代码或长篇文章，需利用 AI 提炼后再用思维导图软件转换，较为繁琐。 如今有了 GPTs，可通过 Actions 调取第三方平台（如 Gapier）提供的 API 直接获取内容对应的思维导图。 具体案例包括： 1. 在 Action 中引入 Gapier 生成代码的思维导图。 2. 在 Action 中引入 Gapier 和 Webpilot 生成在线文档的思维导图。
2025-03-06
处理excel表格的AI
以下是一些处理 Excel 表格的 AI 工具和相关信息： 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，整合了包括 Excel 在内的多种办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 自动完成任务，如数据分析、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。 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 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和智能化水平。 此外，对于 Excel 与飞书多维表格的比较： Excel 有手就会，但 VBA 进阶版功能门槛高。 对于一些重复工作，AI 能处理 Excel 但较麻烦，而飞书多维表格在某些数据处理功能上能让人偷懒解决。 常见应用场景包括数据整理与分析、内容生成与优化、自动化建议等，两者都能帮助整理数据、做计算、做图表等，但多维表格在某些方面更便捷。
2025-03-06
飞书多维表格生图
飞书多维表格的相关生图功能如下： 生图入口 1：网页顶部的右方有生图按钮，点击进入生图界面。 生图入口 2：点进首页任意一个模型（checkpoint 或 lora），有运行按钮。 生图入口 3：点进任意一个模型下面的返图区（相关帖子），点开一张您喜欢的图片，右侧有做同款的按钮。点开之后可以选择自动复制他所有的设置，尝试复现他的图，体验他的设置效果。但需注意，这个生图是直接复现大佬操作，不一定能复现大佬的图，不过大概率能出与大佬同水平同要素的图。 此外，基于飞书多维表格还有以下相关内容： 输入观点一键生成文案短视频：基于其它博主开源的视频生成工作流做了功能优化，实现视频全自动创建。通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。涉及工具包括 Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。大体路径为通过 coze 创建智能体及工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案再创建视频，发布 coze 智能体到飞书多维表格，在多维表格中使用字段捷径引用该智能体，在多维表格中创建自动化流程推送消息给指定飞书用户。 AI 编程与炼金术：Build on Trae 中，核心逻辑是用 Trae 开发一个浏览器插件，通过上一节里已经创建的飞书应用，把网页链接直接插入到多维表格内。
2025-03-05
AI分析直播数据
使用 AI 分析直播数据可以参考以下方法和步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以获取关键信息，如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：利用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：依靠 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：利用 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：通过 AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 罗文在直播数据分析方面的分享包括： 1. 演示了利用工作流进行直播数据处理及智能体创建参赛的过程，包括利用插件识别图片内容获取直播数据，将数据传入大模型得到优化建议，通过不断添加节点提升数据质量，最后将工作流封装成智能体。 2. 讨论了利用 AI 优化模板并提交的直播数据分析流程，包括模板内容的编写与注意事项，还介绍了飞书的功能如共学小组和其智能 AI 功能，分享了直播数据分析模板的制作过程，最后提及了模板大赛相关问题、专业版好用之处等。 3. 提到了直播数据分析工作流的搭建与应用，包括插件测试与选择、工作流搭建步骤、工作流效果提升、工作流封装与应用、相关问题探讨等。 4. 介绍了直播数据分析与报名流程，包括工作流运行与问题排查、报名流程介绍、AI 辅助文档生成、加入共学小组等内容。
2025-03-09
ai数据分析
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。
2025-03-07
数据分析AI
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。
2025-03-07
如何去训练ai，让ai可以更精准的回答问题分析趋势
要训练 AI 使其更精准地回答问题和分析趋势，可以从以下几个方面入手： 检索原理： 1. 信息筛选与确认：系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，同时验证信息的来源、时效性和相关性。 2. 消除冗余：识别并去除多个文档或数据源中的重复信息，避免在生成回答时出现重复或矛盾的内容。 3. 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等，构建结构化的知识框架，使信息在语义上更连贯。 4. 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境，包括对信息进行排序、归类和整合，形成统一的叙述或解答框架。 5. 语义融合：在必要时合并意义相近但表达不同的信息片段，减少语义重复并增强信息表达力。 6. 预备生成阶段：将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式，如转化为适合输入到生成模型的向量形式。 大模型生成回答： 最终全新的上下文被传递给大语言模型，大语言模型根据提供的信息回答问题。因为这个上下文包括了检索到的信息，所以相当于同时拿到了问题和参考答案，通过大语言模型的全文理解，生成准确和连贯的答案。 批判性思维与复杂问题解决： 批判性思维指分析、评估、推理并做出明智判断的能力，在 AI 时代尤为关键。培养批判性思维需要养成质疑习惯，通过辩论、逻辑训练、阅读反面意见等方式锻炼，注重逻辑推理和定量分析能力的培养。复杂问题解决与批判性思维密切相关，指在不确定情境下分析问题、设计解决方案的能力，往往需要综合运用多种思维技能，通过参与实际复杂项目、案例研究来提高经验，可利用 AI 作为资料提供者或头脑风暴助手，但关键在于人类自己的分析和决策过程。 纯强化学习： DeepSeek R1 引入纯强化学习，不依赖大量人类标注数据，而是让 AI 通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段，通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导，建立符合人类阅读习惯的推理表达范式，随后主要依靠强化学习，在奖励系统的反馈下（包括准确率奖励和格式奖励），自主探索推理策略，不断提升回答的准确性，实现自我进化。纯强化学习有可能解锁新的人工智能水平，DeepSeek R1 更注重学习推理的底层策略，培养通用推理能力，实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。
2025-03-07
根据论文题目："基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析"，列出详细框架列出框架，每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求
以下是为您提供的关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”的论文框架： 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述机器学习在金融领域的应用现状 强调股市波动率预测的重要性 说明中美股市对比的价值 2. 研究目的和问题 明确预测中国股市波动率的目标 提出与美股市场对比的关键问题 3. 研究方法和数据来源 介绍所采用的机器学习算法 说明中国股市和美股市场的数据获取途径 二、相关理论与文献综述 1. 机器学习在股市预测中的应用 列举常见的机器学习模型 分析其在股市预测中的优缺点 2. 股市波动率的理论和测量方法 解释波动率的概念和计算方式 介绍常用的波动率测量指标 3. 中美股市的特点和差异 对比中美股市的交易制度、投资者结构等方面 总结前人关于中美股市对比的研究成果 三、数据预处理与特征工程 1. 数据收集与清洗 收集中国股市和美股市场的历史数据 处理缺失值、异常值等 2. 特征选择与构建 提取影响股市波动率的关键特征 构建新的特征变量 3. 数据标准化与归一化 对数据进行标准化处理，使其具有可比性 四、模型建立与训练 1. 选择合适的机器学习模型 比较不同模型的性能，如随机森林、支持向量机等 确定最终使用的模型 2. 模型训练与优化 使用训练数据进行模型训练 调整参数以提高模型性能 3. 模型评估指标 确定评估模型预测效果的指标，如均方误差、准确率等 五、中国股市波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现中国股市波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析预测结果的准确性和可靠性 探讨影响预测效果的因素 六、美股市场波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现美股市场波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析美股市场预测结果的特点 与中国股市预测结果进行对比 七、中美股市波动率对比分析 1. 波动率特征对比 比较中美股市波动率的均值、方差等统计特征 分析波动率的周期性和趋势性 2. 影响因素对比 探讨宏观经济因素、政策法规等对中美股市波动率的不同影响 分析投资者行为和市场结构的差异 3. 风险评估与投资策略 根据对比结果评估中美股市的风险水平 提出针对中美股市的投资策略建议 八、结论与展望 1. 研究总结 总结研究的主要成果和发现 2. 研究不足与展望 指出研究中存在的局限性 对未来研究方向提出展望 数据图表要求： 1. 展示中国股市和美股市场的历史波动率走势对比图。 2. 呈现不同机器学习模型在预测中国股市和美股市场波动率时的性能评估指标对比图。 3. 绘制中美股市波动率的统计特征（均值、方差等）对比柱状图。 4. 以图表形式展示影响中美股市波动率的关键因素的对比分析。
2025-03-07
数据分析领域智能化应用实践
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。
2025-03-06
数据收集
以下是关于数据收集的相关内容： AIGC 服务提供者的数据收集是创建 AIGC 的源头，用于训练 AI 模型以提高其功能性和准确性。数据来源主要包括：提供者自身持有的数据集、已合法公开的各类数据、通过网络爬虫等形式抓取的数据、通过用户交互而获取的数据、其他由相关方提供的数据。 已生效的《生成式人工智能服务管理暂行办法》对数据采集有明确规定： 1. 使用具有合法来源的数据和基础模型。 2. 涉及知识产权的，不得侵害他人依法享有的知识产权。 3. 涉及个人信息的，应当取得个人同意或者符合法律、行政法规规定的其他情形。 4. 采取有效措施提高训练数据质量，增强训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性。 5. 遵守《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法律、行政法规的其他有关规定和有关主管部门的相关监管要求。 在数据收集过程中可能涉及的法律风险有： 1. 采取网络爬虫等技术收集数据的法律风险。 2. 直接收集合法公开数据的法律风险。 《个人信息保护法》确立的数据收集基本原则有： 1. 合法正当，不得窃取或以其他非法方式收集数据，个人信息的收集需取得规定的合法性基础（告知、同意等）。 2. 公开透明，数据处理应遵循公开、透明原则，公开个人信息处理规则，明示处理的目的、方式和范围。 3. 最小必要，只应收集满足个人信息主体授权同意范围内的最少类型和数量的个人信息，不应收集与其提供的服务无直接或无合理关联的个人信息。 在欧盟 GDPR 合规体系中，数据收集是企业进行数据处理活动的起始环节。企业在对特定领域业务中涉及到数据收集的环节进行风险梳理时，重点比照 GDPR 中的要求，如数据收集前是否进行充分告知，包括数据控制者、数据处理者以及二者的数据保护官（DPO，如有）的身份和联系方式，数据收集的目的、种类、数量、范围等。
2025-03-09
ai数据处理
以下是关于 AI 数据处理的相关内容： 数据采集： AIGC 服务的创建离不开大量数据的收集，用于训练 AI 模型以提高其功能性和准确性。数据来源主要包括提供者自身持有的数据集、已合法公开的各类数据、通过网络爬虫等形式抓取的数据、通过用户交互获取的数据以及其他相关方提供的数据。《生成式人工智能服务管理暂行办法》对数据采集有明确规定，要求使用具有合法来源的数据和基础模型，涉及知识产权和个人信息的要遵守相关规定，同时要采取有效措施提高训练数据质量，并符合相关法律法规。 数据处理： 《生成式人工智能服务管理暂行办法》对 AIGC 服务提供者训练数据的处理活动进行了规范，要求使用具有合法来源的数据和基础模型，不得侵害他人知识产权，应取得个人信息所有者同意，采取有效措施提高训练数据质量，增强其真实性、准确性、客观性、多样性，并符合法律法规。 数据相关风险与挑战： 1. 在数据采集过程中，采取网络爬虫等技术收集数据和直接收集合法公开数据可能存在法律风险。 2. AI 的决策能力取决于输入数据的质量与多样性，数据中的偏见可能导致 AI 输出结果放大偏见甚至造成认知扭曲。例如，在招聘系统中，AI 可能因训练数据中的历史性别歧视问题更倾向于选取某一性别的候选人。企业在使用 AI 时必须对输入的数据保持警觉。
2025-03-09
修改以下内容，降低论文查重率：  首先需要高层管理者的重视和支持，为社交媒体营销提供必要的资源和政策支持。其次，要加强员工培训，提高全员的社交媒体素养和营销能力。再次，要建立完善的社交媒体管理制度，规范员工行为，防范潜在风险。最后，要注重技术创新，积极应用人工智能、大数据等新技术，提高社交媒体营销的智能化水平
以下是为您修改后的内容，以降低论文查重率： 首先，高层管理者的重视与支持不可或缺，应为社交媒体营销给予必需的资源及政策支撑。其次，强化员工培训工作，提升全体员工的社交媒体素养与营销能力。再次，构建完备的社交媒体管理体制，对员工行为加以规范，预防潜在风险。最后，注重技术的创新，积极运用人工智能、大数据等新型技术，增强社交媒体营销的智能化程度。
2025-03-07